JVM性能分析 | 一次生产系统Full GC问题分析与排查总结

一次生产系统Full GC问题分析与排查总结

背景

最近某线上业务系统生产环境频频CPU使用率过低，频繁告警，通过重启可以缓解，但是过了一段时间又会继续预警，线上两个服务节点相继出现CPU资源紧张，导致服务器卡死不可用，通过告警信息可以看到以下问题：



从上图可以看到，目前zabbix监控展示CPU空闲时间已经低于预警线，证明目前CPU资源占用过高，考虑到最近并没有特别开发任务上线，但是最近有发布过一个新的营销活动，有可能是因为突然用户量增长进一步凸显该问题。

从Pinpoint APM监控工具看到，从9月3号下午开始，系统开始出现频繁full gc的情况，而刚好9月3号下午发布了一个新活动，基本可以断定这可能是用户量突然激增，凸显潜伏已久的系统问题，于是接下来方向就可以往full gc方向去排查，找出引起full gc的代码。

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侦查思路

往FULL GC方向侦查，怀疑存在内存泄露

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排查路线：

既然上面已经定位到是FULL GC问题，我们就可以用常用FULL GC的手段去解决。在这次故障分析我们是利用MAT去做分析，主要对以下几点做排查：

• 程序是否内存泄露
• 程序中是否存在不合理的大对象占用
• 程序中部分对象产生内存是否可以优化

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导出JVM dump文件和jstack线程日志,保留案发现场

因为公司不允许个人访问线上服务器，于是让运维同学在服务器出现故障时导出jvm dump文件和jstack线程日志，如果自己有权限去生产服务器的话，可以通过以下指令导出jvm dump文件

jmap -dump:format=b,file=文件名 [服务进程ID]

结合MAT分析工具，找出可疑对象

使用MAT前，先简单介绍下MAT的一些常用的指标和功能概念：

• Shallow Heap指标：对象本身占用内存的大小，不包含对其他对象的引用，也就是对象头加成员变量（不是成员变量的值）的总和

• Retained Heap指标：是该对象自己的shallow size，加上从该对象能直接或间接访问到对象的shallow size之和。换句话说，retained size是该对象被GC之后所能回收到内存的总和。

• Histogram动作：列出每个类的实例数
• Dominator Tree动作：列出最大的对象以及它们保存的内容
• Top Consumers动作: 按照类和包分组打印花费最高的实例
• Duplicate Classes动作: 检测由多个类加载器加载的类
• Leak Suspects报告: 包括泄密嫌疑人和系统概述
• Top Components报告：列出大于总堆的1％的组件的报告

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通过Leak Suspects排查内存泄露

在Ecplise Memory Analyzer导入JVM dump文件，点击工具栏上的 Leak Suspects 菜单项来生成内存泄露分析报告，也可以直接点击饼图下方的 Reports->Leak Suspects链接来生成报告。如图：



MAT工具分析了heap dump后在界面上非常直观的展示了一个饼图，该图深色区域被怀疑有内存泄漏，可以发现整个heap才1.5G内存，深色区域就占了57.76%。接下来是一个简短的描述，MAT告诉我们存在两个可疑问题

- Problem Suspect 1：告诉我们java.lang.Thread线程实例占用了大量内存，一共存在5154个实例，并且明确指出system class loader加载的java.lang.Thread实例占据了643,021,136 (41.03%)字节 ，并建议用关键字”java.lang.Thread”进行检查。所以，MAT通过简单的两句话就说明了问题所在，就算使用者没什么处理内存问题的经验。在下面还有一个”Details”链接，MAT给了一个参考类。如图：

• Problem Suspect 2: 告诉我们jdk.nashorn.internal.runtime.Context线程实例占用了大量内存,并且明确指出sun.misc.Launcher$ExtClassLoader @ 0x9000cf78加载的jdk.nashorn.internal.runtime.Context实例占据了262,229,320 (16.73%)字节，并建议用关键字sun.misc.Launcher$ExtClassLoader @ 0x9000cf78 jdk.nashorn.internal.runtime.Context进行检查

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通过Top Consumers定位大对象

点击Actions->Top Consumers ，查看大对象有哪些







从上图可以看出，java.lang.Thread、jdk.nashorn.*和javax.script.*这些类实例占据了大部分内存

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问题分析

从上面分析报告，可疑大胆推断以下结论：

• 大量java.lang.Thread实例，明显是线程使用不合理，怀疑有地方不断创建线程，没有使用线程池导致
• 大量jdk.nashorn.internal.*和javax.script.*相关实例，而jdk.nashorn.*这个包是Nashorn JavaScript引擎的包，主要是nashorn用于在JVM上以原生方式运行动态的JavaScript代码来扩展Java的功能，javax.script包用于javascript与java交互操作。于是可以基本断定这是跟javascript脚本相关操作有关，应该是有地方不断创建javascript脚本相关对象没有被回收。

结合以上两点，推测应用程序线程和脚本操作部分出现问题，与该系统相关开发人员沟通，确实该系统是有大量javascript脚本操作，是通过Javascript脚本做一些特性开发，然后在在java调用执行。尝试使用包名jdk.nashorn查找运维导出的jstack线程日志，看看最接近的业务代码是什么

果然看到了线程日志里面找到了疑似线程操作的业务代码，通过查看源码，一步步查看调用链，发现了有个地方会每次实例初始化都会创建一份脚本引擎





这段代码大概作用是把每个任务的规则脚本存放在脚本引擎，然后存放在threadLocal里，每个MissionEventHandler实例初始化都会创建一个threadLocal用于存放当前线程任务脚本，以防多线程操作同一个MissionEventHandler实例会引起脚本因并发被篡改问题。而经过沿着调用链查看源码了解，这些MissionEventHandler实例只会业务人员点击任务下线的时候才会进行销毁处理，那就是只要任务不下线，这些任务会一直存活在内存中。

但是只要MissionEventHandler实例数量控制好，应该是不会出现上述大量脚本相关实例引发频繁FULL GC问题，接下来我们的侦查方向就是查看MissionEventHandler实例创建源头，是否系统存在批量创建该实例的代码？继续沿着调用链查看源代码，发现了一个异步观察者类，它是用来通知消息事件的，以下是其中一个方法



这里是使用了CompletableFuture的supplyAsync(Supplier<U> supplier)方法进行异步处理，再进一步查看supplyAsync的源码







从上面代码可以看到，supplyAsync有2个重载方法，当我们不指定线程池，它默认是调用第一个方法，当ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism() > 1才会使用commonPool线程池，否则该方法默认会每次创建一条新的线程去处理。那有没有可能是ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()<=1 导致每次都创建新的线程呢?我们进一步查看ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()源码，发现这方法使用Java 8中的ForkJoinPool.commonPool()可以使用一个特殊的ForkJoinPool。该池使用一个取决于可用内核数量的预设并行度。一般情况下，预设的并行度是CPU内核数-1，该系统在生产环境运行的服务器核数为2，那就是并行度为1，即这里的ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()=1,意味着CompletableFuture的supplyAsync方法在这里处理业务是每次都创建一条新的线程去处理。

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总结

根据上面的分析，一切都真相大白，之前看到的大量java.lang.Thread实例就是因为处理业务时，默认每次都会开启一条新的线程，导致出现大量的线程实例，而这些大量的线程实例又会引发大量的通知消息操作，导致持有的脚本相关实例没法被回收，从而引发了大量jdk.nashorn.internal.*和javax.script.* 的实例占据堆内存。

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解决方案

这里的解决方案很简单，这里引发的问题都是因为没有使用到线程池导致的，可以采取以下两种措施:

• 通过在tomcat配置jvm启动参数-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=2,可以让supplyAsync(Supplier<U> supplier)方法启动默认的ForkJoinPool.commonPool()去执行
• 改为调用CompletableFuture<U> supplyAsync(Supplier<U> supplier,Executor executor)，给方法指定线程池(推荐)

在本次改造是使用第二个方案，创建了一个自定义线程池，然后指定线程池去执行操作，代码如下

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上线后观察监控

上线后通过PINPOINT观察，再也没出现FULL GC问题

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Java引用法则说明

从最强到最弱，不同的引用（可到达性）级别反映了对象的生命周期。

• Strong Ref(强引用)：通常我们编写的代码都是Strong Ref，于此对应的是强可达性，只有去掉强可达，对象才被回收。

• Soft Ref(软引用)：对应软可达性，只要有足够的内存，就一直保持对象，直到发现内存吃紧且没有Strong Ref时才回收对象。一般可用来实现缓存，通过java.lang.ref.SoftReference类实现。

• Weak Ref(弱引用)：比Soft Ref更弱，当发现不存在Strong Ref时，立刻回收对象而不必等到内存吃紧的时候。通过java.lang.ref.WeakReference和java.util.WeakHashMap类实现。

• Phantom Ref(虚引用)：根本不会在内存中保持任何对象，你只能使用Phantom Ref本身。一般用于在进入finalize()方法后进行特殊的清理过程，通过 java.lang.ref.PhantomReference实现。