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大家可能都遇到过DUBBO线程池打满这个问题#xff0c;报错如下#xff0c;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 …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 ChannelInitializerSocketChannel() {Overrideprotected 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);}});// bindChannelFuture 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: 100Overridepublic void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {NettyChannel channel NettyChannel.getOrAddChannel(ctx.channel(), url, handler);handler.received(channel, msg);}Overridepublic 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 Overridepublic 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 {Overridepublic 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 SynchronousQueueRunnable() :(queues 0 ? new LinkedBlockingQueueRunnable(): new LinkedBlockingQueueRunnable(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200queue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: 800queues: 10000业务线程线程池拒绝
这里就可以看到线程池拒绝AbortPolicyWithReport Overridepublic 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。
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。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。
