慧销平台ThreadPoolExecutor内存泄漏分析
京东生旅平台慧销系统，作为平台系统对接了多条业务线。但近期根据告警发现内存持续升高，因此猜测该系统可能存在内存泄漏的情况。本文通过此案例，介绍慧销平台ThreadPoolExecutor内存泄漏问题的详细分析过程。
作者：京东零售 冯晓涛
问题背景
京东生旅平台慧销系统，作为平台系统对接了多条业务线，主要进行各个业务线广告，召回等活动相关内容与能力管理。
最近根据告警发现内存持续升高，每隔2-3天会收到内存超过阈值告警，猜测可能存在内存泄漏的情况，然后进行排查。根据24小时时间段内存监控可以发现，容器的内存在持续上升：
问题排查
初步估计内存泄漏，查看24小时时间段jvm内存监控，排查jvm内存回收情况：
YoungGC和FullGC情况：
通过jvm内存分析和YoungGC与FullGC执行情况，可以判断可能原因如下：
1、 存在YoungGC但是没有出现FullGC，可能是对象进入老年代但是没有到达FullGC阈值，所以没有触发FullGC，对象一直存在老年代无法回收
2、 存在内存泄漏，虽然执行了YoungGC，但是这部分内存无法被回收
通过线程数监控，观察当前线程情况，发现当前线程数7427个，并且还在不断上升，基本判断存在内存泄漏，并且和线程池的不当使用有关：
通过JStack，获取线程堆栈文件并进行分析，排查为什么会有这么多线程：
发现通过线程池创建的线程数达7000+：
代码分析
分析代码中ThreadPoolExecutor的使用场景，发现在一个worker公共类中定义了一个线程池，worker执行时会使用线程池进行异步执行。
public class BackgroundWorker {
private static ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;
static {
init(15);
}
public static void init() {
init(15);
}
public static void init(int poolSize) {
threadPoolExecutor =
new ThreadPoolExecutor(3, poolSize, 1000, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingDeque<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
}
public static void shutdown() {
if (threadPoolExecutor != null && !threadPoolExecutor.isShutdown()) {
threadPoolExecutor.shutdownNow();
}
}
public static void submit(final Runnable task) {
if (task == null) {
return;
}
threadPoolExecutor.execute(() -> {
try {
task.run();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
}
广告缓存刷新worker使用线程池的代码：
public class AdActivitySyncJob {
@Scheduled(cron = "0 0/5 * * * ?")
public void execute() {
log.info("AdActivitySyncJob start");
List<DicDTO> locationList = locationService.selectLocation();
if (CollectionUtils.isEmpty(locationList)) {
return;
}
//中间省略部分无关代码
BackgroundWorker.init(40);
locationCodes.forEach(locationCode -> {
showChannelMap.forEach((key,value)->{
BackgroundWorker.submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
log.info("AdActivitySyncJob,locationCode:{},showChannel:{}",locationCode,value);
Result<AdActivityDTO> result = notLoginAdActivityOuterService.getAdActivityByLocationInner(locationCode, ImmutableMap.of("showChannel", value));
LocalCache.AD_ACTIVITY_CACHE.put(locationCode.concat("_").concat(value), result);
}
});
});
});
log.info("AdActivitySyncJob end");
}
@PostConstruct
public void init() {
execute();
}
}
原因分析：猜测是worker每次执行，都会执行init方法，创建新的线程池，但是局部创建的线程池并没有被关闭，导致内存中的线程池越来越多，ThreadPoolExecutor在使用完成后，如果不手动关闭，无法被GC回收。
分析验证
验证局部线程池ThreadPoolExecutor创建后，如果不手动关闭，是否会被GC回收：
public class Test {
private static ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor;
public static void main(String[] args) {
for (int i=1;i<100;i++){
//每次均初始化线程池
threadPoolExecutor =
new ThreadPoolExecutor(3, 15, 1000, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingDeque<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
//使用线程池执行任务
for(int j=0;j<10;j++){
submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
}
});
}
}
//获取当前所有线程
ThreadGroup group = Thread.currentThread().getThreadGroup();
ThreadGroup topGroup = group;
// 遍历线程组树，获取根线程组
while (group != null) {
topGroup = group;
group = group.getParent();
}
int slackSize = topGroup.activeCount() * 2;
Thread[] slackThreads = new Thread[slackSize];
// 获取根线程组下的所有线程，返回的actualSize便是最终的线程数
int actualSize = topGroup.enumerate(slackThreads);
Thread[] atualThreads = new Thread[actualSize];
System.arraycopy(slackThreads, 0, atualThreads, 0, actualSize);
System.out.println("Threads size is " + atualThreads.length);
for (Thread thread : atualThreads) {
System.out.println("Thread name : " + thread.getName());
}
}
public static void submit(final Runnable task) {
if (task == null) {
return;
}
threadPoolExecutor.execute(() -> {
try {
task.run();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
}
输出：
Threads size is 302
Thread name : Reference Handler
Thread name : Finalizer
Thread name : Signal Dispatcher
Thread name : main
Thread name : Monitor Ctrl-Break
Thread name : pool-1-thread-1
Thread name : pool-1-thread-2
Thread name : pool-1-thread-3
Thread name : pool-2-thread-1
Thread name : pool-2-thread-2
Thread name : pool-2-thread-3
Thread name : pool-3-thread-1
Thread name : pool-3-thread-2
Thread name : pool-3-thread-3
Thread name : pool-4-thread-1
Thread name : pool-4-thread-2
Thread name : pool-4-thread-3
Thread name : pool-5-thread-1
Thread name : pool-5-thread-2
Thread name : pool-5-thread-3
Thread name : pool-6-thread-1
Thread name : pool-6-thread-2
Thread name : pool-6-thread-3
…………
执行结果分析，线程数量302个，局部线程池创建的核心线程没有被回收。
修改初始化线程池部分：
//初始化一次线程池
threadPoolExecutor =
new ThreadPoolExecutor(3, 15, 1000, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingDeque<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
for (int i=1;i<100;i++){
//使用线程池执行任务
for(int j=0;j<10;j++){
submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
}
});
}
}
输出：
Threads size is 8
Thread name : Reference Handler
Thread name : Finalizer
Thread name : Signal Dispatcher
Thread name : main
Thread name : Monitor Ctrl-Break
Thread name : pool-1-thread-1
Thread name : pool-1-thread-2
Thread name : pool-1-thread-3
解决方案
1、只初始化一次，每次执行worker复用线程池
2、每次执行完成后，关闭线程池
BackgroundWorker的定位是后台执行worker均进行线程池的复用，所以采用方案1，每次在static静态代码块中初始化，使用时无需重新初始化。
解决后监控：
jvm内存监控，内存不再持续上升：
线程池恢复正常且平稳：
Jstack文件，观察线程池数量恢复正常：
Dump文件分析线程池对象数量：
拓展
1、 如何关闭线程池
线程池提供了两个关闭方法，shutdownNow 和 shutdown 方法。
shutdownNow方法的解释是：线程池拒接收新提交的任务，同时立马关闭线程池，线程池里的任务不再执行。
shutdown方法的解释是：线程池拒接收新提交的任务，同时等待线程池里的任务执行完毕后关闭线程池。
2、 为什么threadPoolExecutor不会被GC回收
threadPoolExecutor =
new ThreadPoolExecutor(3, 15, 1000, TimeUnit.MINUTES, new LinkedBlockingDeque<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
局部使用后未手动关闭的线程池对象，会被GC回收吗？获取线上jump文件进行分析：
发现线程池对象没有被回收，为什么不会被回收？查看ThreadPoolExecutor.execute()方法：
如果当前线程数小于核心线程数，就会进入addWorker方法创建线程：
分析runWorker方法，如果存在任务则执行，否则调用getTask()获取任务：
发现workQueue.take()会一直阻塞，等待队列中的任务，因为Thread线程一直没有结束， 存在引用关系：ThreadPoolExecutor->Worker->Thread，因为存在GC ROOT的引用，所以无法被回收 。
