Android 线程死锁场景与优化

前言

线程死锁是老生常谈的问题，线程池死锁本质上属于线程死锁的一部分，线程池造成的死锁问题往往和业务场景相关，当然更重要的是对线程池的理解不足，本文根据场景来说明一下常见的线程池死锁问题，当然也会包含线程死锁问题。

线程死锁场景

死锁的场景很多，有线程池相关，也有与线程相关，线程相关的线程池上往往也会出现，反之却不一定，本文会总结一些常见的场景，当然有些场景后续可能还需要补充。

经典互斥关系死锁

这种死锁是最常见的经典死锁，假定存在 A、B 2 个任务，A 需要 B 的资源，B 需要 A 的资源，双方都无法得到时便出现了死锁，这种情况是锁直接互相等待引发，一般的情况下通过dumpheap 的lock hashcode就能发现，相对来说容易定位的多。

    //首先我们先定义两个final的对象锁.可以看做是共有的资源.
    final Object lockA = new Object();
    final Object lockB = new Object();
//生产者A

class  ProductThreadA implements Runnable{
    
    
    @Override
    public void run() {
    
    
//这里一定要让线程睡一会儿来模拟处理数据 ,要不然的话死锁的现象不会那么的明显.这里就是同步语句块里面,首先获得对象锁lockA,然后执行一些代码,随后我们需要对象锁lockB去执行另外一些代码.
        synchronized (lockA){
    
    
            //这里一个log日志
            Log.e("CHAO","ThreadA lock  lockA");
            try {
    
    
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
    
    
                e.printStackTrace();
            }
            synchronized (lockB){
    
    
                //这里一个log日志
                Log.e("CHAO","ThreadA lock  lockB");
                try {
    
    
                    Thread.sleep(2000);
                } catch (InterruptedException e) {
    
    
                    e.printStackTrace();
                }

            }
        }
    }
}
//生产者B
class  ProductThreadB implements Runnable{
    
    
    //我们生产的顺序真好好生产者A相反,我们首先需要对象锁lockB,然后需要对象锁lockA.
    @Override
    public void run() {
    
    
        synchronized (lockB){
    
    
            //这里一个log日志
            Log.e("CHAO","ThreadB lock  lockB");
            try {
    
    
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
    
    
                e.printStackTrace();
            }
            synchronized (lockA){
    
    
                //这里一个log日志
                Log.e("CHAO","ThreadB lock  lockA");
                try {
    
    
                    Thread.sleep(2000);
                } catch (InterruptedException e) {
    
    
                    e.printStackTrace();
                }

            }
        }
    }
}
    //这里运行线程
    ProductThreadA productThreadA = new ProductThreadA();
    ProductThreadB productThreadB = new ProductThreadB();

    Thread threadA = new Thread(productThreadA);
    Thread threadB = new Thread(productThreadB);
    threadA.start();
    threadB.start();

这类问题需要进行排查和不断的优化，重点是优化逻辑尽量减少锁的使用，同时优化调度机制。

Submit递归等待调用死锁

原理是在固定的线程池数量中，不断的 submit 任务，并且从工作线程通过get等待任务完成， 但是线程池数量是固定的，从头到尾所有的线程没执行完成，某次 submit 时就没有足够的线程来处理任务，所有任务都处于等待。

ExecutorService pool = Executors.newSingleThreadExecutor(); //使用一个线程数模拟
pool.submit(() -> {
    
    
        try {
    
    
            log.info("First");
             //上一个线程没有执行完，线程池没有线程来提交本次任务，会处于等待状态
            pool.submit(() -> log.info("Second")).get();
            log.info("Third");
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
    
    
           log.error("Error", e);
        }
   });

对于这种特殊逻辑，一定要思考清楚get方法调用的意义，如果仅仅为了串行执行，使用一般队列即可，当然你也可以join其他线程。

公用线程池线程 size 不足造成的死锁

该类死锁一般是把一个Size有限的线程池用于多个任务。

假定 A，B 两个业务各需要2个线程处理生产者和消费者业务，且每个业务都有自己的lock，但是业务之间的lock没有关联关系。提供一个公共线程池，线程大小为2，显然比较合理的执行任务需要4个，或者至少3个，在线程数量不足的情况下这种情况下死锁会高概率发生。

情形一：A，B 有序执行，不会造成死锁

情形二： A、B 并发执行，造成死锁

情形二出现的原因是 A，B 各分配了一个线程，当他们执行的条件都不满足的时处于要wait状态，这时线程池没有更多的线程提供，将导致 A、B 处于死锁。

因此，对于公用线程池的使用，Size不要设置过低，同时要尽可能避免加锁和太耗时的任务，如果有加锁和太耗时的需求，可以尝试使用专用线程池。

RejectedExecutionHandler 使用不当造成的 “死锁”

严格意义上不能称为死锁，但是这也是非常容易忽视的问题。原因在没检测线程池状态的情况下，通过RejectionExectutionHandler回调方法中将任务重新加回去，如此往复循环，锁住Caller线程。

一般处理任务时，触发该 RecjectedExecutionHandler 的情况分为 2 类，主要是 “线程池关闭”、“线程队列和线程数已经达到最大容量”，那么问题一般出现在前者，如果线程池 shutdown 关闭之后，我们尝试在该 Handler 中重新加入任务到线程池，那么会造成死循环问题。

锁住死循环

锁住死循环本身也是一种死锁，导致其他想获取锁资源的线程无法正常获取中断。

synchronized(lock){
    
    
  while(true){
    
    
   // do some slow things
  }
}

这种循环锁也是相当经典，如果while内部没有wait的调用或者return或者break，那么这个锁会一直存在。

文件锁 & lock互斥

严格来说这种相对复杂，有可能是文件锁与lock互斥，也有可能是多进程文件锁获取时阻塞之后无法释放，导致java lock一直无法释放，因此对于发生死锁时，dumpheap时不要忽略文件操作相关的堆栈。

可见性不足

通常情况下，这不是死锁，而是线程无限循环，以至于该线程无法被其他任务使用，我们对一些线程循环会加一个变量标记其是否结束，但是如果可见性不足，也将无法造成退出的后果。

下面我们用主线程和普通线程模拟，我们在普通线程中修改变量A，但是A变量在主线程中可见性不足，导致主线程阻塞。

public class ThreadWatcher {
    
    
    public int A = 0;
    public static void main(String[] args) {
    
    
        final ThreadWatcher threadWatcher = new ThreadWatcher();
        WorkThread t = new WorkThread(threadWatcher);
        t.start();
        while (true) {
    
    
            if (threadWatcher.A == 1) {
    
    
                System.out.println("Main Thread exit");
                break;
            }
        }
    }
}

class WorkThread extends Thread {
    
    
    private ThreadWatcher threadWatcher;
    public WorkThread(ThreadWatcher threadWatcher) {
    
    
        super();
        this.threadWatcher = threadWatcher;
    }
    @Override
    public void run() {
    
    
        super.run();
        System.out.println("sleep 1000");
        try {
    
    
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
    
    
            e.printStackTrace();
        }
        this.threadWatcher.A = 1;
        System.out.println("WorkThread exit");

    }
}

打印结果：

sleep 1000   
WorkThread exit

由于A缺乏可见性，导致主线程一直循环，这里有必要加上volatile或者使用atomic类，或者使用synchronized进行同步。注意，不能用final，final只能保证指令不可乱序，但不能保证可见性。

CountDownLatch 初始值过大

这个原因属于编程问题，比如需要2次countDown完成等待，而初始值为3次以上，必然导致等待的线程卡住。

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(6);
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5); 
for(int i=0;i< 5;i++){
    
    
    
final int no = i+1;
Runnable runnable=new Runnable(){
    
    
    @Override 
    public void run(){
    
    
            try{
    
    
                Thread.sleep((long)(Math.random()*10000));
                System.out.println("No."+no+"准备好了。");
            }catch(InterruptedException e){
    
    
                e.printStackTrace();
            }finally{
    
    
                latch.countDown();
            }
    }
};
service.submit(runnable);
}
System.out.println("开始执行.....");
latch.await();
System.out.println("停止执行");

实际上这种问题排查起来比较容易，对于计数式waiter，一定确保waiter能结束，即使发生异常行为。

线程死锁优化建议

死锁一般和阻塞有关，对待死锁问题，不妨换一种方式。

常见的优化方法

• 1、可以有序执行，当然这种也降低了并发优势
• 2、不要共用同一线程池，如果要共用，避免加锁，阻塞和悬挂
• 3、使用公共锁资源的 wait (long timeout) 机制，让线程超时
• 4、如果过于担心线程池不能回收，建议使用 keepaliveTime+allowCoreThreadTimeOut，回收线程但不影响线程状态，可以继续提交任务。
• 5、必要时扩大线程池大小

公用线程任务移除

如果公共线程池正在执行的线程阻塞了，那所有的任务需要等待，对于不重要的任务，可以选择移除。

实际上正在执行的线程任务很难去终止，公用线程池可能造成大量任务pending，但是从公用线程池中移除任务队列显然是比较危险的操作。一种可行的方法是warp task，每次添加runnable时记录这些Task，退出特定业务时清理Warpper中的target目标任务

public class RemovableTask implements Runnable {
    
    
    private static final String TAG = "RemovableTask";
    private Runnable target  = null;
    private Object lock = new Object();

    public RemovableTask(Runnable task) {
    
    
        this.target = task;
    }

    public static RemovableTask warp(Runnable r) {
    
    
        return new RemovableTask(r);
    }

    @Override
    public void run() {
    
    
        Runnable task;
        synchronized (this.lock) {
    
    
            task = this.target;
        }
        if (task == null) {
    
    
            MLog.d(TAG,"-cancel task-");
            return;
        }
        task.run();
    }

    public void dontRunIfPending() {
    
    
        synchronized (this.lock) {
    
    
            this.target = null;
        }
    }
}

下面进行任务清理

public void purgHotSongRunnable() {
    
    
    for (RemovableTask r : pendingTaskLists){
    
    
        r.dontRunIfPending();
    }
}

注意，这里仍然还可以利用享元模式优化，减少RemovableTask的创建。

使用多路复用或协程

对于锁比较厌恶的开发者可以使用多路复用或协程，这种情况下存避免不必要的等待，将wait转化为notify，减少上下文切换，可以提高线程的执行效率。

说到对协程观点，一直存在争议：
（1）协程是轻量级线程？但从cpu和系统角度，协程和多路复用都不是轻量级线程，CPU压根不认识这货，因此不可能比线程快，他只能加速线程的执行，Okhttp也不是轻量级Socket，再快也快不过Socket，他们都是并发编程框架或者风格。

（2）kotlin也不是假协程，有观点说kotlin会创建线程所以是假协程？epoll多路复用机制，难道所有任务都是epoll执行的么？简单的例子，从磁盘拷贝文件到内存，虽然CPU不参与，但DMA也是芯片，毫无疑问，也算线程。协程在用户态执行耗时任务，如果不启用线程，难不成要插入无数entry point 让单个线程执行一个任务？显然，对于协程的认知，有人夸有人贬，主要原因还是是对于“框架”和执行单元存在认知问题。

降低锁粒度

JIT对锁的优化分为锁消除和锁重入，但是很难对锁粒度进行优化，因此，不要添加过大的代码段显然是必要的，因此有些耗时逻辑本身不涉及变量的修改，大可不必加锁，只对修改变量的部分加锁即可。

总结

本文主要是对死锁的问题的优化建议，至于性能问题，其实我们遵循一个原则：在保证流畅度的情况下线程越少越好。对于必要存在的线程，可以使用队列缓冲、逃逸分析、对象标量化、锁消除、锁粗化、降低锁范围、多路复用、消除同步屏障、协程的角度去优化。

最后

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