JAVA CompletableFuture线程复用失败导致OOM问题排查

JAVA CompletableFuture线程复用失败导致OOM问题排查

大家好，今天我们来聊聊一个比较棘手的问题：Java CompletableFuture 线程复用失败导致OOM。CompletableFuture 作为 Java 并发编程的利器，被广泛应用于异步编程中。然而，如果不正确使用，它也会带来一些潜在的性能问题，其中最常见的就是线程复用失败导致的 OOM（Out Of Memory）错误。

CompletableFuture 简介及线程池的重要性

CompletableFuture 是 Java 8 引入的一个强大的异步编程工具，它允许我们以非阻塞的方式执行任务，并在任务完成时得到通知。它提供了丰富的 API，可以方便地进行任务的组合、链式调用、异常处理等操作。

CompletableFuture 的核心在于它依赖于线程池来执行异步任务。如果没有指定线程池，CompletableFuture 默认会使用 ForkJoinPool.commonPool() 这个全局的 ForkJoinPool。 虽然 ForkJoinPool.commonPool() 能够满足一些简单的场景，但在高并发、任务类型复杂的场景下，使用默认的线程池往往会导致性能瓶颈，甚至引发 OOM 问题。

线程池的主要作用是：

• 线程复用： 避免频繁创建和销毁线程的开销，提高性能。
• 资源控制： 限制并发线程数量，防止资源耗尽。
• 任务调度： 合理分配任务，提高系统吞吐量。

如果线程池配置不当，例如线程池大小过小、任务队列过长、拒绝策略不合理等，都可能导致线程复用失败，进而引发 OOM 问题。

OOM 问题的常见原因

CompletableFuture 线程复用失败导致 OOM 问题的常见原因主要有以下几种：

1. 线程池大小设置不合理：

   • 线程池过小： 当并发任务数量超过线程池大小，新提交的任务会被放入任务队列中等待。如果任务队列过长，导致大量任务堆积，最终可能导致 OOM。
   • 线程池过大： 创建过多的线程会占用大量的内存资源，尤其是在每个线程都需要较大栈空间的情况下，也可能导致 OOM。

2. 任务队列过长：

   • 任务提交速度超过线程池处理速度，导致任务在队列中堆积。
   • 任务执行时间过长，导致队列中的任务无法及时处理。

3. 拒绝策略不合理：

   • 默认的 AbortPolicy 会直接抛出 RejectedExecutionException 异常，导致任务执行失败。
   • DiscardPolicy 会直接丢弃任务，导致数据丢失。
   • DiscardOldestPolicy 会丢弃队列中最老的任务，可能导致重要任务丢失。
   • CallerRunsPolicy 会让提交任务的线程执行该任务，可能导致调用线程阻塞。

4. 任务执行时间过长或阻塞：

   • 长时间运行的任务会占用线程池中的线程，导致其他任务无法执行。
   • 阻塞的任务会使线程进入等待状态，无法处理其他任务。

5. 内存泄漏：

   • 任务执行过程中创建了大量的对象，但没有及时释放，导致内存泄漏。
   • CompletableFuture 的回调函数中持有外部对象的引用，导致这些对象无法被垃圾回收。

6. ForkJoinPool 并发级别不足:

   • ForkJoinPool 默认的并发级别是 CPU 核心数。在高 IO 的场景下，线程经常处于阻塞状态，导致 CPU 利用率不高，ForkJoinPool 无法充分利用资源，导致任务堆积。

如何排查 OOM 问题

排查 CompletableFuture 线程复用失败导致的 OOM 问题，需要从以下几个方面入手：

1. 监控 JVM 内存使用情况：

   • 使用 JVM 监控工具（如 VisualVM、JConsole、JProfiler）监控 JVM 的堆内存、非堆内存、线程数量等指标。
   • 观察内存使用量是否持续增长，以及是否达到 OOM 的阈值。

2. 分析 Heap Dump：

   • 当发生 OOM 时，生成 Heap Dump 文件（可以使用 jmap 命令或者 JVM 参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError）。
   • 使用 Heap Dump 分析工具（如 MAT、JProfiler）分析 Heap Dump 文件，找出占用内存最多的对象。
   • 重点关注 CompletableFuture 相关对象，以及任务队列中的对象。

3. 检查线程池配置：

   • 检查线程池的大小、任务队列长度、拒绝策略等配置是否合理。
   • 根据实际情况调整线程池配置，例如增加线程池大小、缩短任务队列长度、选择合适的拒绝策略。

4. 分析线程 Dump：

   • 使用 jstack 命令生成线程 Dump 文件。
   • 分析线程 Dump 文件，找出阻塞的线程，以及它们正在执行的任务。
   • 重点关注 CompletableFuture 相关的线程，以及它们正在等待的资源。

5. 代码审查：

   • 仔细审查代码，找出潜在的内存泄漏、长时间运行的任务、阻塞的任务等问题。
   • 确保任务执行过程中创建的对象能够及时释放。
   • 避免在 CompletableFuture 的回调函数中持有外部对象的引用。
   • 检查CompletableFuture的使用方式是否正确，例如是否正确处理异常，是否正确使用线程池。

常见的排查技巧和工具

工具/技巧	描述
VisualVM	JVM 监控和分析工具，可以监控 JVM 内存、线程、CPU 等指标，并生成 Heap Dump 和线程 Dump 文件。
JConsole	类似于 VisualVM，也是 JVM 监控和管理工具。
JProfiler	商业 JVM 性能分析工具，功能强大，可以进行内存分析、CPU 分析、线程分析等。
MAT (Memory Analyzer Tool)	Eclipse 提供的 Heap Dump 分析工具，可以分析 Heap Dump 文件，找出占用内存最多的对象，并分析内存泄漏的原因。
jmap	JDK 提供的命令行工具，可以生成 Heap Dump 文件。
jstack	JDK 提供的命令行工具，可以生成线程 Dump 文件。
Arthas	阿里巴巴开源的 Java 在线诊断工具，功能强大，可以进行方法监控、异常诊断、热部署等。
日志分析	通过分析应用程序的日志，可以找出潜在的错误和异常，以及性能瓶颈。
代码审查	仔细审查代码，找出潜在的内存泄漏、长时间运行的任务、阻塞的任务等问题。

代码示例：

下面是一个简单的 CompletableFuture 示例，用于演示线程池的使用：

import java.util.concurrent.*;

public class CompletableFutureExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建一个固定大小的线程池
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

        // 使用自定义的线程池执行 CompletableFuture
        CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            // 模拟一个耗时操作
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            return "Hello, CompletableFuture!";
        }, executor);

        // 异步获取结果
        future.thenAccept(result -> {
            System.out.println("Result: " + result);
        });

        // 关闭线程池
        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个固定大小的线程池 executor，并将其传递给 CompletableFuture.supplyAsync() 方法。这样，CompletableFuture 就会使用我们自定义的线程池来执行异步任务。

避免内存泄漏的代码示例

如果回调函数中需要使用外部对象，应该尽量使用弱引用，避免外部对象无法被垃圾回收。

import java.lang.ref.WeakReference;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class WeakReferenceExample {

    static class MyObject {
        private String name;

        public MyObject(String name) {
            this.name = name;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        @Override
        protected void finalize() throws Throwable {
            System.out.println("MyObject " + name + " is being garbage collected.");
            super.finalize();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);

        MyObject myObject = new MyObject("TestObject");
        WeakReference<MyObject> weakReference = new WeakReference<>(myObject);

        CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> {
            // 使用弱引用访问对象
            MyObject obj = weakReference.get();
            if (obj != null) {
                System.out.println("Object Name: " + obj.getName());
            } else {
                System.out.println("Object has been garbage collected.");
            }
            // 模拟耗时操作
            try {
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        }, executor);

        // 将强引用置为null，方便GC回收
        myObject = null;
        System.gc(); // 建议 JVM 进行垃圾回收

        future.get(5, TimeUnit.SECONDS); // 等待任务完成
        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
    }
}

在这个例子中，我们使用 WeakReference 来持有 MyObject 的引用。当 myObject 的强引用被置为 null 并且被垃圾回收后，weakReference.get() 将返回 null。这样可以避免 CompletableFuture 的回调函数阻止 MyObject 被垃圾回收，从而避免内存泄漏。

如何避免 OOM 问题

避免 CompletableFuture 线程复用失败导致的 OOM 问题，需要采取以下措施：

1. 合理配置线程池：

   • 根据实际情况调整线程池的大小、任务队列长度、拒绝策略等配置。
   • 可以使用 ThreadPoolExecutor 的构造函数来精细控制线程池的参数。
   • 可以使用 ExecutorService 的 submit() 方法来提交任务，并获取 Future 对象，以便监控任务的执行状态。

2. 避免长时间运行的任务：

   • 将长时间运行的任务分解为多个小任务，并使用 CompletableFuture 将它们组合起来。
   • 可以使用 CompletableFuture.orTimeout() 方法来设置任务的超时时间，防止任务长时间阻塞。

3. 避免阻塞的任务：

   • 使用非阻塞的 I/O 操作。
   • 可以使用 CompletableFuture.runAsync() 或 CompletableFuture.supplyAsync() 方法来异步执行阻塞的任务。

4. 及时释放资源：

   • 确保任务执行过程中创建的对象能够及时释放。
   • 避免在 CompletableFuture 的回调函数中持有外部对象的引用。
   • 使用 try-with-resources 语句来自动释放资源。

5. 监控和告警：

   • 使用 JVM 监控工具监控 JVM 的内存使用情况、线程数量等指标。
   • 设置告警阈值，当内存使用量超过阈值时，及时发出告警。
   • 定期分析 Heap Dump 和线程 Dump 文件，找出潜在的问题。

6. 合理选择 ForkJoinPool 的并发级别：

   • 可以通过设置系统属性 java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism 来调整 ForkJoinPool 的并发级别。
   • 在高 IO 的场景下，可以适当增加 ForkJoinPool 的并发级别，以提高 CPU 利用率。

案例分析：一次真实的OOM排查经历

曾经遇到过一个实际案例，系统在使用 CompletableFuture 处理大量数据时，频繁出现 OOM。经过排查，发现以下问题：

• 使用了默认的 ForkJoinPool.commonPool()： 在高并发场景下，默认的线程池无法满足需求，导致任务堆积。
• 任务执行时间过长： 部分任务需要访问外部服务，由于网络不稳定，导致任务执行时间过长，占用线程池中的线程。
• 没有及时释放资源： 在 CompletableFuture 的回调函数中，创建了大量的临时对象，但没有及时释放，导致内存泄漏。

针对这些问题，我们采取了以下措施：

• 自定义线程池： 创建了一个固定大小的线程池，并根据实际情况调整了线程池的大小和任务队列长度。
• 设置超时时间： 使用 CompletableFuture.orTimeout() 方法为访问外部服务的任务设置了超时时间，防止任务长时间阻塞。
• 优化代码： 优化了 CompletableFuture 的回调函数，及时释放了临时对象，避免内存泄漏。

经过这些优化，系统恢复了稳定，OOM 问题得到了解决。

总结和最佳实践

CompletableFuture 是一个强大的异步编程工具，但如果不正确使用，也会带来一些潜在的性能问题，例如线程复用失败导致的 OOM 错误。为了避免 OOM 问题，我们需要合理配置线程池，避免长时间运行的任务和阻塞的任务，及时释放资源，并进行监控和告警。通过合理的配置和优化，我们可以充分发挥 CompletableFuture 的优势，提高系统的性能和稳定性。记住，正确的工具需要正确的使用，才能发挥其最大的价值。