使用Thread Pool不当引发的死锁
简介
- 多线程锁定同一资源会造成死锁
- 线程池中的任务使用当前线程池也可能出现死锁
- RxJava 或 Reactor 等现代流行库也可能出现死锁
死锁是两个或多个线程互相等待对方所拥有的资源的情形。举个例子，线程 A 等待 lock1，lock1 当前由线程 B 锁住，然而线程 B 也在等待由线程 A 锁住的 lock2。最坏情况下，应用程序将无限期冻结。让我给你看个具体例子。假设这里有个 Lumberjack（伐木工） 类，包含了两个装备的锁：
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
@RequiredArgsConstructor
class Lumberjack {
private final String name;
private final Lock accessoryOne;
private final Lock accessoryTwo;
void cut(Runnable work) {
try {
accessoryOne.lock();
try {
accessoryTwo.lock();
work.run();
} finally {
accessoryTwo.unlock();
}
} finally {
accessoryOne.unlock();
}
}
}
每个 Lumberjack（伐木工）需要两件装备： helmet（安全帽） 和 chainsaw（电锯）。在他开始工作前，他必须拥有全部两件装备。我们通过如下方式创建伐木工们：
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
@RequiredArgsConstructor
class Logging {
private final Names names;
private final Lock helmet = new ReentrantLock();
private final Lock chainsaw = new ReentrantLock();
Lumberjack careful() {
return new Lumberjack(names.getRandomName(), helmet, chainsaw);
}
Lumberjack yolo() {
return new Lumberjack(names.getRandomName(), chainsaw, helmet);
}
}
可以看到，有两种伐木工：先戴好安全帽然后再拿电锯的，另一种则相反。谨慎派（ careful()）伐木工先戴好安全帽，然后去拿电锯。狂野派伐木工（ yolo()）先拿电锯，然后找安全帽。让我们并发生成一些伐木工：
private Listgenerate(int count, Supplier factory) { return IntStream .range(0, count) .mapToObj(x -> factory.get()) .collect(toList()); }
generate()方法可以创建指定类型伐木工的集合。我们来生成一些谨慎派伐木工和狂野派伐木工。
private final Logging logging; //... Listlumberjacks = new CopyOnWriteArrayList<>(); lumberjacks.addAll(generate(carefulLumberjacks, logging::careful)); lumberjacks.addAll(generate(yoloLumberjacks, logging::yolo));
最后，我们让这些伐木工开始工作：
IntStream
.range(0, howManyTrees)
.forEach(x -> {
Lumberjack roundRobinJack = lumberjacks.get(x % lumberjacks.size());
pool.submit(() -> {
log.debug("{} cuts down tree, {} left", roundRobinJack, latch.getCount());
roundRobinJack.cut(/* ... */);
});
});
这个循环让所有伐木工一个接一个（轮询方式）去砍树。实质上，我们向线程池（ ExecutorService）提交了和树木数量（ howManyTrees）相同个数的任务，并使用 CountDownLatch 来记录工作是否完成。
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(howManyTrees);
IntStream
.range(0, howManyTrees)
.forEach(x -> {
pool.submit(() -> {
//...
roundRobinJack.cut(latch::countDown);
});
});
if (!latch.await(10, TimeUnit.SECONDS)) {
throw new TimeoutException("Cutting forest for too long");
}
其实想法很简单。我们让多个伐木工（ Lumberjacks）通过多线程方式去竞争一个安全帽和一把电锯。完整代码如下：
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;
import java.util.function.Supplier;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
@RequiredArgsConstructor
class Forest implements AutoCloseable {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(Forest.class);
private final ExecutorService pool;
private final Logging logging;
void cutTrees(int howManyTrees, int carefulLumberjacks, int yoloLumberjacks) throws InterruptedException, TimeoutException {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(howManyTrees);
List lumberjacks = new ArrayList<>();
lumberjacks.addAll(generate(carefulLumberjacks, logging::careful));
lumberjacks.addAll(generate(yoloLumberjacks, logging::yolo));
IntStream
.range(0, howManyTrees)
.forEach(x -> {
Lumberjack roundRobinJack = lumberjacks.get(x % lumberjacks.size());
pool.submit(() -> {
log.debug("{} cuts down tree, {} left", roundRobinJack, latch.getCount());
roundRobinJack.cut(latch::countDown);
});
});
if (!latch.await(10, TimeUnit.SECONDS)) {
throw new TimeoutException("Cutting forest for too long");
}
log.debug("Cut all trees");
}
private List generate(int count, Supplier factory) {
return IntStream
.range(0, count)
.mapToObj(x -> factory.get())
.collect(Collectors.toList());
}
@Override
public void close() {
pool.shutdownNow();
}
}
现在，让我们来看有趣的部分。如果我们只创建谨慎派伐木工（ careful Lumberjacks），应用程序几乎瞬间运行完成，举个例子：
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
Logging logging = new Logging(new Names());
try (Forest forest = new Forest(pool, logging)) {
forest.cutTrees(10000, 10, 0);
} catch (TimeoutException e) {
log.warn("Working for too long", e);
}
但是，如果你对伐木工（ Lumberjacks）的数量做些修改，比如，10 个谨慎派（ careful）伐木工和 1 个狂野派（ yolo）伐木工，系统就会经常运行失败。怎么回事？谨慎派（ careful）团队里每个人都首先尝试获取安全帽。如果其中一个伐木工取到了安全帽，其他人会等待。然后那个幸运儿肯定能拿到电锯。原因就是其他人在等待安全帽，还没到获取电锯的阶段。目前为止很完美。但是如果团队里有一个狂野派（ yolo）伐木工呢？当所有人竞争安全帽时，他偷偷把电锯拿走了。这就出现问题了。某个谨慎派（ careful）伐木工牢牢握着安全帽，但他拿不到电锯，因为被其他某人拿走了。更糟糕的是电锯所有者（那个狂野派伐木工）在拿到安全帽之前不会放弃电锯。这里并没有一个超时设定。那个谨慎派（ careful）伐木工拿着安全帽无限等待电锯，那个狂野派（ yolo）伐木工因为拿不到安全帽也将永远发呆，这就是死锁。
如果所有伐木工都是狂野派（ yolo）会怎样，也就是说，所有人都首先去尝试拿电锯会怎样？事实证明避免死锁最简单的方式就是以相同的顺序获取和释放各个锁，也就是说，你可以对你的资源按照某个标准来排序。如果一个线程先获取 A 锁，然后是 B 锁，但第二个线程先获取 B 锁，会引发死锁。
线程池自己引发的死锁
这里有个与上面不同的死锁例子，它证明了单个线程池使用不当时也会引发死锁。假设你有一个 ExecutorService，和之前一样，按照下面的方式运行。
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(10);
pool.submit(() -> {
try {
log.info("First");
pool.submit(() -> log.info("Second")).get();
log.info("Third");
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
log.error("Error", e);
}
});
看起来没什么问题 —— 所有信息按照预期的样子呈现在屏幕上：
INFO [pool-1-thread-1]: First INFO [pool-1-thread-2]: Second INFO [pool-1-thread-1]: Third
注意我们用 get() 阻塞线程，在显示“ Third”之前必须等待内部线程（ Runnable）运行完成。这是个大坑！等待内部任务完成意味着需要从线程池额外获取一个线程来执行任务。然而，我们已经使用到了一个线程，所以内部任务在获取到第二个线程前将一直阻塞。当前我们的线程池足够大，运行没问题。让我们稍微改变一下代码，将线程池缩减到只有一个线程，另外关键的一点是我们移除 get() 方法：
ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();
pool.submit(() -> {
log.info("First");
pool.submit(() -> log.info("Second"));
log.info("Third");
});
代码正常运行，只是有些乱：
INFO [pool-1-thread-1]: First INFO [pool-1-thread-1]: Third INFO [pool-1-thread-1]: Second
两点需要注意：
- 所有代码运行在单个线程上（毫无疑问）
- “Third”信息显示在“Second”之前
顺序的改变完全在预料之内，没有涉及线程间的竞态条件（事实上我们只有一个线程）。仔细分析一下发生了什么：我们向线程池提交了一个新任务（打印“ Second”的任务），但这次我们不需要等待这个任务完成。因为线程池中唯一的线程被打印“ First”和“ Third”的任务占用，所以这个外层任务继续执行，并打印“ Third”。当这个任务完成时，将单个线程释放回线程池，内部任务最终开始执行，并打印“ Second”。那么死锁在哪里？来试试在内部任务里加上 get() 方法：
ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor();
pool.submit(() -> {
try {
log.info("First");
pool.submit(() -> log.info("Second")).get();
log.info("Third");
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
log.error("Error", e);
}
});
死锁出现了！我们来一步一步分析：
- 打印“First”的任务被提交到只有一个线程的线程池
- 任务开始执行并打印“First”
- 我们向线程池提交了一个内部任务，来打印“Second”
- 内部任务进入等待任务队列。没有可用线程因为唯一的线程正在被占用
- 我们阻塞住并等待内部任务执行结果。不幸的是，我们等待内部任务的同时也在占用着唯一的可用线程
- get() 方法无限等待，无法获取线程
- 死锁
这是否意味单线程的线程池是不好的？并不是，相同的问题会在任意大小的线程池中出现，只不过是在高负载情况下才会出现，这维护起来更加困难。你在技术层面上可以使用一个无界线程池，但这样太糟糕了。
Reactor/RxJava
请注意，这类问题也会出现在上层库，比如 Reactor：
Scheduler pool = Schedulers.fromExecutor(Executors.newFixedThreadPool(10));
Mono
.fromRunnable(() -> {
log.info("First");
Mono
.fromRunnable(() -> log.info("Second"))
.subscribeOn(pool)
.block(); //VERY, VERY BAD!
log.info("Third");
})
.subscribeOn(pool);
当你部署代码，它似乎可以正常工作，但很不符合编程习惯。根源的问题是相通的，最后一行的 subscribeOn() 表示外层任务（ Runnable）请求了线程池( pool)中一个线程，同时，内部任务（ Runnable）也试图获取一个线程。如果把基础的线程池换成只包含单个线程的线程池，会发生死锁。对于 RxJava/Reactor 来说，解决方案很简单——用异步操作替代阻塞操作。
Mono
.fromRunnable(() -> {
log.info("First");
log.info("Third");
})
.then(Mono
.fromRunnable(() -> log.info("Second"))
.subscribeOn(pool))
.subscribeOn(pool)
防患于未然
并没有彻底避免死锁的方法。试图解决问题的技术手段往往会带来死锁风险，比如共享资源和排它锁。如果无法根治死锁（或死锁并不明显，比如使用线程池），还是试着保证代码质量、监控线程池和避免无限阻塞。我很难想象你情愿无限等待程序运行完成，如同 get() 方法和 block() 方法在没有设定超时时间的情况下执行。
感谢阅读！
相关文章
- 如何通过编程发现Java死锁
- Java死锁范例以及如何分析死锁
- Java 线程池详解
- Java面试：投行的15个多线程和并发面试题
- 深入学习 Java 线程池
- Java 多线程编程 — 锁优化
- 源码 | 批量执行invokeAll() && 多选一invokeAny()
- 聊一聊 Spring 中的线程安全性
- 条件队列大法好 ：wait 和 notify 的基本语义
- MySQL 死锁与日志二三事