scala使用par并行集合设置的线程池未关闭导致的内存占用问题

问题产生背景

程序语言使用的是scala。
在处理大量数据时，使用了par函数将普通集合转为并行集合集合，通过多线程并发处理达到提升处理效率的目的，相关代码如下：

for循环{
    ...
  process()
}

def process(): Unit ={
  val map: Map[String, Int] = Map("a"->1, "b"->2)
  val rangePar = map.par
  //新建固定线程数的线程池
  val pool = new collection.parallel.ForkJoinTaskSupport(new scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool(2))
  rangePar.tasksupport = pool
  rangePar.map(
    x=> {
      log.info(s"range Par element : $x")
    }
  )
  pool.environment.shutdown()
}

结果运行一段时间后，发现内存增加了不少而且还在不停地上升
问题分析

从业务上分析，数据量并没有明显增加，于是通过jvisualvm工具查看进程中对象的内存占用情况，发现在短时间内，scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinTask[]对象在急剧上升，同时线程数也在不停增加，这些线程创建后，一直没有被释放，且处于waiting状态。这些增长中的没有释放的线程导致内存占用一直上升。

根据ForkJoinTask这个类最终定位到上面的代码部分。然后在本地测试，发现随着循环次数的增加，内存中的线程数会一直上升且未释放掉，当循环次数为10时，就已经有14个线程处于waiting状态（不知道怎么上传图片 - -!）。

因此定位问题是在循环中不停创建的线程池没有即使得到释放造成
问题解决

知道问题就好办了，有如下两个解决办法：

(1) 在循环内每次使用完，就及时关闭资源池，释放占用的内存

valpool = new collection.parallel.ForkJoinTaskSupport(new scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool(2))
rangePar.tasksupport = pool
rangePar.map(
  x=> {
    log.info(s"range Par element : $x")
  }
)
pool.environment.shutdown()

(2) 将资源池对象设置为全局变量共享，这样也可以解决创建大量未释放线程池的问题。不过这种场景下，要处理好多线程下的情况，可以将线程池对象设置为ThreadLocal变量，各线程使用独立的对象，这样在一定程度上也能解决多线程共享的问题。