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解Bug之路-记一次JVM堆外内存泄露Bug的查找

解Bug之路-记一次JVM堆外内存泄露Bug的查找

作者: 小陈阿飞 | 来源:发表于2019-03-05 09:51 被阅读4次

    前言

    JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存,同时对物理内存的使用做了定量的分析,从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客,以飨读者。
    由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识,读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)

    内存泄露Bug现场

    一个线上稳定运行了三年的系统,从物理机迁移到docker环境后,运行了一段时间,突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡,可以自动下掉节点,如下图所示: gc_local

    登录到对应机器上后,发现由于内存占用太大,触发OOM,然后被linux系统本身给kill了。

    应急措施

    紧急在出问题的实例上再次启动应用,启动后,内存占用正常,一切Okay。

    奇怪现象

    当前设置的最大堆内存是1792M,如下所示:

    -Xmx1792m -Xms1792m -Xmn900m -XX:PermSi
    ze=256m -XX:MaxPermSize=256m -server -Xss512k 
    
    
    查看操作系统层面的监控,发现内存占用情况如下图所示: gc_upper

    上图蓝色的线表示总的内存使用量,发现一直涨到了4G后,超出了系统限制。
    很明显,有堆外内存泄露了。

    查找线索

    gc日志

    一般出现内存泄露,笔者立马想到的就是查看当时的gc日志。

    本身应用所采用框架会定时打印出对应的gc日志,遂查看,发现gc日志一切正常。对应日志如下: gc_log

    查看了当天的所有gc日志,发现内存始终会回落到170M左右,并无明显的增加。要知道JVM进程本身占用的内存可是接近4G(加上其它进程,例如日志进程就已经到4G了),进一步确认是堆外内存导致。

    排查代码

    打开线上服务对应对应代码,查了一圈,发现没有任何地方显式利用堆外内存,其没有依赖任何额外的native方法。关于网络IO的代码也是托管给Tomcat,很明显,作为一个全世界广泛流行的Web服务器,Tomcat不大可能有堆外内存泄露。

    进一步查找

    由于在代码层面没有发现堆外内存的痕迹,那就继续找些其它的信息,希望能发现蛛丝马迹。

    Dump出JVM的Heap堆

    由于线上出问题的Server已经被kill,还好有其它几台,登上去发现它们也 占用了很大的堆外内存,只是还没有到触发OOM的临界点而已。于是就赶紧用jmap dump了两台机器中应用JVM的堆情况,这两台留做现场保留不动,然后将其它机器迅速重启,以防同时被OOM导致服务不可用。
    使用如下命令dump:

    jmap -dump:format=b,file=heap.bin [pid]
    
    

    使用MAT分析Heap文件

    挑了一个heap文件进行分析,堆的使用情况如下图所示: gc_heap_dump

    一共用了200多M,和之前gc文件打印出来的170M相差不大,远远没有到4G的程度。

    不得不说MAT是个非常好用的工具,它可以提示你可能内存泄露的点: gc_cached_bns_client

    这个cachedBnsClient类有12452个实例,占用了整个堆的61.92%。
    查看了另一个heap文件,发现也是同样的情况。这个地方肯定有内存泄露,但是也占用了130多M,和4G相差甚远。

    查看对应的代码

    系统中大部分对于CachedBnsClient的调用,都是通过注解Autowired的,这部分实例数很少。
    唯一频繁产生此类实例的代码如下所示:

    @Override
        public void fun() {
                BnsClient bnsClient = new CachedBnsClient();
              // do something
                return  ;
        }
    
    

    此CachedBnsClient仅仅在方法体内使用,并没有逃逸到外面,再看此类本身

    public class CachedBnsClient   {
        private ConcurrentHashMap<String, List<String>> authCache = new ConcurrentHashMap<String, List<String>>();
        private ConcurrentHashMap<String, List<URI>> validUriCache = new ConcurrentHashMap<String, List<URI>>();
        private ConcurrentHashMap<String, List<URI>> uriCache = new ConcurrentHashMap<String, List<URI>>();
        ......
    }
    
    

    没有任何static变量,同时也没有往任何全局变量注册自身。换言之,在类的成员(Member)中,是不可能出现内存泄露的。
    当时只粗略的过了一过成员变量,回过头来细想,还是漏了不少地方的。

    更多信息

    由于代码排查下来,感觉这块不应该出现内存泄露(但是事实确是如此的打脸)。这个类也没有显式用到堆外内存,而且只占了130M,和4G比起来微不足道,还是先去追查主要矛盾再说。

    使用jstack dump线程信息

    现场信息越多,越能找出蛛丝马迹。先用jstack把线程信息dump下来看下。 这一看,立马发现了不同,除了正常的IO线程以及框架本身的一些守护线程外,竟然还多出来了12563多个线程。

    "Thread-5" daemon prio=10 tid=0x00007fb79426e000 nid=0x7346 waiting on condition [0x00007fb7b5678000]
       java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping)
        at java.lang.Thread.sleep(Native Method)
        at com.xxxxx.CachedBnsClient$1.run(CachedBnsClient.java:62)
    
    

    而且这些正好是运行再CachedBnsClient的run方法上面!这些特定线程的数量正好是12452个,和cachedBnsClient数量一致!

    再次check对应代码

    原来刚才看CachedBnsClient代码的时候遗漏掉了一个关键的点!

        public CachedBnsClient(BnsClient client) {
            super();
            this.backendClient = client;
            new Thread() {
                @Override
                public void run() {
                    for (; ; ) {
                        refreshCache();
                        try {
                            Thread.sleep(60 * 1000);
                        } catch (InterruptedException e) {
                            logger.error("出错", e);
                        }
                    }
                }
                ......
            }.start();
        }
    
    

    这段代码是CachedBnsClient的构造函数,其在里面创建了一个无限循环的线程,每隔60s启动一次刷新一下里面的缓存!

    找到关键点

    在看到12452个等待在CachedBnsClient.run的业务的一瞬间笔者就意识到,肯定是这边的线程导致对外内存泄露了。下面就是根据线程大小计算其泄露内存量是不是确实能够引起OOM了。

    发现内存计算对不上

    由于我们这边设置的Xss是512K,即一个线程栈大小是512K,而由于线程共享其它MM单元(线程本地内存是是现在线程栈上的),所以实际线程堆外内存占用数量也是512K。进行如下计算:

    12563 * 512K = 6331M = 6.3G
    
    

    整个环境一共4G,加上JVM堆内存1.8G(1792M),已经明显的超过了4G。

    (6.3G + 1.8G)=8.1G > 4G
    
    

    如果按照此计算,应用应用早就被OOM了。

    怎么回事呢?

    为了解决这个问题,笔者又思考了好久。如下所示:

    Java线程底层实现

    JVM的线程在linux上底层是调用NPTL(Native Posix Thread Library)来创建的,一个JVM线程就对应linux的lwp(轻量级进程,也是进程,只不过共享了mm_struct,用来实现线程),一个thread.start就相当于do_fork了一把。
    其中,我们在JVM启动时候设置了-Xss=512K(即线程栈大小),这512K中然后有8K是必须使用的,这8K是由进程的内核栈和thread_info公用的,放在两块连续的物理页框上。如下图所示:


    gc_thread_task

    众所周知,一个进程(包括lwp)包括内核栈和用户栈,内核栈+thread_info用了8K,那么用户态的栈可用内存就是:

    512K-8K=504K
    
    

    如下图所示:


    gc_kernel_user

    Linux实际物理内存映射

    事实上linux对物理内存的使用非常的抠门,一开始只是分配了虚拟内存的线性区,并没有分配实际的物理内存,只有推到最后使用的时候才分配具体的物理内存,即所谓的请求调页。如下图所示:


    gc_do_page_fault

    查看smaps进程内存使用信息

    使用如下命令,查看

    cat /proc/[pid]/smaps > smaps.txt
    
    

    实际物理内存使用信息,如下所示:

    7fa69a6d1000-7fa69a74f000 rwxp 00000000 00:00 0 
    Size:                504 kB
    Rss:                  92 kB
    Pss:                  92 kB
    Shared_Clean:          0 kB
    Shared_Dirty:          0 kB
    Private_Clean:         0 kB
    Private_Dirty:        92 kB
    Referenced:           92 kB
    Anonymous:            92 kB
    AnonHugePages:         0 kB
    Swap:                  0 kB
    KernelPageSize:        4 kB
    MMUPageSize:           4 kB
    
    7fa69a7d3000-7fa69a851000 rwxp 00000000 00:00 0 
    Size:                504 kB
    Rss:                 152 kB
    Pss:                 152 kB
    Shared_Clean:          0 kB
    Shared_Dirty:          0 kB
    Private_Clean:         0 kB
    Private_Dirty:       152 kB
    Referenced:          152 kB
    Anonymous:           152 kB
    AnonHugePages:         0 kB
    Swap:                  0 kB
    KernelPageSize:        4 kB
    MMUPageSize:           4 kB
    
    

    搜索下504KB,正好是12563个,对了12563个线程,其中Rss表示实际物理内存(含共享库)92KB,Pss表示实际物理内存(按比例共享库)92KB(由于没有共享库,所以Rss==Pss),以第一个7fa69a6d1000-7fa69a74f000线性区来看,其映射了92KB的空间,第二个映射了152KB的空间。如下图所示:


    gc_mem

    挑出符合条件(即size是504K)的几十组看了下,基本都在92K-152K之间,再加上内核栈8K

    (92+152)/2+8K=130K,由于是估算,取整为128K,即反映此应用平均线程栈大小。
    
    

    注意,实际内存有波动的原因是由于环境不同,从而走了不同的分支,导致栈上的增长不同。

    重新进行内存计算

    JVM一开始申请了

    -Xmx1792m -Xms1792m
    
    

    即1.8G的堆内内存,这里是即时分配,一开始就用物理页框填充。
    12563个线程,每个线程栈平均大小128K,即:

    128K * 12563=1570M=1.5G的对外内存
    
    

    取个整数128K,就能反映出平均水平。再拿这个128K * 12563 =1570M = 1.5G,加上JVM的1.8G,就已经达到了3.3G,再加上kernel和日志传输进程等使用的内存数量,确实已经接近了4G,这样内存就对应上了!(注:用于定量内存计算的环境是一台内存用量将近4G,但还没OOM的机器)

    为什么在物理机上没有应用Down机

    笔者登录了原来物理机,应用还在跑,发现其同样有堆外内存泄露的现象,其物理内存使用已经达到了5个多G!幸好物理机内存很大,而且此应用发布还比较频繁,所以没有被OOM。
    Dump了物理机上应用的线程,

    一共有28737个线程,其中28626个线程等待在CachedBnsClient上。 
    
    

    同样用smaps查看进程实际内存信息,其平均大小依旧为

    128K,因为是同一应用的原因
    
    

    继续进行物理内存计算

    1.8+(28737 * 128k)/1024K =(3.6+1.8)=5.4G
    
    

    进一步验证了我们的推理。

    这么多线程应用为什么没有卡顿

    因为基本所有的线程都睡眠在

     Thread.sleep(60 * 1000);//一次睡眠60s
    
    

    上。所以仅仅占用了内存,实际占用的CPU时间很少。

    总结

    查找Bug的时候,现场信息越多越好,同时定位Bug必须要有实质性的证据。例如内存泄露就要用你推测出的模型进行定量分析。在定量和实际对不上的时候,深挖下去,你会发现不一样的风景!

    原文链接

    https://my.oschina.net/alchemystar/blog/1603817

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