6月13号，凌晨 00:18分Zookeeper进程挂掉，查看zookeeper进程在挂掉时输出的JVM相关的错误文件hs_err_pid5829.log，可以看到zookeeper进程是因为内存溢出挂掉的，
理论上，zookeeper里面没存什么东西，不应该会因为内存溢出挂掉，
仔细查看该文件，在末尾，看到了当时服务器的内存的状态，发现该台物理内存为256G的服务器，在zookeeper挂掉的时候只有1.7G左右的空闲内存，感到很神奇，因为在分配该台服务器上的内存的时候是预留了50G左右，不应该只剩下那么少的内存
通过查看谛听监控发现，该台服务器内存不断的升高，直到物理内存全部消耗完，然后内存直接降下来，然后又慢慢的上高到最大，如此重复，
猜测该台服务器上有某个进程发生了内存泄露，消耗了服务器的所有内存，导致自己和别的进程（比如zookeeper进程和之前挂掉的JN进程）因为申请不到配置的内存资源，最终因为内存不足，导致报内存溢出挂掉，实际上不是真正的内存溢出，通过使用top命令，发现，yarn用户有一个进程，使用内存达到80%多，也就是将近190G的内存都被该进程占用，通过ps命令查找到这个进程ID最终定位该进程为timelineserver进程，但是很好奇的是，这个进程，我们分配了100G的堆内存+10G的堆外内存，理论上最多只会消耗110G左右的内存，但是实际上却消耗了200G内存，另外的80G内存消耗在哪了？（至于服务器内存的波动是因为crontab中有一个定时检测timelineserver的存活状态的脚本，会主动的将挂掉的timelineserver启动）
最开始猜测是堆外内存泄露导致的，但是如何排查？
通过在启动参数中加上 -XX:NativeMemoryTracking=detail 来追踪JVM堆外内存（该参数会带来5%~10%的性能消耗），通过命令
jcmd 22215 VM.native_memory summary scale=GB 来查看JVM的内存消耗（包括NMT内存），
而使用linux的命令 ps -p 22215 -o rss,vsz是查看进程在linux中真实消耗的内存大小，如下图：
通过图中发现，即便是追踪JVM的堆外内存，发现能够追踪到的内存消耗只有105G，这符合设置的110G内存，说明该进程没有发生堆内存泄露，也没有发生directory内存泄露，那么另外将近80G内存哪去了？
通过对JVM内存分配模型发现，还有一部分JNI调用的内存，是不在JVM统计的范围之内的，因为JNI调用的是C或C++代码，C或C++代码内部自己的内存申请和释放是不受JVM管控的，不在JVM的统计范围之内，而timelineserver存储数据是使用leveldb，leveldb是使用C++ 语言实现的，因此现在确定是 JNI导致的堆外内存泄露，不会C++ 语言，更不会检测C++ 语言的内存泄露检测，如何排查？请教C++ 语言大牛，得到的结果，自己慢慢调试C++ 程序，找没有释放的内存的地方，找JVM大牛，得到的结果是看程序实现的地方，看能不能找到可疑的地方。
一脸蒙圈，无从下手，JNI堆外内存泄露很难排查，最终选择查看最近修改的代码，看能不能找到什么蛛丝马迹，最终发现了一点问题，看如下的代码：
public TimelineEvents getEntityTimelines(String entityType,
SortedSet<String> entityIds, Long limit, Long windowStart,
Long windowEnd, Set<String> eventType) throws IOException {
TimelineEvents events = new TimelineEvents();
if (entityIds == null || entityIds.isEmpty()) {
return events;
}
// create a lexicographically-ordered map from start time to entities
Map<byte[], List<EntityIdentifier>> startTimeMap =
new TreeMap<byte[], List<EntityIdentifier>>(
new Comparator<byte[]>() {
@Override
public int compare(byte[] o1, byte[] o2) {
return WritableComparator.compareBytes(o1, 0, o1.length, o2, 0,
o2.length);
}
});
DBIterator iterator = null;
try {
// look up start times for the specified entities
// skip entities with no start time
for (String entityId : entityIds) {
byte[] startTime = getStartTime(entityId, entityType);
if (startTime != null) {
List<EntityIdentifier> entities = startTimeMap.get(startTime);
if (entities == null) {
entities = new ArrayList<EntityIdentifier>();
startTimeMap.put(startTime, entities);
}
entities.add(new EntityIdentifier(entityId, entityType));
}
}
for (Entry<byte[], List<EntityIdentifier>> entry : startTimeMap
.entrySet()) {
// look up the events matching the given parameters (limit,
// start time, end time, event types) for entities whose start times
// were found and add the entities to the return list
byte[] revStartTime = entry.getKey();
for (EntityIdentifier entityIdentifier : entry.getValue()) {
EventsOfOneEntity entity = new EventsOfOneEntity();
entity.setEntityId(entityIdentifier.getId());
entity.setEntityType(entityType);
events.addEvent(entity);
KeyBuilder kb = KeyBuilder.newInstance().add(entityType)
.add(revStartTime).add(entityIdentifier.getId())
.add(EVENTS_COLUMN);
byte[] prefix = kb.getBytesForLookup();
if (windowEnd == null) {
windowEnd = Long.MAX_VALUE;
}
byte[] revts = writeReverseOrderedLong(windowEnd);
kb.add(revts);
byte[] first = kb.getBytesForLookup();
byte[] last = null;
if (windowStart != null) {
last = KeyBuilder.newInstance().add(prefix)
.add(writeReverseOrderedLong(windowStart)).getBytesForLookup();
}
if (limit == null) {
limit = DEFAULT_LIMIT;
}
DB db = entitydb.getDBForStartTime(readReverseOrderedLong(
revStartTime, 0));
if (db == null) {
continue;
}
iterator = db.iterator();
for (iterator.seek(first); entity.getEvents().size() < limit
&& iterator.hasNext(); iterator.next()) {
byte[] key = iterator.peekNext().getKey();
if (!prefixMatches(prefix, prefix.length, key)
|| (last != null && WritableComparator.compareBytes(key, 0,
key.length, last, 0, last.length) > 0)) {
break;
}
TimelineEvent event = getEntityEvent(eventType, key, prefix.length,
iterator.peekNext().getValue());
if (event != null) {
entity.addEvent(event);
}
}
}
}
} finally {
IOUtils.cleanup(LOG, iterator);
}
return events;
}
主要看加粗的部分，看着iterator这个变量在finally中通过调用IOUtils.cleanup(LOG, iterator); 好像是被关闭了，但实际上finally中关闭的只是最后一个iterator指向的DBIterator对象，因为里面还有一层循环，不断的给iterator赋值别的变量，但是这些遍历途中的DBIterator对象却没有被调用close()方法，因此将上面的代码改成如下的方式：
public TimelineEvents getEntityTimelines(String entityType,
SortedSet<String> entityIds, Long limit, Long windowStart,
Long windowEnd, Set<String> eventType) throws IOException {
TimelineEvents events = new TimelineEvents();
if (entityIds == null || entityIds.isEmpty()) {
return events;
}
// create a lexicographically-ordered map from start time to entities
Map<byte[], List<EntityIdentifier>> startTimeMap =
new TreeMap<byte[], List<EntityIdentifier>>(
new Comparator<byte[]>() {
@Override
public int compare(byte[] o1, byte[] o2) {
return WritableComparator.compareBytes(o1, 0, o1.length, o2, 0,
o2.length);
}
});
// look up start times for the specified entities
// skip entities with no start time
for (String entityId : entityIds) {
byte[] startTime = getStartTime(entityId, entityType);
if (startTime != null) {
List<EntityIdentifier> entities = startTimeMap.get(startTime);
if (entities == null) {
entities = new ArrayList<EntityIdentifier>();
startTimeMap.put(startTime, entities);
}
entities.add(new EntityIdentifier(entityId, entityType));
}
}
for (Entry<byte[], List<EntityIdentifier>> entry : startTimeMap
.entrySet()) {
// look up the events matching the given parameters (limit,
// start time, end time, event types) for entities whose start times
// were found and add the entities to the return list
byte[] revStartTime = entry.getKey();
for (EntityIdentifier entityIdentifier : entry.getValue()) {
EventsOfOneEntity entity = new EventsOfOneEntity();
entity.setEntityId(entityIdentifier.getId());
entity.setEntityType(entityType);
events.addEvent(entity);
KeyBuilder kb = KeyBuilder.newInstance().add(entityType)
.add(revStartTime).add(entityIdentifier.getId())
.add(EVENTS_COLUMN);
byte[] prefix = kb.getBytesForLookup();
if (windowEnd == null) {
windowEnd = Long.MAX_VALUE;
}
byte[] revts = writeReverseOrderedLong(windowEnd);
kb.add(revts);
byte[] first = kb.getBytesForLookup();
byte[] last = null;
if (windowStart != null) {
last = KeyBuilder.newInstance().add(prefix)
.add(writeReverseOrderedLong(windowStart)).getBytesForLookup();
}
if (limit == null) {
limit = DEFAULT_LIMIT;
}
DB db = entitydb.getDBForStartTime(readReverseOrderedLong(
revStartTime, 0));
if (db == null) {
continue;
}
try (DBIterator iterator = db.iterator()) {
for (iterator.seek(first); entity.getEvents().size() < limit
&& iterator.hasNext(); iterator.next()) {
byte[] key = iterator.peekNext().getKey();
if (!prefixMatches(prefix, prefix.length, key)
|| (last != null && WritableComparator.compareBytes(key, 0,
key.length, last, 0, last.length) > 0)) {
break;
}
TimelineEvent event = getEntityEvent(eventType, key, prefix.length,
iterator.peekNext().getValue());
if (event != null) {
entity.addEvent(event);
}
}
}
}
}
return events;
}
同样主要看加粗的部分，使用jdk8的写法，在最内部的每次循环结束之后，JVM都会主动调用iterator.close()方法（jdk8的写法，无需显示指明调用close()方法）将iterator引用的对象的close()方法执行关闭的操作，现在问题来了，为啥这个地方执行close()方法，就不会发生内存泄露了，
通过分析DBIterator对象的close()方法
public void close() {
iterator.delete();
}
里面调用的delete()方法如下：
public void delete() {
assertAllocated();
IteratorJNI.delete(self);
self = 0;
}
IteratorJNI.delete()方法如下：
@JniMethod(flags={CPP_DELETE})
public static final native void delete(long self);
可以看到，最终通过jni调用了底层的C++的delete()方法，做释放的操作，这也就是说由于没有主动调用释放操作，导致底层C++的代码中申请的内存不能够释放，最终导致JNI内存泄露。
通过修改代码后，观察几个小时，发现不在发生内存泄露现象了，至此问题解决。
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