JAVA 多线程并发编程 - 避坑指南

朱雀 2024-03-24 15:33 107阅读 0赞

### 一、前言 ###

开发过程中，多线程的应用场景可谓十分广泛，可以充分利用服务器资源，提高程序处理速度。我们通常也会使用池化技术，去避免频繁创建和销毁线程。

本篇旨在基于编码规范、工作中积累的研发经验等，整理在多线程开发的过程中需要注意的部分，比如不考虑线程池参数、线程安全、死锁等问题，将会存在潜在极大的风险。并且对其进行根因分析，避免每天踩一坑，坑坑不一样。

### 二、多线程并发场景有哪些坑？ ###

#### 1、“不正确的创建” 线程池 ####

常规来说，线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程，京东 JAVA 代码规范也明确表示 “线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程”，但是创建线程池的方式也有很多种，不能滥用。

常见创建线程池方式如：通过 JDK 提供的 ThreadPoolExecutor、ScheduledThreadPoolExecutor 以及 JDK 7 开始引入的 ForkJoinPool 创建，还有更方便的 Executors 类以及 spring 提供的 ThreadPoolTaskExecutor 等。其关系如下图：

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Executors 的 newFixedThreadPool、newScheduledThreadPool、newSingleThreadExecutor、newCachedThreadPool 方法在底层都是用的 ThreadPoolExecutor 实现的。虽然更加方便，但也增加了风险，如果不清楚其相关实现，在特定场景可能导致很严重的问题，所以开发规范中，会严格禁用此类用法。它们的弊端如下：

（1）FixedThreadPool 和 SingleThreadPool 允许的请求任务队列长度为 Integer.MAX\_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致 OOM。

（2）CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool 允许的创建线程数量为 Integer.MAX\_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致 OOM。

#### 2、线程池 “参数设置不合理” ####

上面提到了 任务队列 和 最大线程数的重要性，下面通过 ThreadPoolExecutor 介绍线程池其他核心参数，都应该根据场景合理配置，详细如下：

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注意在设置任务队列时，需要考虑有界和无界队列，使用有界队列时，注意线程池满了后，被拒绝的任务如何处理。使用无界队列时，需要注意如果任务的提交速度大于线程池的处理速度，可能会导致内存溢出。

对于拒绝策略，首先要明确的一点是 “拒绝策略的执行线程是提交任务的线程，而不是子线程”。JDK 的 ThreadPoolExecutor 提供了 4 种拒绝策略：

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对于自定义拒绝策略，不同场景应选择相应的拒绝策略，抛开应用场景讲技术会显得苍白，大家可以参考常见技术框架的处理方式：

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相关拓展：

相信大多数京东开发者都遇到过，JSF 依赖服务触发拒绝策略的现象，即抛出线程拒绝异常。这是当 Provider 的 业务线程池满了，无可用线程池的时候，会返回一个异常给 Consumer，告知 Consumer 该 Provider 线程池已耗尽。如图：

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当然这种异常场景，根本原因并非线程池配置不合理，应该关注服务提供方性能瓶颈，关于线程池的配置，其实没用一个统一或者可推荐的配置可以套用。对于 JSF 业务线程池，默认使用的是伸缩无队列线程池，其也提供了配置方式。

#### 3、局部线程池 “使用后不销毁回收” ####

线程会消耗宝贵的系统资源，比如内存等，所以是很不推荐使用局部线程池（未预先创建的线程池，用完就可以销毁，下次用时还会创建）的；但是如果某些特殊场景确实使用了局部线程池，那么应该在用完后，主动销毁。主动销毁线程池主要有两种方式：

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为了更深入的理解两个问题：

（1）到底是否所有局部创建的线程池都需要主动销毁？

（2）为什么 Dubbo 中的线程拒绝策略 AbortPolicyWithReport 使用了 Executors.newSingleThreadExecutor ()，并且没有主动销毁动作？

我们需要从 GC 角度进行分析。要知道对象什么时候死亡，我们需要先知道 JVM 的 GC 是如何判断对象是可以回收的。JAVA 是通过可达性算法来来判断对象是否存活的。这个算法的基本思路就是通过一系列的称为 “GC Roots” 的对象作为起始点，从这些节点开始向下搜索，搜索所走过的路径称为引用链，当一个对象到 GC Roots 没有任何引用链相连时，则证明此对象是不可用的。

对于线程池而言，在 ThreadPoolExecutor 类中具有非静态内部类 Worker，用于表示当前线程池中的线程，因为非静态内部类对象具有外部包装类对象的引用，所以当存在线程 Worker 对象时，线程池不会被 GC 回收。也就是说，线程池没有引用，且线程池内没有存活线程时，才是可以被 GC 回收的。应注意的是线程池的核心线程默认是一直存活的，除非核心线程数为 0 或者设置了 allowCoreThreadTimeOut 允许核心消除空闲时销毁。

我们对 Executors 创建的三种线程池进行比较：

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三种类型的线程池与 GC 关系：

（1）CachedThreadPool：没有核心线程，且线程具有超时时间，可见在其引用消失后，等待任务运行结束且所有线程空闲回收后，GC 开始回收此线程池对象；

（2）FixedThreadPool：核心线程数及最大线程数均为 nThreads，并且在默认 allowCoreThreadTimeOut 为 false 的情况下，其引用消失后，核心线程即使空闲也不会被回收，故 GC 不会回收该线程池；

（3）SingleThreadExecutor：在创建时实际返回的是 FinalizableDelegatedExecutorService 类的对象，该类重新了 finalize () 函数执行线程池的销毁，该对象持有 ThreadPoolExecutor 对象的引用，但 ThreadPoolExecutor 对象并不引用 FinalizableDelegatedExecutorService 对象，这使得在 FinalizableDelegatedExecutorService 对象的外部引用消失后，GC 将会对其进行回收，触发 finalize 函数，而该函数仅仅简单的调用 shutdown 函数关闭线程，在所有当前的任务执行完成后，回收线程池中线程，则 GC 可回收线程池对象

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所以结论是：CachedThreadPool 及 SingleThreadExecutor 的对象在不显式销毁时，且其对象引用消失的情况下，可以被 GC 回收；FixedThreadPool 对象在不显式销毁，且其对象引用消失的情况下不会被 GC 回收，会出现内存泄露。因此无论使用什么线程池，使用完毕后均调用 shutdown 是一个较为安全的编程习惯。

#### 4、线程池处理 “刚启动时效率低” ####

默认情况下，即使是核心线程也只能在新任务到达时才创建和启动。对于 ThreadPoolExecutor 线程池可以使用 prestartCoreThread（启动一个核心线程）或 prestartAllCoreThreads（启动全部核心线程）方法来提前启动核心线程。

#### 5、“不合理的使用共享线程池” ####

提交异步任务，不指定线程池，存在最主要问题是非核心业务占用线程资源，可能会导致核心业务收影响。因为公共线程池的最大线程数、队列大小、拒绝策略都比较保守，可能引发各种问题，常见场景如下：

（1）CompleteFuture 提交异步任务，不指定线程池。

CompleteFuture 的 supplyAsync 等以 \*Async 为结尾的方法，会使用多线程异步执行。可以注意到的是，它也允许我们不携带多线程提交任务的执行线程池参数，这个时候是默认使用的 ForkJoinPool.commonPool ()。

ForkJoinPool 最适合的是计算密集型的任务，如果存在 I/O，线程间同步，sleep () 等会造成线程长时间阻塞的情况时，最好配合使用 ManagedBlocker。ForkJoinPool 默认线程数取决于 parallelism 参数为：CPU 处理器核数 - 1，也允许通修改 Java 系统属性 "java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism" 进行自定义配置。

（2）JDK 8 引入的集合框架的并行流 Parallel Stream。

Parallel Stream 也是使用的 ForkJoinPool.commonPool ()，但有一点区别是：Parallel Stream 的主线程 (提交任务的线程）是会去参与处理的；比如 8 核心的机器执行 Parallel Stream 是有 8 个线程，而 CompleteFuture 提交的任务只有 7 个线程处理。不建议使用是一致的。

（3）@Async 提交异步任务，不指定线程池。

SpringBoot 2.1.9 之前版本使用 @Async 不指定 Executor 会使用 SimpleAsyncTaskExecutor，该线程池默认来一个任务创建一个线程，若系统中不断的创建线程，最终会导致系统占用内存过高，引发 OutOfMemoryErro r 错误。SpringBoot 2.1.0 之后版本引入了 TaskExecutionAutoConfiguration，其使用 ThreadPoolTaskExecutor 作为 默认 Executor，通过 TaskExecutionProperties.Pool 可以看到其配置默认核心线程数：8，最大线程数：Integet.MAX\_VALUE，队列容量是：Integet.MAX\_VALUE，空闲线程保留时间：60s，线程池拒绝策略：AbortPolicy。

虽然可以通实现 AsyncConfigurer 接口等方式，自行配置线程池参数，但仍不建议使用公共线程池。

#### 6、主线程 “等待时间不合理” ####

（1）应尽量避免使用 CompletableFuture.join ()，Future.get () 这类不带有超时时间的阻塞主线程操作。

（2）for 循环使用 future.get (long timeout, TimeUnit unit)。此方法允许我们去设置超时时间，但是如果主线程串行获取的话，下一个 future.get 方法的超时时间，是从第一个 get () 结束后开始计算的，所以会导致超时时间不合理。

#### 7、提交任务 “不考虑子线程超时时间” ####

（1）主线程 Future.get 虽然超时，但是子线程依然在执行？

比如当通过 ExecutorService 提交一个 Callable 任务的时候，会返回一个 Future 对象，Future 的 get (long timeout, TimeUnit unit) 方法时，如果出现超时，则会抛出 java.util.concurrent.TimeoutException；但是，此时 Future 实例所在的线程并没有中断执行，只是主线程不等待了，也就是当前线程的 status 依然是 NEW 值为 0 的状态，所以当大量超时，可能就会将线程池打满。

提到中断子线程，会想到 future.cancel (true) 。那么我们真的可以中断子线程吗？首先 Java 无法直接其他线程的，如果非要实现此功能，也只能通过 interrupt 设置标志位，子线程执行到中间环节去查看标志位，识别到中断后做后续处理。理解一个关键点，interrupt () 方法仅仅是改变一个标志位的值而已，和线程的状态并没有必然的联系。

（2）子线程的任务都应该有一个合理的超时时间。

比如子线程调用 JSF/ HTTP 接口等，一定要检查超时时间配置是否合理。

#### 8、并发执行 “线程不安全” 操作 ####

多线程操作同一对象应考虑线程安全性。常见场景比如 HashMap 应该换成 ConcurrentHashMap；StringBuilder 应该换成 StringBuffer 等。

#### 9、“不考虑线程变量” 的传递 ####

提交到线程池执行的异步任务，切换了线程，子线程在执行时，获取不到主线程变量中存储的信息，常见场景如下：

（1）类似 BU 等，为了减少参数透传，可能存在了 ThreadLocal 里面；

（2）客户的登录状态，LoginContext 等信息，一般是线程变量；

如果解决此问题，可以参考 Transmittable-Thread-Local 中间件提供的解决方案等。

#### 10、并发会 “增大出现死锁的可能性” ####

多线程不只是程序中提交到线程池执行，比如打到同一容器的 http 请求本身就是多线程，任何多线程操作都有死锁风险。使用业务线程池的并发操作需要更加注意，因为更容易暴露出来 “死锁” 这个问题。

比如 Mysql 事务隔离级别为 RR 时，间隙锁可能导致死锁问题。间隙锁是 Innodb 在可重复读提交下为了解决幻读问题时引入的锁机制，在执行 update、delete、select ... for update 等语句时，存在以下加间隙锁情况：

（1）有索引，当更新的数据存在时，只会锁定当前记录；更新的不存在时，间隙锁会向左找第一个比当前索引值小的值，向右找第一个比当前索引值大的值（没有比当前索引值大的数据时，是 supremum pseudo-record，可以理解为锁到无穷大）。

（2）无索引，全表扫描，如果更新的数据不存在，则会根据主键索引对所有间隙加锁。

当并发执行数据库事务（事务内先更新，后新增操作），当更新的数据不存在时，会加间隙锁，然后执行新增数据需要其他事务释放在此区间的间隙锁，则可能导致死锁产生；如果是全表扫描，问题可能更严重。

#### 11、“不考虑请求过载” ####

最后，我们设置了合理的参数，也注意优化了各种场景问题，终于可以大胆使用多线程了。也一定要考虑对下游带来的影响，比如数据库请求并发量增长，占用 JDBC 数据库连接、给依赖 RPC 服务带来性能压力等。

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