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ThreaLocal内存泄露的问题

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在最近一个项目中,在项目发布之后,发现系统中有内存泄漏问题。表象是堆内存随着系统的运行时间缓慢增长,一直没有办法通过gc来回收,最终于导致堆内存耗尽,内存溢出。开始是怀疑ThreadLocal的问题,因为在项目中,大量使用了线程的ThreadLocal保存线程上下文信息,在正常情况下,在线程开始的时候设置线程变量,在线程结束的时候,需要清除线程上下文信息,如果线程变量没有清除,会导致线程中保存的对象无法释放。

从这个正常的情况来看,假设没有清除线程上下文变量,那么在线程结束的时候(线程销毁),线程上下文变量所占用的内存会随着线程的销毁而被回收。至少从程序设计者角度来看,应该如此。实际情况下是怎么样,需要进行测试。

但是对于web类型的应用,为了避免产生大量的线程产生堆栈溢出(默认情况下一个线程会分配512K的栈空间),都会采用线程池的设计方案,对大量请求进行负载均衡。所以实际应用中,一般都会是线程池的设计,处理业务的线程数一般都在200以下,即使所有的线程变量都没有清理,那么理论上会出现线程保持的变量最大数是200,如果线程变量所指示的对象占用比较少(小于10K),200个线程最多只有2M(200*10K)的内存无法进行回收(因为线程池线程是复用的,每次使用之前,都会从新设置新的线程变量,那么老的线程变量所指示的对象没有被任何对象引用,会自动被垃圾回收,只有最后一次线程被使用的情况下,才无法进行回收)。

以上只是理论上的分析,那么实际情况下如何了,我写了一段代码进行实验。

  • 硬件配置:

处理器名称: Intel Core i72.3 GHz 4核

内存: 16 GB

  • 软件配置

操作系统:OS X 10.8.2

java版本:"1.7.0_04-ea"

  • JVM配置

-Xms128M -Xmx512M -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:gc.log

测试代码:Test.java

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class Test {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        int testCase= Integer.parseInt(br.readLine());
        br.close();
        
        switch(testCase){
            // 测试情况1. 无线程池,线程不休眠,并且清除thread_local 里面的线程变量;测试结果:无内存溢出
            case 1 :testWithThread(true, 0); break;
            // 测试情况2. 无线程池,线程不休眠,没有清除thread_local 里面的线程变量;测试结果:无内存溢出
            case 2 :testWithThread(false, 0); break;
            // 测试情况3. 无线程池,线程休眠1000毫秒,清除thread_local里面的线程的线程变量;测试结果:无内存溢出,但是新生代内存整体使用高
            case 3 :testWithThread(false, 1000); break;
            // 测试情况4. 无线程池,线程永久休眠(设置最大值),清除thread_local里面的线程的线程变量;测试结果:无内存溢出
            case 4 :testWithThread(true, Integer.MAX_VALUE); break;
            // 测试情况5. 有线程池,线程池大小50,线程不休眠,并且清除thread_local 里面的线程变量;测试结果:无内存溢出
            case 5 :testWithThreadPool(50,true,0); break;
            // 测试情况6. 有线程池,线程池大小50,线程不休眠,没有清除thread_local 里面的线程变量;测试结果:无内存溢出
            case 6 :testWithThreadPool(50,false,0); break;
            // 测试情况7. 有线程池,线程池大小50,线程无限休眠,并且清除thread_local 里面的线程变量;测试结果:无内存溢出
            case 7 :testWithThreadPool(50,true,Integer.MAX_VALUE); break;
            // 测试情况8. 有线程池,线程池大小1000,线程无限休眠,并且清除thread_local 里面的线程变量;测试结果:无内存溢出
            case 8 :testWithThreadPool(1000,true,Integer.MAX_VALUE); break;
            
            default :break;
        
        }        
    }

    public static void testWithThread(boolean clearThreadLocal, long sleepTime) {

        while (true) {
            try {
                Thread.sleep(100);
                new Thread(new TestTask(clearThreadLocal, sleepTime)).start();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void testWithThreadPool(int poolSize,boolean clearThreadLocal, long sleepTime) {

        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(poolSize);
        while (true) {
            try {
                Thread.sleep(100);
                service.execute(new TestTask(clearThreadLocal, sleepTime));
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static final byte[] allocateMem() {
        // 这里分配一个1M的对象
        byte[] b = new byte[1024 * 1024];
        return b;
    }

    static class TestTask implements Runnable {

        /** 是否清除上下文参数变量 */
        private boolean clearThreadLocal;
        /** 线程休眠时间 */
        private long sleepTime;

        public TestTask(boolean clearThreadLocal, long sleepTime) {
            this.clearThreadLocal = clearThreadLocal;
            this.sleepTime = sleepTime;
        }

        public void run() {
            try {
                ThreadLocalHolder.set(allocateMem());
                try {
                    // 大于0的时候才休眠,否则不休眠
                    if (sleepTime > 0) {
                        Thread.sleep(sleepTime);
                    }
                } catch (InterruptedException e) {

                }
            } finally {
                if (clearThreadLocal) {
                    ThreadLocalHolder.clear();
                }
            }
        }
    }

}

ThreadLocalHolder.java

public class ThreadLocalHolder {
    
    public static final ThreadLocal<Object> threadLocal = new ThreadLocal<Object>(); 
    
    public static final void set(byte [] b){
        threadLocal.set(b);
    }
    
    public static final void clear(){
        threadLocal.set(null);
    }
}

 

  • 测试结果分析:

无线程池的情况:测试用例1-4

下面是测试用例1 的垃圾回收日志

下面是测试用例2 的垃圾回收日志

对比分析测试用例1 和 测试用例2 的GC日志,发现基本上都差不多,说明是否清楚线程上下文变量不影响垃圾回收,对于无线程池的情况下,不会造成内存泄露

 

对于测试用例3,由于业务线程sleep 一秒钟,会导致业务系统中有产生大量的阻塞线程,理论上新生代内存会比较高,但是会保持到一定的范围,不会缓慢增长,导致内存溢出,通过分析了测试用例3的gc日志,发现符合理论上的分析,下面是测试用例3的垃圾回收日志

通过上述日志分析,发现老年代产生了一次垃圾回收,可能是开始大量线程休眠导致内存无法释放,这一部分线程持有的线程变量会在重新唤醒之后运行结束被回收,新生代的内存内存一直维持在4112K,也就是4个线程持有的线程变量。

 

对于测试用例4,由于线程一直sleep,无法对线程变量进行释放,导致了内存溢出。

 

有线程池的情况:测试用例5-8

对于测试用例5,开设了50个工作线程,每次使用线程完成之后,都会清除线程变量,垃圾回收日志和测试用例1以及测试用例2一样。

对于测试用例6,也开设了50个线程,但是使用完成之后,没有清除线程上下文,理论上会有50M内存无法进行回收,通过垃圾回收日志,符合我们的语气,下面是测试用例6的垃圾回收日志

通过日志分析,发现老年代回收比较频繁,主要是因为50个线程持有的50M空间一直无法彻底进行回收,而新生代空间不够(我们设置的是128M内存,新生代大概36M左右)。所有整体内存的使用量肯定一直在50M之上。

 

对于测试用例7,由于工作线程最多50个,即使线程一直休眠,再短时间内也不会导致内存溢出,长时间的情况下会出现内存溢出,这主要是因为任务队列空间没有限制,和有没有清除线程上下文变量没有关系,如果我们使用的有限队列,就不会出现这个问题。

对于测试用例8,由于工作线程有1000个,导致至少1000M的堆空间被使用,由于我们设置的最大堆是512M,导致结果溢出。系统的堆空间会从开始的128M逐步增长到512M,最后导致溢出,从gc日志来看,也符合理论上的判断。由于gc日志比较大,就不在贴出来了。

 

所以从上面的测试情况来看,线上上下文变量是否导致内存泄露,是需要区分情况的,如果线程变量所占的空间的比较小,小于10K,是不会出现内存泄露的,导致内存溢出的。如果线程变量所占的空间比较大,大于1M的情况下,出现的内存泄露和内存溢出的情况比较大。以上只是jdk1.7版本情况下的分析,个人认为jdk1.6版本的情况和1.7应该差不多,不会有太大的差别。

 

-----------------------下面是对ThreadLocal的分析-------------------------------------

对于ThreadLocal的概念,很多人都是比较模糊的,只知道是线程本地变量,而具体这个本地变量是什么含义,有什么作用,如何使用等很多java开发工程师都不知道如何进行使用。从JDK的对ThreadLocal的解释来看

该类提供了线程局部 (thread-local) 变量。这些变量不同于它们的普通对应物,因为访问某个变量(通过其 get 或 set 方法)的每个线程都有自己的局部变量,

它独立于变量的初始化副本。ThreadLocal 实例通常是类中的 private static 字段,它们希望将状态与某一个线程(例如,用户 ID 或事务 ID)相关联。

ThreadLocal有一个ThreadLocalMap静态内部类,你可以简单理解为一个MAP,这个‘Map’为每个线程复制一个变量的‘拷贝’存储其中。每一个内部线程都有一个ThreadLocalMap对象。

当线程调用ThreadLocal.set(T object)方法设置变量时,首先获取当前线程引用,然后获取线程内部的ThreadLocalMap对象,设置map的key值为threadLocal对象,value为参数中的object。

当线程调用ThreadLocal.get()方法获取变量时,首先获取当前线程引用,以threadLocal对象为key去获取响应的ThreadLocalMap,如果此‘Map’不存在则初始化一个,否则返回其中的变量。

也就是说每个线程内部的ThreadLocalMap对象中的key保存的threadLocal对象的引用,从ThreadLocalMap的源代码来看,对threadLocal的对象的引用是WeakReference,也就是弱引用。

下面一张图描述这三者的整体关系

对于一个正常的Map来说,我们一般会调用Map.clear方法来清空map,这样map里面的所有对象就会释放。调用map.remove(key)方法,会移除key对应的对象整个entry,这样key和value 就不会任何对象引用,被java虚拟机回收。

而Thread对象里面的ThreadLocalMap里面的key是ThreadLocal的对象的弱引用,如果ThreadLocal对象会回收,那么ThreadLocalMap就无法移除其对应的value,那么value对象就无法被回收,导致内存泄露。但是如果thread运行结束,整个线程对象被回收,那么value所引用的对象也就会被垃圾回收。

什么情况下ThreadLocal对象会被回收了,典型的就是ThreadLocal对象作为局部对象来使用或者每次使用的时候都new了一个对象。所以一般情况下,ThreadLocal对象都是static的,确保不会被垃圾回收以及任何时候线程都能够访问到这个对象。

写了下面一段代码进行测试,发现两个方法都没有导致内存溢出,对于没有使用线程池的方法来说,因为每次线程运行完就退出了,Map里面引用的所有对象都会被垃圾回收,所以没有关系,但是为什么线程池的方案也没有导致内存溢出了,主要原因是ThreadLocal.set方法的实现,会做一个将Key== null 的元素清理掉的工作。导致线程之前由于ThreadLocal对象回收之后,ThreadLocalMap中的value 也会被回收,可见设计者也注意到这个地方可能出现内存泄露,为了防止这种情况发生,从而清空ThreadLocalMap中null为空的元素。

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ThreadLocalLeakTest {

    public static void main(String[] args) {
        // 如果控制线程池的大小为50,不会导致内存溢出
        testWithThreadPool(50);
        // 也不会导致内存泄露
        testWithThread();
    }

    static class TestTask implements Runnable {

        public void run() {
            ThreadLocal tl = new ThreadLocal();
            // 确保threadLocal为局部对象,在退出run方法之后,没有任何强引用,可以被垃圾回收
            tl.set(allocateMem());
        }
    }

    public static void testWithThreadPool(int poolSize) {
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(poolSize);
        while (true) {
            try {
                Thread.sleep(100);
                service.execute(new TestTask());
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static void testWithThread() {

        try {
            Thread.sleep(100);
        } catch (InterruptedException e) {

        }
        new Thread(new TestTask()).start();

    }

    public static final byte[] allocateMem() {
        // 这里分配一个1M的对象
        byte[] b = new byte[1024 * 1024 * 1];
        return b;
    }

}

 

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