为啥要用hahset?
假如我们现在想要在一大堆数据中查找x数据。linkedlist的数据结构就不说了，查找效率低的可怕。arraylist哪，如果我们不知道x的位置序号，还是一样要全部遍历一次直到查到结果，效率一样可怕。hashset天生就是为了提高查找效率的。
背景
上午刚到公司，准备开始一天的摸鱼之旅时突然收到了一封监控中心的邮件。
心中暗道不好，因为监控系统从来不会告诉我应用完美无 bug，其实系统挺猥琐。
打开邮件一看，果然告知我有一个应用的线程池队列达到阈值触发了报警。
由于这个应用出问题非常影响用户体验；于是立马让运维保留现场 dump 线程和内存同时重启应用，还好重启之后恢复正常。于是开始着手排查问题。
分析
首先了解下这个应用大概是做什么的。
简单来说就是从 mq 中取出数据然后丢到后面的业务线程池中做具体的业务处理。
而报警的队列正好就是这个线程池的队列。
跟踪代码发现构建线程池的方式如下：
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threadpoolexecutor executor = new threadpoolexecutor(coresize, maxsize,
0l, timeunit.milliseconds,
new linkedblockingqueue<runnable>());;
put(poolname,executor);
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采用的是默认的 linkedblockingqueue 并没有指定大小（这也是个坑），于是这个队列的默认大小为 integer.max_value。
由于应用已经重启，只能从仅存的线程快照和内存快照进行分析。
内存分析
先利用 mat 分析了内存，的到了如下报告。
其中有两个比较大的对象，一个就是之前线程池存放任务的 linkedblockingqueue，还有一个则是 hashset。
当然其中队列占用了大量的内存，所以优先查看，hashset 一会儿再看。
由于队列的大小给的够大，所以结合目前的情况来看应当是线程池里的任务处理较慢，导致队列的任务越堆越多，至少这是目前可以得出的结论。
线程分析
再来看看线程的分析，这里利用 fastthread.io 这个网站进行线程分析。
因为从表现来看线程池里的任务迟迟没有执行完毕，所以主要看看它们在干嘛。
正好他们都处于 runnable 状态，同时堆栈如下：
发现正好就是在处理上文提到的 hashset，看这个堆栈是在查询 key 是否存在。通过查看 312 行的业务代码确实也是如此。
这里的线程名字也是个坑，让我找了好久。
定位
分析了内存和线程的堆栈之后其实已经大概猜出一些问题了。
这里其实有一个前提忘记讲到：
这个告警是凌晨三点发出的邮件，但并没有电话提醒之类的，所以大家都不知道。
到了早上上班时才发现并立即 dump 了上面的证据。
所有有一个很重要的事实：这几个业务线程在查询 hashset 的时候运行了 6 7 个小时都没有返回。
通过之前的监控曲线图也可以看出：
操作系统在之前一直处于高负载中，直到我们早上看到报警重启之后才降低。
同时发现这个应用生产上运行的是 jdk1.7 ，所以我初步认为应该是在查询 key 的时候进入了 hashmap 的环形链表导致 cpu 高负载同时也进入了死循环。
为了验证这个问题再次 review 了代码。
整理之后的伪代码如下：
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//线程池
private executorservice executor;
private set<string> set = new hashset();
private void execute(){
while(true){
//从 mq 中获取数据
string key = submq();
executor.excute(new worker(key)) ;
}
}
public class worker extends thread{
private string key ;
public worker(string key){
this.key = key;
}
@override
private void run(){
if(!set.contains(key)){
//数据库查询
if(querydb(key)){
set.add(key);
return;
}
}
//达到某种条件时清空 set
if(flag){
set = null ;
}
}
}
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大致的流程如下：
- 源源不断的从 mq 中获取数据。
- 将数据丢到业务线程池中。
- 判断数据是否已经写入了 set。
- 没有则查询数据库。
- 之后写入到 set 中。
这里有一个很明显的问题，那就是作为共享资源的 set 并没有做任何的同步处理。
这里会有多个线程并发的操作，由于 hashset 其实本质上就是 hashmap，所以它肯定是线程不安全的，所以会出现两个问题：
- set 中的数据在并发写入时被覆盖导致数据不准确。
- 会在扩容的时候形成环形链表。
第一个问题相对于第二个还能接受。
通过上文的内存分析我们已经知道这个 set 中的数据已经不少了。同时由于初始化时并没有指定大小，仅仅只是默认值，所以在大量的并发写入时候会导致频繁的扩容，而在 1.7 的条件下又可能会形成环形链表。
不巧的是代码中也有查询操作（contains()）,观察上文的堆栈情况：
发现是运行在 hashmap 的 465 行，来看看 1.7 中那里具体在做什么：
已经很明显了。这里在遍历链表，同时由于形成了环形链表导致这个 e.next 永远不为空，所以这个循环也不会退出了。
到这里其实已经找到问题了，但还有一个疑问是为什么线程池里的任务队列会越堆越多。我第一直觉是任务执行太慢导致的。
仔细查看了代码发现只有一个地方可能会慢：也就是有一个数据库的查询。
把这个 sql 拿到生产环境执行发现确实不快，查看索引发现都有命中。
但我一看表中的数据发现已经快有 7000w 的数据了。同时经过运维得知 mysql 那台服务器的 io 压力也比较大。
所以这个原因也比较明显了：
由于每消费一条数据都要去查询一次数据库，mysql 本身压力就比较大，加上数据量也很高所以导致这个 io 响应较慢，导致整个任务处理的就比较慢了。
但还有一个原因也不能忽视；由于所有的业务线程在某个时间点都进入了死循环，根本没有执行完任务的机会，而后面的数据还在源源不断的进入，所以这个队列只会越堆越多！
这其实是一个老应用了，可能会有人问为什么之前没出现问题。
这是因为之前数据量都比较少，即使是并发写入也没有出现并发扩容形成环形链表的情况。这段时间业务量的暴增正好把这个隐藏的雷给揪出来了。所以还是得信墨菲他老人家的话。
总结
至此整个排查结束，而我们后续的调整措施大概如下：
- hashset 不是线程安全的，换为 concurrenthashmap同时把 value 写死一样可以达到 set 的效果。
- 根据我们后面的监控，初始化 concurrenthashmap 的大小尽量大一些，避免频繁的扩容。
- mysql 中很多数据都已经不用了，进行冷热处理。尽量降低单表数据量。同时后期考虑分表。
- 查数据那里调整为查缓存，提高查询效率。
- 线程池的名称一定得取的有意义，不然是自己给自己增加难度。
- 根据监控将线程池的队列大小调整为一个具体值，并且要有拒绝策略。
- 升级到 jdk1.8。
- 再一个是报警邮件酌情考虑为电话通知。
hashmap 的死循环问题在网上层出不穷，没想到还真被我遇到了。现在要满足这个条件还是挺少见的，比如 1.8 以下的 jdk 这一条可能大多数人就碰不到，正好又证实了一次墨菲定律。
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原文链接：https://crossoverjie.top/2018/11/08/java-senior/JVM-concurrent-HashSet-problem/