现象问题 最近看到线上的项目线程数过大的报警,开始还是不知道什么原因,因为很多项目都使用同样的线程池管理代码,认为那个项目是偶然的因素造成的,后来经过分析,发现线程数每天都在增加。...其他的项目由于发布导致线程会从零开始计算,所以没有那么快达到报警值。...,在主线程修改值,子线程的while循环不会停止 上述代码能够停止,因为在内部调用`Thread.sleep方法,导致线程内的变量刷新 newFixedThreadPool 线程池没有调用...shutdown方法,导致线程不会被回收。...GC为什么没有把线程池对象回收?是怎么做到的? 目前还没有找到问题的答案,等找到后回来更新。
前言 使用无界队列的线程池会导致内存飙升吗?面试官经常会问这个问题,本文将基于源码,去分析newFixedThreadPool线程池导致的内存飙升问题,希望能加深大家的理解。...JVM OOM问题一般是创建太多对象,同时GC 垃圾来不及回收导致的,那么什么原因导致线程池的OOM呢?带着发现新大陆的心情,我们从源码角度分析这个问题,去找找实例代码中哪里创了太多对象。...结合实例代码demo,coreSize=maximumPoolSize=10,如果超过10,不会再添加到workers了,所以它不是导致newFixedThreadPool内存飙升的原因。...内存飙升问题结果揭晓 newFixedThreadPool线程池的核心线程数是固定的,它使用了近乎于无界的LinkedBlockingQueue阻塞队列。...当核心线程用完后,任务会入队到阻塞队列,如果任务执行的时间比较长,没有释放,会导致越来越多的任务堆积到阻塞队列,最后导致机器的内存使用不停的飙升,造成JVM OOM。
(其实并不是),似乎线程池失效了。...main 当前线程main 测试 测试 当前线程main 测试 当前线程main 当前线程main 测试 测试 由此断定:自定义的线程池失效,在 execute 方法中获取当前线程时...三、分析 由于很多同学没有认真思考过多线程的本质,会想当然地认为线程池的 execute 方法的所有代码都是在线程池创建的线程中执行,可是真的是这样吗?...[线程池的线程]2 当前线程[线程池的线程]1 [线程池的线程]1-> 测试 [线程池的线程]2-> 测试 当前线程[线程池的线程]3 [线程池的线程]3-> 测试 当前线程[线程池的线程]...4 [线程池的线程]4-> 测试 当前线程[线程池的线程]5 [线程池的线程]5-> 测试 五、启示 5.1 关于提问 该同学提问非常模糊,甚至“反复修改问题”,最终给出关键代码截图,才真正理解问题是什么
最近,发现个人博客的Linux服务器,数据库服务经常挂掉,导致需要重启,才能正常访问,极其恶心,于是决心开始解决问题,解放我的时间和精力(我可不想经常出问题,然后人工重启,费力费时)。...分析问题 发现问题以后,首先使用 free -m 指令查看当前服务器执行状况 可以看到我的服务器内存是2G的,但是目前可用内存只剩下70M,内存使用率高达92%,很有可能是内存使用率过高导致数据库服务挂断...内存使用过高时将会挤掉数据库进程(占用内存最高的进程),导致服务挂断,所以我们需要查看详细内存使用情况,是哪些进程耗费了这么多的内存呢?...服务池开启了太多子进程,占用超过大半内存,问题找到了,我们开始解决问题:设置控制php-fpm进程池进程数量。...总结 以上所述是小编给大家介绍的Linux下php-fpm进程过多导致内存耗尽问题解决,希望对大家有所帮助。
事件背景 系统相关使用人员反馈系统故障,日志显示从ams系统服务提示dubbo处理线程不足,具体异常信息如下: 问题定位 从上图可知,dubbo的处理线程池满了,默认200个线程,活动线程也是...代码如下: 上面这段代码,在线程池不够用时,会每隔十分钟输出一份dump文件到用户目录,如: 在dump文件中,我们找到了耗尽DubboServerHandler线程池最后一个线程 通过分析得知...:是我们应用程序有段代码导致的问题,在特定条件下会触发线程死锁,代码如下 代码中定义了一个线程屏障CyclicBarrier,同行数(调用await的线程数)是11,用来处理十个线程的运算,然后都计算完后拿到处理结果...但是注意中间那个箭头,执行线程的线程池是固定大小20的线程池,故当同时并发数多于2个的时候线程池的线程会不够用,导致线程等待,然后CyclicBarrier的main线程也会等待其他线程中的await。...,导致线程不足,而CountDownLatch的count不会 方案二:改线程池类型为CachedThreadPool,不会应为线程池线程不够用,导致相互等待 文末结语 java并发包提供了丰富的
Executors创建线程池方式有如下几种: Executors.newFixedThreadPool(10);//LinkedBlockingQueue 无限加入队列 Executors.newScheduledThreadPool...Executor详解 本文以Executors.newFixedThreadPool为例 定长线程池,核心线程数和最大线程数由用户传入,超出在队列等待,以下为相关源码。...//newFixedThreadPool创建线程池源码 public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { /**...LinkedBlockingQueue默认的最大任务数量是Integer.MAX_VALUE,非常大,可以理解为无限大吧;但是存在这种情况,当每个线程获取到一个任务后,执行时间比较长,导致workQueue...里积压的任务越来越多,机器的内存使用不停的飙升,最后也会导致OOM。
引言在Java多线程编程中,线程池是提高性能和资源利用率的常用工具。然而,当父子任务使用同一线程池时,可能导致潜在的死锁问题。...2的线程池, 然后向线程池提交任务, 这个任务直接调用outerTask, 这个outerTask不做任何事情, 只通过线程池异步调用innerTask, 但是注意这里使用了同一个线程池提交innerTask...outerTask提交任务的地方, 同时通过查看线程池的workQueue对象可以看到有很多任务堆积:原因分析子任务需要等待父任务完成,而父任务内部的子任务通过同一个线程池提交,又需要等待线程池有空闲线程才能得到执行...(在我的公司实际发生过这种故障,开发不停重启和扩容但过一段时间仍然会发生这个问题,排查了很长时间才发现问题原因)解决方案为避免父子任务使用同一线程池造成死锁,可以考虑使用独立线程池:将父任务和子任务分别提交到不同的线程池...,避免共享线程池资源,减少死锁的可能性。
最近,发现个人博客所部署的Linux服务器,不停的出现内存报警的问题,尤其半夜睡着了,总是听到手机在响,所以说最好的办法就是关掉报警,继续睡觉,哈哈,开玩笑,不过问题总归是要解决的,这样就可以安心的睡个好觉...917 457 37 463 716 Swap: 0 0 0 可以看到我的服务器内存是...S 11:48 0:00 php-fpm: pool www 查看第四列内存使用占比,发现除了mysql数据库服务之外,php-fpm服务池开启了太多子进程,占用超过大半内存,问题找到了,我们开始解决问题...:设置控制php-fpm进程池进程数量。...再次查看内存使用情况, 使用内存降低很多: ? 之后经过多次观察内存使用情况,发现此次改进后,服务器内存资源消耗得到很大缓解。
但是线程池的使用也有一些注意事项和常见的错误,如果不小心,就可能会导致一些严重的问题,比如内存泄漏、死锁、性能下降等。...本文将介绍线程池使用不当的五个坑,以及如何避免和解决它们,大纲如下,坑一:线程池中异常消失线程池执行方法时要添加异常处理,这是一个老生常谈的问题,可是直到最近我都有同事还在犯这个错误,所以我还是要讲一下...坑三:重复创建线程池导致内存溢出不知道大家有没有犯过这个问题,不过我确实犯过,归根结底还是写代码前,没有思考好业务逻辑,直接动手,写一步算一步 。所以说写代码的前的一些逻辑梳理、拆分、代码设计很重要。...在使用 ThreadLocal 的时候,要注意线程池的大小和任务的数量,避免创建过多的 ThreadLocal 对象和变量的副本,导致内存占用过大的问题。...总结本文给大家介绍了线程池使用不当的五个坑,分别是线程池中异常消失、线程池决绝策略设置错误、重复创建线程池导致内存溢出、使用同一个线程池执行不同类型的任务、使用 ThreadLocal 和线程池的不兼容问题
发现问题 最近,发现个人博客的Linux服务器,数据库服务经常挂掉,导致需要重启,才能正常访问,极其恶心,于是决心开始解决问题,解放我的时间和精力(我可不想经常出问题,然后人工重启,费力费时)。...分析问题 发现问题以后,首先使用free -m指令查看当前服务器执行状况: 可以看到我的服务器内存是2G的,但是目前可用内存只剩下70M,内存使用率高达92%,很有可能是内存使用率过高导致数据库服务挂断...内存使用过高时将会挤掉数据库进程(占用内存最高的进程),导致服务挂断,所以我们需要查看详细内存使用情况,是哪些进程耗费了这么多的内存呢?...服务池开启了太多子进程,占用超过大半内存,问题找到了,我们开始解决问题:设置控制php-fpm进程池进程数量。...最后,重启php-fpm systemctl restart php-fpm 再次查看内存使用情况, 使用内存降低很多: 之后经过多次观察内存使用情况,发现此次改进后,服务器内存资源消耗得到很大缓解
背景 后端服务中有用到OSS的对象存储服务,完成文件上传操作,其中有这样一个场景: 问题定位 刚开始发现这个问题以为是线程池不够用,通过调整线程池大小,发现服务能支持时间长点,但压测一段时间发现还是会卡死...,线程被打满。...后端又怀疑是不是使用@Asnyc线程嵌套导致的,去掉改成同步,问题依然存在 然后就排查代码看是不是那块资源未释放(查了好几遍没发现问题,该close的资源都close了) 后面有浮现了几次后发现,每次上传...getMetaData方法,代码里调用的getObject().getMetaData,相当于下载文件但是仅获取http头,OSS服务侧任务数据传输已完毕然后就断开连接了,本地获取到了文件流但是没有读取,此时就会导致...s3client.getObjectMetadata(bucketName, objectName).getInstanceLength(); } 感悟 后面再用三方sdk的时候,特别是这种使用到线程池先关的
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。...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...ExecutorCompletionService 是 CompletionService 接口的实现类: 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...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。...(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
分析dump文件后发现了一个LinkedBlockingQueue类型的大对象,就想到是上次改的线程池的问题了,因为对线程池使用的不熟悉,导致了线上问题。...这个出问题的业务,由于需要异步执行的任务耗时比较久而且任务量较大,只有一个线程根本消费不完,队列就持续地在增长,最终使得BlockingQueue成了一个大对象导致频繁的Full GC。 ? ?...使用有界队列有助于防止资源耗尽。 •threadFactory:线程工厂,每当线程池需要创建一个线程时,都是通过线程工厂方法来完成的。...在线程池处于 RUNNING 状态时,调用 shutdown()方法会使线程池进入到该状态。...double check,这是因为在并发情况下,从上次判断线程池状态到现在线程池可能会被关闭,由于线程池关闭后不能再继续添加任务了,此时就需要回滚刚才的添加任务到队列中的操作并通过拒绝策略拒绝该任务。
检查服务器里的资源,发现服务器的内存被占满,CPU达到百分之100就连远程连接都越来越巨慢至极,因此开展对该网站被攻击的问题解决。...一开始感觉是因为Apache占有网络资源,以及CPU过大导致,网络上查了各种各样信息尝试了一上午,网站依然没有变好,只有一起动PHP环境服务,服务器内存立刻消耗殆尽。...从而质疑,会不会我的服务器硬件配置太低导致的,以至于试图改成Nginx,不是称为占有网络资源最少的一个环境嘛。过后想一想为了更好地不消耗时间,立刻把运行内存从4G提升到了8G。...重新启动过后,打开网站服务,服务器的运行内存直接消耗殆尽,检查网络资源发觉N多Nginx还全部都是死进程。打开网站缓慢,无法连接。...此次运行内存果真很没问题,但是网页无法访问,发觉服务器里的dedecms配置文件里边的数据库登陆密码没有更改。改回来过后公司网站正常了,可一瞬间运行内存消耗殆尽,现象依然,网站又无法打开了。
父任务等待子任务执行完成,而子任务等待父任务释放线程池资源,这也就造成了 "死锁" 线程池使用不当导致死锁 解决方法也很简单,就是新增加一个用于执行子任务的线程池专门为其服务。...如果我们设置的线程池数量太小的话,如果同一时间有大量任务/请求需要处理,可能会导致大量的请求/任务在任务队列中排队等待执行,甚至会出现任务队列满了之后任务/请求无法处理的情况,或者大量任务堆积在任务队列导致...CPU 密集型简单理解就是利用 CPU 计算能力的任务比如你在内存中对大量数据进行排序。...; } } 线程池和 ThreadLocal 共用的坑 线程池和 ThreadLocal共用,可能会导致线程从ThreadLocal获取到的是旧值/脏数据。...不要以为代码中没有显示使用线程池就不存在线程池了,像常用的 Web 服务器 Tomcat 处理任务为了提高并发量,就使用到了线程池,并且使用的是基于原生 Java 线程池改进完善得到的自定义线程池。
前言 在前面文章『Netty12# 池化内存框架流程』Netty会将不同的内存尺寸缓存起来,每个线程绑定了专属逻辑内存区域(PoolArena),减少资源竞争。...每个线程绑定了缓存PoolThreadCache,内存分配时,先从当前线程绑定的PoolThreadCache缓存分配。 一、线程缓存梳理 下图为涉及到相关类的关系图: ?...(使用率最少)的逻辑堆内存PoolArena,PoolArena[]数组长度默认为核数的2倍 directArena:最少持有线程数(使用率最少)的逻辑堆外直接内存PoolArena,PoolArena...,超过后释放内存池 构造函数中,主要给三种类型的缓存数组赋值,包括堆内存和堆外直接内存,结构一致,只走查堆外直接内存。...小结:还有allocate()方法留在下节梳理,就内存数组结构简单做个小结: @1 Netty以chunk为单位(16M)向系统申请物理内存,Netty池化内存分成了4种内存类型。
从抽象的角度来看,JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系:线程之间的共享变量存储在主内存(main memory)中,每个线程都有一个私有的本地内存(local memory),本地内存中存储了该线程以读...线程池节省了CLR 为每个短生存周期任务创建一个完整的线程的开销并可以在任务完成后回收资源。 3. 线程池根据当前在系统中运行的进程来优化线程时间片。 4....线程池允许我们开启多个任务而不用为每个线程设置属性。 5. 线程池允许我们为正在执行的任务的程序参数传递一个包含状态信息的对象引用。 6....线程池可以用来解决处理一个特定请求最大线程数量限制问题。...线程池四种创建方式 Java通过Executors提供四种线程池,分别为: newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程
一直稳定运行的服务突然挂掉了,看了下日志是内存溢出。该服务器的垃圾回收都使用的是默认的,因为访问量目前不大,压根没有优化的必要。...初步猜想是有内存泄漏的情况存在,因为该服务一直访问量不大并且已经稳定运行了两月有余。 现象 服务器上出现了这个异常: ? ? 查看top结果: ?...可以看到主要有两个现象: 内存溢出 cpu飙到很高 找占用cpu最高的线程 ? 步骤5执行后,发现找到的占用cpu比较高的线程都是GC线程。这也是top出的结果中该进程占用cpu达200%多的原因。...可以看到有大量的NioEventLoop线程,导致java.lang.Thread占用很高。...这些对象进入老 年代后没法进行回收,这样垃圾回收线程就会一直高频率尝试回收,如同死循环一般,导致内存溢出的同时,cpu占用率也飙到很高。
线程池不建议使用Executors去创建,而是通过ThreadPoolExecutor的方式,这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则,规避资源耗尽的风险。...Executors各个方法的弊端: newFixedThreadPool 和 newSingleThreadExecutor: 主要问题是堆积的请求处理队列可能会耗费非常大的内存,甚至OOM。...函数定义如下: public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, // 线程池的核心线程数 int maximumPoolSize..., // 线程池的最大线程数 long keepAliveTime, // 当线程数大于核心时,多余的空闲线程等待新任务的存活时间。...(例如io操作,线程消费速度没有NIO读取快,可能导致阻塞队列一直增加,此时可以使用这个模式) DiscardPolicy:丢弃任务,但是不抛出异常。
仍然可能存在应用程序生成大量多余对象的情况,从而耗尽关键内存资源,有时会导致整个应用程序失败。 内存泄漏是Java中的一个真正问题。...内存泄漏的症状 应用程序长时间连续运行时性能严重下降 应用程序中的OutOfMemoryError堆错误 自发和奇怪的应用程序崩溃 应用程序偶尔会耗尽数据库连接池对象 让我们仔细看看其中一些场景以及如何处理它们...Joshua Bloch 曾评论线程本地用法: “如果在许多地方已经注意到,使用线程池的粗糙使用与ThreadLocal的粗略使用会导致意外的对象保留。...现代应用程序服务器使用线程池来处理请求而不是创建新请求(例如 ,在Apache Tomcat的情况下为Executor)。此外,他们还使用单独的类加载器。...由于 应用程序服务器中的线程池在线程重用的概念上工作,因此它们永远不会被垃圾收集 - 相反,它们会被重用来处理另一个请求。
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