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

查看操作系统层面的监控，发现内存占用情况如下图所示:

上图蓝色的线表示总的内存使用量，发现一直涨到了4G后，超出了系统限制。

很明显，有堆外内存泄露了。

查找线索

gc日志

一般出现内存泄露，笔者立马想到的就是查看当时的gc日志。

本身应用所采用框架会定时打印出对应的gc日志，遂查看，发现gc日志一切正常。对应日志如下:

查看了当天的所有gc日志，发现内存始终会回落到170M左右，并无明显的增加。要知道JVM进程本身占用的内存可是接近4G(加上其它进程,例如日志进程就已经到4G了)，进一步确认是堆外内存导致。

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

挑了一个heap文件进行分析，堆的使用情况如下图所示:

一共用了200多M，和之前gc文件打印出来的170M相差不大，远远没有到4G的程度。

不得不说MAT是个非常好用的工具，它可以提示你可能内存泄露的点:

这个cachedBnsClient类有12452个实例，占用了整个堆的61.92%。

查看了另一个heap文件，发现也是同样的情况。这个地方肯定有内存泄露，但是也占用了130多M，和4G相差甚远。

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。

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

JVM的线程在linux上底层是调用NPTL(Native Posix Thread Library)来创建的，一个JVM线程就对应linux的lwp(轻量级进程，也是进程，只不过共享了mm_struct，用来实现线程)，一个thread.start就相当于do_fork了一把。

其中，我们在JVM启动时候设置了-Xss=512K(即线程栈大小)，这512K中然后有8K是必须使用的，这8K是由进程的内核栈和thread_info公用的，放在两块连续的物理页框上。如下图所示:

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

如下图所示:

Linux实际物理内存映射

事实上linux对物理内存的使用非常的抠门，一开始只是分配了虚拟内存的线性区，并没有分配实际的物理内存，只有推到最后使用的时候才分配具体的物理内存，即所谓的请求调页。如下图所示:

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

搜索下504KB，正好是12563个，对了12563个线程，其中Rss表示实际物理内存(含共享库)92KB，Pss表示实际物理内存(按比例共享库)92KB(由于没有共享库，所以Rss==Pss)，以第一个7fa69a6d1000-7fa69a74f000线性区来看，其映射了92KB的空间，第二个映射了152KB的空间。如下图所示:

挑出符合条件（即size是504K）的几十组看了下，基本都在92K-152K之间，再加上内核栈8K

(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!

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原文链接

https://my.oschina.net/alchemystar/blog/1603817