小心踩雷，一次Java内存泄漏排查实战

秒速五厘米 2022-01-20 04:53 284阅读 0赞

“前些日子小组内安排值班，轮流看顾我们的服务，主要做一些报警邮件处理、Bug 排查、运营 issue 处理的事。工作日还好，无论干什么都要上班的，若是轮到周末，那这一天算是毁了。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png]

不知道是公司网络广了就这样还是网络运维组不给力，网络总有问题，不是这边交换机脱网了，就是那边路由器坏了，还偶发地各种超时，而我们灵敏的服务探测服务总能准确地抓住偶现的小问题，给美好的工作加点料。

好几次值班组的小伙伴们一起吐槽，商量着怎么避过服务保活机制，偷偷停了探测服务而不让人发现（虽然也并不敢）。前些天我就在周末处理了一次探测服务的锅。

**问题出现**

晚上七点多开始，我就开始不停地收到报警邮件，邮件显示探测的几个接口有超时情况。

多数执行栈都在

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)
    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)

这个线程栈的报错我见得多了，我们设置的 HTTP DNS 超时是 1s，connect 超时是 2s，read 超时是 3s。

这种报错都是探测服务正常发送了 HTTP 请求，服务器也在收到请求正常处理后正常响应了，但数据包在网络层层转发中丢失了，所以请求线程的执行栈会停留在获取接口响应的地方。

这种情况的典型特征就是能在服务器上查找到对应的日志记录。而且日志会显示服务器响应完全正常。

与它相对的还有线程栈停留在 Socket connect 处的，这是在建连时就失败了，服务端完全无感知。

我注意到其中一个接口报错更频繁一些，这个接口需要上传一个 4M 的文件到服务器，然后经过一连串的业务逻辑处理，再返回 2M 的文本数据。

而其他的接口则是简单的业务逻辑，我猜测可能是需要上传下载的数据太多，所以超时导致丢包的概率也更大吧。

根据这个猜想，群登上服务器，使用请求的 request\_id 在近期服务日志中搜索一下，果不其然，就是网络丢包问题导致的接口超时了。

当然这样 leader 是不会满意的，这个结论还得有人接锅才行。于是赶紧联系运维和网络组，向他们确认一下当时的网络状态。

网络组同学回复说是我们探测服务所在机房的交换机老旧，存在未知的转发瓶颈，正在优化，这让我更放心了，于是在部门群里简单交待一下，算是完成任务。

**问题爆发**

本以为这次值班就起这么一个小波浪，结果在晚上八点多，各种接口的报警邮件蜂拥而至，打得准备收拾东西过周日单休的我措手不及。

这次几乎所有的接口都在超时，而我们那个大量网络 I/O 的接口则是每次探测必超时，难道是整个机房故障了么？

我再次通过服务器和监控看到各个接口的指标都很正常，自己测试了下接口也完全 OK，既然不影响线上服务，我准备先通过探测服务的接口把探测任务停掉再慢慢排查。

结果给暂停探测任务的接口发请求好久也没有响应，这时候我才知道没这么简单。

解决问题

**内存泄漏**

于是赶快登陆探测服务器，首先是 top free df 三连，结果还真发现了些异常：

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 1]

我们的探测进程 CPU 占用率特别高，达到了 900%。

我们的 Java 进程，并不做大量 CPU 运算，正常情况下，CPU 应该在 100~200% 之间，出现这种 CPU 飙升的情况，要么走到了死循环，要么就是在做大量的 GC。

使用 jstat -gc pid \[interval\] 命令查看了 Java 进程的 GC 状态，果然，FULL GC 达到了每秒一次：

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 2]

这么多的 FULL GC，应该是内存泄漏没跑了，于是使用 jstack pid > jstack.log 保存了线程栈的现场。

使用 jmap -dump:format=b,file=heap.log pid 保存了堆现场，然后重启了探测服务，报警邮件终于停止了。

**jstat**

jstat 是一个非常强大的 JVM 监控工具，一般用法是：

jstat [-options] pid interval[-options] pid interval

它支持的查看项有：

使用它，对定位 JVM 的内存问题很有帮助。

排查问题

问题虽然解决了，但为了防止它再次发生，还是要把根源揪出来。

**分析栈**

栈的分析很简单，看一下线程数是不是过多，多数栈都在干嘛：

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

才四百多线程，并无异常：

> 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)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)

线程状态好像也无异常，接下来分析堆文件。

**下载堆 dump 文件**

堆文件都是一些二进制数据，在命令行查看非常麻烦，Java 为我们提供的工具都是可视化的，Linux 服务器上又没法查看，那么首先要把文件下载到本地。

由于我们设置的堆内存为 4G，所以 dump 出来的堆文件也很大，下载它确实非常费事，不过我们可以先对它进行一次压缩。

gzip 是个功能很强大的压缩命令，特别是我们可以设置 -1~-9 来指定它的压缩级别。

数据越大压缩比率越大，耗时也就越长，推荐使用 -6~7，-9 实在是太慢了，且收益不大，有这个压缩的时间，多出来的文件也下载好了。

**使用 MAT 分析 jvm heap**

MAT 是分析 Java 堆内存的利器，使用它打开我们的堆文件（将文件后缀改为 .hprof）, 它会提示我们要分析的种类。

对于这次分析，果断选择 memory leak suspect：

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 3]

从上面的饼图中可以看出，绝大多数堆内存都被同一个内存占用了，再查看堆内存详情，向上层追溯，很快就发现了罪魁祸首。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 4]

**分析代码**

找到内存泄漏的对象了，在项目里全局搜索对象名，它是一个 Bean 对象，然后定位到它的一个类型为 Map 的属性。

这个 Map 根据类型用 ArrayList 存储了每次探测接口响应的结果，每次探测完都塞到 ArrayList 里去分析。

由于 Bean 对象不会被回收，这个属性又没有清除逻辑，所以在服务十来天没有上线重启的情况下，这个 Map 越来越大，直至将内存占满。

内存满了之后，无法再给 HTTP 响应结果分配内存了，所以一直卡在 readLine 那里。而我们那个大量 I/O 的接口报警次数特别多，估计跟响应太大需要更多内存有关。

给代码 owner 提了 PR，问题圆满解决。

小结

其实还是要反省一下自己的，一开始报警邮件里还有这样的线程栈：

groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:166)groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132)groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186)groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132)groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186).json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:166)
    groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132)
    groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186)
    groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132)
    groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186)

看到这种报错线程栈却没有细想，要知道 TCP 是能保证消息完整性的，况且消息没有接收完也不会把值赋给变量。

这种很明显的是内部错误，如果留意后细查是能提前查出问题所在的，查问题真是差了哪一环都不行啊。

*作者：**枕边书*

*编辑：陶家龙、孙淑娟*

*出处：https://zhenbianshu.github.io*

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