多线程大家都用过，可以让一个程序同时执行多个任务，提高效率和性能，一个人干的慢，三个人干。但是，多线程也带来了一些问题和挑战，比如线程同步、线程安全、线程死锁等问题，三个人抢一碗米饭，没有个规矩肯定要打架的。

这里我介绍一种可能出现的多线程问题：如果一个线程在执行过程中一直卡住，线程不释放最终导致线程耗尽怎么办。

这是前一阶段对接外部系统时遇到的一个问题，对方提供了个SDK，我们集成后用他们的netty的方式建立连接，推送相关数据，但是呢这个推送不能阻塞业务，所以我们采用异步推送，搞了个线程池，随取随还，如图

 

后来就发现有一个现象，推着推着就不推了，卡到多线程前那里，也不进去，也不拒绝

然后我用executor.getTaskCount(), executor.getActiveCount(),executor.getCompletedTaskCount()打印日志发现活跃数没有了，并且拒绝策略是CallerRunsPolicy()（这个策略的意思：当任务添加到线程池中被拒绝时，会使用调用线程池的Thread线程对象处理被拒绝的任务，有个问题就是都没有线程对象了，自然也取不到来执行），所以看起来也不报错，像是假死，拒绝策略先不说，这里我们只处理线程耗尽的问题

我们升华一下对于这类问题我们要如何处理

问题分析

首先我们分析下为什么会出现这种情况。一个线程在执行过程中可能会遇到下面几种原因导致卡住：

1. 线程等待某个资源或条件，但是资源或条件一直不满足，比如网络请求超时、锁竞争失败等。
2. 线程遇到死循环或无限递归，导致程序逻辑无法继续执行。
3. 线程遇到异常或错误，但是没有正确处理，导致程序崩溃或挂起。
4. 如果一个线程卡住了，那么它就无法释放它占用的资源，比如内存、CPU、锁等等。这样就会影响其他线程的运行，甚至导致整个程序的性能下降或崩溃。如果我们不断地创建新的线程，而旧的线程不释放，最终就会导致线程耗尽。就会抛出OutOfMemoryError或UnableToCreateThreadException异常。

解决方案

针对上面的问题，我列了几种解决方案：

1. 限制线程的数量。我们可以使用线程池来管理和复用线程，而不是每次都创建新的线程。这样可以避免创建过多的线程，也可以提高线程的利用率和管理性。
2. 设置超时机制。我们可以给每个线程设置一个合理的超时时间，如果超过了这个时间，就认为该线程卡住了，并且强制中断或杀死该线程。这样可以避免某个线程无限等待或执行。
3. 检查和优化代码逻辑。我们应该检查和测试我们的代码逻辑，避免出现死循环或无限递归等错误。如果发现有问题，我们应该及时修复和优化。
4. 处理异常和错误。我们应该在每个线程中捕获并处理可能出现的异常和错误，并且在合适的时候释放资源和结束线程。这样可以避免程序崩溃或挂起。

不同的场景大家可以选用不同的方案，下面我针对第二种方案举个栗子，看看超时机制怎么设计，其他三种就不多说了

大家可以看到我们用了submit方法，得到一个Future，然后利用超时等待get方法来控制如果超时了TimeoutException，我们future.cancel()，这样就可以主动释放线程，不用一直阻塞了

// 创建一个线程池
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
// 提交一个任务
Future<String> future = executor.submit(new Callable<String>() {
    @Override
    public String call() throws Exception {
        // 这里是你要执行的代码，比如br.readLine()
        return br.readLine();
    }
});
// 设置一个超时时间，比如5秒
long timeout = 5;
// 尝试获取任务的结果，如果超时就抛出异常
try {
    String s = future.get(timeout, TimeUnit.SECONDS);
    // 如果没有超时，就正常处理结果
    System.out.println(s);
} catch (TimeoutException e) {
    // 如果超时，就取消任务，并且处理异常
    future.cancel(true);
    System.out.println("Time out has occurred");
}
// 关闭线程池
executor.shutdown();

 多线程是一种强大而复杂的编程技术，使用时要注意避免一些常见的问题和风险，后面会继续分享一些案例以及在在这期间用到的技术，找到每种技术合适的使用场景很重要