源码角度分析-newFixedThreadPool线程池导致的内存飙升问题

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。

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内存飙升问题复现

实例代码

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
 }
 });
 }

配置Jvm参数

IDE指定JVM参数：-Xmx8m -Xms8m :

执行结果

run以上代码，会抛出OOM：

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。

线程池源码分析

以上的实例代码，就一个newFixedThreadPool和一个execute方法。首先，我们先来看一下newFixedThreadPool方法的源码

newFixedThreadPool源码

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
 return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
 new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
 }

该段源码以及结合线程池特点，我们可以知道newFixedThreadPool：

• 核心线程数coreSize和最大线程数maximumPoolSize大小一样，都是nThreads。
• 空闲时间为0，即keepAliveTime为0
• 阻塞队列为无参构造的LinkedBlockingQueue

线程池特点了解不是很清楚的朋友，可以看我这篇文章，面试必备：Java线程池解析

接下来，我们再来看看线程池执行方法execute的源码。

线程池执行方法execute的源码

execute的源码以及相关解释如下：

 public void execute(Runnable command) {
 if (command == null)
 throw new NullPointerException();
 int c = ctl.get();
 if (workerCountOf(c) < corePoolSize) { //步骤一：判断当前正在工作的线程是否比核心线程数量小
 if (addWorker(command, true)) // 以核心线程的身份，添加到工作集合
 return;
 c = ctl.get();
 }
 //步骤二：不满足步骤一，线程池还在RUNNING状态，阻塞队列也没满的情况下，把执行任务添加到阻塞队列workQueue。
 if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) { 
 int recheck = ctl.get();
 //来个double check ，检查线程池是否突然被关闭
 if (! isRunning(recheck) && remove(command)) 
 reject(command);
 else if (workerCountOf(recheck) == 0)
 addWorker(null, false);
 }
 //步骤三：如果阻塞队列也满了，执行任务以非核心线程的身份，添加到工作集合
 else if (!addWorker(command, false))
 reject(command);
 }

纵观以上代码，我们可以发现就addWorker 以及workQueue.offer(command) 可能在创建对象。那我们先分析addWorker方法。

addWorker源码分析

addWorker源码以及相关解释如下

private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
 retry:
 for (;;) {
 int c = ctl.get();
 //获取当前线程池的状态
 int rs = runStateOf(c);
 //如果线程池状态是STOP,TIDYING,TERMINATED状态的话，则会返回false。
 // 如果现在状态是SHUTDOWN，但是firstTask不为空或者workQueue为空的话，那么直接返回false
 if (rs >= SHUTDOWN &&
 ! (rs == SHUTDOWN &&
 firstTask == null &&
 ! workQueue.isEmpty()))
 return false;
 //自旋
 for (;;) {
 //获取当前工作线程的数量
 int wc = workerCountOf(c);
 //判断线程数量是否符合要求，如果要创建的是核心工作线程，判断当前工作线程数量是否已经超过coreSize，
 // 如果要创建的是非核心线程，判断当前工作线程数量是否超过maximumPoolSize，是的话就返回false
 if (wc >= CAPACITY ||
 wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
 return false;
 //如果线程数量符合要求，就通过CAS算法，将WorkerCount加1，成功就跳出retry自旋
 if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
 break retry;
 c = ctl.get(); // Re-read ctl
 if (runStateOf(c) != rs)
 continue retry;
 retry inner loop
 }
 }
 //线程启动标志
 boolean workerStarted = false;
 //线程添加进集合workers标志
 boolean workerAdded = false;
 Worker w = null;
 try {
 //由(Runnable 构造Worker对象
 w = new Worker(firstTask);
 final Thread t = w.thread;
 if (t != null) {
 //获取线程池的重入锁
 final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
 mainLock.lock();
 try {
 //获取线程池状态
 int rs = runStateOf(ctl.get());
 //如果状态满足，将Worker对象添加到workers集合
 if (rs < SHUTDOWN ||
 (rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {
 if (t.isAlive()) 
 throw new IllegalThreadStateException();
 workers.add(w);
 int s = workers.size();
 if (s > largestPoolSize)
 largestPoolSize = s;
 workerAdded = true;
 }
 } finally {
 mainLock.unlock();
 }
 //启动Worker中的线程开始执行任务
 if (workerAdded) {
 t.start();
 workerStarted = true;
 }
 }
 } finally {
 //线程启动失败，执行addWorkerFailed方法
 if (! workerStarted)
 addWorkerFailed(w);
 }
 return workerStarted;
 }

addWorker执行流程

大概就是判断线程池状态是否OK，如果OK，在判断当前工作中的线程数量是否满足（小于coreSize/maximumPoolSize）,如果不满足，不添加，如果满足，就将执行任务添加到工作集合workers，，并启动执行该线程。

再看一下workers的类型：

/**

• Set containing all worker threads in pool. Accessed only when
• holding mainLock.
• */
• private final HashSet workers = new HashSet();

workers是一个HashSet集合，它由coreSize/maximumPoolSize控制着，那么addWorker方法会导致OOM？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。那么，问题应该就在于workQueue.offer(command) 方法了。为了让整个流程清晰，我们画一下execute执行的流程图。

线程池执行方法execute的流程

根据以上execute以及addWork源码分析，我们把流程图画出来：

• 提交一个任务command，线程池里存活的核心线程数小于线程数corePoolSize时，调用addWorker方法，线程池会创建一个核心线程去处理提交的任务。
• 如果线程池核心线程数已满，即线程数已经等于corePoolSize，一个新提交的任务，会被放进任务队列workQueue排队等待执行。
• 当线程池里面存活的线程数已经等于corePoolSize了,并且任务队列workQueue也满，判断线程数是否达到maximumPoolSize，即最大线程数是否已满，如果没到达，创建一个非核心线程执行提交的任务。
• 如果当前的线程数达到了maximumPoolSize，还有新的任务过来的话，直接采用拒绝策略处理 。

看完execute的执行流程，我猜测，内存飙升问题就是workQueue塞满了。接下来，进行阻塞队列源码分析，揭开内存飙升问题的神秘面纱。

阻塞队列源码分析

回到newFixedThreadPool构造函数，发现阻塞队列就是LinkedBlockingQueue，而且是个无参的LinkedBlockingQueue队列。OK，那我们直接分析LinkedBlockingQueue源码。

LinkedBlockingQueue类图

由类图可以看到：

• LinkedBlockingQueue 是使用单向链表实现的，其有两个 Node，分别用来存放首、尾节点， 并且还有一个初始值为 0 的原子变量 count，用来记录 队列元素个数。
• 另外还有两个 ReentrantLock 的实例，分别用来控制元素入队和出队的原 子性，其中 takeLock 用来控制同时只有一个线程可以从队列头获取元素，其他线程必须 等待， putLock 控制同时只能有一个线程可以获取锁，在队列尾部添加元素，其他线程必 须等待。
• 另外， notEmpty 和 notFull 是条件变量，它们内部都有一个条件队列用来存放进 队和出队时被阻塞的线程，其实这是生产者一消费者模型。

LinkedBlockingQueue无参构造函数

public LinkedBlockingQueue() {
this(Integer.MAX_VALUE);
}
public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
this.capacity = capacity;
last = head = new Node(null);
}

LinkedBlockingQueue无参构造函数，默认构造Integer.MAX_VALUE（那么大） 的链表，看到这里，你回想一下execute流程，是不是阻塞队列一直不会满了，这队列来者不拒，把所有阻塞任务收于麾下。。。是不是内存飙升问题水落石出啦。

LinkedBlockingQueue的offer函数

线程池中，插入队列用了offer方法，我们来看一下阻塞队列LinkedBlockingQueue的offer骚操作吧

public boolean offer(E e) {
 //为空元素则抛出空指针异常
 if (e == null) throw new NullPointerException();
 final AtomicInteger count = this.count;
 //如采当前队列满则丢弃将要放入的元素， 然后返回false 
 if (count.get() == capacity)
 return false;
 int c = -1;
 //构造新节点，获取putLock独占锁
 Node<E> node = new Node<E>(e);
 final ReentrantLock putLock = this.putLock;
 putLock.lock();
 try {
 //如采队列不满则进队列，并递增元素计数 
 if (count.get() < capacity) {
 enqueue(node);
 c = count.getAndIncrement();
 //新元素入队后队列还有空闲空间，则
 唤醒 notFull 的条件队列中一条阻塞线程
 if (c + 1 < capacity)
 notFull.signal();
 }
 } finally {
 //释放锁 
 putLock.unlock();
 }
 if (c == 0)
 signalNotEmpty();
 return c >= 0;
 }

offer操作向队列尾部插入一个元素，如果队列中有空闲则插入成功后返回 true，如果队列己满 则丢弃当前元素然后返回 false。 如果 e 元素为 null 则抛出 Nul!PointerException 异常。另外， 该方法是非阻塞的。

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。