开发

Arthas | 定位线上 Dubbo 线程池满异常

前言

本文是 Arthas 系列文章的第二篇。

Dubbo 线程池满异常应该是大多数 Dubbo 用户都遇到过的一个问题,本文以 Arthas 3.1.7 版本为例,介绍如何针对该异常进行诊断,主要使用到 dashboard/thread 两个指令。

Dubbo 线程池满异常介绍

理解线程池满异常需要首先了解 Dubbo 线程模型,官方文档:http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/demos/thread-model.html。简单概括下 Dubbo 默认的线程模型:Dubbo 服务端每次接收到一个 Dubbo 请求,便交给一个线程池处理,该线程池默认有 200 个线程,如果 200 个线程都不处于空闲状态,则

客户端会报出如下异常:

Caused by: java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.dubbo.remoting.RemotingException: Server side(192.168.1.101,20880) threadpool is exhausted ...

服务端会打印 WARN 级别的日志:

[DUBBO] Thread pool is EXHAUSTED!

引发该异常的原因主要有以下几点:

  • 客户端/服务端超时时间设置不合理,导致请求无限等待,耗尽了线程数
  • 客户端请求量过大,服务端无法及时处理,耗尽了线程数
  • 服务端由于 fullgc 等原因导致处理请求较慢,耗尽了线程数
  • 服务端由于数据库、Redis、网络 IO 阻塞问题,耗尽了线程数

原因可能很多,但究其根本,都是因为业务上出了问题,导致 Dubbo 线程池资源耗尽了。所以出现该问题,首先要做的是:

  • 排查业务异常

紧接着针对自己的业务场景对 Dubbo 进行调优:

  • 调整 Provider 端的 dubbo.provider.threads 参数大小,默认 200,可以适当提高。多大算合适?至少 700 不算大;不建议调的太小,容易出现上述问题
  • 调整 Consumer 端的 dubbo.consumer.actives 参数,控制消费者调用的速率。这个实践中很少使用,仅仅一提
  • 客户端限流
  • 服务端扩容
  • Dubbo 目前不支持给某个 service 单独配置一个隔离的线程池,用于保护服务,可能在以后的版本中会增加这个特性

另外,不止 Dubbo 如此设计线程模型,绝大多数服务治理框架、 HTTP 服务器都有业务线程池的概念,所以理论上它们都会有线程池满异常的可能,解决方案也类似。

那竟然问题都解释清楚了,我们还需要排查什么呢?一般在线上,有很多运行中的服务,这些服务都是共享一个 Dubbo 服务端线程池,可能因为某个服务的问题,导致整个应用被拖垮,所以需要排查是不是集中出现在某个服务上,再针对排查这个服务的业务逻辑;需要定位到线程堆栈,揪出导致线程池满的元凶。

定位该问题,我的习惯一般是使用 Arthas 的 dashboard 和 thread 命令,而在介绍这两个命令之前,我们先人为的构造一个 Dubbo 线程池满异常的例子。

复现 Dubbo 线程池满异常

配置服务端线程池大小

dubbo.protocol.threads=10

默认大小是 200,不利于重现该异常

模拟服务端阻塞

@Service(version = "1.0.0")
public class DemoServiceImpl implements DemoService {

    @Override
    public String sayHello(String name) {
        sleep();
        return "Hello " + name;
    }

    private void sleep() {
        try {
            Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

sleep 方法模拟了一个耗时操作,主要是为了让服务端线程池耗尽。

客户端多线程访问

for (int i = 0; i < 20; i++) {
    new Thread(() -> {
        while (true){
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                demoService.sayHello("Provider");
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }).start();
}

问题复现

客户端

服务端

问题得以复现,保留该现场,并假设我们并不知晓 sleep 的耗时逻辑,使用 Arthas 来进行排查。

dashboard 命令介绍

$ dashboard

执行效果

可以看到如上所示的面板,显示了一些系统的运行信息,这里主要关注 THREAD 面板,介绍一下各列的含义:

  • ID: Java 级别的线程 ID,注意这个 ID 不能跟 jstack 中的 nativeID 一一对应
  • NAME: 线程名
  • GROUP: 线程组名
  • PRIORITY: 线程优先级, 1~10 之间的数字,越大表示优先级越高
  • STATE: 线程的状态
  • CPU%: 线程消耗的 CPU 占比,采样 100ms,将所有线程在这 100ms 内的 CPU 使用量求和,再算出每个线程的 CPU 使用占比。
  • TIME: 线程运行总时间,数据格式为分:秒
  • INTERRUPTED: 线程当前的中断位状态
  • DAEMON: 是否是 daemon 线程

在空闲状态下线程应该是处于 WAITING 状态,而因为 sleep 的缘故,现在所有的线程均处于 TIME_WAITING 状态,导致后来的请求被处理时,抛出了线程池满的异常。

在实际排查中,需要抽查一定数量的 Dubbo 线程,记录他们的线程编号,看看它们到底在处理什么服务请求。使用如下命令可以根据线程池名筛选出 Dubbo 服务端线程:

$ thread -b
No most blocking thread found!
Affect(row-cnt:0) cost in 22 ms.

thread 命令介绍

使用 dashboard 筛选出个别线程 id 后,它的使命就完成了,剩下的操作交给 thread 命令来完成。其实,dashboard 中的 thread 模块,就是整合了 thread 命令,但是 dashboard 还可以观察内存和 GC 状态,视角更加全面,所以我个人建议,在排查问题时,先使用 dashboard 纵观全局信息。

thread 使用示例:

  1. 查看当前最忙的前 n 个线程$ thread -n 3
  2. 显示所有线程信息$ thread
    和 dashboard 中显示一致
  3. 显示当前阻塞其他线程的线程$ thread -b
    No most blocking thread found!
    Affect(row-cnt:0) cost in 22 ms.
    这个命令还有待完善,目前只支持找出 synchronized 关键字阻塞住的线程, 如果是 java.util.concurrent.Lock, 目前还不支持
  4. 显示指定状态的线程$ thread --state TIMED_WAITING
    线程状态一共有 [RUNNABLE, BLOCKED, WAITING, TIMED_WAITING, NEW, TERMINATED] 6 种
  5. 查看指定线程的运行堆栈$ thread 46

介绍了几种常见的用法,在实际排查中需要针对我们的现场做针对性的分析,也同时考察了我们对线程状态的了解程度。我这里列举了几种常见的线程状态:

初始(NEW)

新创建了一个线程对象,但还没有调用 start() 方法。

运行(RUNNABLE)

Java 线程将就绪(ready)和运行中(running)两种状态笼统的称为“运行”

阻塞(BLOCKED)

线程阻塞于锁

等待(WAITING)

进入该状态的线程需要等待其他线程做出一些特定动作(通知或中断)

  1. Object#wait() 且不加超时参数
  2. Thread#join() 且不加超时参数
  3. LockSupport#park()

超时等待(TIMED_WAITING)

该状态不同于 WAITING,它可以在指定的时间后自行返回

  1. Thread#sleep()
  2. Object#wait() 且加了超时参数
  3. Thread#join() 且加了超时参数
  4. LockSupport#parkNanos()
  5. LockSupport#parkUntil()

终止(TERMINATED)

标识线程执行完毕

状态流转图

问题分析

分析线程池满异常并没有通法,需要灵活变通,我们对下面这些 case 一个个分析:

  • 阻塞类问题。例如数据库连接不上导致卡死,运行中的线程基本都应该处于 BLOCKED 或者 TIMED_WAITING 状态,我们可以借助 thread --state 定位到
  • 繁忙类问题。例如 CPU 密集型运算,运行中的线程基本都处于 RUNNABLE 状态,可以借助于 thread -n 来定位出最繁忙的线程
  • GC 类问题。很多外部因素会导致该异常,例如 GC 就是其中一个因素,这里就不能仅仅借助于 thread 命令来排查了。
  • 定点爆破。还记得在前面我们通过 grep 筛选出了一批 Dubbo 线程,可以通过 thread ${thread_id} 定向的查看堆栈,如果统计到大量的堆栈都是一个服务时,基本可以断定是该服务出了问题,至于说是该服务请求量突然激增,还是该服务依赖的某个下游服务突然出了问题,还是该服务访问的数据库断了,那就得根据堆栈去判断了。

总结

本文以 Dubbo 线程池满异常作为引子,介绍了线程类问题该如何分析,以及如何通过 Arthas 快速诊断线程问题。有了 Arthas,基本不再需要 jstack 将 16 进制转来转去了,大大提升了诊断速度。

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