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日常开发中，为了更好管理线程资源，减少创建线程和销毁线程的资源损耗，我们会使用线程池来执行一些异步任务。但是线程池使用不当，就可能会引发生产事故。

线程池默认使用无界队列，任务过多导致OOM

JDK 为开发者提供了线程池的实现类，我们基于 `Executors` 组件，就可以快速创建一个线程池。日常工作中，一些小伙伴为了开发效率，反手就用`Executors` 新建个线程池。写出类似以下的代码：

public class NewFixedTest { public static void main(String[] args) { ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) { executor.execute(() -> { try { Thread.sleep(10000); } catch (InterruptedException e) { //do nothing } }); } } }

使用 `newFixedThreadPool` 创建的线程池，是会有坑的，它默认是无界的阻塞队列，如果任务过多，会导致 `OOM` 问题。运行一下以上代码，出现了 `OOM` 。

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.offer(LinkedBlockingQueue.java:416) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1371) at com.example.dto.NewFixedTest.main(NewFixedTest.java:14)

这是因为 `newFixedThreadPool` 使用了无界的阻塞队列的 `LinkedBlockingQueue` ，如果线程获取一个任务后，任务的执行时间比较长(比如，上面 demo 代码设置了10秒)，会导致队列的任务越积越多，导致机器内存使用不停飙升， 最终出现 `OOM` 。

看下 `newFixedThreadPool` 的相关源码，是可以看到一个无界的阻塞队列的，如下：

//阻塞队列是LinkedBlockingQueue，并且是使用的是无参构造函数 public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); } //无参构造函数，默认最大容量是Integer.MAX_VALUE，相当于无界的阻塞队列的了 public LinkedBlockingQueue() { this(Integer.MAX_VALUE); }

因此，工作中，建议大家自定义线程池，并使用指定长度的阻塞队列。

线程池创建线程过多，导致OOM

既然 `Executors` 组件创建出的线程池 `newFixedThreadPool` ，使用的是无界队列，可能会导致 `OOM` 。那么，`Executors` 组件还可以创建别的线程池，如 `newCachedThreadPool` ，我们用它也不行吗？

我们可以看下 `newCachedThreadPool` 的构造函数：

public static ExecutorService newCachedThreadPool() { return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, 60L, TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<Runnable>()); }

它的最大线程数是 `Integer.MAX_VALUE` 。大家应该意识到使用它，可能会引发什么问题了吧。没错，如果创建了大量的线程也有可能引发 `OOM` ！

所以我们使用线程池的时候，还要当心线程创建过多，导致 `OOM` 问题。大家尽量不要使用`newCachedThreadPool` ，并且如果自定义线程池时，要注意一下最大线程数。

共享线程池，次要逻辑拖垮主要逻辑

要避免所有的业务逻辑共享一个线程池。比如你用线程池A来做登录异步通知，又用线程池A来做对账。如下图：

如果对账任务 `checkBillService` 响应时间过慢，会占据大量的线程池资源，可能直接导致没有足够的线程资源去执行 `loginNotifyService` 的任务，最后影响登录。就这样，因为一个次要服务，影响到重要的登录接口，显然这是绝对不允许的。因此，我们不能将所有的业务一锅炖，都共享一个线程池，因为这样做，风险太高了，犹如所有鸡蛋放到一个篮子里。应当做线程池隔离。

线程池拒绝策略的坑，使用不当导致阻塞

线程池主要有四种拒绝策略，如下：

  • AbortPolicy: 丢弃任务并抛出 RejectedExecutionException 异常。(默认拒绝策略)
  • DiscardPolicy：丢弃任务，但是不抛出异常。
  • DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务。
  • CallerRunsPolicy：由调用方线程处理该任务。

如果线程池拒绝策略设置不合理，就容易有坑。我们把拒绝策略设置为 `DiscardPolicy` 或`DiscardOldestPolicy` 并且在被拒绝的任务，`Future` 对象调用 `get()` 方法,那么调用线程会一直被阻塞。

public class DiscardThreadPoolTest { public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { // 一个核心线程，队列最大为1，最大线程数也是1.拒绝策略是DiscardPolicy ThreadPoolExecutor executorService = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 1L, TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<>(1), new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()); Future f1 = executorService.submit(()-> { System.out.println("提交任务1"); try { Thread.sleep(3000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); Future f2 = executorService.submit(()->{ System.out.println("提交任务2"); }); Future f3 = executorService.submit(()->{ System.out.println("提交任务3"); }); System.out.println("任务1完成 " + f1.get());// 等待任务1执行完毕 System.out.println("任务2完成" + f2.get());// 等待任务2执行完毕 System.out.println("任务3完成" + f3.get());// 等待任务3执行完毕 executorService.shutdown();// 关闭线程池，阻塞直到所有任务执行完毕 } }

运行结果：一直在运行中。。。

这是因为 `DiscardPolicy` 拒绝策略，是什么都没做，源码如下：

public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler { /** * Creates a {@code DiscardPolicy}. */ public DiscardPolicy() { } /** * Does nothing, which has the effect of discarding task r. */ public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) { } }

我们再来看看线程池 `submit` 的方法：

public Future<?> submit(Runnable task) { if (task == null) throw new NullPointerException(); //把Runnable任务包装为Future对象 RunnableFuture<Void> ftask = newTaskFor(task, null); //执行任务 execute(ftask); //返回Future对象 return ftask; } public FutureTask(Runnable runnable, V result) { this.callable = Executors.callable(runnable, result); this.state = NEW; //Future的初始化状态是New }

我们再来看看 `Future` 的 `get()` 方法：

 //状态大于COMPLETING，才会返回，要不然都会阻塞等待 public V get() throws InterruptedException, ExecutionException { int s = state; if (s <= COMPLETING) s = awaitDone(false, 0L); return report(s); } FutureTask的状态枚举 private static final int NEW = 0; private static final int COMPLETING = 1; private static final int NORMAL = 2; private static final int EXCEPTIONAL = 3; private static final int CANCELLED = 4; private static final int INTERRUPTING = 5; private static final int INTERRUPTED = 6;

阻塞的真相水落石出啦，`FutureTask` 的状态大于 `COMPLETING` 才会返回，要不然都会一直阻塞等待。又因为拒绝策略啥没做，没有修改 `FutureTask` 的状态，因此 `FutureTask` 的状态一直是 `NEW`，所以它不会返回，会一直等待。

这个问题，可以使用别的拒绝策略，比如 `CallerRunsPolicy` ，它让主线程去执行拒绝的任务，会更新 `FutureTask` 状态。如果确实想用 `DiscardPolicy` ，则需要重写 `DiscardPolicy` 的拒绝策略。

温馨提示，日常开发中，使用 `Future.get()` 时，尽量使用带超时时间的，因为它是阻塞的。

future.get(1, TimeUnit.SECONDS);

使用别的拒绝策略，就万无一失了吗？

不是的，如果使用 `CallerRunsPolicy` 拒绝策略，它表示拒绝的任务给调用方线程用，如果这是主线程，那会不会可能也导致主线程阻塞呢？总结起来，大家日常开发的时候，多一份心眼吧，多一点思考吧。

Spring内部线程池的坑

工作中，个别开发者，为了快速开发，喜欢直接用 Spring 的 `@Async` ，来执行异步任务。

@Async public void testAsync() throws InterruptedException { System.out.println("处理异步任务"); TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(100)); }

Spring 内部线程池，其实是 `SimpleAsyncTaskExecutor` ，这玩意有点坑，它不会复用线程的，它的设计初衷就是执行大量的短时间的任务。有兴趣的小伙伴，可以去看看它的源码：

SimpleAsyncTaskExecutor.java

也就是说来了一个请求，就会新建一个线程！大家使用 Spring 的 `@Async` 时，要避开这个坑，自己再定义一个线程池。正例如下：

@Bean(name = "threadPoolTaskExecutor") public Executor threadPoolTaskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor=new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(5); executor.setMaxPoolSize(10); executor.setThreadNamePrefix("tianluo-%d"); // 其他参数设置 return new ThreadPoolTaskExecutor(); }

使用线程池时，没有自定义命名

使用线程池时，如果没有给线程池一个有意义的名称，将不好排查回溯问题。这不算一个坑吧，只能说给以后排查埋坑。我还是单独把它放出来算一个点，因为个人觉得这个还是比较重要的。反例如下：

public class ThreadTest { public static void main(String[] args) throws Exception { ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1, TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20)); executorOne.execute(()->{ System.out.println("Hello，Java"); throw new NullPointerException(); }); } }

运行结果

Hello，Java Exception in thread "pool-1-thread-1" java.lang.NullPointerException at com.example.dto.ThreadTest.lambda$main$0(ThreadTest.java:17) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

可以发现，默认打印的线程池名字是 pool-1-thread-1 ，如果排查问题起来，并不友好。因此建议大家给自己线程池自定义个容易识别的名字。其实用 `CustomizableThreadFactory` 即可，正例如下：

public class ThreadTest { public static void main(String[] args) throws Exception { ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1, TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20),new CustomizableThreadFactory("Tianluo-Thread-pool")); executorOne.execute(()->{ System.out.println("Hello，Java"); throw new NullPointerException(); }); } }

线程池参数设置不合理

线程池最容易出坑的地方，就是线程参数设置不合理。比如核心线程设置多少合理，最大线程池设置多少合理等等。当然，这块不是乱设置的，需要结合具体业务。

比如线程池如何调优，如何确认最佳线程数？

最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/ 线程CPU时间 ） CPU数目*

服务器CPU核数为8核，一个任务线程cpu耗时为20ms，线程等待（网络IO、磁盘IO）耗时80ms，那最佳线程数目：( 80 + 20 )/20 * 8 = 40。也就是设置 40个线程数最佳。

线程池异常处理的坑

public class ThreadTest { public static void main(String[] args) throws Exception { ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1, TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20),new CustomizableThreadFactory("Tianluo-Thread-pool")); for (int i = 0; i < 5; i++) { executorOne.submit(()->{ System.out.println("current thread name" + Thread.currentThread().getName()); Object object = null; System.out.print("result## " + object.toString()); }); } } }

按道理，运行这块代码应该抛空指针异常才是的，对吧。但是，运行结果却是这样的;

current thread nameTianluo-Thread-pool1 current thread nameTianluo-Thread-pool2 current thread nameTianluo-Thread-pool3 current thread nameTianluo-Thread-pool4 current thread nameTianluo-Thread-pool5

这是因为使用 `submit` 提交任务，不会把异常直接这样抛出来。大家有兴趣的话，可以去看看源码。可以改为 `execute` 方法执行，当然最好就是 `try…catch` 捕获，如下：

public class ThreadTest { public static void main(String[] args) throws Exception { ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1, TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20),new CustomizableThreadFactory("Tianluo-Thread-pool")); for (int i = 0; i < 5; i++) { executorOne.submit(()->{ System.out.println("current thread name" + Thread.currentThread().getName()); try { Object object = null; System.out.print("result## " + object.toString()); }catch (Exception e){ System.out.println("异常了"+e); } }); } } }

其实，我们还可以为工作者线程设置 `UncaughtExceptionHandler` ，在 `uncaughtException` 方法中处理异常。大家知道这个坑就好啦。

线程池使用完毕后，忘记关闭

如果线程池使用完，忘记关闭的话，有可能会导致内存泄露问题。所以，大家使用完线程池后，记得关闭一下。同时，线程池最好也设计成单例模式，给它一个好的命名，以方便排查问题。

public class ThreadTest { public static void main(String[] args) throws Exception { ThreadPoolExecutor executorOne = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 1, TimeUnit.MINUTES, new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20), new CustomizableThreadFactory("Tianluo-Thread-pool")); executorOne.execute(() -> { System.out.println("Hello，Java"); }); //关闭线程池 executorOne.shutdown(); } }

ThreadLocal与线程池搭配，线程复用，导致信息错乱。

使用 `ThreadLocal` 缓存信息，如果配合线程池一起，有可能出现信息错乱的情况。先看下一下例子：

private static final ThreadLocal<Integer> currentUser = ThreadLocal.withInitial(() -> null); @GetMapping("wrong") public Map wrong(@RequestParam("userId") Integer userId) { //设置用户信息之前先查询一次ThreadLocal中的用户信息 String before = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get(); //设置用户信息到ThreadLocal currentUser.set(userId); //设置用户信息之后再查询一次ThreadLocal中的用户信息 String after = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get(); //汇总输出两次查询结果 Map result = new HashMap(); result.put("before", before); result.put("after", after); return result; }

按理说，每次获取的 `before` 应该都是`null` ，但是呢，程序运行在 `Tomcat` 中，执行程序的线程是`Tomcat` 的工作线程，而 `Tomcat` 的工作线程是基于线程池的。

线程池会重用固定的几个线程，一旦线程重用，那么很可能首次从 ThreadLocal 获取的值是之前其他用户的请求遗留的值。这时，ThreadLocal 中的用户信息就是其他用户的信息。

把tomcat的工作线程设置为 1 ：

server.tomcat.max-threads=1

用户 1 ，请求过来，会有以下结果，符合预期：

用户 2 请求过来，会有以下结果，「不符合预期」：

因此，使用类似 ThreadLocal 工具来存放一些数据时，需要特别注意在代码运行完后，显式地去清空设置的数据，正例如下：

@GetMapping("right") public Map right(@RequestParam("userId") Integer userId) { String before = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get(); currentUser.set(userId); try { String after = Thread.currentThread().getName() + ":" + currentUser.get(); Map result = new HashMap(); result.put("before", before); result.put("after", after); return result; } finally { //在finally代码块中删除ThreadLocal中的数据，确保数据不串 currentUser.remove(); } }