Java内存泄漏排查过程的示例分析

这篇文章给大家分享的是有关Java内存泄漏排查过程的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

在一个凄凉的午夜

午夜刚过，我就被一条来自监控系统的警报吵醒了。Adventory，我们的 PPC （以点击次数收费）广告系统中一个负责索引广告的应用，很明显连续重启了好几次。在云端的环境里，实例的重启是很正常的，也不会触发报警，但这次实例重启的次数在短时间内超过了阈值。我打开了笔记本电脑，一头扎进项目的日志里。

一定是网络的问题

我看到服务在连接 ZooKeeper 时发生了数次超时。我们使用 ZooKeeper（ZK）协调多个实例间的索引操作，并依赖它实现鲁棒性。很显然，一次 Zookeeper 失败会阻止索引操作的继续运行，不过它应该不会导致整个系统挂掉。而且，这种情况非常罕见（这是我第一次遇到 ZK 在生产环境挂掉），我觉得这个问题可能不太容易搞定。于是我把 ZooKeeper 的值班人员喊醒了，让他们看看发生了什么。

同时，我检查了我们的配置，发现 ZooKeeper 连接的超时时间是秒级的。很明显，ZooKeeper 全挂了，由于其他服务也在使用它，这意味着问题非常严重。我给其他几个团队发了消息，他们显然还不知道这事儿。

ZooKeeper 团队的同事回复我了，在他看来，系统运行一切正常。由于其他用户看起来没有受到影响，我慢慢意识到不是 ZooKeeper 的问题。日志里明显是网络超时，于是我把负责网络的同事叫醒了。

负责网络的团队检查了他们的监控，没有发现任何异常。由于单个网段，甚至单个节点，都有可能和剩余的其他节点断开连接，他们检查了我们系统实例所在的几台机器，没有发现异常。其间，我尝试了其他几种思路，不过都行不通，我也到了自己智力的极限。时间已经很晚了（或者说很早了），同时，跟我的尝试没有任何关系，重启变得不那么频繁了。由于这个服务仅仅负责数据的刷新，并不会影响到数据的可用性，我们决定把问题放到上午再说。

一定是 GC 的问题

有时候把难题放一放，睡一觉，等脑子清醒了再去解决是一个好主意。没人知道当时发生了什么，服务表现的非常怪异。突然间，我想到了什么。Java 服务表现怪异的主要根源是什么？当然是垃圾回收。

为了应对目前这种情况的发生，我们一直打印着 GC 的日志。我马上把 GC 日志下载了下来，然后打开 Censum开始分析日志。我还没仔细看，就发现了一个恐怖的情况：每15分钟发生一次 full GC，每次 GC 引发长达 20 秒的服务停顿。怪不得连接 ZooKeeper 超时了，即使 ZooKeeper 和网络都没有问题。

这些停顿也解释了为什么整个服务一直是死掉的，而不是超时之后只打一条错误日志。我们的服务运行在 Marathon 上，它定时检查每个实例的健康状态，如果某个端点在一段时间内没有响应，Marathon 就重启那个服务。

知道原因之后，问题就解决一半了，因此我相信这个问题很快就能解决。为了解释后面的推理，我需要说明一下 Adventory 是如何工作的，它不像你们那种标准的微服务。

Adventory 是用来把我们的广告索引到 ElasticSearch (ES) 的。这需要两个步骤。第一步是获取所需的数据。到目前为止，这个服务从其他几个系统中接收通过 Hermes 发来的事件。数据保存到 MongoDB 集群中。数据量最多每秒几百个请求，每个操作都特别轻量，因此即便触发一些内存的回收，也耗费不了多少资源。第二步就是数据的索引。这个操作定时执行（大概两分钟执行一次），把所有 MongoDB 集群存储的数据通过 RxJava 收集到一个流中，组合为非范式的记录，发送给 ElasticSearch。这部分操作类似离线的批处理任务，而不是一个服务。

由于经常需要对数据做大量的更新，维护索引就不太值得，所以每执行一次定时任务，整个索引都会重建一次。这意味着一整块数据都要经过这个系统，从而引发大量的内存回收。尽管使用了流的方式，我们也被迫把堆加到了 12 GB 这么大。由于堆是如此巨大（而且目前被全力支持），我们的 GC 选择了 G1。

我以前处理过的服务中，也会回收大量生命周期很短的对象。有了那些经验，我同时增加了 -XX:G1NewSizePercent 和 -XX:G1MaxNewSizePercent 的默认值，这样新生代会变得更大，young GC 就可以处理更多的数据，而不用把它们送到老年代。Censum 也显示有很多过早提升。这和一段时间之后发生的 full GC 也是一致的。不幸的是，这些设置没有起到任何作用。

接下来我想，或许生产者制造数据太快了，消费者来不及消费，导致这些记录在它们被处理前就被回收了。我尝试减小生产数据的线程数量，降低数据产生的速度，同时保持消费者发送给 ES 的数据池大小不变。这主要是使用背压（backpressure）机制，不过它也没有起到作用。

一定是内存泄漏

这时，一个当时头脑还保持冷静的同事，建议我们应该做一开始就做的事情：检查堆中的数据。我们准备了一个开发环境的实例，拥有和线上实例相同的数据量，堆的大小也大致相同。把它连接到 jnisualvm ，分析内存的样本，我们可以看到堆中对象的大致数量和大小。大眼一看，可以发现我们域中Ad对象的数量高的不正常，并且在索引的过程中一直在增长，一直增长到我们处理的广告的数量级别。但是……这不应该啊。毕竟，我们通过 RX 把这些数据整理成流，就是为了防止把所有的数据都加载到内存里。

随着怀疑越来越强，我检查了这部分代码。它们是两年前写的，之后就没有再被仔细的检查过。果不其然，我们实际上把所有的数据都加载到了内存里。这当然不是故意的。由于当时对 RxJava 的理解不够全面，我们想让代码以一种特殊的方式并行运行。为了从 RX 的主工作流中剥离出来一些工作，我们决定用一个单独的 executor 跑 CompetableFuture。但是，我们因此就需要等待所有的 CompetableFuture 都工作完……通过存储他们的引用，然后调用 join()。这导致一直到索引完成，所有的 future 的引用，以及它们引用到的数据，都保持着生存的状态。这阻止了垃圾收集器及时的把它们清理掉。

真有这么糟糕吗？

当然这是一个很愚蠢的错误，对于发现得这么晚，我们也很恶心。我甚至想起很久之前，关于这个应用需要 12 GB 的堆的问题，曾有个简短的讨论。12 GB 的堆，确实有点大了。但是另一方面，这些代码已经运行了将近两年了，没有发生过任何问题。我们可以在当时相对容易的修复它，然而如果是两年前，这可能需要我们花费更多的时间，而且相对于节省几个 G 的内存，当时我们有很多更重要的工作。

因此，虽然从纯技术的角度来说，这个问题如此长时间没解决确实很丢人，然而从战略性的角度来看，或许留着这个浪费内存的问题不管，是更务实的选择。当然，另一个考虑就是这个问题一旦发生，会造成什么影响。我们几乎没有对用户造成任何影响，不过结果有可能更糟糕。软件工程就是权衡利弊，决定不同任务的优先级也不例外。

还是不行

有了更多使用 RX 的经验之后，我们可以很简单的解决 ComplerableFurue 的问题。重写代码，只使用 RX；在重写的过程中，升级到 RX2；真正的流式处理数据，而不是在内存里收集它们。这些改动通过 code review 之后，部署到开发环境进行测试。让我们吃惊的是，应用所需的内存丝毫没有减少。内存抽样显示，相较之前，内存中广告对象的数量有所减少。而且对象的数量现在不会一直增长，有时也会下降，因此他们不是全部在内存里收集的。还是老问题，看起来这些数据仍然没有真正的被归集成流。

那现在是怎么回事？

相关的关键词刚才已经提到了：背压。当数据被流式处理，生产者和消费者的速度不同是很正常的。如果生产者比消费者快，并且不能把速度降下来，它就会一直生产越来越多的数据，消费者无法以同样的速度处理掉他们。现象就是未处理数据的缓存不断增长，而这就是我们应用中真正发生的。背压就是一套机制，它允许一个较慢的消费者告诉较快的生产者去降速。

我们的索引系统没有背压的概念，这在之前没什么问题，反正我们把整个索引都保存到内存里了。一旦我们解决了之前的问题，开始真正的流式处理数据，缺少背压的问题就变得很明显了。

这个模式我在解决性能问题时见过很多次了：解决一个问题时会浮现另一个你甚至没有听说过的问题，因为其他问题把它隐藏起来了。如果你的房子经常被淹，你不会注意到它有火灾隐患。

修复由修复引起的问题

在 RxJava 2 里，原来的 Observable 类被拆成了不支持背压的 Observable 和支持背压的 Flowable。幸运的是，有一些简单的办法，可以开箱即用的把不支持背压的 Observable 改造成支持背压的 Flowable。其中包含从非响应式的资源比如 Iterable 创建 Flowable。把这些 Flowable 融合起来可以生成同样支持背压的 Flowable，因此只要快速解决一个点，整个系统就有了背压的支持。

有了这个改动之后，我们把堆从 12 GB 减少到了 3 GB ，同时让系统保持和之前同样的速度。我们仍然每隔数小时就会有一次暂停长达 2 秒的 full GC，不过这比我们之前见到的 20 秒的暂停（还有系统崩溃）要好多了。

再次优化 GC

但是，故事到此还没有结束。检查 GC 的日志，我们注意到大量的过早提升，占到 70%。尽管性能已经可以接受了，我们也尝试去解决这个问题，希望也许可以同时解决 full GC 的问题。

如果一个对象的生命周期很短，但是它仍然晋升到了老年代，我们就把这种现象叫做过早提升（premature tenuring）（或者叫过早升级）。老年代里的对象通常都比较大，使用与新生代不同的 GC 算法，而这些过早提升的对象占据了老年代的空间，所以它们会影响 GC 的性能。因此，我们想竭力避免过早提升。

我们的应用在索引的过程中会产生大量短生命周期的对象，因此一些过早提升是正常的，但是不应该如此严重。当应用产生大量短生命周期的对象时，能想到的第一件事就是简单的增加新生代的空间。默认情况下，G1 的 GC 可以自动的调整新生代的空间，允许新生代使用堆内存的 5% 至 60%。我注意到运行的应用里，新生代和老年代的比例一直在一个很宽的幅度里变化，不过我依然动手修改了两个参数：-XX:G1NewSizePercent=40 和 -XX:G1MaxNewSizePercent=90看看会发生什么。这没起作用，甚至让事情变得更糟糕了，应用一启动就触发了 full GC。我也尝试了其他的比例，不过最好的情况就是只增加 G1MaxNewSizePercent而不修改最小值。这起了作用，大概和默认值的表现差不多，也没有变好。

尝试了很多办法后，也没有取得什么成就，我就放弃了，然后给 Kirk Pepperdine 发了封邮件。他是位很知名的 Java 性能专家，我碰巧在 Allegro 举办的 Devoxx 会议的训练课程里认识了他。通过查看 GC 的日志以及几封邮件的交流，Kirk 建议试试设置 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=100。这个设置应该会强制 G1 GC 在 mixed GC 时不去考虑它们被填充了多少，而是强制清理所有的老年代，因此也同时清理了从新生代过早提升的对象。这应该会阻止老年代被填满从而产生一次 full GC。然而，在运行一段时间以后，我们再次惊讶的发现了一次 full GC。Kirk 推断说他在其他应用里也见到过这种情况，它是 G1 GC 的一个 bug：mixed GC 显然没有清理所有的垃圾，让它们一直堆积直到产生 full GC。他说他已经把这个问题通知了 Oracle，不过他们坚称我们观察到的这个现象不是一个 bug，而是正常的。

结论

我们最后做的就是把应用的内存调大了一点点（从 3 GB 到 4 GB），然后 full GC 就消失了。我们仍然观察到大量的过早提升，不过既然性能是没问题的，我们就不在乎这些了。一个我们可以尝试的选项是转换到 GMS（Concurrent Mark Sweep）GC，不过由于它已经被废弃了，我们还是尽量不去使用它。

那么这个故事的寓意是什么呢？首先，性能问题很容易让你误入歧途。一开始看起来是 ZooKeeper 或者 网络的问题，最后发现是我们代码的问题。即使意识到了这一点，我首先采取的措施也没有考虑周全。为了防止 full GC，我在检查到底发生了什么之前就开始调优 GC。这是一个常见的陷阱，因此记住：即使你有一个直觉去做什么，先检查一下到底发生了什么，再检查一遍，防止浪费时间去错误的问题。

第二条，性能问题太难解决了。我们的代码有良好的测试覆盖率，而且运行的特别好，但是它也没有满足性能的要求，它在开始的时候就没有清晰的定义好。性能问题直到部署之后很久才浮现出来。由于通常很难真实的再现你的生产环境，你经常被迫在生产环境测试性能，即使那听起来非常糟糕。

第三条，解决一个问题有可能引发另一个潜在问题的浮现，强迫你不断挖的比你预想的更深。我们没有背压的事实足以中断这个系统，但是直到我们解决了内存泄漏的问题后，它才浮现。

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