Executors 的问题

7. Executors 的问题

ThreadPoolExecutor 和 Executors 都是用来创建线程池的，其中 ThreadPoolExecutor 创建线程池的方式相对传统，而 Executors 提供了更多的线程池类型<small>（6 种）</small>，但很不幸的消息是在实际开发中并『不推荐使用 Executors 的方式来创建线程池』。

无独有偶《阿里巴巴 Java 开发手册》中对于线程池的创建也是这样规定的，内容如下：

线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式，这样的处理方式让写的读者更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。

说明：Executors 返回的线程池对象的弊端如下：

1. FixedThreadPool 和 SingleThreadPool :

   允许的请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE ，可能会堆积大量的请求，从而导致 OutOfMemoryError 内存溢出。

2. CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool :

   允许的创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量的线程，从而导致 OutOfMemoryError 内存溢出。

为什么不允许使用 Executors ？

我们先来看一个简单的例子：

ExecutorService maxFixedThreadPool =  Executors.newFixedThreadPool(10);
for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) {
    maxFixedThreadPool.execute(()->{
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    });
}

之后设置 JVM（Java 虚拟机）的启动参数： -Xmx10m -Xms10m （设置 JVM 最大运行内存等于 10M）运行程序，会抛出 OOM
异常，信息如下：

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
at
java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue.offer(LinkedBlockingQueue.java:416)
at
java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.execute(ThreadPoolExecutor.java:1371)
at xxx.main(xxx.java:127)

为什么 Executors 会存在 OOM 的缺陷？

通过以上代码，找到了 FixedThreadPool 的源码，代码如下：

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

可以看到创建 FixedThreadPool 使用了 LinkedBlockingQueue 作为任务队列，继续查看 LinkedBlockingQueue 的源码就会发现问题的根源，源码如下：

public LinkedBlockingQueue() {
    this(Integer.MAX_VALUE);
}

当使用 LinkedBlockingQueue 并没有给它指定长度的时候，默认长度为 Integer.MAX_VALUE ，这样就会导致程序会给线程池队列添加超多个任务，因为任务量太大就有造成 OOM 的风险。

OOM 问题的原因：

• FixedThreadPool 和 SingleThreadPool 允许请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量请求，可能会导致内存溢出；

• CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool 允许创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE，创建大量线程，可能会导致内存溢出。

另外，使用 ThreadPoolExecutor 能让开发者更加明确线程池的运行规则，避免资源耗尽的风险。