有个生产环境CRM业务应用服务,情况有些奇怪,监控数据显示内存异常。内存使用率99.%多。通过生产监控看板发现,CRM内存超配或内存泄漏的现象,下面分析一下这个问题过程记录。

服务器配置情况:

生产服务器采用阿里云ECS机器,配置是4HZ、8GB,单个应用服务独占,CRM应用独立部署,即单台服务器仅部署一个java应用服务。

用了4个节点4台机器,每台机器都差不多情况。

监控看板如下:

内存分布统计:

从监控看板的数据来看,我们简单统计一下内存分配数据情况。

应用启动配置参数:

/usr/bin/java

-javaagent:/home/agent/skywalking-agent.jar

-Dskywalking.agent.service_name=xx-crm

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

-XX:HeapDumpPath=/tmp/xx-crm.hprof

-Dspring.profiles.active=prod

-server -Xms4884m -Xmx4884m -Xmn3584m

-XX:MetaspaceSize=512m

-XX:MaxMetaspaceSize=512m

-XX:CompressedClassSpaceSize=128m

-jar /home/xxs-crm.jar

堆内存 4.8G左右,其中新生代3.5G左右,

非堆内存:(Metaspace)512M+(CompressedClassSpace)128M+(Code Cache)240M约等1G左右.

堆内存(heap)+非堆内存(non-Heap)=5.8G,8GB物理内存除去操作系统本身占用大概500M,起码至少还有1~2GB空闲才合理呀!怎么竟然占了99%多,就意味着有1~2G不知道谁占去了,有点诡异!

先看一下JVM内存模型,环境是使用JDK8

JVM内存数据分区:

堆heap结构:

堆大家都比较容易理解的,也是java程序接触得最多的一块,不存在什么数据上统计错误,或占用不算之类的。

那说明额外占用也非堆里面,只不过没有统计到非堆里面去,曾经一度怀疑监控prometheus展示的数据有误

先看一下dump文件数据,这里使用MAT工具(一个开源免费的内存分析工具,个人认为比较好用,推荐大家使用)。

通过下载内存dump镜像观察到

有个offHeapStore,这个东西堆外内存,可以初步判断是 ehcahe引起的。

通过ehcahe源码分析,发现ehcache里面也使用了netty的NIO方法内存,ehcache磁盘缓存写数据时会用到DirectByteBuffer。

DirectByteBuffer是使用非堆内存,不受GC影响。

当有文件需要暂存到ehcache的磁盘缓存时,使用到了NIO中的FileChannel来读取文件,默认ehcache使用了堆内的HeapByteBuffer来给FileChannel作为读取文件的缓冲,FileChannel读取文件使用的IOUtil的read方法,针对HeapByteBuffer底层还用到一个临时的DirectByteBuffer来和操作系统进行直接的交互。

ehcache使用HeapByteBuffer作为读文件缓冲:

IOUtil对于HeapByteBuffer实际会用到一个临时的DirectByteBuffer来和操作系统进行交互。

DirectByteBuffer泄漏根因分析

默认情况下这个临时的DirectByteBuffer会被缓存在一个ThreadLocal的bufferCache里不会释放,每一个bufferCache有一个DirectByteBuffer的数组,每次当前线程需要使用到临时DirectByteBuffer时会取出自己bufferCache里的DirectByteBuffer数据,选取一个不小于所需size的,如果bufferCache为空或者没有符合的,就会调用Bits重新创建一个,使用完之后再缓存到bufferCache里。

这里的问题在于 :这个bufferCache是ThreadLocal的,意味着极端情况下有N个调用线程就会有N组 bufferCache,就会有N组DirectByteBuffer被缓存起来不被释放,而且不同于在IO时直接使用DirectByteBuffer,这N组DirectByteBuffer连GC时都不会回收。我们的文件服务在读写ehcache的磁盘缓存时直接使用的tomcat的worker线程池,

这个worker线程池的配置上限是2000,我们的配置中心上的配置的参数:

所以,这种隐藏的问题影响所有使用到HeapByteBuffer的地方而且很隐秘,由于在CRM服务中大量使用了ehcache存在较大的sizeIO且调用线程比较多的场景下容易暴露出来。

获取临时DirectByteBuffer的逻辑:

bufferCache从ByteBuffer数组里选取合适的ByteBuffer:

将ByteBuffer回种到bufferCache:

NIO中的FileChannelSocketChannelChannel默认在通过IOUtil进行IO读写操作时,除了会使用HeapByteBuffer作为和应用程序的对接缓冲,但在底层还会使用一个临时的DirectByteBuffer来和系统进行真正的IO交互,为提高性能,当使用完后这个临时的DirectByteBuffer会被存放到ThreadLocal的缓存中不会释放,当直接使用HeapByteBuffer的线程数较多或者IO操作的size较大时,会导致这些临时的DirectByteBuffer占用大量堆外直接内存造成泄漏。

那么除了减少直接调用ehcache读写的线程数有没有其他办法能解决这个问题?并发比较高的场景下意味着减少业务线程数不是一个好办法。

在Java1.8_102版本开始,官方提供一个参数jdk.nio.maxCachedBufferSize,这个参数用于限制可以被缓存的DirectByteBuffer的大小,对于超过这个限制的DirectByteBuffer不会被缓存到ThreadLocal的bufferCache中,这样就能被GC正常回收掉。唯一的缺点是读写的性能会稍差一些,毕竟创建一个新的DirectByteBuffer的代价也不小,当然如上面列出的,性能也没有数量级的差别。

增加参数:

-XX:MaxDirectMemorySize=1600m
-Djdk.nio.maxCachedBufferSize=500000    ---注意不能带单位

就是调整了-Djdk.nio.maxCachedBufferSize=500000(注意这里是字节数,不能用mkg等单位)。

增加调整参数之后,运行一段时间,持续观察整体DirectByteBuffer稳定控制在1.5G左右,性能也几乎没有衰减。一切恢复正常,再看监控看板没有看到占满内存告警。

  

业务系统调整后的启动命令参数如下:

 java

-javaagent:/home/agent/skywalking-agent.jar

-Dskywalking.agent.service_name=xx-crm

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

-XX:HeapDumpPath=/tmp/xx-crm.hprof

-Dspring.profiles.active=prod

-server -Xms4608m -Xmx4608m -Xmn3072m

-XX:MetaspaceSize=300m

-XX:MaxMetaspaceSize=512m

-XX:CompressedClassSpaceSize=64m

-XX:MaxDirectMemorySize=1600m

-Djdk.nio.maxCachedBufferSize=500000

-jar /home/xx-crm.jar

参考文章《Troubleshooting Problems With Native (Off-Heap) Memory in Java Applications》:

https://dzone.com/articles/troubleshooting-problems-with-native-off-heap-memo

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