阿里dubbo Thread pool is EXHAUSTED错误如何排查与修复？

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在使用Spring MVC、Spring、MyBatis和Dubbo的微服务架构中，如果遇到同事反馈，系统使用过程中出现异常，检查日志看到如下异常信息：Caused by: java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Thread pool的问题，这可能是因为线程池资源耗尽导致的。

以下是简化的处理步骤：

1. 检查线程池配置：确保线程池配置合理，包括核心线程数、最大线程数、队列大小等。

2.分析任务量：检查系统任务量是否过大，是否需要调整任务处理策略。

3.优化代码：检查代码中是否有大量耗时操作，尝试优化或异步处理。

4.监控和报警：设置监控系统，对线程池使用情况进行实时监控，并设置报警阈值。

5.扩容：如果条件允许，考虑增加服务器资源或优化系统设计以应对高并发。

具体操作如下：

- 检查日志中线程池的具体配置，如`ThreadPoolTaskExecutor`的`corePoolSize`、`maxPoolSize`、`queueCapacity`等参数。

- 分析最近的高峰时段和系统负载，判断是否需要调整线程池参数。- 优化数据库操作，减少数据库访问次数或使用缓存。- 使用异步处理，如Spring的`@Async`注解，将耗时的操作异步执行。- 设置监控工具，如Prometheus、Grafana等，实时监控线程池使用情况，并设置报警。- 如果系统资源允许，可以考虑增加服务器或使用云服务进行弹性扩展。

同事反馈，系统使用过程出个别时候会出现错误，系统使用srpingMvc+spring+mybatis+dubbo的微服务架构。检查日志看到如下异常信息：

Caused by: java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Thread pool is EXHAUSTED! Thread Name: DubboServerHandler-10.8.64.57:20880, Pool Size: 200 (active: 200, core: 200, max: 200, largest: 200), Task: 5823

通过字面大致意思是，dubbo线程池资源消耗完了。最近也没有大的系统升级，目前服务端采用的是默认设置，dubbo.xml修改前配置。

<dubbo:protocol name="dubbo" port="20881" />

修改后

<dubbo:protocol name="dubbo" port="20881" threadpool="fixed" threads="500" />

观察几分钟，查看日志，比之前会少一些报错，异常还是存在。使用java的jstack命令导出日志再次进行分析。

at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method) at java.net.SocketInputStream.socketRead(SocketInputStream.java:116) at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:171) at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:141) at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:127) at redis.clients.util.RedisInputStream.ensureFill(RedisInputStream.java:196) at redis.clients.util.RedisInputStream.readByte(RedisInputStream.java:40) at redis.clients.jedis.Protocol.process(Protocol.java:151) at redis.clients.jedis.Protocol.read(Protocol.java:215) at redis.clients.jedis.Connection.readProtocolWithCheckingBroken(Connection.java:340) at redis.clients.jedis.Connection.getIntegerReply(Connection.java:265) at redis.clients.jedis.Jedis.exists(Jedis.java:179)

发现该段代码既然有400多个，综合分析后问题基本上确认，是由于服务端使用redis访问超时导致dubbo请求时间响应过长，客户端请求过多导致线程数量增加。

继续定位异常代码，发现消费端有一个对外服务访问量过多，优化代码升级后问题解决。

总结

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