使用线程池newFixedThreadPool时注意队列过大造成阻塞而引起锁不释放的问题

自定义的线程或者newFixedThreadPool()使用 LinkedBlockingQueue 作为任务队列的需要注意

案列 1：

有两处业务共用了一把锁

lock.writeLock().lock();
try{
while(true){
//clean data
}
}finally{
lock.writeLock().lock();
}

从这里看出，因为长时间持有 lock，那么其它线程肯定会阻塞。

lock.readLock.lock();
try{
// check
}finally{
lock.readLock.unlock();
}

请求来的时候，这里会 check 一些参数，这个地方会拿 lock，这么看

清理逻辑，会阻塞住请求过来的业务
发送端出现了超时的问题
所有为什么发送方会出现了超时。

找到线程池，发现所有的请求都会经过一个线程池。疑问：线程池满了，业务方占用了线程池，于是导致发送方请求处理不了，超时，这时候就要去找日志，看是否有 RejectedException().发现没有日志。

查看线程池的实现，

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
threadFactory);
}

LinkedBlockingQueue 知道队列大小 Integer.MAX_VALUE,导致请求都会阻塞到 queue 里面了
综上问题：

锁的粒度过大，长时间占用锁。
所有业务都用同一个线程池，应该分成多个业务线程池，关键业务分开。防止所有任务都被阻塞
在这记录下曾经遇到的对 ThreadPoolExecutor 的不正当使用导致死锁的问题

案列 2:

private static final ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2,100,2L,TimeUnit.MINUTES,new LinkedBlockingQueue<>(),new ThreadFactory(){
private AtomicInteger id = new AtomicInteger(0);
@Override
public Thread newThread(Runable r){
Thread thread = new Thread();
thread.setName(“core_service”+id.addAndGet(1));
return thread;
}
},new ThreadPoolExecutor.CallerRunPolicy());
public static void main(String[] args)throws Exception{
Future<Long> f1 = (Future<Long>) executor.submit(()->{
Thread.sleep(1000);
Future<Long> f3 = (Future<Long>) executor.submit(()->return -1L);
System.out.println(“f1,f3″+f3.get());
return -1L;
});
Future<Long> f2 = (Future<Long>) executor.submit(()->{
Thread.sleep(1000);
Future<Long> f4 = (Future<Long>) executor.submit(()->return -1L);
System.out.println(“f2,f4″+f4.get());
return -1L;
});
System.out.println(“here”);
System.out.println(“f1″+f1.get());
System.out.println(“f2″+f2.get());
}