转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4bed7e340101atnf.html
两年前写的程序，出了一个当时觉得莫名其妙的bug，就是线程偶尔会死掉，当时也看不出有什么
问题所以当时的对策是起了一个监控线程，发现线程死掉就重启一个
今天回头再去看这段代码，发现确实有漏洞
代码如下
public void startOneBusiness(final String businessID) {
final IBusiness business = getOneBusiness(businessID);
business.strat();
Thread thread = new Thread(new Runnable() {
public void run() {
try {
business.setBusinessThread(Thread.currentThread());
while (business.getThreadStat() == IBusiness.START) {
try {
business.setLastRuntime(System.currentTimeMillis());
business.doTask();
Thread.sleep(business.getThreadSleepTime());
} catch (Throwable e) {
LogDebug.debug(business.getBusinessName()
+ " doTask 致命错误", e);
// 发邮件
AppException appException = new AppException(e);
MailUtil.sendMail(business.getBusinessName()
+ " doTask 致命错误",
appException.getMessage(), business
.getAddresses());
}
}
business.end();
} catch (Throwable e) {
LogDebug.debug(business.getBusinessName() + " doTask 致命错误",
e);
// 发邮件
AppException appException = new AppException(e);
MailUtil.sendMail(business.getBusinessName()
+ " doTask 致命错误", appException.getMessage(),
business.getAddresses());
} finally {
business.end();
}
}
});
IBusiness.threadPool.submit(thread);
}
public void doTask() {
System.out
.println("***************************************************");
System.out.println(getBusinessName() + " 开始");
long b = System.currentTimeMillis();
try {
T taskData = getTaskData();
if (taskData != null) {
final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(
getRealThreadCount(taskData));
System.out.println(getBusinessName() + " 线程数："
+ countDownLatch.getCount() + " 总任务数："
+ getTaskCount(taskData));
final CountDownLatch startLatch = new CountDownLatch(1);// 确保在所有线程开始执行任务前，所有准备工作都已经完成，一旦准备工作完成了就调用startLatch.countDown()
for (int i = 0; i < countDownLatch.getCount(); i++) {
final T curTaskData = getCurTaskData(i, taskData);
final int m = i;
Runnable thread = new Runnable() {
public void run() {
long b1 = System.currentTimeMillis();
try {
startLatch.await();
dealTaskData(curTaskData);
} catch (Throwable e) {//注意不要跑飞了~~~
LogDebug.debug(
getBusinessName() + " doTask 异常", e);
// 发邮件
AppException appException = new AppException(e);
sendMail(getBusinessName() + " doTask 异常",
appException.getMessage(),
getAddresses());
} finally {
System.out
.println(getBusinessName()
+ " Thread-"
+ (m + 1)
+ " end "
+ " 耗时："
+ (System.currentTimeMillis() - b1)
+ " 处理任务数："
+ getTaskCount(curTaskData));
countDownLatch.countDown();
}
}
};
IBusiness.threadPool.submit(thread);// 这里一定要用线程池,否则当线程数超过tomcat限制，会导致线程数小于countDownLatch
}
startLatch.countDown();// 所有线程开始执行任务
countDownLatch.await();
}
} catch (Exception e) {
LogDebug.debug(getBusinessName() + " doTask 异常", e);
// 发邮件
AppException appException = new AppException(e);
sendMail(getBusinessName() + " doTask 异常", appException
.getMessage(), getAddresses());
} catch (Error e) {
LogDebug.debug(getBusinessName() + " doTask 致命错误", e);
// 发邮件
AppException appException = new AppException(e);
sendMail(getBusinessName() + " doTask 致命错误", appException
.getMessage(), getAddresses());
}
finally {
if(isMetrics()){
try{
THREAD_MONITOR = ThreadMonitor.getThreadMonitor();
Calendar calendar=Calendar.getInstance();//必须 Calendar.getInstance(),否则时间都一样
CellInfo cellInfo =new CellInfo();
cellInfo.setApplication(getSystemName());
cellInfo.setKey(getBusinessName());
cellInfo.setServer(getLocal());
cellInfo.setExecuteCount(1);
cellInfo.setCostTime(new Long(System.currentTimeMillis() - b).intValue());
cellInfo.setCreateDate(sdFormat.format(calendar.getTime()));
THREAD_MONITOR.addInfo(cellInfo);
}catch (Throwable e) {
System.out.println("监控异常!!!!!!!!!");
e.printStackTrace();
}
}
System.out.println(getBusinessName() + " 结束 " + " 耗时："
+ (System.currentTimeMillis() - b));
System.out
.println("***************************************************
");
}
}
startOneBusiness中的任务是主任务
doTask中的任务是子任务
里面用了两个CountDownLatch实例做主任务和子任务同步，还用到了线程池，
用的这个Executors.newFixedThreadPool固定线程池,
主任务和子任务都放到了线程池中
漏洞：
Executors.newFixedThreadPool这是个有固定活动线程数。当提
交到池中的任务数大于固定活动线程数时，任务就会放到阻塞队列中等待。
主任务和子任务都放到了线程池中，就有下面的情况发生，
主任务调用一次CountDownLatch实例的await()方法时，当前线程就会一直占用一个活动线程，如果多次调用，
那么就会一直占用多个活动线程，如果调用次数大于固定活动线程数，那么就可能造成阻塞队列
中某些子任务一直不被执行，CountDownLatch实例的countDown()的方法一直不被调用，那么对应的
主任务所在线程就会无限等待，与死锁现像一样
解决办法是避免主任务不要和子任务放到同一线程池
另外还有另外一种情况，就是子任务有可以因为其它原因，不去执行CountDownLatch实例的
countDown()方法，造成主任务所在线程无限等待
解决办法是最好不要用CountDownLatch实例的await()，归避长时间阻塞线程的风险，任何多线程应用程序都有死锁风险，改用CountDownLatch实例的await(long timeout, TimeUnit unit)，设定超时时间，如果超时，
将返回false,这样我们得知超时后，可以做异常处理，而await()是void类型，没有返回值，
我们无法得知超时信息
另转载如下文字,转自http://www.duote.com/tech/5/12004.html
虽然线程池能大大提高服务器的并发性能，但使用它也会存在一定风险。与所有多线程应用程序一样，用线程池构建的应用程序容易产生各种并发问题，如对共享资源的竞争和死锁。此外，如果线程池本身的实现不健壮，或者没有合理地使用线程池，还容易导致与线程池有关的死锁、系统资源不足和线程泄漏等问题。
1.死锁
任何多线程应用程序都有死锁风险。造成死锁的最简单的情形是，线程A持有对象X的锁，并且在等待对象Y的锁，而线程B持有对象Y的锁，并且在等待对象X的锁。线程A与线程B都不释放自己持有的锁，并且等待对方的锁，这就导致两个线程永远等待下去，死锁就这样产生了。
虽然任何多线程程序都有死锁的风险，但线程池还会导致另外一种死锁。在这种情形下，假定线程池中的所有工作线程都在执行各自任务时被阻塞，它们都在等待某个任务A的执行结果。而任务A依然在工作队列中，由于没有空闲线程，使得任务A一直不能被执行。这使得线程池中的所有工作线程都永远阻塞下去，死锁就这样产生了。
2.系统资源不足
如果线程池中的线程数目非常多，这些线程会消耗包括内存和其他系统资源在内的大量资源，从而严重影响系统性能。
3.并发错误
线程池的工作队列依靠wait（）和notify（）方法来使工作线程及时取得任务，但这两个方法都难于使用。如果编码不正确，可能会丢失通知，导致工作线程一直保持空闲状态，无视工作队列中需要处理的任务。因此使用这些方法时，必须格外小心，即便是专家也可能在这方面出错。最好使用现有的、比较成熟的线程池。例如，直接使用java.util.concurrent包中的线程池类。
4.线程泄漏
使用线程池的一个严重风险是线程泄漏。对于工作线程数目固定的线程池，如果工作线程在执行任务时抛出 RuntimeException 或Error，并且这些异常或错误没有被捕获，那么这个工作线程就会异常终止，使得线程池永久失去了一个工作线程。如果所有的工作线程都异常终止，线程池就最终变为空，没有任何可用的工作线程来处理任务。
导致线程泄漏的另一种情形是，工作线程在执行一个任务时被阻塞，如等待用户的输入数据，但是由于用户一直不输入数据（可能是因为用户走开了），导致这个工作线程一直被阻塞。这样的工作线程名存实亡，它实际上不执行任何任务了。假如线程池中所有的工作线程都处于这样的阻塞状态，那么线程池就无法处理新加入的任务了。[nextpage]
5.任务过载
当工作队列中有大量排队等候执行的任务时，这些任务本身可能会消耗太多的系统资源而引起系统资源缺乏。
综上所述，线程池可能会带来种种风险，为了尽可能避免它们，使用线程池时需要遵循以下原则。
（1）如果任务A在执行过程中需要同步等待任务B的执行结果，那么任务A不适合加入到线程池的工作队列中。如果把像任务A一样的需要等待其他任务执行结果的任务加入到工作队列中，可能会导致线程池的死锁。
（2）如果执行某个任务时可能会阻塞，并且是长时间的阻塞，则应该设定超时时间，避免工作线程永久的阻塞下去而导致线程泄漏。在服务器程序中，当线程等待客户连接，或者等待客户发送的数据时，都可能会阻塞。可以通过以下方式设定超时时间：
调用ServerSocket的setSoTimeout（int timeout）方法，设定等待客户连接的超时时间；
对于每个与客户连接的Socket，调用该Socket的setSoTimeout（int timeout）方法，设定等待客户发送数据的超时时间。
（3）了解任务的特点，分析任务是执行经常会阻塞的I/O操作，还是执行一直不会阻塞的运算操作。前者时断时续地占用CPU，而后者对CPU具有更高的利用率。预计完成任务大概需要多长时间？是短时间任务还是长时间任务？
根据任务的特点，对任务进行分类，然后把不同类型的任务分别加入到不同线程池的工作队列中，这样可以根据任务的特点，分别调整每个线程池。
（4）调整线程池的大小。线程池的最佳大小主要取决于系统的可用CPU的数目，以及工作队列中任务的特点。假如在一个具有 N 个CPU的系统上只有一个工作队列，并且其中全部是运算性质（不会阻塞）的任务，那么当线程池具有 N 或 N+1 个工作线程时，一般会获得最大的 CPU 利用率。
如果工作队列中包含会执行I/O操作并常常阻塞的任务，则要让线程池的大小超过可用CPU的数目，因为并不是所有工作线程都一直在工作。选择一个典型的任务，然后估计在执行这个任务的过程中，等待时间（WT）与实际占用CPU进行运算的时间（ST）之间的比例WT/ST。对于一个具有N个CPU的系统，需要设置大约N×（1+WT/ST）个线程来保证CPU得到充分利用。
当然，CPU利用率不是调整线程池大小过程中唯一要考虑的事项。随着线程池中工作线程数目的增长，还会碰到内存或者其他系统资源的限制，如套接字、打开的文件句柄或数据库连接数目等。要保证多线程消耗的系统资源在系统的承载范围之内。
（5）避免任务过载。服务器应根据系统的承载能力，限制客户并发连接的数目。当客户并发连接的数目超过了限制值，服务器可以拒绝连接请求，并友好地告知客户：服务器正忙，请稍后再试。