一次线程池引发的线上故障分析

一、问题背景

线上监控到大量接口报错，定位到异常机器，将异常机器隔离后，线上服务恢复正常。 拿到业务报错日志如下 异常信息显示Dubbo线程池活跃线程数已经达到最大线程数200，说明线程池资源已经耗尽。

二、问题排查

线程池资源耗尽，猜测Dubbo线程都被某个耗时方法阻塞了，或者线上有异常突发流量。

查看线上监控，发现服务请求流量正常，猜测Dubbo线程是被阻塞住了。

2.1 Dubbo线程为何被阻塞？

通过 jstack 获取Dubbo线程堆栈信息，发现大量Dubbo线程的线程状态都为 WAITING 状态，阻塞在 CompletableFuture#join 。 找到相关代码行，简化逻辑如下：

业务代码中自定义了一个 线程数为8 的 固定线程池 executorService ，为了方便表述，该线程池简称 业务线程池 ，分配的线程简称 业务线程 。

method2 通过从该线程池中获取线程执行多个耗时的子任务，并 join 阻塞等待多个线程执行结束。

当接收到一个请求时，由Dubbo线程池分配线程执行 method1 方法， method1 调用 method2 ， method2 从业务线程池中获取线程去执行子任务，并阻塞等待。

Dubbo线程都阻塞在method2，那么说明method2中的多个子任务一直没有执行完成，导致Dubbo线程一直阻塞等待。

那么method2中的子任务为什么一直没有执行完？是因为子任务执行得太慢吗？还是业务线程池出了什么问题？

2.2 子任务为什么一直没执行完成？

分析业务线程堆栈信息，发现8个业务线程都处于 WAITING 状态，阻塞在 CompletableFuture#join 方法。 通过业务线程堆栈信息找到相关代码，并将代码简化如下 method3 异步调用 method2 ，两个方法都用到了同一个 业务线程池 。 当 method3 同时收到8个请求时，8条业务线程都被分配给 method3 去异步调用 method2 后，此时因为业务线程已经达到最大值， method2 中的子任务会进入队列等待被业务线程拉取执行。而此时业务线程又都在 method2 阻塞等待子任务执行完成，两边就陷入了 相互等待 的状态，因此业务线程陷入永久阻塞状态。

2.3 小结

结合以上分析，业务线程池的线程全部都被阻塞住，导致使用该业务线程池的Dubbo线程也全部阻塞。

三、问题解决

在真实的业务代码中其实远非简单的A调B，而是相对比较复杂的调用链

method3 发起异步调用，经过多层中间接口调用到 method2 。其他接口发起同步调用，同样经过多层中间接口调用到 method2 。

因为经过多层中间接口，所以不能直接将 method2 改成顺序执行多个子任务，会导致其他调用 method2 的接口处理时间延长。抽出一个顺序执行子任务的方法也不太合适，因为涉及到改动多个中间接口，改动相对比较大。

解决方式是隔离线程池，将提交异步任务和多线程执行子任务拆分成两个线程池去处理。

拆分成两个线程池之后，无论同时进来多少请求，在 method2 陷入阻塞的都是线程A，不会影响执行子任务的线程B。

将异步调用改成由一个新的线程池提交，这样影响范围就控制在 method3 ，改动也比较小，可以快速修复上线。

四、问题深究

查看代码提交记录，发现该业务是最近改成使用 自定义线程池 ，之前是直接用 CompletableFuture 的默认线程池，并且已经稳定运行了很长时间。

逻辑简化如下：

那么问题来了， CompletableFuture 的默认线程池也是共用的线程池，为什么可以正常执行？

4.1 使用默认线程池可以正常执行吗？

我们来验证一下，测试代码如下： 截取部分执行结果如下：

如输出结果所示，1000个任务都成功执行完成了，没有出现互相等待陷入阻塞的情况，说明可以正常执行完成。

4.2 为什么默认线程池可以正常执行完成？

CompletableFuture 内部包含两种默认线程池，当 ForkJoinPool#getCommonPoolParallelism() 大于1时 使用 ForkJoinPool 的 commonPool 线程池，反之则使用内部类 ThreadPerTaskExecutor 执行任务。

• ThreadPerTaskExecutor 每次执行都会创建线程，因此不会出现任务等待线程空闲的情况。
• commonPool 是 ForkJoinPool 内部包含的默认线程池，在没有指定系统参数时 并行数 为 Runtime.getRuntime().availableProcessors()-1 。 availableProcessors() 这个方法的目的是获取可并行执行的线程数，这个数值跟主板集成的cpu个数、cpu核数、是否开启超线程都是相关的。

ForkJoinPool#getCommonPoolParallelism() 获取的就是 commonPool 的并行数，我测试的机器获取到的 commonPool 并行数 为7，因此使用的是 ForkJoinPool 线程池。

而 ForkJoinPool 线程池之所以可以正常执行，关键在 CompletableFuture#join 中的内部实现。截取 CompletableFuture#join 解决此问题的关键时序图如下

关键就在于 ForkJoinPool 创建的线程为 ForkJoinWorkerThread 类型，而 ForkJoinPool#managedBlock 判断当前线程是 ForkJoinWorkerThread 类型时会调用 tryCompensate 方法，该方法在特定情况下会去补偿线程确保任务正常执行完成。

截取 tryCompensate 源码如下： 根据 tryCompensate 的源码可以得出：

• tryCompensate 在经过一系列校验，认为当前陷入阻塞会导致任务无法正常执行时，会尝试补偿创建一条新的线程，确保不出现上述的互等情况。
• 普通 FokrJoinPool 线程池最多会补偿到 32767 条线程。 commonPool 最多会补偿到 并行数+256 条工作线程，超过则会抛出异常。

因此 CompletableFuture 线程池可以正常执行是因为使用 ThreadPerTaskExecutor 时每次都会创建新的线程，而使用 commonPool 时，在 CompletableFuture#join 进入阻塞之前会去尝试补偿线程。但是也不是无限补偿，当补偿达到一定次数后就会抛出异常。

4.3 小结

使用 CompletableFuture 的默认线程池之所以不会出现互等的情况，是因为提交任务时，如果内部使用的是 ThreadPerTaskExecutor 是会不断创建新线程的，不会因为进入队列阻塞等待被执行而陷入等待。而如果内部使用的是 commonPool 则 CompletableFuture#join 方法在进入阻塞之前，判断当前线程是 ForkJoinWorkerThread 线程则会在满足条件时先尝试补偿线程，确保有足够的线程去保证任务可以正常执行。

五、总结与思考

本次问题是父子任务都从同一个固定线程池中获取线程，并且父任务会等待子任务执行完成，在并发情况下触发了相互等待，最终导致线程池资源耗尽，从而影响到使用到该业务线程池的Dubbo请求正常执行。

因此项目中应该避免父子任务共用同一个线程池。通过线程池异步调用某个接口时，如果并不清楚接口的底层逻辑，要考虑底层有没有可能用到当前线程池，做好线程池隔离，避免触发此问题。

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