每日一博 | 记一次 JVM 堆外内存泄露 Bug 的查找

内容简介：每日一博 | 记一次 JVM 堆外内存泄露 Bug 的查找

解Bug之路-记一次JVM堆外内存泄露Bug的查找

前言

JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。

由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解 linux 内核第三版》)

内存泄露Bug现场

一个线上稳定运行了三年的系统，从物理机迁移到 docker 环境后，运行了一段时间，突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡，可以自动下掉节点，如下图所示: 登录到对应机器上后，发现由于内存占用太大，触发OOM，然后被linux系统本身给kill了。

应急措施

紧急在出问题的实例上再次启动应用，启动后，内存占用正常，一切Okay。

奇怪现象

当前设置的最大堆内存是1792M，如下所示:

-Xmx1792m -Xms1792m -Xmn900m -XX:PermSi
ze=256m -XX:MaxPermSize=256m -server -Xss512k

查找线索

gc日志

排查代码

打开线上服务对应对应代码，查了一圈，发现没有任何地方显式利用堆外内存，其没有依赖任何额外的native方法。关于网络IO的代码也是托管给Tomcat，很明显，作为一个全世界广泛流行的Web服务器，Tomcat不大可能有堆外内存泄露。

进一步查找

由于在代码层面没有发现堆外内存的痕迹，那就继续找些其它的信息，希望能发现蛛丝马迹。

Dump出JVM的Heap堆

由于线上出问题的Server已经被kill，还好有其它几台，登上去发现它们也 占用了很大的堆外内存，只是还没有到触发OOM的临界点而已。于是就赶紧用jmap dump了两台机器中应用JVM的堆情况，这两台留做现场保留不动，然后将其它机器迅速重启，以防同时被OOM导致服务不可用。

使用如下命令dump:

jmap -dump:format=b，file=heap.bin [pid]

使用MAT分析Heap文件

查看对应的代码

系统中大部分对于CachedBnsClient的调用，都是通过注解Autowired的，这部分实例数很少。

唯一频繁产生此类实例的代码如下所示:

@Override
    public void fun() {
            BnsClient bnsClient = new CachedBnsClient();
          // do something
    		return  ;
	}

此CachedBnsClient仅仅在方法体内使用，并没有逃逸到外面，再看此类本身

public class CachedBnsClient   {
    private ConcurrentHashMap<String， List<String>> authCache = new ConcurrentHashMap<String， List<String>>();
    private ConcurrentHashMap<String， List<URI>> validUriCache = new ConcurrentHashMap<String， List<URI>>();
    private ConcurrentHashMap<String， List<URI>> uriCache = new ConcurrentHashMap<String， List<URI>>();
	......
}

没有任何static变量，同时也没有往任何全局变量注册自身。换言之，在类的成员(Member)中，是不可能出现内存泄露的。

当时只粗略的过了一过成员变量，回过头来细想，还是漏了不少地方的。

更多信息

由于代码排查下来，感觉这块不应该出现内存泄露(但是事实确是如此的打脸)。这个类也没有显式用到堆外内存，而且只占了130M，和4G比起来微不足道，还是先去追查主要矛盾再说。

使用jstack dump线程信息

现场信息越多，越能找出蛛丝马迹。先用jstack把线程信息dump下来看下。 这一看，立马发现了不同，除了正常的IO线程以及框架本身的一些守护线程外，竟然还多出来了12563多个线程。

"Thread-5" daemon prio=10 tid=0x00007fb79426e000 nid=0x7346 waiting on condition [0x00007fb7b5678000]
   java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping)
	at java.lang.Thread.sleep(Native Method)
	at com.xxxxx.CachedBnsClient$1.run(CachedBnsClient.java:62)

而且这些正好是运行再CachedBnsClient的run方法上面！这些特定线程的数量正好是12452个，和cachedBnsClient数量一致!

再次check对应代码

原来刚才看CachedBnsClient代码的时候遗漏掉了一个关键的点!

public CachedBnsClient(BnsClient client) {
        super();
        this.backendClient = client;
        new Thread() {
            @Override
            public void run() {
                for (; ; ) {
                    refreshCache();
                    try {
                        Thread.sleep(60 * 1000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        logger.error("出错"， e);
                    }
                }
            }
    }

这段代码是CachedBnsClient的构造函数，其在里面创建了一个无限循环的线程，每隔60s启动一次刷新一下里面的缓存!

找到关键点

在看到12452个等待在CachedBnsClient.run的业务的一瞬间笔者就意识到，肯定是这边的线程导致对外内存泄露了。下面就是根据线程大小计算其泄露内存量是不是确实能够引起OOM了。

发现内存计算对不上

由于我们这边设置的Xss是512K，即一个线程栈大小是512K，而由于线程共享其它MM单元(线程本地内存是是现在线程栈上的)，所以实际线程堆外内存占用数量也是512K。进行如下计算:

12563 * 512K = 6331M = 6.3G

整个环境一共4G，加上JVM堆内存1.8G(1792M)，已经明显的超过了4G。

(6.3G + 1.8G)=8.1G > 4G

如果按照此计算，应用应用早就被OOM了。

怎么回事呢？

为了解决这个问题，笔者又思考了好久。如下所示:

Java线程底层实现

众所周知，一个进程(包括lwp)包括内核栈和用户栈，内核栈+thread_info用了8K，那么用户态的栈可用内存就是:

512K-8K=504K

Linux实际物理内存映射

查看smaps进程内存使用信息

使用如下命令，查看

cat /proc/[pid]/smaps > smaps.txt

实际物理内存使用信息，如下所示:

7fa69a6d1000-7fa69a74f000 rwxp 00000000 00:00 0 
Size:                504 kB
Rss:                  92 kB
Pss:                  92 kB
Shared_Clean:          0 kB
Shared_Dirty:          0 kB
Private_Clean:         0 kB
Private_Dirty:        92 kB
Referenced:           92 kB
Anonymous:            92 kB
AnonHugePages:         0 kB
Swap:                  0 kB
KernelPageSize:        4 kB
MMUPageSize:           4 kB

7fa69a7d3000-7fa69a851000 rwxp 00000000 00:00 0 
Size:                504 kB
Rss:                 152 kB
Pss:                 152 kB
Shared_Clean:          0 kB
Shared_Dirty:          0 kB
Private_Clean:         0 kB
Private_Dirty:       152 kB
Referenced:          152 kB
Anonymous:           152 kB
AnonHugePages:         0 kB
Swap:                  0 kB
KernelPageSize:        4 kB
MMUPageSize:           4 kB

(92+152)/2+8K=130K，由于是估算，取整为128K，即反映此应用平均线程栈大小。

注意，实际内存有波动的原因是由于环境不同，从而走了不同的分支，导致栈上的增长不同。

重新进行内存计算

JVM一开始申请了

-Xmx1792m -Xms1792m

即1.8G的堆内内存，这里是即时分配，一开始就用物理页框填充。

12563个线程，每个线程栈平均大小128K，即:

128K * 12563=1570M=1.5G的对外内存

取个整数128K，就能反映出平均水平。再拿这个128K * 12563 =1570M = 1.5G，加上JVM的1.8G，就已经达到了3.3G，再加上kernel和日志传输进程等使用的内存数量，确实已经接近了4G，这样内存就对应上了！(注:用于定量内存计算的环境是一台内存用量将近4G，但还没OOM的机器)

为什么在物理机上没有应用Down机

笔者登录了原来物理机，应用还在跑，发现其同样有堆外内存泄露的现象，其物理内存使用已经达到了5个多G!幸好物理机内存很大，而且此应用发布还比较频繁，所以没有被OOM。

Dump了物理机上应用的线程，

一共有28737个线程，其中28626个线程等待在CachedBnsClient上。

同样用smaps查看进程实际内存信息，其平均大小依旧为

128K，因为是同一应用的原因

继续进行物理内存计算

1.8+(28737 * 128k)/1024K =(3.6+1.8)=5.4G

进一步验证了我们的推理。

这么多线程应用为什么没有卡顿

因为基本所有的线程都睡眠在

Thread.sleep(60 * 1000);//一次睡眠60s

上。所以仅仅占用了内存，实际占用的CPU时间很少。

总结

查找Bug的时候，现场信息越多越好，同时定位Bug必须要有实质性的证据。例如内存泄露就要用你推测出的模型进行定量分析。在定量和实际对不上的时候，深挖下去，你会发现不一样的风景!

原文链接

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网

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