一、问题描述
前阵子我们因为B机房故障，将所有的流量切到了A机房，在经历了推送+自然高峰之后，A机房所有服务器都出现java线程数接近1000的情况（1000是设置的max值），在晚上7点多观察，java线程数略有下降，但还是有900+的样子，而此时，单台服务器的TPS维持在400/s，并不是一个特别大的量。然后将A机房一台机器下线，继续观察，到了晚上9点多，那台下线的机器，jetty进程的java线程数还是7、800的样子。同时，同一机房的另外一台还在线的机器在重启jetty之后，在同样tps400+的情况，线程数一直保持在只有300多。这就很奇怪了，下线的机器都没有请求了，java线程数怎么还是这么多？会不会是多线程竞争资源，导致阻塞？开始研究这个问题。
二、保存现场
保存哪些现场
我先查看并记录了当时的jetty进程的线程数、db连接数、cpu负载、内存使用情况、tps、
nginx连接数、jetty错误日志、GC情况、tcp连接状态等，都是正常。
然后我用jstack命令导出当前jvm的所有线程快照，用jmap命令将当前java堆转储快照导出，结果发现，除了java线程数之外，其他指标也都是正常。
这里先说下jstack和jmap使用的常用参数举例和注意事项：
找到jetty进程pid
对于这两个命令，首先都需要找出jetty进程对应的pid，当然可以使用jps命令来查找对应的pid。
但是，我当前linux用户是自己的用户名用户，而公司外网服务器我并没有jetty的权限，也就是说jps命令只有jetty用户可以查看。
在网上找了下资料，这里我采用的是这种方式，用ps aux|grep jetty.xml找到了jetty进程对应的pid。
jstack保存线程快照
我使用jstack完整命令是：“sudo -u jetty /data/java/bin/jstack -l pid >> ~/jstack.txt”。-l 参数是将锁的信息也打印出来。
这里，有个比较隐蔽的坑，我们的jetty进程是jetty用户的。如果在linux上是root用户或者其他用户直接执行jstack -l pid，会出现报错。所以，需要在命令前加上sudo -u jetty，用jetty账户来执行这个命令。
而jetty账户又不一定将/data/java/bin加入环境变量，所以需要执行jstack的完整路径。
执行完毕的结果存放在home目录下的jstack.txt文件中。（这里是找运维同事协助完成的）
jmap保存堆转储快照
同样，jmap命令也需要注意命令执行的用户。我使用的完整命令是：“sudo -u jetty /data/java/bin/jmap -dump:format=b,file=~/jmap.hprof pid”。
导出来的hprof文件非常大，保存了当时堆中对象的快照。hprof不能直接阅读，需要用专门的工具来分析。最常用的是mat和jhat。mat是图形界面的工具，有windows版的，比较方便。但是mat有个死穴，当分析的hprof文件过大时，会出现内存溢出的错误而导致无法得到结果。我曾经尝试解决这个问题，但是一直没有找到有效的方法。所以这里我用的是jhat。
jhat分析堆转储快照
jhat是java自带的命令行工具，比较简朴。但是对于特别大的文件，好像是唯一的选择。将hprof文件压缩，下载到开发环境的虚拟机上，就可以开始用jhat分析了。
我使用的完整命令是：“jhat -J-d64 -J-mx9g -port 5000 jmap.hprof”。来解释一下参数。-J-d64：因为jetty进程是在64位的系统上运行，所以需要指定64位。-J-mx9g：表示jhat进程最多可以分配9G的堆内存，这就是为什么jhat可以分析超大文件的原因了，因为可以指定堆内存大小。-port 5000：jhat分析完毕之后，会启动一个web服务，可以通过指定端口来访问，这就是指定的端口。
参数就介绍完了，但是这样的命令会有一个问题。上面的命令执行完，jhat进程是在前台的。换句话说，如果你ctrl+c（或者xshell连接超时）结束了这个前台进程，那么jhat提供的web服务就结束了，你刚才分析了那么久的文件得重新再来。解决这个问题，用到linux上的nohup和&组合。通过命令“nohup jhat -J-d64 -J-mx9g -port 5000 jmap.hprof &”，就可以将进程放到后台执行。有兴趣可以研究一下nohup，在这里不做赘述。
jhat分析需要一定时间。可以用top命令看，当jhat进程没有疯狂的吃cpu的时候，说明分析已经结束了。此时，可以通过ip:port来访问刚才分析出的结果了。
三、定位问题
首先，来看刚才的jstack.txt。
在近900个线程里面，有600+个线程都是wait在同一个对象<0x0000000734afba50>上，而且这600+个线程的调用栈都是一模一样的。去查了一下，这个org.eclipse.jetty.util.thread.QueuedThreadPool的作用，就是jetty的worker线程池。每当一个请求来临的时候，jetty就从这个QueuedThreadPool中新建一个线程或者取一个空闲线程来处理这个请求。
看到调用栈里面的“at org.eclipse.jetty.util.thread.QueuedThreadPool.idleJobPoll(QueuedThreadPool.java:526)”，感觉好像这些线程都在等待任务来处理。当然，这是猜的。
为了验证这个猜想，找到刚才jhat已经分析好的堆的快照结果。首先，我找到“class org.eclipse.jetty.util.thread.QueuedThreadPool”这个类，然后依次点击，进入到QueuedThreadPool的唯一的实例中。
到这里，就可以看到QueuedThreadPool这个对象中所有成员变量了：
其中，有两个AtomicInteger型变量在这里需要关心：_threadsStarted和_threadsIdle。
_threadsStarted表示QueuedThreadPool当前拥有的线程数，而_threadsIdle表示QueuedThreadPool中空闲的线程数。
点击进去，就看到这两个成员变量的值，value分别是707和613。
这表示，QueuedThreadPool当前开启了707个用于处理用户请求的线程，而其中有613个处于闲置状态。
到这里，我们上面的猜想基本得到验证。那些大量的time_wait的线程，真的是处在等待请求到来的状态。那么问题是，既然是闲置的线程，为什么jetty没有进行回收，time_wait有这么长时间吗？
四、分析jetty源码，确定原因
要继续确定为什么空闲线程没有被回收原因，分析jetty源码是一种思路。我只找到和线上jetty大版本一样，小版本接近的jetty源码。但是不妨碍理清这部分的逻辑。
继续回到刚才的jstack的结果中：
熟悉阻塞队列的人都知道，栈中的“org.eclipse.jetty.util.BlockingArrayQueue.poll(BlockingArrayQueue.java:342)”，就是从一个指定的阻塞队列中去获取任务。如果此时阻塞队列中没有任务可取，线程就会被阻塞住，直到队列中有任务可取或者超时。如果超时，poll方法将返回null值。进入到idleJobPoll()方法中，也很容易就发现，poll的超时时间也是用了刚才的_maxIdleTimeMs变量，也就是60s。所以才会发生600+个线程同时wait一个条件的情况。这些线程都在等待BlockingArrayQueue中任务来临这个Condition。那么，是谁让线程调用poll的？为什么poll设置了超时时间，在超时之后，线程没有结束呢？为什么这些空闲线程没有被及时回收呢？
带着这些问题，我们来看QueuedThreadPool的源码。我们直接找到调用了idelJobPoll()方法的这块代码，如下：
这里有几个变量和方法需要先说明一下。_maxIdelTimeMs是QueuedThreadPool中的一个成员变量，表示超时的毫秒数，默认值是60000（表示60秒），可以在刚才jhat分析的结果中查询到这个值。_lastShrink也是QueuedThreadPool的一个成员变量，是线程安全的AtomicLong类型，表示上一次线程退出时的
时间戳，被所有线程池中的线程共享。campareAndSet方法，就是著名的CAS（比较后赋值）。例如：_lastShrink.compareAndSet(last,now)的意思是，先将_lastShrink和last比较看是否相同，相同则将_lastShrink的值等于now并返回true，否则不进行赋值并返回false。
当一个空闲线程从idelJobPool()方法中超时后获取到null值，会再次进入while循环。此时的线程数size（700+）是要大于_minThreads（设置的为200），所以会进入框中的if代码块。if代码块中主要经历了以下步骤：
1.将last赋值为上一个线程池中的线程退出时的时间戳，将当前时间赋值给now。
2.然后“if (last==0 || (now-last)>_maxIdleTimeMs)”这一句判断，now距离上一个线程退出是否超过了maxIdleTimeMs（60000，60秒）。
3.如果2步骤中条件成立，会对_lastShrink重新赋值为当前时间，并将QueuedThreadPool中的线程计数减一。
campareAndSet保证了，每一次只会有一个线程能够赋值成功。
赋值成功后，就会return，让线程跳出while循环，这个线程就结束了。
对于赋值不成功的线程，会继续执行到idleJobPoll()，和步骤4相似。
4.如果2步骤中条件不成立，会重新回到idleJobPoll()，阻塞住线程，又会尝试从阻塞队列中获取任务。
也就是说，每当一个空闲线程执行到框中的代码时，都要判断现在距离上次有线程退出是否超过60s。如果没有超过60s，这个线程会继续回到idelJobPool方法中去等待任务。换句话说，1分钟之内，QueuedThreadPool最多只能允许一个线程退出。那么，我们600+个空闲线程如果要全部退出，那就要600分钟，也就是10个小时！！
难怪，会有那么多空闲线程在那里啊，虽然这些空闲线程可以被重复利用并不影响业务，但也是占用了线程资源。不知道这个算不算是个bug，但是真的很坑。由其影响通过java线程数去判断业务的繁忙情况，容易受到误导。
五、实验验证
为了进一步验证这个结论，我在开发环境部署了一样的业务，纯净且没有其他人访问。用ab以1000并发量发起30000个请求，迅速将java线程数提升至1000（最大值）。然后用watch命令，每5分钟观察一次java线程数，下面是部分结果：
可以看到，每5分钟，线程数都下降了5。确实是1分钟退出一个线程啊！
六、结论
这整个过程最重要的结论就是，当发现java线程数非常高的时候，不必太担心。有可能只是jetty没有及时回收空闲线程而已。更重要的是，要掌握分析的工具和方法，查找出现象背后的原因。
