Java程序本质上是多线程的, 可以同时执行多项任务。 类似于在播放视频的时候, 可以拖放窗口中的内容, 却不需要暂停视频播放, 即便是物理机上只有一个CPU。

线程(thread)可以看作是干活的工人(workers)。 如果只有一个工人, 在同一时间就只能执行一项任务. 假若有很多工人, 那么就可以同时执行多项任务。

和现实世界类似, JVM中的线程也需要内存空间来执行自己的任务. 如果线程数量太多, 就会引入新的问题:

OutOfMemoryError系列(5): Unable to create new native thread_测试用例

java.lang.OutOfMemoryError: Unable to create new native thread 错误表达的意思是: 程序创建的线程数量已达到上限值

原因分析

JVM向操作系统申请创建新的 native thread(原生线程)时, 就有可能会碰到 java.lang.OutOfMemoryError: Unable to create new native thread 错误. 如果底层操作系统创建新的 native thread 失败, JVM就会抛出相应的OutOfMemoryError. 原生线程的数量受到具体环境的限制, 通过一些测试用例可以找出这些限制, 请参考下文的示例. 但总体来说, 导致 java.lang.OutOfMemoryError: Unable to create new native thread 错误的场景大多经历以下这些阶段:

  1. Java程序向JVM请求创建一个新的Java线程;
  2. JVM本地代码(native code)代理该请求, 尝试创建一个操作系统级别的 native thread(原生线程);
  3. 操作系统尝试创建一个新的native thread, 需要同时分配一些内存给该线程;
  4. 如果操作系统的虚拟内存已耗尽, 或者是受到32位进程的地址空间限制(约2-4GB), OS就会拒绝本地内存分配;
  5. JVM抛出 java.lang.OutOfMemoryError: Unable to create new native thread 错误。

示例

下面的代码在一个死循环中创建并启动很多新线程。代码执行后, 很快就会达到操作系统的限制, 报出 java.lang.OutOfMemoryError: Unable to create new native thread 错误。

while(true){
new Thread(new Runnable(){
public void run() {
try {
Thread.sleep(10000000);
} catch(InterruptedException e) { }
}
}).start();
}

原生线程的数量由具体环境决定, 比如, 在 Windows, Linux 和 Mac OS X 系统上:

  • 64-bit Mac OS X 10.9, Java 1.7.0_45 – JVM 在创建 #2031 号线程之后挂掉
  • 64-bit Ubuntu Linux, Java 1.7.0_45 – JVM 在创建 #31893 号线程之后挂掉
  • 64-bit Windows 7, Java 1.7.0_45 – 由于操作系统使用了不一样的线程模型, 这个错误信息似乎不会出现. 创建 #250,000 号线程之后,Java进程依然存在, 但虚拟内存(swap file) 的使用量达到了 10GB, 系统运行极其缓慢,基本上没法运行了。

所以如果想知道系统的极限在哪儿, 只需要一个小小的测试用例就够了, 找到触发 java.lang.OutOfMemoryError: Unable to create new native thread 时创建的线程数量即可。

解决方案

有时可以修改系统限制来避开 Unable to create new native thread 问题. 假如JVM受到用户空间(user space)文件数量的限制, 像下面这样,就应该想办法增大这个值:

[root@dev ~]# ulimit -a
core file size (blocks, -c) 0
...... 省略部分内容 ......
max user processes (-u) 1800

更多的情况, 触发创建 native 线程时的OutOfMemoryError, 表明编程存在BUG. 比如, 程序创建了成千上万的线程, 很可能就是某些地方出大问题了 —— 没有几个程序可以 Hold 住上万个线程的。

一种解决办法是执行线程转储(thread dump) 来分析具体情况。 一般需要花费好几个工作日来处理。 当然, 我们推荐使用 ​​Plumbr​​ 来找出问题的根源, 分分钟帮你搞定。