线程数异常飙升：一场由FixedThreadPool引发的排查故事

"本文主要讲述了在一个线上应用中遇到线程数异常增加的问题，作者通过监控工具发现线程数接近1000条，但CPU和内存使用情况并未显著升高。通过对线程堆栈的分析，作者发现大量线程在等待任务，线程池名为`pool`开头的线程占据了大部分。进一步调查发现，这些线程池可能是由`new FixedThreadPool()`创建的，而不是通过`ThreadPoolExecutor`，这导致线程池无法被正确管理和回收，从而引发线程数激增的问题。文章还提醒开发者避免使用`Executors`的静态工厂方法创建线程池，建议直接使用`ThreadPoolExecutor`进行定制化配置，以保证线程池的可控性和性能优化。" 本文提到的知识点包括： 1. **线程监控**：监控应用中的线程数是运维和性能调优的重要环节。当线程数异常增长时，可能会影响系统资源的利用率，甚至可能导致系统响应变慢或崩溃。 2. **线程状态**：线程在等待任务时会进入`WAITING`状态，这通常是由于调用了`wait()`方法或者在等待锁时被阻塞。过多的等待线程可能表示线程池配置不当或存在任务调度问题。 3. **线程池原理**：线程池通过复用已存在的线程来提高效率，减少频繁创建和销毁线程的开销。线程池的大小需要根据应用的需求进行合理配置，过大会浪费资源，过小可能导致任务处理延迟。 4. **`ThreadPoolExecutor`与`Executors`**：`ThreadPoolExecutor`是线程池的直接构造类，允许更细致的配置，如核心线程数、最大线程数、线程存活时间等。而`Executors`提供的静态工厂方法创建的线程池可能隐藏了配置细节，容易导致不可控的情况，如`newFixedThreadPool`创建的线程池大小固定，一旦达到上限，新任务会被阻塞，不会自动回收。 5. **代码审查**：通过IDE的搜索功能定位到代码中创建线程池的地方，找出可能的问题源。在排查问题时，查看堆栈跟踪信息和代码上下文是非常关键的步骤。 6. **最佳实践**：避免使用`Executors`的静态工厂方法，推荐直接使用`ThreadPoolExecutor`以确保线程池的配置符合应用的实际需求，保证线程池的可扩展性和资源管理。 7. **代码优化**：当发现线程池问题时，需要优化代码，确保线程池的创建和管理符合最佳实践，例如，合理设置线程池参数，避免无限制地创建线程，以及正确关闭不再使用的线程池。 8. **团队协作与沟通**：文中提到的事件也反映出团队协作中的问题，即代码规范和代码审查的重要性。开发者应遵循良好的编程习惯，同时，团队领导也需要对代码质量进行监控，确保代码的稳定性和可维护性。