nmap扫描端口导致线上大量Java服务FullGC甚至OOM
nmap扫描端口导致线上大量Java服务FullGC甚至OOM
最近公司遇到了一次诡异的线上FullGC保障,多个服务几乎所有的实例集中报FullGC,个别实例甚至出现了OOM,直接被docker杀掉。
观察报警服务的log,均有大量的此log
*TNonblockingServer [ERROR] Read a frame size of ****, which is bigger than the maximum allowable buffer size for ALL connections.
注意到报警的几个服务都是net in流量突然有峰值,但是对应时间的http和rpc请求数没有增加。
此时已经开始怀疑是否有人恶意的调用接口。分析log应该与rpc接口有关,rpc端口外网访问不了,请求肯定来自内网。
后查明是公司内有人在用nmap扫描端口,nmap会向端口发送随机的数据包。公司内的JavaRpc采用的是Thrift,Thrift在解析异常数据包时有概率会申请大量内存,进而导致服务OOM。
分析了一波Thrift的源码,主要关注AbstractNonblockingServer类,以及其中的FrameBuffer。这两个类主要与Thrift解析数据流有关。
thrift采用NIO进行网络数据处理,NIO将数据放到buffer中,thrift再通过socketChannel读取buffer
thrift先从socketChannel中读取4个字节数据,4个字节转成int frameSize ,thrift就认作这个frameSize是整个数据包的size了,下一步就去申请对应大小的内存,再做进一步读取。
问题就出在了这里,如果是符合thrift IDL的数据包应该就没有问题,可是nmap发送的tcp包里的数据是随机的,而且我测试发现nmap一下会发几十个tcp请求过来。
thrift估计是为了避免这个问题,在拿到frameSize后,申请内存前,会有一个判断,当frameSize > MAX_READ_BUFFER_BYTES时,会把请求认作异常,不再进行处理。
if (frameSize > MAX_READ_BUFFER_BYTES) {
LOGGER.error("Read a frame size of " + frameSize
+ ", which is bigger than the maximum allowable buffer size for ALL connections.");
return false;
}
MAX_READ_BUFFER_BYTES默认是Long.MAX_VALUE,可以在thrift的TThreadedSelectorServer构造函数中进行指定,公司指定的值为100M。
这个100M仍然过大了,当frameSize小于100M,thrift仍然会申请内存的,而nmap会几秒钟发几十个请求过来,极端情况下这几十个请求均会申请<=100M的内存,最终导致服务的OOM
一个治标不治本的解决方法是调小MAX_READ_BUFFER_BYTES。然而将MAX_READ_BUFFER_BYTES调整的过小的话也要考虑是否影响到正常的RPC请求。
总之,考虑到thrift如此迷惑的设计,运维应该在网络上做更多的限制可能会更好一点,首先RPC端口外网禁止访问,避免心怀不轨的人来搞破坏,其次内网也应该建立规范,比如扫描时尽量有意的避开绕过RPC端口。
核心代码
public boolean read() {
if (state_ == FrameBufferState.READING_FRAME_SIZE) {
// try to read the frame size completely
if (!internalRead()) {
return false;
}
// if the frame size has been read completely, then prepare to read the
// actual frame.
if (buffer_.remaining() == 0) {
// pull out the frame size as an integer.
int frameSize = buffer_.getInt(0);
if (frameSize <= 0) {
LOGGER.error("Read an invalid frame size of " + frameSize
+ ". Are you using TFramedTransport on the client side?");
return false;
}
// if this frame will always be too large for this server, log the
// error and close the connection.
if (frameSize > MAX_READ_BUFFER_BYTES) {
LOGGER.error("Read a frame size of " + frameSize
+ ", which is bigger than the maximum allowable buffer size for ALL connections.");
return false;
}
// if this frame will push us over the memory limit, then return.
// with luck, more memory will free up the next time around.
if (readBufferBytesAllocated.get() + frameSize > MAX_READ_BUFFER_BYTES) {
return true;
}
// increment the amount of memory allocated to read buffers
readBufferBytesAllocated.addAndGet(frameSize + 4);
// reallocate the readbuffer as a frame-sized buffer
buffer_ = ByteBuffer.allocate(frameSize + 4);
buffer_.putInt(frameSize);
state_ = FrameBufferState.READING_FRAME;
} else {
// this skips the check of READING_FRAME state below, since we can't
// possibly go on to that state if there's data left to be read at
// this one.
return true;
}
}
// it is possible to fall through from the READING_FRAME_SIZE section
// to READING_FRAME if there's already some frame data available once
// READING_FRAME_SIZE is complete.
if (state_ == FrameBufferState.READING_FRAME) {
if (!internalRead()) {
return false;
}
// since we're already in the select loop here for sure, we can just
// modify our selection key directly.
if (buffer_.remaining() == 0) {
// get rid of the read select interests
selectionKey_.interestOps(0);
state_ = FrameBufferState.READ_FRAME_COMPLETE;
}
return true;
}
// if we fall through to this point, then the state must be invalid.
LOGGER.error("Read was called but state is invalid (" + state_ + ")");
return false;
}
参考:https://my.oschina.net/shipley/blog/422204
nmap扫描端口导致线上大量Java服务FullGC甚至OOM的更多相关文章
- 一次性搞清楚线上CPU100%,频繁FullGC排查套路
“ 处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及 Full GC 次数过多的问题. 当然,这些问题最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警. 本文主要针对系统 ...
- Java服务,内存OOM问题如何快速定位? (转)
转自:公众号 架构师之路 问题:有一个Java服务出现了OOM(Out Of Memory)问题,定位了好久不得其法,请问有什么好的思路么? OOM的问题,印象中之前写过,这里再总结一些相对通用的方 ...
- 关于GC(上):Apache的POI组件导致线上频繁FullGC问题排查及处理全过程
某线上应用在进行查询结果导出Excel时,大概率出现持续的FullGC.解决这个问题时,记录了一下整个的流程,也可以作为一般性的FullGC问题排查指导. 1. 生成dump文件 为了定位FullGC ...
- 关于nmap扫描端口
nmap查看一个服务器的端口,是通过扫描来实现的.所以在本机执行nmap扫描的端口有可能被防火墙阻止,在外部是访问不了的. 如:开启ORACLE监听后,在本机使用nmap 127.0.0.1是可以扫描 ...
- 案例分享 | dubbo 2.7.12 bug导致线上故障
本文已收录 https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou 欢迎star.搜索关注微信公众号"捉虫大师",后端技术分享,架构设计.性能优化.源码阅读. ...
- 【Maven篇】---解决Maven线上部署java.lang.ClassNotFoundException和no main manifest attribute解决方法
一.前述 maven 线上部署的话会出现一些问题比如java.lang.ClassNotFoundException或者no main manifest attribute的话,是因为maven 配置 ...
- 记一次log4j日志导致线上OOM问题案例
最近一个服务突然出现 OutOfMemoryError,两台服务因为这个原因挂掉了,一直在full gc.还因为这个问题我们小组吃了一个线上故障.很是纳闷,一直运行的好好的,怎么突然就不行了呢... ...
- CentOS上部署JAVA服务【转】
http://www.th7.cn/Program/java/201511/686437.shtml 本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境.如何开 ...
- nmap 扫描端口 + iftop 实时监控流量
sleep 1|telnet 127.0.0.1 223 nmap 127.0.0.1 -p 223 -PN (对禁ping IP) iftop -P -n -B -B 按字节显示 -N 切换 端 ...
随机推荐
- Josephus问题的queue解法
问题描述 Josephus问题是一个非常古老的问题.它的范型描述为N个人(0到N-1)围成一圈报数,报道M的人会被剔除,直到最后一个人. 要求找出最后一个人的位置或这N个人被剔除的顺序. 解决思路 我 ...
- Nginx篇
1 基本操作命令 先CD到nginx.exe目录 启动nginx服务 nginx start nginx 优雅停止nginx,有连接时会等连接请求完成再杀死worker进程 nginx -s quit ...
- 【Nginx(一)】Centos下 Nginx环境搭建
Nginx环境搭建 系统环境: 腾讯云 Linux Centos7 1.下载nginx压缩包 ,上传到腾讯云服务器 http://nginx.org/en/download.html 或者使用dock ...
- 缓冲区溢出分析第04课:ShellCode的编写
前言 ShellCode究竟是什么呢,其实它就是一些编译好的机器码,将这些机器码作为数据输入,然后通过我们之前所讲的方式来执行ShellCode,这就是缓冲区溢出利用的基本原理.那么下面我们就来编写S ...
- hdu4885 有 限制的最短路
题意: 给你起点终点,和一些加油站,和每次加油后的最大行驶距离,问你从起点到终点最少加油次数,要求两点之间必须走直线,见到加油站必须加油,也就是说如果想从a走到b,那么a,b连线上的加油站 ...
- C#-WiFi共享
using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; usin ...
- markdown 实现代码折叠效果
展开:我是一个挑山工,仙人跳 #include int main() { printf("挑山工,快乐加倍"); } 展开:我是一个挑山工,仙人跳 #include int mai ...
- Day004 选择结构
选择结构 if单选择结构(if) if双选择结构(if...else...) if多选择结构(if..else if...else) 嵌套的if结构 switch多选择结构 switch语句中的变量类 ...
- SpringBoot配置切换
切换需求 有时候在本地测试是使用8080端口,可是上线使用的又是80端口. 此时就可以通过多配置文件实现多配置支持与灵活切换. 多配置文件 3个配置文件: 核心配置文件:application.pro ...
- (9)MySQL进阶篇SQL优化(InnoDB锁-记录锁)
1.概述 InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的,这一点MySQL与Oracle不同,后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的.InnoDB这种行锁实现特点意味着:只有通过索引条件检索 ...