Java內(nèi)存泄漏實例排查分析

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問題出現(xiàn)

晚上七點多開始，我就開始不停地收到報警郵件，郵件顯示探測的幾個接口有超時情況。

多數(shù)執(zhí)行棧都在：

java.io.BufferedReader.readLine(BufferedReader.java:371) java.io.BufferedReader.readLine(BufferReader.java:389) java_io_BufferedReader$readLine.call(Unknown Source) com.domain.detect.http.HttpClient.getResponse(HttpClient.groovy:122) com.domain.detect.http.HttpClient.this$2$getResponse(HttpClient.groovy)

這個線程棧的報錯我見得多了，我們設(shè)置的 HTTP DNS 超時是 1s，connect 超時是 2s，read 超時是 3s。

這種報錯都是探測服務(wù)正常發(fā)送了 HTTP  請求，服務(wù)器也在收到請求正常處理后正常響應(yīng)了，但數(shù)據(jù)包在網(wǎng)絡(luò)層層轉(zhuǎn)發(fā)中丟失了，所以請求線程的執(zhí)行棧會停留在獲取接口響應(yīng)的地方。

這種情況的典型特征就是能在服務(wù)器上查找到對應(yīng)的日志記錄。而且日志會顯示服務(wù)器響應(yīng)完全正常。

與它相對的還有線程棧停留在 Socket connect 處的，這是在建連時就失敗了，服務(wù)端完全無感知。

我注意到其中一個接口報錯更頻繁一些，這個接口需要上傳一個 4M 的文件到服務(wù)器，然后經(jīng)過一連串的業(yè)務(wù)邏輯處理，再返回 2M 的文本數(shù)據(jù)。

而其他的接口則是簡單的業(yè)務(wù)邏輯，我猜測可能是需要上傳下載的數(shù)據(jù)太多，所以超時導(dǎo)致丟包的概率也更大吧。

根據(jù)這個猜想，群登上服務(wù)器，使用請求的 request_id 在近期服務(wù)日志中搜索一下，果不其然，就是網(wǎng)絡(luò)丟包問題導(dǎo)致的接口超時了。

當然這樣 leader 是不會滿意的，這個結(jié)論還得有人接鍋才行。于是趕緊聯(lián)系運維和網(wǎng)絡(luò)組，向他們確認一下當時的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。

網(wǎng)絡(luò)組同學(xué)回復(fù)說是我們探測服務(wù)所在機房的交換機老舊，存在未知的轉(zhuǎn)發(fā)瓶頸，正在優(yōu)化，這讓我更放心了，于是在部門群里簡單交待一下，算是完成任務(wù)。

問題爆發(fā)

本以為這次值班就起這么一個小波浪，結(jié)果在晚上八點多，各種接口的報警郵件蜂擁而至，打得準備收拾東西過周日單休的我措手不及。

這次幾乎所有的接口都在超時，而我們那個大量網(wǎng)絡(luò) I/O 的接口則是每次探測必超時，難道是整個機房故障了么?

我再次通過服務(wù)器和監(jiān)控看到各個接口的指標都很正常，自己測試了下接口也完全  OK，既然不影響線上服務(wù)，我準備先通過探測服務(wù)的接口把探測任務(wù)停掉再慢慢排查。

結(jié)果給暫停探測任務(wù)的接口發(fā)請求好久也沒有響應(yīng)，這時候我才知道沒這么簡單。

解決問題

內(nèi)存泄漏

于是趕快登陸探測服務(wù)器，首先是 top free df 三連，結(jié)果還真發(fā)現(xiàn)了些異常：

我們的探測進程 CPU 占用率特別高，達到了 900%。

我們的 Java 進程，并不做大量 CPU 運算，正常情況下，CPU 應(yīng)該在 100~200% 之間，出現(xiàn)這種 CPU  飆升的情況，要么走到了死循環(huán)，要么就是在做大量的 GC。

使用 jstat -gc pid [interval] 命令查看了 Java 進程的 GC 狀態(tài)，果然，F(xiàn)ULL GC 達到了每秒一次：

這么多的 FULL GC，應(yīng)該是內(nèi)存泄漏沒跑了，于是使用 jstack pid > jstack.log 保存了線程棧的現(xiàn)場。

使用 jmap -dump:format=b,file=heap.log pid 保存了堆現(xiàn)場，然后重啟了探測服務(wù)，報警郵件終于停止了。

jstat

jstat 是一個非常強大的 JVM 監(jiān)控工具，一般用法是：

jstat [-options] pid interval

它支持的查看項有：

• class 查看類加載信息。

• compile 編譯統(tǒng)計信息。

• gc 垃圾回收信息。

• gcXXX 各區(qū)域 GC 的詳細信息，如 -gcold。

使用它，對定位 JVM 的內(nèi)存問題很有幫助。

排查問題

問題雖然解決了，但為了防止它再次發(fā)生，還是要把根源揪出來。

分析棧

棧的分析很簡單，看一下線程數(shù)是不是過多，多數(shù)棧都在干嘛：

> grep 'java.lang.Thread.State' jstack.log  | wc -l > 464

才四百多線程，并無異常：

> grep -A 1 'java.lang.Thread.State' jstack.log  | grep -v 'java.lang.Thread.State' | sort | uniq -c |sort -n       10     at java.lang.Class.forName0(Native Method)      10     at java.lang.Object.wait(Native Method)      16     at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:404)      44     at sun.nio.ch.EPollArrayWrapper.epollWait(Native Method)     344     at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)

線程狀態(tài)好像也無異常，接下來分析堆文件。

下載堆 dump 文件

堆文件都是一些二進制數(shù)據(jù)，在命令行查看非常麻煩，Java 為我們提供的工具都是可視化的，Linux  服務(wù)器上又沒法查看，那么首先要把文件下載到本地。

由于我們設(shè)置的堆內(nèi)存為 4G，所以 dump 出來的堆文件也很大，下載它確實非常費事，不過我們可以先對它進行一次壓縮。

gzip 是個功能很強大的壓縮命令，特別是我們可以設(shè)置 -1~-9 來指定它的壓縮級別。

數(shù)據(jù)越大壓縮比率越大，耗時也就越長，推薦使用 -6~7，-9 實在是太慢了，且收益不大，有這個壓縮的時間，多出來的文件也下載好了。

使用 MAT 分析 jvm heap

MAT 是分析 Java 堆內(nèi)存的利器，使用它打開我們的堆文件(將文件后綴改為 .hprof), 它會提示我們要分析的種類。

對于這次分析，果斷選擇 memory leak suspect：

從上面的餅圖中可以看出，絕大多數(shù)堆內(nèi)存都被同一個內(nèi)存占用了，再查看堆內(nèi)存詳情，向上層追溯，很快就發(fā)現(xiàn)了罪魁禍首。

分析代碼

找到內(nèi)存泄漏的對象了，在項目里全局搜索對象名，它是一個 Bean 對象，然后定位到它的一個類型為 Map 的屬性。

這個 Map 根據(jù)類型用 ArrayList 存儲了每次探測接口響應(yīng)的結(jié)果，每次探測完都塞到 ArrayList 里去分析。

由于 Bean 對象不會被回收，這個屬性又沒有清除邏輯，所以在服務(wù)十來天沒有上線重啟的情況下，這個 Map 越來越大，直至將內(nèi)存占滿。

內(nèi)存滿了之后，無法再給 HTTP 響應(yīng)結(jié)果分配內(nèi)存了，所以一直卡在 readLine 那里。而我們那個大量 I/O  的接口報警次數(shù)特別多，估計跟響應(yīng)太大需要更多內(nèi)存有關(guān)。

給代碼 owner 提了 PR，問題圓滿解決。

到此，關(guān)于“Java內(nèi)存泄漏實例排查分析”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>