1.面试官问：SpringBoot中@Async默认线程池导致OOM如何解决？
2.JobIntentService源码解析

面试官问：SpringBoot中@Async默认线程池导致OOM如何解决？

       面临问题

       在进行项目测试时，码解我们遇到了内存溢出（OOM）问题，码解具体日志显示为“unable to create new native thread”。码解该项目使用SpringBoot架构，码解我们通过Jstack工具分析，码解发现大量线程处于可运行状态，码解淘宝sdk源码表明线程创建量过大。码解

       问题解析

       内存溢出主要有三种类型：第一，码解PermGen space，码解通常因程序中加载大量JAR或Class文件引起；第二，码解Java heap space，码解由程序创建对象过多导致；第三，码解无法创建新本地线程，码解这可能因创建线程数量过多，码解导致内存消耗过大。码解

       初步分析

       根据日志分析，我们怀疑是线程创建过多导致的问题。通过将应用线程信息打印到文件，发现大量线程处于可运行状态，这进一步确认了线程创建过多的假设。

       代码探究

       问题出在日志写库服务的镜像站管理源码`writeLog`方法上，该方法使用了`@Async`注解，实现异步写入逻辑。但服务并未自定义异步配置，而是使用了Spring默认的`SimpleAsyncTaskExecutor`线程池，该配置默认为每个任务创建一个新线程，这在高并发压测环境下，可能导致线程数量激增，从而导致内存溢出。

       深入了解

       `SimpleAsyncTaskExecutor`线程池具备限流机制，通过`concurrencyLimit`属性控制。androspy远控源码默认情况下，此属性值为-1，即不开启限流，导致在高并发情况下持续创建线程。源码分析揭示了限流机制实现，即当线程数超过`concurrencyLimit`时，当前线程会进入等待状态，直至线程数减至允许范围。

       实践验证

       我们通过模拟测试验证了此机制。在未开启限流的神器宝贝起源码情况下，启动个线程调用异步方法，使用Java VisualVM监控工具观察到线程数迅速增长，直至达到系统限制。开启限流后，线程数得到了有效控制，但这也引入了执行效率的降低，出现了主线程等待和线程竞争的情况。这种限流机制适用于任务处理速度较快的场景，对于处理时间较长的应用并不适用。

       最终解决方案

       为解决线程创建过多导致的精准爆点源码内存溢出问题，我们采取了以下策略：

       1. 自定义线程池，利用`LinkedBlockingQueue`阻塞队列限制线程池的最大线程数。

       2. 定义拒绝策略，当任务队列满时，拒绝处理新任务并记录日志。

       通过这些改进，我们成功解决了内存溢出问题，同时确保了应用的稳定性和响应效率。

JobIntentService源码解析

       Android 8.0引入了更严格的系统资源管控，包括后台限制规则。

       在Android 8.0中，禁止应用在后台运行时创建Service。

       若应用在后台运行，将会收到错误提示。

       JobIntentService是Android 8.0中新增的类，继承自Service。

       该类用于执行加入队列的任务。对于Android 8.0及以上系统，JobIntentService任务将通过JobScheduler.enqueue执行，而8.0以下系统则继续使用Context.startService。

       JobIntentService使用便捷，只需调用YourService.enqueueWork(context, new Intent())方法。

       相较于JobService，JobIntentService简化了操作，开发者无需关注其生命周期，避免了在后台运行时创建Service导致的crash问题，且通过静态方法即可启动。

       源码解析如下：首先记录几个关键变量的含义。

       在Android 8.0以上的系统中，执行流程如下。

       work的具体逻辑处理在何处？

       通过JobService的工作原理，查找onStartJob方法。

       最终，处理work的逻辑会流转至AsyncTask中，通过protected abstract void onHandleWork(@NonNull Intent intent)方法实现。

       子类需实现jobIntentService处理work，使用线程池的AsyncTask执行，无需考虑主线程阻塞问题。

       针对Android 8.0以下系统，流程如下：回到onStartCommand方法。

       同样，最终会流转至Asynctask任务执行onHandleWork。