以为很熟悉 CountDownLatch，万万没想到在生产环境翻车了.....

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• 前言
• 需求背景
• 具体实现
• 解决方案
• 总结

前言

之前分享了CountDownLatch的使用，我们知道用来控制并发流程的同步工具，主要的作用是为了等待多个线程同时完成任务后，在进行主线程任务。

万万没想到，在生产环境中竟然翻车了，因为没有考虑到一些场景，导致了CountDownLatch出现了问题，接下来来分享一下由于CountDownLatch导致的问题。

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• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

需求背景

先简单介绍下业务场景，针对用户批量下载的文件进行修改上传

为了提高执行的速度，所以在采用线程池去执行 下载-修改-上传 的操作，并在全部执行完之后统一提交保存文件地址到数据库，于是加入了CountDownLatch来进行控制。

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• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

具体实现

根据服务本身情况，自定义一个线程池

public static ExecutorService testExtcutor() {
        return new ThreadPoolExecutor(
                2,
                2,
                0L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(1));
    }

模拟执行

public static void main(String[] args) {
    // 下载文件总数
    List<Integer> resultList = new ArrayList<>(100);
    IntStream.range(0,100).forEach(resultList::add);
    // 下载文件分段
    List<List<Integer>> split = CollUtil.split(resultList, 10);

    ExecutorService executorService = BaseThreadPoolExector.testExtcutor();
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(100);
    for (List<Integer> list : split) {
        executorService.execute(() -> {
            list.forEach(i ->{
                try {
                    // 模拟业务操作
                    Thread.sleep(500);
                    System.out.println("任务进入");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                    System.out.println(e.getMessage());
                } finally {
                    System.out.println(countDownLatch.getCount());
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });
        });
    }
    try {
        countDownLatch.await();
        System.out.println("countDownLatch.await()");
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

一开始我个人感觉没有什么问题，反正finally都能够做减一的操作，到最后调用await方法，进行主线程任务

Exception in thread "main" java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task java.util.concurrent.FutureTask@300ffa5d rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@1f17ae12[Running, pool size = 2, active threads = 2, queued tasks = 1, completed tasks = 0]
  at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy.rejectedExecution(ThreadPoolExecutor.java:2063)
  at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.reject(ThreadPoolExecutor.java:830)
  at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1379)
  at java.util.concurrent.AbstractExecutorService.submit(AbstractExecutorService.java:112)
  at Thread.executor.executorTestBlock.main(executorTestBlock.java:28)
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown
任务进入
countDownLatch.countDown

由于任务数量较多，阻塞队列中已经塞满了，所以默认的拒绝策略，当队列满时，处理策略报错异常，

要注意这个异常是线程池，自己抛出的，不是我们循环里面打印出来的，

这也造成了，线上这个线程池被中断了，打断主线程，执行不到await

利用jstack,我们就能够看到有问题

"pool-1-thread-2" #12 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007ff6198b7000 nid=0xa903 waiting on condition [0x0000700001c64000]
   java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
 at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
 - parking to wait for  <0x000000076b2283f8> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject)
 at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175)
 at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.await(AbstractQueuedSynchronizer.java:2039)
 at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.take(LinkedBlockingQueue.java:442)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.getTask(ThreadPoolExecutor.java:1074)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1134)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
 at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

"pool-1-thread-1" #11 prio=5 os_prio=31 tid=0x00007ff6198b6800 nid=0x5903 waiting on condition [0x0000700001b61000]
   java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
 at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
 - parking to wait for  <0x000000076b2283f8> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject)
 at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175)
 at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.await(AbstractQueuedSynchronizer.java:2039)
 at java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.take(LinkedBlockingQueue.java:442)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.getTask(ThreadPoolExecutor.java:1074)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1134)
 at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
 at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

解决方案

1. 调大阻塞队列，但是问题来了，到底多少阻塞队列才是大呢，如果太大了会不由又造成内存溢出等其他的问题
2. 在第一个的基础上，我们修改了拒绝策略,当触发拒绝策略的时候，用调用者所在的线程来执行任务

 public static ThreadPoolExecutor queueExecutor(BlockingQueue<Runnable> workQueue){
        return new ThreadPoolExecutor(
                size,
                size,
                0L,
                TimeUnit.SECONDS,
                workQueue,
                new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
    }

1. 你可能又会想说，会不会任务数量太多，导致调用者所在的线程执行不过来，任务提交的性能急剧下降

   那我们就应该自定义拒绝策略，将这下排队的消息记录下来，采用补偿机制的方式去执行

2. 同时也要注意上面的那个异常是线程池抛出来的，我们自己也需要将线程池进行try catch，记录问题数据，并且在finally中执行countDownLatch.countDown来避免，线程池的使用

总结

目前根据业务部门的反馈，业务实际中任务数不很特别多的情况，所以暂时先采用了第二种方式去解决这个线上问题

在这里我们也可以看到，如果没有正确的关闭countDownLatch，可能会导致一直等待，这也是我们需要注意的。

工具虽然好，但是依然要注意他带来的问题，没有正确的去处理好，引发的一系列连锁反应。

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