Netty防止内存泄漏措施

妖狐艹你老母 2022-02-22 02:29 224阅读 0赞

> 谨以此文献给李林锋新生的爱女。  
> 李林锋此后还将在 InfoQ 上开设 Netty 专题持续出稿，感兴趣的同学可以持续关注。

## 1. 背景 ##

### 1.1 直播平台内存泄漏问题 ###

某直播平台，一些网红的直播间在业务高峰期，会有10W+的粉丝接入，如果瞬间发生大量客户端连接掉线、或者一些客户端网络比较慢，发现基于Netty构建的服务端内存会飙升，发生内存泄漏（OOM），导致直播卡顿、或者客户端接收不到服务端推送的消息，用户体验受到很大影响。

### 1.2 问题分析 ###

首先对GC数据进行分析，发现老年代已满，发生多次Full GC，耗时达3分多，系统已经无法正常运行（示例）：

![\\"\\"][ed58c9445b8c9754074d7d6fa6e8fb5c.jpg]

图1 直播高峰期服务端GC统计数据

Dump内存堆栈进行分析，发现大量的发送任务堆积，导致内存溢出（示例）：

![\\"\\"][46c2fc8633f52b45192364e34116078f.jpg]

图2 直播高峰期服务端内存Dump文件分析

通过以上分析可以看出，在直播高峰期，服务端向上万客户端推送消息时，发生了发送队列积压，引起内存泄漏，最终导致服务端频繁GC，无法正常处理业务。

### 1.3 解决策略 ###

服务端在进行消息发送的时候做保护，具体策略如下：

1.  根据可接入的最大用户数做客户端并发接入数流控，需要根据内存、CPU处理能力，以及性能测试结果做综合评估。
2.  设置消息发送的高低水位，针对消息的平均大小、客户端并发接入数、JVM内存大小进行计算，得出一个合理的高水位取值。服务端在推送消息时，对Channel的状态进行判断，如果达到高水位之后，Channel的状态会被Netty置为不可写，此时服务端不要继续发送消息，防止发送队列积压。

服务端基于上述策略优化了代码，内存泄漏问题得到解决。

### 1.4.总结 ###

尽管Netty框架本身做了大量的可靠性设计，但是对于具体的业务场景，仍然需要用户做针对特定领域和场景的可靠性设计，这样才能提升应用的可靠性。

除了消息发送积压导致的内存泄漏，Netty还有其它常见的一些内存泄漏点，本文将针对这些可能导致内存泄漏的功能点进行分析和总结。

## 2. 消息收发防内存泄漏策略 ##

### 2.1.消息接收 ###

#### 2.1.1 消息读取 ####

Netty的消息读取并不存在消息队列，但是如果消息解码策略不当，则可能会发生内存泄漏，主要有如下几点：

1.畸形码流攻击：如果客户端按照协议规范，将消息长度值故意伪造的非常大，可能会导致接收方内存溢出。

2.代码BUG：错误的将消息长度字段设置或者编码成一个非常大的值，可能会导致对方内存溢出。

3.高并发场景：单个消息长度比较大，例如几十M的小视频，同时并发接入的客户端过多，会导致所有Channel持有的消息接收ByteBuf内存总和达到上限，发生OOM。

避免内存泄漏的策略如下：

1.  无论采用哪种解码器实现，都对消息的最大长度做限制，当超过限制之后，抛出解码失败异常，用户可以选择忽略当前已经读取的消息，或者直接关闭链接。

以Netty的DelimiterBasedFrameDecoder代码为例，创建DelimiterBasedFrameDecoder对象实例时，指定一个比较合理的消息最大长度限制，防止内存溢出：

/** * Creates a new instance. * * @param maxFrameLength  the maximum length of the decoded frame. *                        A {@link TooLongFrameException} is thrown if *                        the length of the frame exceeds this value. * @param stripDelimiter  whether the decoded frame should strip out the *                        delimiter or not * @param delimiter  the delimiter */public DelimiterBasedFrameDecoder(        int maxFrameLength, boolean stripDelimiter, ByteBuf delimiter) {    this(maxFrameLength, stripDelimiter, true, delimiter);}

1.  需要根据单个Netty服务端可以支持的最大客户端并发连接数、消息的最大长度限制以及当前JVM配置的最大内存进行计算，并结合业务场景，合理设置maxFrameLength的取值。

#### 2.1.2 ChannelHandler的并发执行 ####

Netty的ChannelHandler支持串行和异步并发执行两种策略，在将ChannelHandler加入到ChannelPipeline时，如果指定了EventExecutorGroup，则ChannelHandler将由EventExecutorGroup中的EventExecutor异步执行。这样的好处是可以实现Netty I/O线程与业务ChannelHandler逻辑执行的分离，防止ChannelHandler中耗时业务逻辑的执行阻塞I/O线程。

ChannelHandler异步执行的流程如下所示：

![\\"\\"][b032b6cb0b2ba8f45c08e4f6bc118670.jpg]

图3 ChannelHandler异步并发执行流程

如果业务ChannelHandler中执行的业务逻辑耗时较长，消息的读取速度又比较快，很容易发生消息在EventExecutor中积压的问题，如果创建EventExecutor时没有通过io.netty.eventexecutor.maxPendingTasks参数指定积压的最大消息个数，则默认取值为0x7fffffff，长时间的积压将导致内存溢出，相关代码如下所示（异步执行ChannelHandler，将消息封装成Task加入到taskQueue中）：

public void execute(Runnable task) {    if (task == null) {        throw new NullPointerException(\u0026quot;task\u0026quot;);    }    boolean inEventLoop = inEventLoop();    if (inEventLoop) {        addTask(task);    } else {        startThread();        addTask(task);        if (isShutdown() \u0026amp;\u0026amp; removeTask(task)) {            reject();        }    }

解决对策：对EventExecutor中任务队列的容量做限制，可以通过io.netty.eventexecutor.maxPendingTasks参数做全局设置，也可以通过构造方法传参设置。结合EventExecutorGroup中EventExecutor的个数来计算taskQueue的个数，根据taskQueue \* N \* 任务队列平均大小 \* maxPendingTasks \\u0026lt; 系数K（0 \\u0026lt; K \\u0026lt; 1）\* 总内存的公式来进行计算和评估。

### 2.2.消息发送 ###

#### 2.2.1 如何防止发送队列积压 ####

为了防止高并发场景下，由于对方处理慢导致自身消息积压，除了服务端做流控之外，客户端也需要做并发保护，防止自身发生消息积压。

利用Netty提供的高低水位机制，可以实现客户端更精准的流控，它的工作原理如下：

![\\"\\"][78661d909223110e33f59fd1c78f410c.jpg]

图4 Netty高水位接口说明

当发送队列待发送的字节数组达到高水位上限时，对应的Channel就变为不可写状态。由于高水位并不影响业务线程调用write方法并把消息加入到待发送队列中，因此，必须要在消息发送时对Channel的状态进行判断：当到达高水位时，Channel的状态被设置为不可写，通过对Channel的可写状态进行判断来决定是否发送消息。

在消息发送时设置高低水位并对Channel状态进行判断，相关代码示例如下：

public void channelActive(final ChannelHandlerContext ctx) {        **ctx.channel().config().setWriteBufferHighWaterMark(10 \\* 1024 * 1024);**        loadRunner = new Runnable() {            @Override            public void run() {                try {                    TimeUnit.SECONDS.sleep(30);                } catch (InterruptedException e) {                    e.printStackTrace();                }                ByteBuf msg = null;                while (true) {                    **if (ctx.channel().isWritable()) {**                        msg = Unpooled.wrappedBuffer(\u0026quot;Netty OOM Example\u0026quot;.getBytes());                        ctx.writeAndFlush(msg);                    } else {                        LOG.warning(\u0026quot;The write queue is busy : \u0026quot; + ctx.channel().unsafe().outboundBuffer().nioBufferSize());                    }                }            }        };        new Thread(loadRunner, \u0026quot;LoadRunner-Thread\u0026quot;).start();    }

对上述代码做验证，客户端代码中打印队列积压相关日志，说明基于高水位的流控机制生效，日志如下：

**警告: The write queue is busy : 17**

通过内存监控，发现内存占用平稳：

![\\"\\"][ecedaea03a5d397cdd58be29c18f020c.jpg]

图5 进行高低水位保护优化之后内存占用情况

在实际项目中，根据业务QPS规划、客户端处理性能、网络带宽、链路数、消息平均码流大小等综合因素计算并设置高水位（WriteBufferHighWaterMark）阈值，利用高水位做消息发送速率的流控，既可以保护自身，同时又能减轻服务端的压力，防止服务端被压挂。

#### 2.2.2 其它可能导致发送队列积压的因素 ####

需要指出的是，并非只有高并发场景才会触发消息积压，在一些异常场景下，尽管系统流量不大，但仍然可能会导致消息积压，可能的场景包括：

1.  网络瓶颈，发送速率超过网络链接处理能力时，会导致发送队列积压。
2.  对端读取速度小于己方发送速度，导致自身TCP发送缓冲区满，频繁发生write 0字节时，待发送消息会在Netty发送队列排队。

当出现大量排队时，很容易导致Netty的直接内存泄漏，示例如下：

![\\"\\"][336ff24f87e3b4c539376cf6701385a0.jpg]

图6 消息积压导致内存泄漏相关堆栈

我们在设计系统时，需要根据业务的场景、所处的网络环境等因素进行综合设计，为潜在的各种故障做容错和保护，防止因为外部因素导致自身发生内存泄漏。

## 3. ByteBuf的申请和释放策略 ##

## 3.1 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。

事实上，这种观点是错误的，即便ByteBuf是Netty创建的，如果使用不当仍然会发生内存泄漏。在实际项目中如何更好的管理ByteBuf，下面我们分四种场景进行说明。

### 3.2 ByteBuf的释放策略 ###

#### 3.2.1 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（通常是解码之后），它的释放有2种策略：

1.  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，相关代码如下所示（SimpleChannelInboundHandler）：

@Override  public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {        boolean release = true;        try {            if (acceptInboundMessage(msg)) {                I imsg = (I) msg;                channelRead0(ctx, imsg);            } else {                release = false;                ctx.fireChannelRead(msg);            }        } finally {            **if (autoRelease \u0026amp;\u0026amp; release) {**                **ReferenceCountUtil.release(msg);**            **}**        }    }

如果当前业务ChannelInboundHandler需要执行，则调用完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。

继承自SimpleChannelInboundHandler，即便业务不释放请求ByteBuf对象，依然不会发生内存泄漏，相关示例代码如下所示：

public class RouterServerHandlerV2 **extends SimpleChannelInboundHandler\u0026lt;ByteBuf\u0026gt;** {//代码省略...@Override    public void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf msg) {        byte [] body = new byte[msg.readableBytes()];        executorService.execute(()-\u0026gt;        {            //解析请求消息，做路由转发，代码省略...            //转发成功，返回响应给客户端            ByteBuf respMsg = allocator.heapBuffer(body.length);            respMsg.writeBytes(body);//作为示例，简化处理，将请求返回            ctx.writeAndFlush(respMsg);        });    }

对上述代码做性能测试，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。

1.  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，直到调用到DefaultChannelPipeline的内部类TailContext，由它来负责释放请求消息，代码如下所示（TailContext）：

protected void onUnhandledInboundMessage(Object msg) {        try {            logger.debug(                    \u0026quot;Discarded inbound message {} that reached at the tail of the pipeline. \u0026quot; +                            \u0026quot;Please check your pipeline configuration.\u0026quot;, msg);        **} finally {**            **ReferenceCountUtil.release(msg);**        **}**    }

#### 3.2.2 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：

//代码省略... .childHandler(new ChannelInitializer\u0026lt;SocketChannel\u0026gt;() {                 @Override                 public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {                     ChannelPipeline p = ch.pipeline();                     ch.config().setAllocator(UnpooledByteBufAllocator.DEFAULT);                     p.addLast(new RouterServerHandler());                 }             });     }

也需要按照内存池的方式去释放内存。

#### 3.2.3 基于内存池的响应ByteBuf ####

只要调用了writeAndFlush或者flush方法，在消息发送完成之后都会由Netty框架进行内存释放，业务不需要主动释放内存。

它的工作原理如下：

调用ctx.writeAndFlush(respMsg)方法，当消息发送完成之后，Netty框架会主动帮助应用来释放内存，内存的释放分为两种场景：

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）：

protected final ByteBuf newDirectBuffer(ByteBuf buf) {        final int readableBytes = buf.readableBytes();        if (readableBytes == 0) {            **ReferenceCountUtil.safeRelease(buf);**            return Unpooled.EMPTY_BUFFER;        }        final ByteBufAllocator alloc = alloc();        if (alloc.isDirectBufferPooled()) {            ByteBuf directBuf = alloc.directBuffer(readableBytes);            directBuf.writeBytes(buf, buf.readerIndex(), readableBytes);            **ReferenceCountUtil.safeRelease(buf);**            return directBuf;        }        }   //后续代码省略}

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

public boolean remove() {        Entry e = flushedEntry;        if (e == null) {            clearNioBuffers();            return false;        }        Object msg = e.msg;        ChannelPromise promise = e.promise;        int size = e.pendingSize;        removeEntry(e);        if (!e.cancelled) {            **ReferenceCountUtil.safeRelease(msg);**            safeSuccess(promise);            decrementPendingOutboundBytes(size, false, true);        }    //后续代码省略}

对Netty源码进行断点调试，验证上述分析：

断点1：在响应消息发送处打印断点，获取到PooledUnsafeHeapByteBuf实例ID为1506。

![\\"\\"][27f06a9eef7d8e94cbd49ba2636d30a2.jpg]

图7 响应发送处断点调试

断点2：在HeapByteBuffer转换成DirectByteBuffer处打断点，发现实例ID为1506的PooledUnsafeHeapByteBuf被释放。

![\\"\\"][31693e2a745c2bafef2717020cdfefca.jpg]

图8 响应消息释放处断点

断点3：转换之后待发送的响应消息PooledUnsafeDirectByteBuf实例ID为1527。

![\\"\\"][0971748499f62d4545452440dae33d90.jpg]

图9 响应消息转换处断点

断点4：响应消息发送完成之后，实例ID为1527的PooledUnsafeDirectByteBuf被释放到内存池。

![\\"\\"][da6dbd203bc408c0cd7c5c08796d8666.jpg]

图10 转换之后的响应消息释放处断点

1.  如果是DirectByteBuffer，则不需要转换，当消息发送完成之后，由ChannelOutboundBuffer的remove()负责释放。

#### 3.2.4 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，待消息发送完成之后，再释放转换后的DirectByteBuf；如果是DirectByteBuffer，则无需转换，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，但是不需要业务来释放。

## 4. Netty服务端高并发保护 ##

### 4.1 高并发场景下的OOM问题 ###

在RPC调用时，如果客户端并发连接数过多，服务端又没有针对并发连接数的流控机制，一旦服务端处理慢，就很容易发生批量超时和断连重连问题。

以Netty HTTPS服务端为例，典型的业务组网示例如下所示：

![\\"\\"][186128ea8236cea535158920f062dc8d.jpg]

图11 Netty HTTPS组网图

客户端采用HTTP连接池的方式与服务端进行RPC调用，单个客户端连接池上限为200，客户端部署了30个实例，而服务端只部署了3个实例。在业务高峰期，每个服务端需要处理6000个HTTP连接，当服务端时延增大之后，会导致客户端批量超时，超时之后客户端会关闭连接重新发起connect操作，在某个瞬间，几千个HTTPS连接同时发起SSL握手操作，由于服务端此时也处于高负荷运行状态，就会导致部分连接SSL握手失败或者超时，超时之后客户端会继续重连，进一步加重服务端的处理压力，最终导致服务端来不及释放客户端close的连接，引起NioSocketChannel大量积压，最终OOM。

通过客户端的运行日志可以看到一些SSL握手发生了超时，示例如下：

![\\"\\"][2526fe27b31cb769e8133f7407e91baa.jpg]

图12 SSL握手超时日志

服务端并没有对客户端的连接数做限制，这会导致尽管ESTABLISHED状态的连接数并不会超过6000上限，但是由于一些SSL连接握手失败，再加上积压在服务端的连接并没有及时释放，最终引起了NioSocketChannel的大量积压。

### 4.2.Netty HTTS并发连接数流控 ###

在服务端增加对客户端并发连接数的控制，原理如下所示：

![\\"\\"][5e361777ccf2bbf1e0150cdac52123c6.jpg]

图13 服务端HTTS连接数流控

基于Netty的Pipeline机制，可以对SSL握手成功、SSL连接关闭做切面拦截（类似于Spring的AOP机制，但是没采用反射机制，性能更高），通过流控切面接口，对HTTPS连接做计数，根据计数器做流控，服务端的流控算法如下：

1.  获取流控阈值。
2.  从全局上下文中获取当前的并发连接数，与流控阈值对比，如果小于流控阈值，则对当前的计数器做原子自增，允许客户端连接接入。
3.  如果等于或者大于流控阈值，则抛出流控异常给客户端。
4.  SSL连接关闭时，获取上下文中的并发连接数，做原子自减。

在实现服务端流控时，需要注意如下几点：

1.  流控的ChannelHandler声明为@ChannelHandler.Sharable，这样全局创建一个流控实例，就可以在所有的SSL连接中共享。
2.  通过userEventTriggered方法拦截SslHandshakeCompletionEvent和SslCloseCompletionEvent事件，在SSL握手成功和SSL连接关闭时更新流控计数器。
3.  流控并不是单针对ESTABLISHED状态的HTTP连接，而是针对所有状态的连接，因为客户端关闭连接，并不意味着服务端也同时关闭了连接，只有SslCloseCompletionEvent事件触发时，服务端才真正的关闭了NioSocketChannel，GC才会回收连接关联的内存。
4.  流控ChannelHandler会被多个NioEventLoop线程调用，因此对于相关的计数器更新等操作，要保证并发安全性，避免使用全局锁，可以通过原子类等提升性能。

## 5. 总结 ##

### 5.1.其它的防内存泄漏措施 ###

#### 5.1.1 NioEventLoop ####

执行它的execute(Runnable task)以及定时任务相关接口时，如果任务执行耗时过长、任务执行频度过高，可能会导致任务队列积压，进而引起OOM：

![\\"\\"][debcfba3963165d3d59d1ff5a159b310.jpg]

图14 NioEventLoop定时任务执行接口

建议业务在使用时，对NioEventLoop队列的积压情况进行采集和告警。

#### 5.1.2 客户端连接池 ####

业务在初始化连接池时，如果采用每个客户端连接对应一个EventLoopGroup实例的方式，即每创建一个客户端连接，就会同时创建一个NioEventLoop线程来处理客户端连接以及后续的网络读写操作，采用的策略是典型的1个TCP连接对应一个NIO线程的模式。当系统的连接数很多、堆内存又不足时，就会发生内存泄漏或者线程创建失败异常。问题示意如下：

![\\"\\"][a15dabd1781e38910585c50efe370a55.jpg]

图15 错误的客户端线程模型

优化策略：客户端创建连接池时，EventLoopGroup可以重用，优化之后的连接池线程模型如下所示：

![\\"\\"][151444770d0aef1d5d84053fb5c59780.jpg]

图16 正确的客户端线程模型

### 5.2 内存泄漏问题定位 ###

#### 5.2.1 堆内存泄漏 ####

通过jmap -dump:format=b,file=xx pid命令Dump内存堆栈，然后使用MemoryAnalyzer工具对内存占用进行分析，查找内存泄漏点，然后结合代码进行分析，定位内存泄漏的具体原因，示例如下所示：

![\\"\\"][42bcf421961436d6dfafac017db32805.jpg]

图17 通过MemoryAnalyzer工具分析内存堆栈

#### 5.2.2 堆外内存泄漏 ####

建议策略如下：

1.  排查下业务代码，看使用堆外内存的地方是否存在忘记释放问题。
2.  如果使用到了Netty的TLS/SSL/openssl，建议到Netty社区查下BUG列表，看是否是Netty老版本已知的BUG，此类BUG通过升级Netty版本可以解决。
3.  如果上述两个步骤排查没有结果，则可以通过google-perftools工具协助进行堆外内存分析。

## 6. 作者简介 ##

李林锋，10年Java NIO、平台中间件设计和开发经验，精通Netty、Mina、分布式服务框架、API Gateway、PaaS等,《Netty进阶之路》、《分布式服务框架原理与实践》作者。目前在华为终端应用市场负责业务微服务化、云化、全球化等相关设计和开发工作。

联系方式：新浪微博 Nettying 微信：Nettying

Email：neu\_lilinfeng@sina.com

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