为了提升消息接收和发送性能,Netty针对ByteBuf的申请和释放采用池化技术,通过PooledByteBufAllocator可以创建基于内存池分配的ByteBuf对象,这样就避免了每次消息读写都申请和释放ByteBuf。由于ByteBuf涉及byte[]数组的创建和销毁,对于性能要求苛刻的系统而言,重用ByteBuf带来的性能收益是非常可观的。

内存池是一把双刃剑,如果使用不当,很容易带来内存泄漏和内存非法引用等问题,另外,除了内存池,Netty同时也支持非池化的ByteBuf,多种类型的ByteBuf功能存在一些差异,使用不当很容易带来各种问题。

业务路由分发模块使用Netty作为通信框架,负责协议消息的接入和路由转发,在功能测试时没有发现问题,转性能测试之后,运行一段时间就发现内存分配异常,服务端无法接收请求消息,系统吞吐量降为0。

1 路由转发服务代码

作为案例示例,对业务服务路由转发代码进行简化,以方便分析:

  1.  
    public class RouterServerHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
  2.  
    static ExecutorService executorService = Executors.newSingleThreadExecutor();
  3.  
    PooledByteBufAllocator allocator = new PooledByteBufAllocator(false);
  4.  
    @Override
  5.  
    public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
  6.  
    ByteBuf reqMsg = (ByteBuf)msg;
  7.  
    byte [] body = new byte[reqMsg.readableBytes()];
  8.  
    executorService.execute(()->{
  9.  
    //解析请求消息,做路由转发,代码省略
  10.  
    //转发成功,返回响应给客户端
  11.  
    ByteBuf respMsg = allocator.heapBuffer(body.length);
  12.  
    respMsg.writeBytes(body);//作为示例,简化处理,将请求返回
  13.  
    ctx.writeAndFlush(respMsg);
  14.  
    });
  15.  
    }
  16.  
    }

进行一段时间的性能测试之后,日志中出现异常,进程内存不断飙升,怀疑存在内存泄漏问题,如下图所示。

2 响应消息内存释放玄机

对业务ByteBuf申请相关代码进行排查,发现响应消息由业务线程创建,但是却没有主动释放,因此怀疑是响应消息没有释放导致的内存泄漏。因为响应消息使用的是PooledHeapByteBuf,如果发生内存泄漏,利用堆内存监控就可以找到泄漏点,通过Java VisualVM工具观察堆内存占用趋势,并没有发现堆内存发生泄漏,如下图所示。

对内存做快照,查看在性能压测过程中响应消息PooledUnsafeHeapByteBuf的实例个数,如下图所示,响应消息对象个数和内存占用都很少,排除内存泄漏嫌疑。

业务从内存池中申请了ByteBuf,但是却没有主动释放它,最后也没有发生内存泄漏,这究竟是什么原因呢?通过对Netty源码的分析,我们破解了其中的玄机。原来调用ctx.writeAndFlush(respMsg)方法时,当消息发送完成,Netty框架会主动帮助应用释放内存,内存的释放分为如下两种场景。

(1)如果是堆内存(PooledHeapByteBuf),则将HeapByteBuffer转换成DirectByteBuffer,并释放PooledHeapByteBuf到内存池,代码如下(AbstractNioChannel类):

  1.  
    protected final ByteBuf newDirectBuffer(ByteBuf buf) {
  2.  
    final int readableBytes = buf.readableBytes();
  3.  
    if (readableBytes == 0) {
  4.  
    ReferenceCountUtil.safeRelease(buf);
  5.  
    return Unpooled.EMPTY_BUFFER;
  6.  
    }
  7.  
    final ByteBufAllocator alloc = alloc();
  8.  
    if (alloc.isDirectBufferPooled()) {
  9.  
    ByteBuf directBuf = alloc.directBuffer(readableBytes);
  10.  
    directBuf.writeBytes(buf, buf.readerIndex(), readableBytes);
  11.  
    ReferenceCountUtil.safeRelease(buf);
  12.  
    return directBuf;
  13.  
    }
  14.  
    }

如果消息完整地被写到SocketChannel中,则释放DirectByteBuffer,代码如下(ChannelOutboundBuffer):

  1.  
    public boolean remove() {
  2.  
    Entry e = flushedEntry;
  3.  
    if (e == null) {
  4.  
    clearNioBuffers();
  5.  
    return false;
  6.  
    }
  7.  
    Object msg = e.msg;
  8.  
    ChannelPromise promise = e.promise;
  9.  
    int size = e.pendingSize;
  10.  
    removeEntry(e);
  11.  
    if (!e.cancelled) {
  12.  
    ReferenceCountUtil.safeRelease(msg);
  13.  
    safeSuccess(promise);
  14.  
    decrementPendingOutboundBytes(size, false, true);
  15.  
    }
  16.  
    }

对Netty源码进行断点调试,验证上述分析。

断点1:在响应消息发送处设置断点,获取到的PooledUnsafeHeapByteBuf实例的ID为1506,如下图所示。

断点2:在HeapByteBuffer转换成DirectByteBuffer处设置断点,发现实例ID为1506的PooledUnsafeHeapByteBuf被释放,如下图所示。

断点3:转换之后待发送的响应消息PooledUnsafeDirectByteBuf实例的ID为1527,如下图所示。

断点4:在响应消息发送完成后,实例ID为1527的PooledUnsafeDirectByteBuf被释放到内存池中,如下图所示。

(2)如果是DirectByteBuffer,则不需要转换,在消息发送完成后,由ChannelOutboundBuffer的remove()负责释放。

通过源码解读、调试及堆内存的监控分析,可以确认不是响应消息没有主动释放导致的内存泄漏,需要Dump内存做进一步定位。

3 采集堆内存快照分析

执行jmap命令,Dump应用内存堆栈,如图8所示。

通过MemoryAnalyzer工具对内存堆栈进行分析,寻找内存泄漏点,如图9所示。

从下图可以看出,内存泄漏点是Netty内存池对象PoolChunk,由于请求和响应消息内存分配都来自PoolChunk,暂时还不确认是请求还是响应消息导致的问题。进一步对代码进行分析,发现响应消息使用的是堆内存HeapByteBuffer,请求消息使用的是DirectByteBuffer,由于Dump出来的是堆内存,如果是堆内存泄漏,Dump出来的内存文件应该包含大量的PooledHeapByteBuf,实际上并没有,因此可以确认系统发生了堆外内存泄漏,即请求消息没有被释放或者没有被及时释放导致的内存泄漏。

对请求消息的内存分配进行分析,发现在NioByteUnsafe的read方法中申请了内存,代码如下(NioByteUnsafe):

  1.  
    public final void read() {
  2.  
    final ChannelConfig config = config();
  3.  
    if (shouldBreakReadReady(config)) {
  4.  
    clearReadPending();
  5.  
    return;
  6.  
    }
  7.  
    final ChannelPipeline pipeline = pipeline();
  8.  
    final ByteBufAllocator allocator = config.getAllocator();
  9.  
    final RecvByteBufAllocator.Handle allocHandle = recvBufAllocHandle();
  10.  
    allocHandle.reset(config);
  11.  
    ByteBuf byteBuf = null;
  12.  
    boolean close = false;
  13.  
    //代码省略

继续对allocate方法进行分析,发现调用的是DefaultMaxMessagesRecvByteBuf- Allocator$MaxMessageHandle的allocate方法,代码如下(DefaultMaxMessagesRecvByteBuf- Allocator):

  1.  
    public ByteBuf allocate(ByteBufAllocator alloc) {
  2.  
    return alloc.ioBuffer(guess());
  3.  
    }

alloc.ioBuffer方法最终会调用PooledByteBufAllocator的newDirectBuffer方法创建PooledDirectByteBuf对象。

请求ByteBuf的创建分析完,继续分析它的释放操作,由于业务的RouterServerHandler继承自ChannelInboundHandlerAdapter,它的channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg)方法执行完成,ChannelHandler的执行就结束了,代码示例如下:

  1.  
    @Override
  2.  
    public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
  3.  
    ByteBuf reqMsg = (ByteBuf)msg;
  4.  
    byte [] body = new byte[reqMsg.readableBytes()];
  5.  
    executorService.execute(()-> {
  6.  
    //解析请求消息,做路由转发,代码省略
  7.  
    //转发成功,返回响应给客户端
  8.  
    ByteBuf respMsg = allocator.heapBuffer(body.length);
  9.  
    respMsg.writeBytes(body);//作为示例,简化处理,将请求返回
  10.  
    ctx.writeAndFlush(respMsg);
  11.  
    });
  12.  
    }

通过代码分析发现,请求ByteBuf被Netty框架申请后竟然没有被释放,为了验证分析,在业务代码中调用ReferenceCountUtil的release方法进行内存释放操作,代码修改如下:

  1.  
    @Override
  2.  
    public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) {
  3.  
    ByteBuf reqMsg = (ByteBuf)msg;byte [] body = new byte[reqMsg.readableBytes()];
  4.  
    ReferenceCountUtil.release(reqMsg);
  5.  
    //后续代码省略

修改之后继续进行压测,发现系统运行平稳,没有发生OOM异常。对内存活动对象进行排序,没有再发现大量的PoolChunk对象,内存泄漏问题解决,问题修复之后的内存快照如下图所示。

4 ByteBuf申请和释放的理解误区

有一种说法认为Netty框架分配的ByteBuf框架会自动释放,业务不需要释放;业务创建的ByteBuf则需要自己释放,Netty框架不会释放。

通过前面的案例分析和验证,我们可以看出这个观点是错误的。为了在实际项目中更好地管理ByteBuf,下面我们分4种场景进行说明。

1.基于内存池的请求ByteBuf

这类ByteBuf主要包括PooledDirectByteBuf和PooledHeapByteBuf,它由Netty的NioEventLoop线程在处理Channel的读操作时分配,需要在业务ChannelInboundHandler处理完请求消息之后释放(通常在解码之后),它的释放有两种策略。

策略1 业务ChannelInboundHandler继承自SimpleChannelInboundHandler,实现它的抽象方法channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, I msg),ByteBuf的释放业务不用关心,由SimpleChannelInboundHandler负责释放,相关代码如下(SimpleChannelInboundHandler):

  1.  
    @Override
  2.  
    public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
  3.  
    boolean release = true;
  4.  
    try {
  5.  
    if (acceptInboundMessage(msg)) {
  6.  
    I imsg = (I) msg;
  7.  
    channelRead0(ctx, imsg);
  8.  
    } else {
  9.  
    release = false;
  10.  
    ctx.fireChannelRead(msg);
  11.  
    }
  12.  
    } finally {
  13.  
    if (autoRelease && re lease) {
  14.  
    ReferenceCountUtil.release(msg);
  15.  
    }
  16.  
    }
  17.  
    }

如果当前业务ChannelInboundHandler需要执行,则调用channelRead0之后执行ReferenceCountUtil.release(msg)释放当前请求消息。如果没有匹配上需要继续执行后续的ChannelInboundHandler,则不释放当前请求消息,调用ctx.fireChannelRead(msg)驱动ChannelPipeline继续执行。

对案例中的问题代码进行修改,继承自SimpleChannelInboundHandler,即便业务不释放请求的ByteBuf对象,依然不会发生内存泄漏,修改之后的代码如下(RouterServerHandlerV2):

  1.  
    public class RouterServerHandlerV2 extends SimpleChannelInboundHandler <ByteBuf> {
  2.  
     
  3.  
    @Override
  4.  
    public void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf msg) {
  5.  
    byte [] body = new byte[msg.readableBytes()];
  6.  
    executorService.execute(()-> {
  7.  
    //解析请求消息,做路由转发,代码省略
  8.  
    //转发成功,返回响应给客户端
  9.  
    ByteBuf respMsg = allocator.heapBuffer(body.length);
  10.  
    respMsg.writeBytes(body);//作为示例,简化处理,将请求返回
  11.  
    ctx.writeAndFlush(respMsg);
  12.  
    });
  13.  
    }

对修改之后的代码做性能测试,发现内存占用平稳,无内存泄漏问题,验证了之前的分析结论。

策略2 在业务ChannelInboundHandler中调用ctx.fireChannelRead(msg)方法,让请求消息继续向后执行,直到调用DefaultChannelPipeline的内部类TailContext,由它来负责释放请求消息,代码如下(TailContext):

  1.  
    protected void onUnhandledInboundMessage(Object msg) {
  2.  
    try {
  3.  
    logger.debug( "Discarded inbound message {} that reached at the tail of thpipeline." +
  4.  
    "Please check your pipeline configuration.", msg);
  5.  
    } finally {
  6.  
    ReferenceCountUtil.release(msg);
  7.  
    }
  8.  
    }

2.基于非内存池的请求ByteBuf

如果业务使用非内存池模式覆盖Netty默认的内存池模式创建请求ByteBuf,例如通过如下代码修改内存申请策略为Unpooled:

  1.  
    //代码省略
  2.  
    childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
  3.  
    @Override
  4.  
    public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
  5.  
    ChannelPipeline p = ch.pipeline();
  6.  
    ch.config().setAllocator(UnpooledByteBufAllocator.DEFAULT);
  7.  
    p.addLast(new RouterServerHandler());
  8.  
    }
  9.  
    }

也需要按照内存池的方式释放内存。

3.基于内存池的响应ByteBuf

根据之前的分析,只要调用了writeAndFlush或者flush方法,在消息发送完成后都会由Netty框架进行内存释放,业务不需要主动释放内存。

4.基于非内存池的响应ByteBuf

无论是基于内存池还是非内存池分配的ByteBuf,如果是堆内存,则将堆内存转换成堆外内存,然后释放HeapByteBuffer,待消息发送完成,再释放转换后的DirectByteBuf;如果是DirectByteBuffer,则不需要转换,待消息发送完成之后释放。因此对于需要发送的响应ByteBuf,由业务创建,但是不需要由业务来释放

Netty内存池泄漏问题的更多相关文章

  1. Netty内存池及命中缓存的分配

    内存池的内存规格: 在前面的源码分析过程中,关于内存规格大小我们应该还有些印象.其实在Netty 内存池中主要设置了四种规格大小的内存:tiny 是指0-512Byte 之间的规格大小,small 是 ...

  2. Netty内存池的整体架构

    一.为什么要实现内存管理? Netty 作为底层网络通信框架,网络IO读写必定是非常频繁的操作,考虑到更高效的网络传输性能,堆外内存DirectByteBuffer必然是最合适的选择.堆外内存在 JV ...

  3. Netty内存池ByteBuf 内存回收

    内存池ByteBuf 内存回收: 在前面的章节中我们有提到, 堆外内存是不受JVM 垃圾回收机制控制的, 所以我们分配一块堆外内存进行ByteBuf 操作时, 使用完毕要对对象进行回收, 本节就以Po ...

  4. Netty内存池

    参考资料:http://blog.csdn.net/youaremoon/article/details/47910971 主要思想:buddy allocation,jemalloc

  5. 感悟优化——Netty对JDK缓冲区的内存池零拷贝改造

    NIO中缓冲区是数据传输的基础,JDK通过ByteBuffer实现,Netty框架中并未采用JDK原生的ByteBuffer,而是构造了ByteBuf. ByteBuf对ByteBuffer做了大量的 ...

  6. PooledByteBuf内存池-------这个我现在不太懂

    转载自:http://blog.csdn.net/youaremoon/article/details/47910971              http://blog.csdn.net/youar ...

  7. Netty精粹之轻量级内存池技术实现原理与应用

    摘要: 在Netty中,通常会有多个IO线程独立工作,基于NioEventLoop的实现,每个IO线程负责轮询单独的Selector实例来检索IO事件,当IO事件来临的时候,IO线程开始处理IO事件. ...

  8. netty源码解解析(4.0)-24 ByteBuf基于内存池的内存管理

    io.netty.buffer.PooledByteBuf<T>使用内存池中的一块内存作为自己的数据内存,这个块内存是PoolChunk<T>的一部分.PooledByteBu ...

  9. netty源码解析(4.0)-28 ByteBuf内存池:PooledByteBufAllocator-把一切组装起来

    PooledByteBufAllocator负责初始化PoolArena(PA)和PoolThreadCache(PTC).它提供了一系列的接口,用来创建使用堆内存或直接内存的PooledByteBu ...

  10. netty源码解析(4.0)-27 ByteBuf内存池:PoolArena-PoolThreadCache

    前面两章分析的PoolChunk和PoolSubpage,从功能上来说已经可以直接拿来用了.但直接使用这个两个类管理内存在高频分配/释放内存场景下会有性能问题,PoolChunk分配内存时算法复杂度最 ...

随机推荐

  1. 33. mvvm理解

    MVVM 是module view view-module 数据驱动视图开发模型,是MVC的改进版,采用业务逻辑和页面解构分离的开发思想: MVVM 实现了 view 和 module 的双向绑定,我 ...

  2. 为Linux安装NVIDIA显卡驱动

    Linux如何安装NVIDIA驱动 我使用的是Debian系列的Kali Linux,X11,Gnome,4060 我想要安装的是NVIDIA自家的独显驱动程序 下文展示的是为Debian系列安装NV ...

  3. KubeSphere 社区双周报|2024.03.29-04.11

    KubeSphere 社区双周报主要整理展示新增的贡献者名单和证书.新增的讲师证书以及两周内提交过 commit 的贡献者,并对近期重要的 PR 进行解析,同时还包含了线上/线下活动和布道推广等一系列 ...

  4. KubeSphere 社区双周报|2024.03.15-03.29

    KubeSphere 社区双周报主要整理展示新增的贡献者名单和证书.新增的讲师证书以及两周内提交过 commit 的贡献者,并对近期重要的 PR 进行解析,同时还包含了线上/线下活动和布道推广等一系列 ...

  5. 云原生周刊:K8s 1.26 到 1.29 版本的更新 | 2024.1.29

    开源项目推荐 Skaffold Skaffold 是一个命令行工具,有助于 Kubernetes 应用程序的持续开发.您可以在本地迭代应用程序源代码,然后部署到本地或远程 Kubernetes 集群. ...

  6. T3 出行云原生容器化平台实践

    公司简介 T3 出行是南京领行科技股份有限公司打造的智慧出行生态平台,由中国第一汽车集团有限公司.东风汽车集团有限公司.重庆长安汽车股份有限公司发起,联合腾讯.阿里巴巴等互联网企业共同投资打造.公司以 ...

  7. 华为云-容器引擎CCE-基本概念

    云容器引擎(Cloud Container Engine,简称CCE)提供高度可扩展的.高性能的企业级Kubernetes集群,支持运行Docker容器.借助云容器引擎,您可以在华为云上轻松部署.管理 ...

  8. bash 连接操作符(& && | 等)的使用

    链式操作(Chaining Operators),就是用于将多个命令组合在一起,根据操作符类型执行各种复杂指令.链式操作常用于你在交互shell中写下一长串指令执行的时候,它让shell脚本的自动化能 ...

  9. IntelliJ IDEA 设置背景图片 随机快捷更换背景图片(附高清4K背景图N张)

    前言 开发过程枯燥乏味,何不为自己工作中添加点乐子呢,除了主题模板,我们可以设置IntelliJ IDEA 的背景图片,换个背景图,换个心情. IntelliJ IDEA 设置背景图片 注意: 必要的 ...

  10. CSP-S模拟赛20241004

    A 你考虑 可以把这个数组当中的每个数表示成另一种形式:\(a_i = k_i\times x+b\)(其中\(x\)是模数,\(b\)为余数). 对于求两个数是否对于某个余数同余,显然你要判断他们两 ...