java最大線程數

二、分析問題：

這個異常問題本質原因是我們建立了太多的線程，而能建立的線程數是有限制的，導緻了異常的發生。能建立的線程數的具體計算公式如下： 

(MaxProcessMemory - JVMMemory - ReservedOsMemory) / (ThreadStackSize) = Number of threads

MaxProcessMemory 指的是一個程序的最大記憶體

JVMMemory         JVM記憶體

ReservedOsMemory  保留的作業系統記憶體

ThreadStackSize      線程棧的大小

在java語言裡， 當你建立一個線程的時候，虛拟機會在JVM記憶體建立一個Thread對象同時建立一個作業系統線程，而這個系統線程的記憶體用的不是JVMMemory，而是系統中剩下的記憶體(MaxProcessMemory - JVMMemory - ReservedOsMemory)。 

結合上面例子我們來對公式說明一下： 

MaxProcessMemory 在32位的 windows下是 2G

JVMMemory   eclipse預設啟動的程式記憶體是64M

ReservedOsMemory  一般是130M左右

ThreadStackSize 32位 JDK 1.6預設的stacksize 325K左右

公式如下：

(2*1024*1024-64*1024-130*1024)/325 = 5841 

公式計算所得5841，和實踐5602基本一緻（有偏差是因為ReservedOsMemory不能很精确） 

由公式得出結論：你給JVM記憶體越多，那麼你能建立的線程越少，越容易發生java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread。 

咦，有點背我們的常理，恩，讓我們來驗證一下,依舊使用上面的測試程式，加上下面的JVM參數，測試結果如下： 

ThreadStackSize      JVMMemory                    能建立的線程數

預設的325K             -Xms1024m -Xmx1024m    i = 2655

預設的325K               -Xms1224m -Xmx1224m    i = 2072

預設的325K             -Xms1324m -Xmx1324m    i = 1753

預設的325K             -Xms1424m -Xmx1424m    i = 1435

-Xss1024k             -Xms1424m -Xmx1424m    i = 452 

完全和公式一緻。 

三、解決問題： 

1， 如果程式中有bug，導緻建立大量不需要的線程或者線程沒有及時回收，那麼必須解決這個bug，修改參數是不能解決問題的。

2， 如果程式确實需要大量的線程，現有的設定不能達到要求，那麼可以通過修改MaxProcessMemory，JVMMemory，ThreadStackSize這三個因素，來增加能建立的線程數：

a, MaxProcessMemory 使用64位作業系統

b, JVMMemory   減少JVMMemory的配置設定

c, ThreadStackSize  減小單個線程的棧大小

http://developer.51cto.com/art/201111/304193.htm

http://jzhihui.iteye.com/blog/1271122

在建立的線程數量達到31842個時，系統中無法建立任何線程。

由上面的測試結果可以看出增大堆記憶體（-Xms，-Xmx）會減少可建立的線程數量，增大線程棧記憶體（-Xss，32位系統中此參數值最小為60K）也會減少可建立的線程數量

線程數量31842的限制是是由系統可以生成的最大線程數量決定的：/proc/sys/kernel/threads-max，可其預設值是32080。修改其值為10000：echo

10000 > /proc/sys/kernel/threads-max，修改後的測試結果如下：

發現線程數量在達到32279以後，不再增長。查了一下，32位Linux系統可建立的最大pid數是32678，這個數值可以通過/proc/sys/kernel/pid_max來做修改（修改方法同threads-max），但是在32系統下這個值隻能改小，無法更大。在threads-max一定的情況下，修改pid_max對應的測試結果如下：

在Windows上的情況應該類似，不過相比Linux，Windows上可建立的線程數量可能更少。基于線程模型的伺服器總要受限于這個線程數量的限制。

總結：

JVM中可以生成的最大數量由JVM的堆記憶體大小、Thread的Stack記憶體大小、系統最大可建立的線程數量（Java線程的實作是基于底層系統的線程機制來實作的，Windows下_beginthreadex，Linux下pthread_create）三個方面影響。具體數量可以根據Java程序可以通路的最大記憶體（32位系統上一般2G）、堆記憶體、Thread的Stack記憶體來估算。

序：

在64位Linux系統（CentOS 6， 3G記憶體）下測試，發現還有一個參數是會限制線程數量：max user process（可通過ulimit

–a檢視，預設值1024，通過ulimit –u可以修改此值），這個值在上面的32位Ubuntu測試環境下并無限制。

将threads-max，pid_max，max user

process，這三個參數值都修改成100000，-Xms，-Xmx盡量小（128m，64m），-Xss盡量小（64位下最小104k，可取值128k）。事先預測在這樣的測試環境下，線程數量就隻會受限于測試環境的記憶體大小（3G），可是實際的測試結果是線程數量在達到32K（32768，建立的數量最多的時候大概是33000左右）左右時JVM是抛出警告：Attempt

to allocate stack guard pages

failed，然後出現OutOfMemoryError無法建立本地線程。檢視記憶體後發現還有很多空閑，是以應該不是記憶體容量的原因。Google此警告無果，暫時不知什麼原因，有待進一步研究。

序2：今天無意中發現文章[7]，馬上試了下，果然這個因素會影響線程建立數量，按文中描述把/proc/sys/vm/max_map_count的數量翻倍，從65536變為131072，建立的線程總數量達到65000+，電腦基本要卡死（3G記憶體）…

簡單查了下這個參數的作用，在[8]中的描述如下：

“This file contains the maximum number of memory map areas a process may

have. Memory map areas are used as a side-effect of calling malloc, directly by

mmap and mprotect, and also when loading shared libraries.

While most applications need less than a thousand maps, certain programs,

particularly malloc debuggers, may consume lots of them, e.g., up to one or two

maps per allocation.

The default value is 65536.”

OK，這個問題總算完滿解決，最後總結下影響Java線程數量的因素：

Java虛拟機本身：-Xms，-Xmx，-Xss；

系統限制：

/proc/sys/kernel/pid_max，

/proc/sys/kernel/thread-max，

max_user_process（ulimit -u），

/proc/sys/vm/max_map_count。

參考資料：

1. http://blog.krecan.net/2010/04/07/how-many-threads-a-jvm-can-handle/

2.

http://www.cyberciti.biz/tips/maximum-number-of-processes-linux-26-kernel-can-handle.html

3. http://geekomatic.ch/2010/11/24/1290630420000.html

4.

http://stackoverflow.com/questions/763579/how-many-threads-can-a-java-vm-support

5. http://www.iteye.com/topic/1035818

6. http://hi.baidu.com/hexiong/blog/item/16dc9e518fb10c2542a75b3c.html

7.

https://listman.redhat.com/archives/phil-list/2003-August/msg00025.html

8. http://www.linuxinsight.com/proc_sys_vm_max_map_count.html

原文連結：http://jzhihui.iteye.com/blog/1271122