dubbo线程池为什么耗尽

文章概述

大家可能都遇到过DUBBO线程池打满这个问题,报错如下,本文我们就一起分析DUBBO线程池打满这个问题。

cause: org.apache.dubbo.remoting.RemotingException: Server side(10.0.0.100,20881) thread pool is exhausted, detail msg:Thread pool is EXHAUSTED! Thread Name: DubboServerHandler-10.0.0.100:20881, Pool Size: 800 (active: 800, core: 800, max: 800, largest: 800), Task: 50397601 (completed: 50396801), Executor status:(isShutdown:false, isTerminated:false, isTerminating:false), in dubbo://10.0.0.100:20881!

1 DUBBO线程模型

先看一张图大概了解

** IO线程**

IO线程的工作实际上就是处理字节流的输入输出,对消息的读取,序列化,不涉及业务操作

NettyServer中启动netty服务端,初始化boss和work线程信息

 protected void doOpen() throws Throwable { bootstrap = new ServerBootstrap();
        bossGroup = NettyEventLoopFactory.eventLoopGroup(1, "NettyServerBoss");
        workerGroup = NettyEventLoopFactory.eventLoopGroup(
                getUrl().getPositiveParameter(IO_THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_IO_THREADS),
                "NettyServerWorker");
        final NettyServerHandler nettyServerHandler = new NettyServerHandler(getUrl(), this);
        channels = nettyServerHandler.getChannels();
        bootstrap.group(bossGroup, workerGroup)
                .channel(NettyEventLoopFactory.serverSocketChannelClass())
                .option(ChannelOption.SO_REUSEADDR, Boolean.TRUE)
                .childOption(ChannelOption.TCP_NODELAY, Boolean.TRUE)
                .childOption(ChannelOption.ALLOCATOR, PooledByteBufAllocator.DEFAULT)
                .childHandler(new ChannelInitializer() { @Override
                    protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception { // FIXME: should we use getTimeout()?
                        int idleTimeout = UrlUtils.getIdleTimeout(getUrl());
                        NettyCodecAdapter adapter = new NettyCodecAdapter(getCodec(), getUrl(), NettyServer.this);
                        if (getUrl().getParameter(SSL_ENABLED_KEY, false)) { ch.pipeline().addLast("negotiation",
                                    SslHandlerInitializer.sslServerHandler(getUrl(), nettyServerHandler));
                        }
                        ch.pipeline()
                                .addLast("decoder", adapter.getDecoder())
                                .addLast("encoder", adapter.getEncoder())
                                .addLast("server-idle-handler", new IdleStateHandler(0, 0, idleTimeout, MILLISECONDS))
                                .addLast("handler", nettyServerHandler);
                    }
                });
        // bind
        ChannelFuture channelFuture = bootstrap.bind(getBindAddress());
        channelFuture.syncUninterruptibly();
        channel = channelFuture.channel();
    }

这里分别看线程数量

 bossGroup = NettyEventLoopFactory.eventLoopGroup(1, "NettyServerBoss");
    workerGroup = NettyEventLoopFactory.eventLoopGroup(
                getUrl().getPositiveParameter(IO_THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_IO_THREADS),
                "NettyServerWorker");
int DEFAULT_IO_THREADS = Math.min(Runtime.getRuntime().availableProcessors() + 1, 32);

boss线程设置为1

主要看work线程(IO线程)

从url中获取线程数,如果没设置的话,设置当前机器的线程数,最少设置为32个

这个配置是iothreads,如果配置的这样配置。但是线程池耗尽并不是io线程数量不够的原因

provider:
    iothreads: 100
@Override
    public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception { NettyChannel channel = NettyChannel.getOrAddChannel(ctx.channel(), url, handler);
        handler.received(channel, msg);
    }
 @Override
    public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException { setReadTimestamp(channel);
        if (isHeartbeatRequest(message)) { Request req = (Request) message;
            if (req.isTwoWay()) { Response res = new Response(req.getId(), req.getVersion());
                res.setEvent(HEARTBEAT_EVENT);
                channel.send(res);
                if (logger.isInfoEnabled()) { int heartbeat = channel.getUrl().getParameter(Constants.HEARTBEAT_KEY, 0);
                    if (logger.isDebugEnabled()) { logger.debug("Received heartbeat from remote channel " + channel.getRemoteAddress()
                                + ", cause: The channel has no data-transmission exceeds a heartbeat period"
                                + (heartbeat > 0 ? ": " + heartbeat + "ms" : ""));
                    }
                }
            }
            return;
        }
        if (isHeartbeatResponse(message)) { if (logger.isDebugEnabled()) { logger.debug("Receive heartbeat response in thread " + Thread.currentThread().getName());
            }
            return;
        }
        handler.received(channel, message);
    }

消息的不同类型有不同的处理方式如果是心跳直接就发送回去了,

如果是业务请求那么交给业务线程池处理

 @Override
    public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException { ExecutorService executor = getPreferredExecutorService(message);
        try { executor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.RECEIVED, message));
        } catch (Throwable t) { if(message instanceof Request && t instanceof RejectedExecutionException){ sendFeedback(channel, (Request) message, t);
                return;
        	}
            throw new ExecutionException(message, channel, getClass() + " error when process received event .", t);
        }
    }

业务线程池

初始化

不同线程池策略会创建不同特性的线程池:

dubbo提供了不同的线程池类型

fixed
包含固定个数线程
cached
线程空闲一分钟会被回收,当新请求到来时会创建新线程
limited
线程个数随着任务增加而增加,但不会超过最大阈值。空闲线程不会被回收
eager
当所有核心线程数都处于忙碌状态时,优先创建新线程执行任务,而不是立即放入队列

一般实际使用的就是fixed

public class FixedThreadPool implements ThreadPool { @Override
    public Executor getExecutor(URL url) { String name = url.getParameter(THREAD_NAME_KEY, DEFAULT_THREAD_NAME);
        int threads = url.getParameter(THREADS_KEY, DEFAULT_THREADS);
        int queues = url.getParameter(QUEUES_KEY, DEFAULT_QUEUES);
        return new ThreadPoolExecutor(threads, threads, 0, TimeUnit.MILLISECONDS,
                queues == 0 ? new SynchronousQueue() :
                        (queues < 0 ? new LinkedBlockingQueue()
                                : new LinkedBlockingQueue(queues)),
                new NamedInternalThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));
    }
}

这里主要看两个参数,分别是线程数,和队列长度。默认的线程数是200,queue默认使用SynchronousQueue

SynchronousQueue由于其独有的线程一一配对通信机制,由于内部没有使用AQS,而是直接使用CAS,其并没有存储任务的队列就是将任务与线程进行匹配,如果任务进来,没用可用线程,那么将直接拒绝,这也是我们碰到拒绝策略的原因

如果需要配置

dubbo:
  protocol:
    threads: 800
    queues: 10000

业务线程线程池拒绝

这里就可以看到线程池拒绝AbortPolicyWithReport

 @Override
    public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) { String msg = String.format("Thread pool is EXHAUSTED!" +
                " Thread Name: %s, Pool Size: %d (active: %d, core: %d, max: %d, largest: %d), Task: %d (completed: "
                + "%d)," +
                " Executor status:(isShutdown:%s, isTerminated:%s, isTerminating:%s), in %s://%s:%d!",
            threadName, e.getPoolSize(), e.getActiveCount(), e.getCorePoolSize(), e.getMaximumPoolSize(),
            e.getLargestPoolSize(),
            e.getTaskCount(), e.getCompletedTaskCount(), e.isShutdown(), e.isTerminated(), e.isTerminating(),
            url.getProtocol(), url.getIp(), url.getPort());
        logger.warn(msg);
        dumpJStack();
        throw new RejectedExecutionException(msg);
    }

也就是开头的那个报错,这里在发生问题会自动dump stack信息

线程池中的 getTaskCount 和 getCompletedTaskCount 是两个重要的方法,它们用于获取线程池的任务和已完成任务的统计信息。

  1. getTaskCount: 这个方法返回线程池中的当前任务数。它包括正在执行的任务和等待执行的任务。换句话说,它返回的是线程池中所有任务的总数,包括那些尚未开始执行的任务。
  2. getCompletedTaskCount: 这个方法返回线程池已完成的任务数量。它只计算那些已经完成执行的任务,而不包括正在执行或等待执行的任务。

再回头我们的那个报错。

Pool Size: 800 (active: 800, core: 800, max: 800, largest: 800), Task: 50397601 (completed: 50396801)

2、估算合适的线程数,寻找慢业务

我们知道DUBBO会选择线程池策略进行业务处理,那么如何估算可能产生的线程数呢?我们首先分析一个问题:一个公司有7200名员工,每天上班打卡时间是早上8点到8点30分,每次打卡时间系统耗时5秒。请问RT、QPS、并发量分别是多少?

RT表示响应时间,问题已经告诉了我们答案:

RT = 5

QPS表示每秒查询量,假设签到行为平均分布:

QPS = 7200 / (30 * 60) = 4

并发量表示系统同时处理的请求数量:

并发量 = QPS x RT = 4 x 5 = 20

根据上述实例引出如下公式:

并发量 = QPS x RT

如果系统为每一个请求分配一个处理线程,那么并发量可以近似等于线程数。基于上述公式不难看出并发量受QPS和RT影响,这两个指标任意一个上升就会导致并发量上升。

但是这只是理想情况,因为并发量受限于系统能力而不可能持续上升,例如DUBBO线程池就对线程数做了限制,超出最大线程数限制则会执行拒绝策略,而拒绝策略会提示线程池已满,这就是DUBBO线程池打满问题的根源。下面我们分别分析RT上升和QPS上升这两个原因。

注意上面仅仅是一个例子,实际上一个服务远比例子复杂,实践往往需要不断的调参数。才能找到合理的值

线程池耗尽,往往是因为某个业务慢导致,我们应该寻找执行缓慢的堆栈,例如使用arthas来监控。