一次因HashSet引起的并发问题详解

为啥要用HahSet?

假如我们现在想要在一大堆数据中查找X数据。LinkedList的数据结构就不说了,查找效率低的可怕。ArrayList哪,如果我们不知道X的位置序号,还是一样要全部遍历一次直到查到结果,效率一样可怕。HashSet天生就是为了提高查找效率的。

背景

上午刚到公司,准备开始一天的摸鱼之旅时突然收到了一封监控中心的邮件。

心中暗道不好,因为监控系统从来不会告诉我应用完美无 bug,其实系统挺猥琐。

打开邮件一看,果然告知我有一个应用的线程池队列达到阈值触发了报警。

由于这个应用出问题非常影响用户体验;于是立马让运维保留现场 dump 线程和内存同时重启应用,还好重启之后恢复正常。于是开始着手排查问题。

分析

首先了解下这个应用大概是做什么的。

简单来说就是从 MQ 中取出数据然后丢到后面的业务线程池中做具体的业务处理。

而报警的队列正好就是这个线程池的队列。

跟踪代码发现构建线程池的方式如下:

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(coreSize, maxSize,
  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());;
  put(poolName,executor);

采用的是默认的 LinkedBlockingQueue 并没有指定大小(这也是个坑),于是这个队列的默认大小为 Integer.MAX_VALUE。

由于应用已经重启,只能从仅存的线程快照和内存快照进行分析。

内存分析

先利用 MAT 分析了内存,的到了如下报告。

其中有两个比较大的对象,一个就是之前线程池存放任务的 LinkedBlockingQueue,还有一个则是 HashSet。

当然其中队列占用了大量的内存,所以优先查看,HashSet 一会儿再看。

由于队列的大小给的够大,所以结合目前的情况来看应当是线程池里的任务处理较慢,导致队列的任务越堆越多,至少这是目前可以得出的结论。

线程分析

再来看看线程的分析,这里利用fastthread.io这个网站进行线程分析。

因为从表现来看线程池里的任务迟迟没有执行完毕,所以主要看看它们在干嘛。

正好他们都处于 RUNNABLE 状态,同时堆栈如下:

发现正好就是在处理上文提到的 HashSet,看这个堆栈是在查询 key 是否存在。通过查看 312 行的业务代码确实也是如此。

这里的线程名字也是个坑,让我找了好久。

定位

分析了内存和线程的堆栈之后其实已经大概猜出一些问题了。

这里其实有一个前提忘记讲到:

这个告警是凌晨三点发出的邮件,但并没有电话提醒之类的,所以大家都不知道。

到了早上上班时才发现并立即 dump 了上面的证据。

所有有一个很重要的事实:这几个业务线程在查询 HashSet 的时候运行了 6 7 个小时都没有返回。

通过之前的监控曲线图也可以看出:

操作系统在之前一直处于高负载中,直到我们早上看到报警重启之后才降低。

同时发现这个应用生产上运行的是 JDK1.7 ,所以我初步认为应该是在查询 key 的时候进入了 HashMap 的环形链表导致 CPU 高负载同时也进入了死循环。

为了验证这个问题再次 review 了代码。

整理之后的伪代码如下:

//线程池
private ExecutorService executor;
private Set<String> set = new hashSet();
private void execute(){

 while(true){
 //从 MQ 中获取数据
 String key = subMQ();
 executor.excute(new Worker(key)) ;
 }
}
public class Worker extends Thread{
 private String key ;
 public Worker(String key){
 this.key = key;
 }
 @Override
 private void run(){
 if(!set.contains(key)){
 //数据库查询
 if(queryDB(key)){
 set.add(key);
 return;
 }
 }
 //达到某种条件时清空 set
 if(flag){
 set = null ;
 }
 }
}

大致的流程如下:

  • 源源不断的从 MQ 中获取数据。
  • 将数据丢到业务线程池中。
  • 判断数据是否已经写入了 Set。
  • 没有则查询数据库。
  • 之后写入到 Set 中。

这里有一个很明显的问题,那就是作为共享资源的 Set 并没有做任何的同步处理。

这里会有多个线程并发的操作,由于 HashSet 其实本质上就是 HashMap,所以它肯定是线程不安全的,所以会出现两个问题:

  • Set 中的数据在并发写入时被覆盖导致数据不准确。
  • 会在扩容的时候形成环形链表。

第一个问题相对于第二个还能接受。

通过上文的内存分析我们已经知道这个 set 中的数据已经不少了。同时由于初始化时并没有指定大小,仅仅只是默认值,所以在大量的并发写入时候会导致频繁的扩容,而在 1.7 的条件下又可能会形成环形链表。

不巧的是代码中也有查询操作(contains()),观察上文的堆栈情况:

发现是运行在 HashMap 的 465 行,来看看 1.7 中那里具体在做什么:

已经很明显了。这里在遍历链表,同时由于形成了环形链表导致这个 e.next 永远不为空,所以这个循环也不会退出了。

到这里其实已经找到问题了,但还有一个疑问是为什么线程池里的任务队列会越堆越多。我第一直觉是任务执行太慢导致的。

仔细查看了代码发现只有一个地方可能会慢:也就是有一个数据库的查询。

把这个 SQL 拿到生产环境执行发现确实不快,查看索引发现都有命中。

但我一看表中的数据发现已经快有 7000W 的数据了。同时经过运维得知 MySQL 那台服务器的 IO 压力也比较大。

所以这个原因也比较明显了:

由于每消费一条数据都要去查询一次数据库,MySQL 本身压力就比较大,加上数据量也很高所以导致这个 IO 响应较慢,导致整个任务处理的就比较慢了。

但还有一个原因也不能忽视;由于所有的业务线程在某个时间点都进入了死循环,根本没有执行完任务的机会,而后面的数据还在源源不断的进入,所以这个队列只会越堆越多!

这其实是一个老应用了,可能会有人问为什么之前没出现问题。

这是因为之前数据量都比较少,即使是并发写入也没有出现并发扩容形成环形链表的情况。这段时间业务量的暴增正好把这个隐藏的雷给揪出来了。所以还是得信墨菲他老人家的话。

总结

至此整个排查结束,而我们后续的调整措施大概如下:

  • HashSet 不是线程安全的,换为 ConcurrentHashMap同时把 value 写死一样可以达到 set 的效果。
  • 根据我们后面的监控,初始化 ConcurrentHashMap 的大小尽量大一些,避免频繁的扩容。
  • MySQL 中很多数据都已经不用了,进行冷热处理。尽量降低单表数据量。同时后期考虑分表。
  • 查数据那里调整为查缓存,提高查询效率。
  • 线程池的名称一定得取的有意义,不然是自己给自己增加难度。
  • 根据监控将线程池的队列大小调整为一个具体值,并且要有拒绝策略。
  • 升级到 JDK1.8。
  • 再一个是报警邮件酌情考虑为电话通知😂。

HashMap 的死循环问题在网上层出不穷,没想到还真被我遇到了。现在要满足这个条件还是挺少见的,比如 1.8 以下的 JDK 这一条可能大多数人就碰不到,正好又证实了一次墨菲定律。

好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对我们的支持。

(0)

相关推荐

  • java 中HashMap、HashSet、TreeMap、TreeSet判断元素相同的几种方法比较

    java 中HashMap.HashSet.TreeMap.TreeSet判断元素相同的几种方法比较 1.1     HashMap 先来看一下HashMap里面是怎么存放元素的.Map里面存放的每一个元素都是key-value这样的键值对,而且都是通过put方法进行添加的,而且相同的key在Map中只会有一个与之关联的value存在.put方法在Map中的定义如下. V put(K key, V value); 它用来存放key-value这样的一个键值对,返回值是key在Map中存放的旧va

  • 详解Java中HashSet和TreeSet的区别

    详解Java中HashSet和TreeSet的区别 1. HashSet HashSet有以下特点: 不能保证元素的排列顺序,顺序有可能发生变化 不是同步的 集合元素可以是null,但只能放入一个null 当向HashSet集合中存入一个元素时,HashSet会调用该对象的hashCode()方法来得到该对象的hashCode值,然后根据 hashCode值来决定该对象在HashSet中存储位置. 简单的说,HashSet集合判断两个元素相等的标准是两个对象通过equals方法比较相等,并且两个

  • 浅析Java中Map与HashMap,Hashtable,HashSet的区别

    HashTable和HashMap区别 第一,继承的父类不同.Hashtable继承自Dictionary类,而HashMap继承自AbstractMap类.但二者都实现了Map接口. 复制代码 代码如下: public class Hashtable<K,V>extends Dictionary<K,V>implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable public class HashMap<K,V>extends

  • hashset去除重复值原理实例解析

    Java中的set是一个不包含重复元素的集合,确切地说,是不包含e1.equals(e2)的元素对.Set中允许添加null.Set不能保证集合里元素的顺序. 在往set中添加元素时,如果指定元素不存在,则添加成功.也就是说,如果set中不存在(e==null?e1==null:e.queals(e1))的元素e1,则e1能添加到set中. 下面以set的一个实现类HashSet为例,简单介绍一下set不重复实现的原理: package com.darren.test.overide; publ

  • Java编程中的HashSet和BitSet详解

    Java编程中的HashSet和BitSet详解 我在Apache的开发邮件列表中发现一件很有趣的事,Apache Commons包的ArrayUtils类的removeElements方法,原先使用的HashSet现在换成了BitSet. HashSet<Integer> toRemove = new HashSet<Integer>(); for (Map.Entry<Character, MutableInt> e : occurrences.entrySet()

  • HashSet和TreeSet使用方法的区别解析

    一.问题 1.HashSet,TreeSet是如何使用hashCode()和equal()方法的 2.TreeMap,TreeSet中的对象何时以及为何要实现Comparable接口? 二.回答: 1.HashSet是通过HashMap实现的,TreeSet是通过TreeMap实现的,只不过Set用的只是Map的key. 2.Map的key和Set都有一个共同的特性就是集合的唯一性.TreeMap更是多了一个有序性. 3.hashCode和equal()是HashMap用的,因为无需排序所以只需

  • HashMap 和 HashSet的区别

    HashMap和HashSet的区别是Java面试中最常被问到的问题.如果没有涉及到Collection框架以及多线程的面试,可以说是不完整.而Collection框架的问题不涉及到HashSet和HashMap,也可以说是不完整.HashMap和HashSet都是collection框架的一部分,它们让我们能够使用对象的集合.collection框架有自己的接口和实现,主要分为Set接口,List接口和Queue接口.它们有各自的特点,Set的集合里不允许对象有重复的值,List允许有重复,它

  • Java中HashMap和Hashtable及HashSet的区别

    Hashtable类   Hashtable继承Map接口,实现一个key-value映射的哈希表.任何非空(non-null)的对象都可作为key或者value. 添加数据使用put(key,value),取出数据使用get(key),这两个基本操作的时间开销为常数. Hashtable通过initial   capacity和load   factor两个参数调整性能.通常缺省的load   factor   0.75较好地实现了时间和空间的均衡.增大load   factor可以节省空间但

  • Java中的HashSet详解和使用示例_动力节点Java学院整理

    第1部分 HashSet介绍 HashSet 简介 HashSet 是一个没有重复元素的集合. 它是由HashMap实现的,不保证元素的顺序,而且HashSet允许使用 null 元素. HashSet是非同步的.如果多个线程同时访问一个哈希 set,而其中至少一个线程修改了该 set,那么它必须 保持外部同步.这通常是通过对自然封装该 set 的对象执行同步操作来完成的.如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedSet 方法来"包装" set.

  • 一次因HashSet引起的并发问题详解

    为啥要用HahSet? 假如我们现在想要在一大堆数据中查找X数据.LinkedList的数据结构就不说了,查找效率低的可怕.ArrayList哪,如果我们不知道X的位置序号,还是一样要全部遍历一次直到查到结果,效率一样可怕.HashSet天生就是为了提高查找效率的. 背景 上午刚到公司,准备开始一天的摸鱼之旅时突然收到了一封监控中心的邮件. 心中暗道不好,因为监控系统从来不会告诉我应用完美无 bug,其实系统挺猥琐. 打开邮件一看,果然告知我有一个应用的线程池队列达到阈值触发了报警. 由于这个应

  • Java并发编程之同步容器与并发容器详解

    一.同步容器  1.Vector-->ArrayList vector 是线程(Thread)同步(Synchronized)的,所以它也是线程安全的: Arraylist是线程异步(ASynchronized)的,是不安全的: 2.Hashtable-->HashMap Hashtable是synchronized,这意味着Hashtable是线程安全的,多个线程可以共享一个Hashtable: HashMap是非synchronized,这意味着HashMap是非线程安全的; 3.Coll

  • Javaweb应用使用限流处理大量的并发请求详解

    在web应用中,同一时间有大量的客户端请求同时发送到服务器,例如抢购.秒杀等.这个时候如何避免将大量的请求同时发送到业务系统. 第一种方法:在容器中配置最大请求数,如果大于改请求数,则客户端阻塞.该方法有效的阻止了大量的请求同时访问业务系统,但对用户不友好. 第二种方法:使用过滤器,保证一定数量的请求能够正常访问系统,多余的请求先跳转到排队页面,由排队页面定时发起请求.过滤器实现如下: public class ServiceFilter implements Filter { private

  • 对python多线程SSH登录并发脚本详解

    测试系统中有一项记录ssh登录日志,需要对此进行并发压力测试. 于是用多线程进行python并发记录 因为需要安装的一些依赖和模块比较麻烦,脚本完成后再用pyinstaller打成exe包分发给其他测试人员一起使用. 1.脚本编写 # -*- coding: utf-8 -*- import paramiko import threading import time lt = [] def ssh(a,xh,sp): count = 0 for i in range(0,xh): try: ss

  • Java面试必备之JMM高并发编程详解

    目录 一.什么是JMM 二.JMM定义了什么 原子性 可见性 有序性 三.八种内存交互操作 四.volatile关键字 可见性 volatile一定能保证线程安全吗 禁止指令重排序 volatile禁止指令重排序的原理 五.总结 一.什么是JMM JMM就是Java内存模型(java memory model).因为在不同的硬件生产商和不同的操作系统下,内存的访问有一定的差异,所以会造成相同的代码运行在不同的系统上会出现各种问题.所以java内存模型(JMM)屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差

  • GO中sync包自由控制并发示例详解

    目录 资源竞争 sync.Mutex sync.RWMutex sync.WaitGroup sync.Once sync.Cond 资源竞争 channel 常用于并发通信,要保证并发安全,主要使用互斥锁.在并发的过程中,当一个内存被多个 goroutine 同时访问时,就会产生资源竞争的情况.这块内存也可以称为共享资源. 并发时对于共享资源必然会出现抢占资源的情况,如果是对某资源的统计,很可能就会导致结果错误.为保证只有一个协程拿到资源并操作它,可以引入互斥锁 sync.Mutex. syn

  • React团队测试并发特性详解

    目录 引言 遇到的困境 1. 如何表达渲染结果? 2. 如何测试并发环境? React的应对策略 实现一个渲染器 如何测试并发环境? 总结 引言 React18进入大家视野已经有一段时间了,不知道各位有没有尝试并发特性呢? 当启用并发特性后,React会从同步更新变为异步.带优先级.可中断的更新. 这也为编写单元测试带来了一些难度. 本文来聊聊React团队如何测试并发特性. 遇到的困境 主要有两个问题需要面对. 1. 如何表达渲染结果? React可以对接不同宿主环境的渲染器,大家最熟悉的渲染

  • Go语言并发技术详解

    有人把Go比作21世纪的C语言,第一是因为Go语言设计简单,第二,21世纪最重要的就是并行程序设计,而Go从语言层面就支持了并行. goroutine goroutine是Go并行设计的核心.goroutine说到底其实就是线程,但是它比线程更小,十几个goroutine可能体现在底层就是五六个线程,Go语言内部帮你实现了这些goroutine之间的内存共享.执行goroutine只需极少的栈内存(大概是4~5KB),当然会根据相应的数据伸缩.也正因为如此,可同时运行成千上万个并发任务.goro

  • 如何利用Golang写出高并发代码详解

    前言 之前一直对Golang如何处理高并发http请求的一头雾水,这几天也查了很多相关博客,似懂非懂,不知道具体代码怎么写 下午偶然在开发者头条APP上看到一篇国外技术人员的一篇文章用Golang处理每分钟百万级请求,看完文章中的代码,自己写了一遍代码,下面自己写下自己的体会 核心要点 将请求放入队列,通过一定数量(例如CPU核心数)goroutine组成一个worker池(pool),workder池中的worker读取队列执行任务 实例代码 以下代码笔者根据自己的理解进行了简化,主要是表达出

  • 利用curl 多线程 模拟 并发的详解

    首先,先了解下 php中的curl多线程函数: 复制代码 代码如下: # curl_multi_add_handle# curl_multi_close# curl_multi_exec# curl_multi_getcontent# curl_multi_info_read# curl_multi_init# curl_multi_remove_handle# curl_multi_select 一般来说,想到要用这些函数时,目的显然应该是要同时请求多个url,而不是一个一个依次请求,否则不如

随机推荐