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记一次尴尬的Java应用内存泄露排查

2018-09-21 23:36 1016 查看
这星期被线上JVM内存占用不断增大的问题所困扰,自己提出了一些假设,然后去实施验证都一一失败了,有一些经验和教训在这里分享下.

之所以是尴尬,是最后因为偶尔出现修复了另一个问题导致内存不再上升,但这之间的关系还未明了,还需要继续追踪.

这里讲述一下这次排查的过程.

直接内存的错误判断

服务器的JVM配置为
Xmx3g
,使用G1,没有设置
Xms
考虑自然收缩和fgc之后的空间回拢.

使用NMT查看committed内存不足4G,但实际情况内存占用不断增大,甚至出现了OOM killer杀掉java进程.



最开始考虑是直接内存的问题,观察GC行为发现没有发生过一次fgc,想当然觉得应该是直接内存无法回收,并且在手动执行gc之后内存占用的确是下降的.

于是调整了一波JVM参数,将堆大小设置为2500M,并配置MaxDirectMemory用来触发fgc.

但最后发现内存依旧增长,且还是没有fgc.

再观察了下heap(jmap -heap)的情况,发现手工触发fgc后,heap释放的大小和内存下降几乎一致.

在使用JMX查看了direct pool(java.nio.BufferPool)后惊奇地发现..直接内存并没有多少使用(我们底层用了netty,下意识认为出了问题):



图中所示最大只用了4M左右.

最后设置了
Xms
之后发现fgc已经没有作用,内存的使用量不会再下降,排除掉了这个因素.

这个错误的判断最主要的原因还是先入为主,没有收集支撑的直接证据.

stack中的间隙

接下去只能使用
pmap
(pamp -X pid)看下具体的内存信息.



发现了一些有趣的东西,大量的64M块.

直觉告诉我,快找出问题了.

搜索了下发现类似的问题:



解决方法也很直接换一个分配内存的库.

可选的也只有tcmalloc和jemalloc.

选择了前者,配置之后效果出众.

已经没有上图中那么多的64M块了.

并且启动后的内存使用是掉了下来,但是好景不长.



(蓝线是使用了tcmalloc,红线是对比方)

刚开始的确蓝线内存使用好一点(红线在20:00的时候重启 内存降低了).

但随后还是增长了,比较迷的一点是在8点后内存陡降(但JVM没有重启,PID也没有变化),恢复到了最初的水平.

看来问题不在这里.

看似没有关联的问题

周常部署的时候出现一个问题,导致heap OOM,我跟了下发现了一段代码内存溢出,但看似和这个堆外内存引起的问题没有关联就没怎么在意.

第二天同事修复了这个问题,迁移走了这个接口到另一个服务.

tcmalloc的heap profiling无法使用,一开启
libunwind
segment fault
退出,换成jemalloc后开启.

还在想是不是常见的那个zip溢出的问题,但是搜索了代码库没有发现忘记关闭的情况,等着看下增长和dump验证下.

观察了一会儿,突然发现内存不再增长了.



(蓝线是之前一直留着的机器,中间降低是进行了重启)

非常平稳地度过了一天.

那坨profiling也失去了意义... ...

这就感觉非常尴尬了...

继续追踪

更尴尬的是另一个服务炸了... ...

继续跟进,先把jemalloc配置过去,等下一次增长看下dump.

随着时间的推移遇见了各种各样的问题.

这次排查除了对之前积累的知识的运用,更多像是一次对搜索引擎熟练度的提升 :( .

但过程还是很不错的,也看到了一些自己以前没有接触过的知识.

深深感受到自己知识的匮乏,就像深渊(??)一样,逐渐深入才会发现不一样的风景.

生活中还是要多(xie)些bug才会更精彩的啊... ...



参考资料:

http://lovestblog.cn/blog/2015/05/12/direct-buffer/

https://yq.aliyun.com/articles/227924

https://github.com/jeffgriffith/native-jvm-leaks

glibc issue原问题:

https://serverfault.com/questions/341579/what-consumes-memory-in-java-process?newreg=394e0ea40e55493d8149010909011719

关于NMT的internal 包含了直接内存 不包含DirectMemory:

https://stackoverflow.com/questions/47309859/what-is-contained-in-code-internal-sections-of-jcmd
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