监听商品变更MQ消息，查询商品最新的信息，调用BulkProcessor批量更新ES集群中的商品字段信息;
由于商品数据非常多，所以将商品数据存储到ES集群上，整个ES集群共划分了256个分片，并根据商品的三级类目ID进行分片路由。
比如一个SKU的商品名称发生变化，我们就会收到这个SKU的变更MQ消息，然后再去查询商品接口，将商品的最新名称查询回来，再根据这个SKU的三级分类ID进行路由，找到对应的ES集群分片，然后更新商品名称字段信息。
由于商品变更MQ消息量巨大，为了提升更新ES的性能，防止出现MQ消息积压问题，所以本系统使用了BulkProcessor进行批量异步更新。
ES客户端版本如下：
<dependency><artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId><groupId>org.elasticsearch.client</groupId><version>6.5.3</version></dependency>
BulkProcessor配置伪代码如下：
//在这里调用build()方法构造bulkProcessor,在底层实际上是用了bulk的异步操作this.fullDataBulkProcessor = BulkProcessor.builder((request, bulkListener) ->fullDataEsClient.getClient().bulkAsync(request, RequestOptions.DEFAULT, bulkListener), listener)// 1000条数据请求执行一次bulk.setBulkActions(1000)// 5mb的数据刷新一次bulk.setBulkSize(new ByteSizeValue(5L, ByteSizeUnit.MB))// 并发请求数量, 0不并发, 1并发允许执行.setConcurrentRequests(1)// 固定1s必须刷新一次.setFlushInterval(TimeValue.timeValueSeconds(1L))// 重试5次，间隔1s.setBackoffPolicy(BackoffPolicy.constantBackoff(TimeValue.timeValueSeconds(1L), 5)).build();
618大促开始后，由于商品变更MQ消息非常频繁，MQ消息每天的消息量更是达到了日常的数倍，而且好多商品还变更了三级类目ID；
系统在更新这些三级类目ID发生变化的SKU商品信息时，根据修改后的三级类目ID路由后的分片更新商品信息时发生了错误，并且重试了5次，依然没有成功；
因为在新路由的分片上没有这个商品的索引信息，这些更新请求永远也不会执行成功，系统的日志文件中也记录了大量的异常重试日志。
商品变更MQ消息也开始出现了积压报警，MQ消息的消费速度明显赶不上生产速度。
观察MQ消息消费者的UMP监控数据，发现消费性能很平稳，没有明显波动，但是调用次数会在系统消费MQ一段时间后出现断崖式下降，由原来的每分钟几万调用量逐渐下降到个位数。
在重启应用后，系统又开始消费，UMP监控调用次数恢复到正常水平，但是系统运行一段时间后，还是会出现消费暂停问题，仿佛所有消费线程都被暂停了一样。
首先找一台暂停消费MQ消息的容器，查看应用进程ID，使用jstack命令dump应用进程的整个线程堆栈信息，将导出的线程堆栈信息打包上传到 https://fastthread.io/ 进行线程状态分析。分析报告如下：
通过分析报告发现有124个处于BLOCKED状态的线程，然后可以点击查看各线程的详细堆栈信息，堆栈信息如下：
连续查看多个线程的详细堆栈信息，MQ消费线程都是在waiting to lock <0x00000005eb781b10> (a org.elasticsearch.action.bulk.BulkProcessor)，然后根据0x00000005eb781b10去搜索发现，这个对象锁正在被另外一个线程占用，占用线程堆栈信息如下:
这个线程状态此时正处于WAITING状态，通过线程名称发现，该线程应该是ES客户端内部线程。正是该线程抢占了业务线程的锁，然后又在等待其他条件触发该线程执行，所以导致了所有的MQ消费业务线程一直无法获取BulkProcessor内部的锁，导致出现了消费暂停问题。
但是这个线程elasticsearch[scheduler][T#1]为啥不能执行？它是什么时候启动的？又有什么作用？
就需要我们对BulkProcessor进行深入分析,由于BulkProcessor是通过builder模块进行创建的，所以深入builder源码，了解一下BulkProcessor的创建过程。
public static Builder builder(BiConsumer<BulkRequest, ActionListener<BulkResponse>> consumer, Listener listener) {Objects.requireNonNull(consumer, "consumer");Objects.requireNonNull(listener, "listener");final ScheduledThreadPoolExecutor scheduledThreadPoolExecutor = Scheduler.initScheduler(Settings.EMPTY);return new Builder(consumer, listener,(delay, executor, command) -> scheduledThreadPoolExecutor.schedule(command, delay.millis(), TimeUnit.MILLISECONDS),() -> Scheduler.terminate(scheduledThreadPoolExecutor, 10, TimeUnit.SECONDS));}
内部创建了一个时间调度执行线程池，线程命名规则和上述持有锁的线程名称相似，具体代码如下：
static ScheduledThreadPoolExecutor initScheduler(Settings settings) {ScheduledThreadPoolExecutor scheduler = new ScheduledThreadPoolExecutor(1,EsExecutors.daemonThreadFactory(settings, "scheduler"), new EsAbortPolicy());scheduler.setExecuteExistingDelayedTasksAfterShutdownPolicy(false);scheduler.setContinueExistingPeriodicTasksAfterShutdownPolicy(false);scheduler.setRemoveOnCancelPolicy(true);return scheduler;}
最后在build方法内部执行了BulkProcessor的内部有参构造方法，在构造方法内部启动了一个周期性执行的flushing任务，代码如下
BulkProcessor(BiConsumer<BulkRequest, ActionListener<BulkResponse>> consumer, BackoffPolicy backoffPolicy, Listener listener,int concurrentRequests, int bulkActions, ByteSizeValue bulkSize, TimeValue flushInterval,Scheduler scheduler, Runnable onClose) {this.bulkActions = bulkActions;this.bulkSize = bulkSize.getBytes();this.bulkRequest = new BulkRequest();this.scheduler = scheduler;this.bulkRequestHandler = new BulkRequestHandler(consumer, backoffPolicy, listener, scheduler, concurrentRequests);// Start period flushing task after everything is setupthis.cancellableFlushTask = startFlushTask(flushInterval, scheduler);this.onClose = onClose;}
private Scheduler.Cancellable startFlushTask(TimeValue flushInterval, Scheduler scheduler) {if (flushInterval == null) {return new Scheduler.Cancellable() {public void cancel() {}public boolean isCancelled() {return true;}};}final Runnable flushRunnable = scheduler.preserveContext(new Flush());return scheduler.scheduleWithFixedDelay(flushRunnable, flushInterval, ThreadPool.Names.GENERIC);}
class Flush implements Runnable {public void run() {synchronized (BulkProcessor.this) {if (closed) {return;}if (bulkRequest.numberOfActions() == 0) {return;}execute();}}}
通过源代码发现，该flush任务就是在创建BulkProcessor对象时设置的固定时间flush逻辑，当setFlushInterval方法参数生效，就会启动一个后台定时flush任务。flush间隔，由setFlushInterval方法参数定义。该flush任务在运行期间，也会抢占BulkProcessor对象锁，抢到锁后，才会执行execute方法。具体的方法调用关系源代码如下：
/*** Adds the data from the bytes to be processed by the bulk processor*/public synchronized BulkProcessor add(BytesReference data, String defaultIndex, String defaultType,String defaultPipeline, Object payload, XContentType xContentType) throws Exception {bulkRequest.add(data, defaultIndex, defaultType, null, null, null, defaultPipeline, payload, true, xContentType);executeIfNeeded();return this;}private void executeIfNeeded() {ensureOpen();if (!isOverTheLimit()) {return;}execute();}// (currently) needs to be executed under a lockprivate void execute() {final BulkRequest bulkRequest = this.bulkRequest;final long executionId = executionIdGen.incrementAndGet();this.bulkRequest = new BulkRequest();this.bulkRequestHandler.execute(bulkRequest, executionId);}
而上述代码中的add方法，则是由MQ消费业务线程去调用，在该方法上同样有一个synchronized关键字，所以消费MQ业务线程会和flush任务执行线程直接会存在锁竞争关系。具体MQ消费业务线程调用伪代码如下：
@Overridepublic void upsertCommonSku(CommonSkuEntity commonSkuEntity) {String source = JsonUtil.toString(commonSkuEntity);UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(Constants.INDEX_NAME_SPU, Constants.INDEX_TYPE, commonSkuEntity.getSkuId().toString());updateRequest.doc(source, XContentType.JSON);IndexRequest indexRequest = new IndexRequest(Constants.INDEX_NAME_SPU, Constants.INDEX_TYPE, commonSkuEntity.getSkuId().toString());indexRequest.source(source, XContentType.JSON);updateRequest.upsert(indexRequest);updateRequest.routing(commonSkuEntity.getCat3().toString());fullbulkProcessor.add(updateRequest);}
通过以上对线程堆栈分析，发现所有的业务线程都在等待elasticsearch[scheduler][T#1]线程释放BulkProcessor对象锁，但是该线程确一直没有释放该对象锁，从而出现了业务线程的死锁问题。
结合应用日志文件中出现的大量异常重试日志，可能与BulkProcessor的异常重试策略有关，然后进一步了解BulkProcessor的异常重试代码逻辑。由于业务线程中提交BulkRequest请求都统一提交到了BulkRequestHandler对象中的execute方法内部进行处理，代码如下：
public final class BulkRequestHandler {private final Logger logger;private final BiConsumer<BulkRequest, ActionListener<BulkResponse>> consumer;private final BulkProcessor.Listener listener;private final Semaphore semaphore;private final Retry retry;private final int concurrentRequests;BulkRequestHandler(BiConsumer<BulkRequest, ActionListener<BulkResponse>> consumer, BackoffPolicy backoffPolicy,BulkProcessor.Listener listener, Scheduler scheduler, int concurrentRequests) {assert concurrentRequests >= 0;this.logger = Loggers.getLogger(getClass());this.consumer = consumer;this.listener = listener;this.concurrentRequests = concurrentRequests;this.retry = new Retry(backoffPolicy, scheduler);this.semaphore = new Semaphore(concurrentRequests > 0 ? concurrentRequests : 1);}public void execute(BulkRequest bulkRequest, long executionId) {Runnable toRelease = () -> {};boolean bulkRequestSetupSuccessful = false;try {listener.beforeBulk(executionId, bulkRequest);semaphore.acquire();toRelease = semaphore::release;CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);retry.withBackoff(consumer, bulkRequest, new ActionListener<BulkResponse>() {public void onResponse(BulkResponse response) {try {listener.afterBulk(executionId, bulkRequest, response);} finally {semaphore.release();latch.countDown();}}public void onFailure(Exception e) {try {listener.afterBulk(executionId, bulkRequest, e);} finally {semaphore.release();latch.countDown();}}});bulkRequestSetupSuccessful = true;if (concurrentRequests == 0) {latch.await();}} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();logger.info(() -> new ParameterizedMessage("Bulk request {} has been cancelled.", executionId), e);listener.afterBulk(executionId, bulkRequest, e);} catch (Exception e) {logger.warn(() -> new ParameterizedMessage("Failed to execute bulk request {}.", executionId), e);listener.afterBulk(executionId, bulkRequest, e);} finally {if (bulkRequestSetupSuccessful == false) { // if we fail on client.bulk() release the semaphoretoRelease.run();}}}boolean awaitClose(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException {if (semaphore.tryAcquire(this.concurrentRequests, timeout, unit)) {semaphore.release(this.concurrentRequests);return true;}return false;}}
BulkRequestHandler通过构造方法初始化了一个Retry任务对象，该对象中也传入了一个Scheduler，且该对象和flush任务中传入的是同一个线程池，该线程池内部只维护了一个固定线程。而execute方法首先会先根据Semaphore来控制并发执行数量，该并发数量在构建BulkProcessor时通过参数指定，通过上述配置发现该值配置为1。所以每次只允许一个线程执行该方法。即MQ消费业务线程和flush任务线程，同一时间只能有一个线程可以执行。然后下面再了解一下重试任务是如何执行的，具体看如下代码：
public void withBackoff(BiConsumer<BulkRequest, ActionListener<BulkResponse>> consumer, BulkRequest bulkRequest,ActionListener<BulkResponse> listener) {RetryHandler r = new RetryHandler(backoffPolicy, consumer, listener, scheduler);r.execute(bulkRequest);}
RetryHandler内部会执行提交bulkRequest请求，同时也会监听bulkRequest执行异常状态，然后执行任务重试逻辑，重试代码如下：
private void retry(BulkRequest bulkRequestForRetry) {assert backoff.hasNext();TimeValue next = backoff.next();logger.trace("Retry of bulk request scheduled in {} ms.", next.millis());Runnable command = scheduler.preserveContext(() -> this.execute(bulkRequestForRetry));scheduledRequestFuture = scheduler.schedule(next, ThreadPool.Names.SAME, command);}
RetryHandler将执行失败的bulk请求重新交给了内部scheduler线程池去执行，通过以上代码了解，该线程池内部只维护了一个固定线程，同时该线程池可能还会被另一个flush任务去占用执行。所以如果重试逻辑正在执行的时候，此时线程池内的唯一线程正在执行flush任务，则会阻塞重试逻辑执行，重试逻辑不能执行完成，则不会释放Semaphore，但是由于并发数量配置的是1，所以flush任务线程需要等待其他线程释放一个Semaphore许可后才能继续执行。所以此处形成了循环等待，导致Semaphore和BulkProcessor对象锁都无法释放，从而使得所有的MQ消费业务线程都阻塞在获取BulkProcessor锁之前。
同时，在GitHub的ES客户端源码客户端上也能搜索到类似问题，例如：https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/47599 ，所以更加印证了之前的猜想，就是因为bulk的不断重试从而引发了BulkProcessor内部的死锁问题。
既然前边已经了解到了问题产生的原因，所以就有了如下几种解决方案：
升级ES客户端版本到7.6正式版，后续版本通过将异常重试任务线程池和flush任务线程池进行了物理隔离，从而避免了线程池的竞争，但是需要考虑版本兼容性。
由于该死锁问题是由大量异常重试逻辑引起的，可以在不影响业务逻辑的情况取消重试逻辑，该方案可以不需要升级客户端版本，但是需要评估业务影响，执行失败的请求可以通过其他其他方式进行业务重试。
如有疏漏不妥之处，欢迎指正！
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