多线程操作不当导致的线上事故

事故描述

从6点32分开始少量用户访问app时会出现首页访问异常，到7点20分首页服务大规模不可用，7点36分问题解决。

整体经过

6:58 发现报警，同时发现群里反馈首页出现网络繁忙，考虑到前几日晚上门店列表服务上线发布过，所以考虑回滚代码紧急处理问题。
7:07 开始先后联系XXX查看解决问题。
7:36 代码回滚完，服务恢复正常。

事故根本原因-事故代码模拟

public static void test() throws InterruptedException, ExecutionException {
Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
CompletionService service = new ExecutorCompletionService<>(executor);
service.submit(new Callable() {
@Override
public String call() throws Exception {
return “HelloWorld—“ + Thread.currentThread().getName();
}
});
}

根源就在于ExecutorCompletionService结果没调用take，poll方法。
正确的写法如下所示：
public static void test() throws InterruptedException, ExecutionException {
Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
CompletionService service = new ExecutorCompletionService<>(executor);
service.submit(new Callable() {
@Override
public String call() throws Exception {
return “HelloWorld—“ + Thread.currentThread().getName();
}
});
service.take().get();
}

一行代码引发的血案，而且不容易被发现，因为oom是一个内存缓慢增长的过程，稍微粗心大意就会忽略，如果是这个代码块的调用量少的话，很可能几天甚至几个月后暴雷。

操作人回滚or重启服务器确实是最快的方式，但是如果不是事后快速分析出oom的代码，而且不巧回滚的版本也是带oom代码的，就比较悲催了，如刚才所说，流量小了，回滚或者重启都可以释放内存；但是流量大的情况下，除非回滚到正常的版本，否则GG。

探询问题的根源

为了更好的理解ExecutorCompletionService的 “套路” 我们用 ExecutorService来作为对比，可以让我们更好的清楚，什么场景下用ExecutorCompletionService。
先看ExecutorService代码（建议down下来跑一跑）
public static void test1() throws Exception{
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
ArrayList> futureArrayList = new ArrayList<>();
System.out.println(“公司让你通知大家聚餐 你开车去接人”);

Future future10 = executorService.submit(() -> {
System.out.println(“总裁：我在家上大号 我最近拉肚子比较慢 要蹲1个小时才能出来 你等会来接我吧”);
TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
System.out.println(“总裁：1小时了 我上完大号了。你来接吧”);
return “总裁上完大号了”;
});

futureArrayList.add(future10);

Future future3 = executorService.submit(() -> {
System.out.println(“研发：我在家上大号 我比较快 要蹲3分钟就可以出来 你等会来接我吧”);
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
System.out.println(“研发：3分钟 我上完大号了。你来接吧”);
return “研发上完大号了”;
});
futureArrayList.add(future3);

Future future6 = executorService.submit(() -> {
System.out.println(“中层管理：我在家上大号 要蹲10分钟就可以出来 你等会来接我吧”);
TimeUnit.SECONDS.sleep(6);
System.out.println(“中层管理：10分钟 我上完大号了。你来接吧”);
return “中层管理上完大号了”;
});
futureArrayList.add(future6);

TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
System.out.println(“都通知完了,等着接吧。”);

try {
for (Future future : futureArrayList) {
String returnStr = future.get();
System.out.println(returnStr + “，你去接他”);
}
Thread.currentThread().join();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}

三个任务，每个任务执行时间分别是 10s、3s、6s 。
通过JDK线程池的 submit 提交这三个 Callable类型的任务。

• step1 主线程把三个任务提交到线程池里面去，把对应返回的 Future 放到 List 里面存起来，然后执行“都通知完了,等着接吧。”这行输出语句。
• step2在循环里面执行 future.get() 操作，阻塞等待。

最后结果如下：

先通知到总裁，也是先接总裁 足足等了1个小时，接到总裁后再去接研发和中层管理，尽管他们早就完事儿了，也得等总裁上完厕所~~

耗时最久的-10s异步任务最先进入list执行，所以在循环过程中获取这个10s的任务结果的时候，get操作会一直阻塞，直到10s异步任务执行完毕。即使 3s、5s的任务早就执行完了，也得阻塞等待10s任务执行完。
看到这里 尤其是做网关业务的同学可能会产生共鸣，一般来说网关RPC会调用下游N多个接口，如下图

如果都按照ExecutorService这种方式，并且恰巧前几个任务调用的接口耗时比较久，同时阻塞等待，那就比较悲催了。
所以ExecutorCompletionService应景而出。它作为任务线程的合理管控者，“任务规划师”的称号名副其实。
相同场景 ExecutorCompletionService代码
public static void test2() throws Exception {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
ExecutorCompletionService completionService = new ExecutorCompletionService<>(executorService);
System.out.println(“公司让你通知大家聚餐 你开车去接人”);
completionService.submit(() -> {
System.out.println(“总裁：我在家上大号 我最近拉肚子比较慢 要蹲1个小时才能出来 你等会来接我吧”);
TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
System.out.println(“总裁：1小时了 我上完大号了。你来接吧”);
return “总裁上完大号了”;
});
completionService.submit(() -> {
System.out.println(“研发：我在家上大号 我比较快 要蹲3分钟就可以出来 你等会来接我吧”);
TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
System.out.println(“研发：3分钟 我上完大号了。你来接吧”);
return “研发上完大号了”;
});
completionService.submit(() -> {
System.out.println(“中层管理：我在家上大号 要蹲10分钟就可以出来 你等会来接我吧”);
TimeUnit.SECONDS.sleep(6);
System.out.println(“中层管理：10分钟 我上完大号了。你来接吧”);
return “中层管理上完大号了”;
});
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
System.out.println(“都通知完了,等着接吧。”);

//提交了3个异步任务）
for (int i = 0; i < 3; i++) {
String returnStr = completionService.take().get();
System.out.println(returnStr + “，你去接他”);
}
Thread.currentThread().join();
}

跑完结果如下：

这次就相对高效了一些，虽然先通知的总裁，但是根据大家上大号的速度，谁先拉完先去接谁，不用等待上大号最久的总裁了（当然现实生活里 建议采用第一种 不等总裁的后果 emmm 哈哈哈）。
放在一起对比下输出结果：

两段代码的差异非常小 ，获取结果的时候ExecutorCompletionService 使用了
completionService.take().get();

那为什么要用take() 然后再get()呢？？？？
我们看看源码
CompletionService接口 以及接口的实现类
1、ExecutorCompletionService是CompletionService接口的实现类

2、接着跟一下ExecutorCompletionService的构造方法，可以看到入参需要传一个线程池对象，默认使用的队列是 LinkedBlockingQueue，不过还有另外一个构造方法可以指定队列类型，如下两张图，两个构造方法。
默认LinkedBlockingQueue的构造方法

可选队列类型的构造方法

3、submit任务提交的两种方式，都是有返回值的，我们例子中用到的就是第一种Callable类型的方法。

4、对比ExecutorService 和 ExecutorCompletionService submit方法 可以看出区别
（1）ExecutorService

（2）ExecutorCompletionService

5、差异就在 QueueingFuture，这个到底作用是啥，我们继续跟进去看

• QueueingFuture 继承自 FutureTask，而且红线部分标注的位置，重写了done()方法。
• 把 task 放到 completionQueue 队列里面，当任务执行完成后，task就会被放到队列里面去了。
• 此时此刻completionQueue队列里面的 task 都是已经 done()完成了的 task，而这个 task 就是我们拿到的一个个的future结果。
• 如果调用 completionQueue 的 task 方法，会阻塞等待任务。等到的一定是完成了的 future，我们调用 .get()方法 就能立马获得结果。

看到这里 相信大家伙都应该多少明白点了

• 我们在使用ExecutorService submit提交任务后需要关注每个任务返回的future，然而CompletionService 对这些 future 进行了追踪，并且重写了done方法，让你等的completionQueue 队列里面 一定是完成了的task。
• 作为网关RPC层，我们不用因为某一个接口的响应慢拖累所有的请求，可以在处理最快响应的业务场景里使用CompletionService。

but 注意、注意、注意 也是本次事故的核心
当只有调用了ExecutorCompletionService下面的3个方法的任意一个时，阻塞队列中的task执行结果才会从队列中移除掉,释放堆内存，由于该业务不需要使用任务的返回值，则没进行调用take，poll方法。从而导致没有释放堆内存，堆内存会随着调用量的增加一直增长。

所以，业务场景中不需要使用任务返回值的 别没事儿使用CompletionService，假如使用了，记得一定要从阻塞队列中 移除掉task执行结果，避免OOM！

总结

知道事故的原因，我们来总结下方法论，毕竟孔子他老人家说过：自省吾身，常思己过，善修其身！

上线前：

• 严格的代码review习惯，一定要交给back人去看，毕竟自己写的代码自己是看不出问题的，相信每个程序猿都有这个自信（这个后续事故里可能会反复提到！很重要）
• 上线记录-备注好上一个可回滚的包版本（给自己留一个后路）
• 上线前确认回滚后，业务是否可降级，如果不可降级，一定要严格拉长这次上线的监控周期

上线后：

• 持续关注内存增长情况（这部分极容易被忽略，大家对内存的重视度不如cpu使用率）
• 持续关注cpu使用率增长情况
• gc情况、线程数是否增长、是否有频繁的fullgc等
• 关注服务性能报警，tp99、999 、max是否出现明显的增高

转自__：https://c1n.cn/PzfgJ