体验了一把线上CPU100%及应用OOM的排查和解决过程

问题现象

【告警通知-应用异常告警】

简单看下告警的信息： 拒绝连接 ，反正就是服务有问题了，请不要太在意马赛克。

环境说明

Spring Cloud F版。

项目中默认使用 spring-cloud-sleuth-zipkin 依赖得到 zipkin-reporter。分析的版本发现是 zipkin-reporter版本是 2.7.3 。

<code><dependency>
 <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
 <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>
</code><button>复制</button>

版本：2.0.0.RELEASE

问题排查

通过告警信息，知道是哪一台服务器的哪个服务出现问题。首先登录服务器进行检查。

1、检查服务状态和验证健康检查URL是否ok

“这一步可忽略/跳过，与实际公司的的健康检查相关，不具有通用性。

• 查看服务的进程是否存在。

ps -ef | grep 服务名 ps -aux | grep 服务名

• 查看对应服务健康检查的地址是否正常，检查 ip port 是否正确

“是不是告警服务检查的url配置错了，一般这个不会出现问题

• 验证健康检查地址

“这个健康检查地址如： http://192.168.1.110:20606/serviceCheck 检查 IP 和 Port 是否正确。

# 服务正常返回结果
curl http://192.168.1.110:20606/serviceCheck
{"appName":"test-app","status":"UP"}

# 服务异常，服务挂掉
curl http://192.168.1.110:20606/serviceCheck
curl: (7) couldn't connect to host
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2、查看服务的日志

查看服务的日志是否还在打印，是否有请求进来。查看发现服务OOM了。

tips：java.lang.OutOfMemoryError GC overhead limit exceeded

oracle官方给出了这个错误产生的原因和解决方法：Exception in thread thread_name: java.lang.OutOfMemoryError: GC Overhead limit exceeded Cause: The detail message “GC overhead limit exceeded” indicates that the garbage collector is running all the time and Java program is making very slow progress. After a garbage collection, if the Java process is spending more than approximately 98% of its time doing garbage collection and if it is recovering less than 2% of the heap and has been doing so far the last 5 (compile time constant) consecutive garbage collections, then a java.lang.OutOfMemoryError is thrown. This exception is typically thrown because the amount of live data barely fits into the Java heap having little free space for new allocations. Action: Increase the heap size. The java.lang.OutOfMemoryError exception for GC Overhead limit exceeded can be turned off with the command line flag -XX:-UseGCOverheadLimit.

原因：大概意思就是说，JVM花费了98%的时间进行垃圾回收，而只得到2%可用的内存，频繁的进行内存回收(最起码已经进行了5次连续的垃圾回收)，JVM就会曝出ava.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded错误。

上面tips来源： java.lang.OutOfMemoryError GC overhead limit exceeded 原因分析及解决方案

3、检查服务器资源占用状况

查询系统中各个进程的资源占用状况，使用 top 命令。查看出有一个进程为 11441 的进程 CPU 使用率达到300%，如下截图：

然后 查询这个进程下所有线程的CPU使用情况：

“top -H -p pid 保存文件：top -H -n 1 -p pid > /tmp/pid_top.txt

# top -H -p 11441
PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND
11447 test    20   0 4776m 1.6g  13m R 92.4 20.3  74:54.19 java
11444 test    20   0 4776m 1.6g  13m R 91.8 20.3  74:52.53 java
11445 test    20   0 4776m 1.6g  13m R 91.8 20.3  74:50.14 java
11446 test    20   0 4776m 1.6g  13m R 91.4 20.3  74:53.97 java
....
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查看 PID：11441 下面的线程，发现有几个线程占用cpu较高。

4、保存堆栈数据

1. 打印系统负载快照

top -b -n 2 > /tmp/top.txt
top -H -n 1 -p pid > /tmp/pid_top.txt
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2. cpu升序打印进程对应线程列表

<code>ps -mp-o THREAD,tid,time | sort -k2r > /tmp/进程号_threads.txt
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3. 看tcp连接数 (最好多次采样)

<code>lsof -p 进程号 > /tmp/进程号_lsof.txt
lsof -p 进程号 > /tmp/进程号_lsof2.txt
</code><button>复制</button>

4. 查看线程信息 (最好多次采样)

<code>jstack -l 进程号 > /tmp/进程号_jstack.txt
jstack -l 进程号 > /tmp/进程号_jstack2.txt
jstack -l 进程号 > /tmp/进程号_jstack3.txt
</code><button>复制</button>

5. 查看堆内存占用概况

<code>jmap -heap 进程号 > /tmp/进程号_jmap_heap.txt
</code><button>复制</button>

6. 查看堆中对象的统计信息

jmap -histo 进程号 | head -n 100 > /tmp/进程号_jmap_histo.txt
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7. 查看GC统计信息

<code>jstat -gcutil 进程号 > /tmp/进程号_jstat_gc.txt
</code><button>复制</button>

8. 生产对堆快照Heap dump

<code>jmap -dump:format=b,file=/tmp/进程号_jmap_dump.hprof 进程号
</code><button>复制</button>

堆的全部数据，生成的文件较大。

jmap -dump:live,format=b,file=/tmp/进程号_live_jmap_dump.hprof 进程号

dump:live,这个参数表示我们需要抓取目前在生命周期内的内存对象，也就是说GC收不走的对象，一般用这个就行。

拿到出现问题的快照数据，然后重启服务。

问题分析

根据上述的操作，已经获取了出现问题的服务的GC信息、线程堆栈、堆快照等数据。下面就进行分析，看问题到底出在哪里。

1、分析cpu占用100%的线程

转换线程ID

从jstack生成的线程堆栈进程分析。

将 上面线程ID 为

11447 ：0x2cb7

11444 ：0x2cb4

11445 ：0x2cb5

11446 ：0x2cb6

转为 16进制（jstack命令输出文件记录的线程ID是16进制）。

第一种转换方法 :

$ printf “0x%x” 11447
“0x2cb7”
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第二种转换方法 : 在转换的结果加上 0x即可。

查找线程堆栈

$ cat 11441_jstack.txt | grep "GC task thread"
"GC task thread#0 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f971401e000 nid=0x2cb4 runnable
"GC task thread#1 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f9714020000 nid=0x2cb5 runnable
"GC task thread#2 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f9714022000 nid=0x2cb6 runnable
"GC task thread#3 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f9714023800 nid=0x2cb7 runnable
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发现这些线程都是在做GC操作。

2、分析生成的GC文件

  S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
  0.00   0.00 100.00  99.94  90.56  87.86    875    9.307  3223 5313.139 5322.446
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S0：幸存1区当前使用比例

S1：幸存2区当前使用比例

E：Eden Space（伊甸园）区使用比例

O：Old Gen（老年代）使用比例

M：元数据区使用比例

CCS：压缩使用比例

YGC：年轻代垃圾回收次数

FGC：老年代垃圾回收次数

FGCT：老年代垃圾回收消耗时间

GCT：垃圾回收消耗总时间

FGC 十分频繁。

3、分析生成的堆快照

使用 Eclipse Memory Analyzer 工具。

分析的结果：

看到堆积的大对象的具体内容：

问题大致原因，InMemoryReporterMetrics 引起的OOM。

zipkin2.reporter.InMemoryReporterMetrics @ 0xc1aeaea8

Shallow Size: 24 B Retained Size: 925.9 MB

也可以使用：Java内存分析进行分析，如下截图。

4、原因分析和验证

因为出现了这个问题，查看出现问题的这个服务 zipkin的配置，和其他服务没有区别。发现配置都一样。

然后看在试着对应的 zipkin 的jar包，发现出现问题的这个服务依赖的 zipkin版本较低。

有问题的服务的 zipkin-reporter-2.7.3.jar

其他没有问题的服务 依赖的包 ：zipkin-reporter-2.8.4.jar

将有问题的服务依赖的包版本升级，在测试环境进行验证，查看堆栈快照发现没有此问题了。

原因探索

查 zipkin-reporter的 github：搜索 相应的 资料

找到此 下面这个 issues

修复代码和验证 代码

对比两个版本代码的差异：

简单的DEMO验证：

// 修复前的代码：

  private final ConcurrentHashMap<Throwable, AtomicLong> messagesDropped =
      new ConcurrentHashMap<Throwable, AtomicLong>();
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// 修复后的代码：

  private final ConcurrentHashMap<Class<? extends Throwable>, AtomicLong> messagesDropped =
      new ConcurrentHashMap<>();
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修复后使用 这个key ：Class<? extends Throwable> 替换 Throwable。

简单验证：

解决方案

将zipkin-reporter 版本进行升级即可。使用下面依赖配置，引入的 zipkin-reporter版本为 2.8.4 。

<!-- zipkin 依赖包 -->
<dependency>
  <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
  <artifactId>brave</artifactId>
  <version>5.6.4</version>
</dependency>
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小建议：配置JVM参数的时候还是加上下面参数,设置内存溢出的时候输出堆栈快照.

<code> -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 
 -XX:HeapDumpPath=path/filename.hprof 
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