一次容器化springboot程序OOM问题探险

背景

运维人员反馈一个容器化的java程序每跑一段时间就会出现OOM问题，重启后，间隔大概两天后复现。

问题调查

一查日志

由于是容器化部署的程序，登上主机后使用docker logs ContainerId查看输出日志，并没有发现任何异常输出。使用docker stats查看容器使用的资源情况，分配了2G大小，也没有发现异常。

二缺失的工具

打算进入容器内部一探究竟,先使用docker ps 找到java程序的ContainerId

,再执行docker exec -it ContainerId /bin/bash进入容器。进入后，本想着使用jmap、jstack 等JVM分析命令来诊断，结果发现命令都不存在，显示如下：

bash: jstack: command not found

bash: jmap: command not found

bash: jps: command not found

bash: jstat: command not found

突然意识到，可能打镜像的时候使用的是精简版的JDK，并没有这些jVM分析工具，但是这仍然不能阻止我们分析问题的脚步，此时docker cp命令就派上用场了，它的作用是：在容器和宿主机之间拷贝文件。这里使用的思路是：拷贝一个新的jdk到容器内部，目的是为了执行JVM分析命令，参照用法如下：

Usage:  docker cp [OPTIONS] CONTAINER:SRC_PATH DEST_PATH|-

        docker cp [OPTIONS] SRC_PATH|- CONTAINER:DEST_PATH [flags]

有了JVM工具，我们就可以开始分析咯。

三查GC情况

通过jstat查看gc情况

 bin/jstat -gcutil 1 1s

看样子没有什么问题，full gc也少。再看一下对象的占用情况，由于是容器内部，进程号为1，执行如下命令：

bin/jmap -histo 1 |more

发现ByteBuffer对象占用最高，这是异常点一。

四查线程快照情况

通过jstack查看线程快照情况。

 bin/jstack -l 1 > thread.txt

下载快照，这里推荐一个在线的线程快照分析网站。

https://gceasy.io

上传后，发现创建的线程近2000个，且大多是TIMED_WAITING状态。感觉逐渐接近真相了。点击详情发现有大量的kafka-producer-network-thread | producer-X 线程。如果是低版本则是大量的ProducerSendThread线程。(后续验证得知)，可以看出这个是kafka生产者创建的线程，如下是生产者发送模型：

根据生产者的发送模型，我们知道，这个sender线程主要做两个事，一是获取kafka集群的Metadata共享给多个生产者，二是把生产者送到本地消息队列中的数据，发送至远端集群。而本地消息队列底层的数据结构就是java NIO的ByteBuffer。

这里发现了异常点二：创建过多kafka生产者。

由于没有业务代码，决定写一个Demo程序来验证这个想法，定时2秒创建一个生产者对象，发送当前时间到kafka中，为了更好的观察，启动时指定jmx端口，使用jconsole来观察线程和内存情况,代码如下：

nohup java -jar -Djava.rmi.server.hostname=ip

 -Dcom.sun.management.jmxremote.port=18099

 -Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=18099

 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false

 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -jar

 com.hyq.kafkaMultipleProducer-1.0.0.jar   2>&1 &

连接jconsole后观察，发现线程数一直增长，使用内存也在逐渐增加,具体情况如下图：

故障原因回顾

分析到这里，基本确定了，应该是业务代码中循环创建Producer对象导致的。

在kafka生产者发送模型中封装了 Java NIO中的 ByteBuffer 用来保存消息数据，ByteBuffer的创建是非常消耗资源的，尽管设计了BufferPool来复用，但也经不住每一条消息就创建一个buffer对象，这也就是为什么jmap显示ByteBuffer占用内存最多的原因。

总结

在日常的故障定位中，多多使用JDK自带的工具，来帮助我们辅助定位问题。一些其他的知识点：

jmap -histo显示的对象含义：

[C 代表  char[]

[S 代表 short[]

[I 代表 int[]

[B 代表 byte[]

[[I 代表 int[][]

如果导出的dump文件过大，可以将MAT上传至服务器，分析完毕后，下载分析报告查看，命令为：

./mat/ParseHeapDump.sh active.dump  org.eclipse.mat.api:suspects

org.eclipse.mat.api:overview org.eclipse.mat.api:top_components

可能尽快触发Full GC的几种方式

1) System.gc();或者Runtime.getRuntime().gc();

2 ) jmap -histo:live或者jmap -dump:live。

这个命令执行，JVM会先触发gc，然后再统计信息。

3） 老生代内存不足的时候