一次完整的JVM堆外内存泄漏故障排查记录

深藏阁楼爱情的钟 2022-12-01 11:48 214阅读 0赞

## 前言 ##

记录一次线上JVM堆外内存泄漏问题的排查过程与思路，其中夹带一些**JVM内存分配机制**以及**常用的JVM问题排查指令和工具分享**，希望对大家有所帮助。

在整个排查过程中，我也走了不少弯路，但是在文章中我仍然会把完整的思路和想法写出来，当做一次经验教训，给后人参考，文章最后也总结了下内存泄漏问题快速排查的几个原则。

**本文的主要内容：**

*  故障描述和排查过程
 *  故障原因和解决方案分析
 *  JVM堆内内存和堆外内存分配原理
 *  常用的进程内存泄漏排查指令和工具介绍和使用

> 文章撰写不易，请大家多多支持我的原创技术公众号：后端技术漫谈

## 故障描述 ##

8月12日中午午休时间，我们商业服务收到告警，服务进程占用容器的物理内存（16G）超过了80%的阈值，并且还在不断上升。

![format_png][]

监控系统调出图表查看：

![format_png 1][]

像是Java进程发生了内存泄漏，而我们堆内存的限制是4G，这种大于4G快要吃满内存应该是JVM堆外内存泄漏。

确认了下当时服务进程的启动配置：

-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss1024K -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80

虽然当天没有上线新代码，但是**当天上午我们正在使用消息队列推送历史数据的修复脚本，该任务会大量调用我们服务其中的某一个接口**，所以初步怀疑和该接口有关。

下图是该调用接口当天的访问量变化：

![format_png 2][]

可以看到案发当时调用量相比正常情况（每分钟200+次）提高了很多（每分钟5000+次）。

**我们暂时让脚本停止发送消息，该接口调用量下降到每分钟200+次，容器内存不再以极高斜率上升，一切似乎恢复了正常。**

接下来排查这个接口是不是发生了内存泄漏。

## 排查过程 ##

首先我们先回顾下Java进程的内存分配，方便我们下面排查思路的阐述。

**以我们线上使用的JDK1.8版本为例**。JVM内存分配网上有许多[总结][Link 1]，我就不再进行二次创作。

JVM内存区域的划分为两块：堆区和非堆区。

*  堆区：就是我们熟知的新生代老年代。
 *  非堆区：非堆区如图中所示，有元数据区和直接内存。

![format_png 3][]

**这里需要额外注意的是：永久代（JDK8的原生去）存放JVM运行时使用的类，永久代的对象在full GC时进行垃圾收集。**

复习完了JVM的内存分配，让我们回到故障上来。

### 堆内存分析 ###

虽说一开始就基本确认与堆内存无关，因为泄露的内存占用超过了堆内存限制4G，但是我们为了保险起见先看下堆内存有什么线索。

我们观察了新生代和老年代内存占用曲线以及回收次数统计，和往常一样没有大问题，我们接着在事故现场的容器上dump了一份JVM堆内存的日志。

#### 堆内存Dump ####

堆内存快照dump命令：

jmap -dump:live,format=b,file=xxxx.hprof pid

> 画外音：你也可以使用jmap -histo:live pid直接查看堆内存存活的对象。

导出后，将Dump文件下载回本地，然后可以使用Eclipse的MAT（Memory Analyzer）或者JDK自带的JVisualVM打开日志文件。

使用MAT打开文件如图所示：

![format_png 4][]

**可以看到堆内存中，有一些nio有关的大对象，比如正在接收消息队列消息的nioChannel，还有nio.HeapByteBuffer，但是数量不多，不能作为判断的依据，先放着观察下。**

下一步，我开始浏览该接口代码，接口内部主要逻辑是调用集团的WCS客户端，将数据库表中数据查表后写入WCS，没有其他额外逻辑

发觉没有什么特殊逻辑后，我开始怀疑WCS客户端封装是否存在内存泄漏，这样怀疑的理由是，WCS客户端底层是由SCF客户端封装的，作为RPC框架，其底层通讯传输协议有可能会申请直接内存。

**是不是我的代码出发了WCS客户端的Bug，导致不断地申请直接内存的调用，最终吃满内存。**

我联系上了WCS的值班人，将我们遇到的问题和他们描述了一下，他们回复我们，会在他们本地执行下写入操作的压测，看看能不能复现我们的问题。

既然等待他们的反馈还需要时间，我们就准备先自己琢磨下原因。

**我将怀疑的目光停留在了直接内存上，怀疑是由于接口调用量过大，客户端对nio使用不当，导致使用ByteBuffer申请过多的直接内存。**

> **画外音：最终的结果证明，这一个先入为主的思路导致排查过程走了弯路。在问题的排查过程中，用合理的猜测来缩小排查范围是可以的，但最好先把每种可能性都列清楚，在发现自己深入某个可能性无果时，要及时回头仔细审视其他可能性。**

### 沙箱环境复现 ###

为了能还原当时的故障场景，我在沙箱环境申请了一台压测机器，来确保和线上环境一致。

**首先我们先模拟内存溢出的情况（大量调用接口）：**

我们让脚本继续推送数据，调用我们的接口，我们持续观察内存占用。

当开始调用后，内存便开始持续增长，并且看起来没有被限制住（没有因为限制触发Full GC）。

![format_png 5][]

**接着我们来模拟下平时正常调用量的情况（正常量调用接口）：**

我们将该接口平时正常的调用量（比较小，且每10分钟进行一次批量调用）切到该压测机器上，得到了下图这样的老生代内存和物理内存趋势：

![format_png 6][]

![format_png 7][]

**问题来了：为何内存会不断往上走吃满内存呢？**

当时猜测是由于JVM进程并没有对于直接内存大小进行限制（-XX:MaxDirectMemorySize），所以堆外内存不断上涨，并不会触发FullGC操作。

**上图能够得出两个结论：**

*  在内存泄露的接口调用量很大的时候，如果恰好堆内老生代等其他情况一直不满足FullGC条件，就一直不会FullGC，直接内存一路上涨。
 *  而在平时低调用量的情况下， 内存泄漏的比较慢，FullGC总会到来，回收掉泄露的那部分，这也是平时没有出问题，正常运行了很久的原因。

**由于上面提到，我们进程的启动参数中并没有限制直接内存，于是我们将-XX:MaxDirectMemorySize配置加上，再次在沙箱环境进行了测验。**

结果发现，进程占用的物理内存依然会不断上涨，超出了我们设置的限制，“看上去”配置似乎没起作用。

这让我很讶异，难道JVM对内存的限制出现了问题？

**到了这里，能够看出我排查过程中思路执着于直接内存的泄露，一去不复返了。**

> **画外音：我们应该相信JVM对内存的掌握，如果发现参数失效，多从自己身上找原因，看看是不是自己使用参数有误。**

### 直接内存分析 ###

为了更进一步的调查清楚直接内存里有什么，我开始对直接内存下手。由于直接内存并不能像堆内存一样，很容易的看出所有占用的对象，我们需要一些命令来对直接内存进行排查，我有用了几种办法，来查看直接内存里到底出现了什么问题。

#### 查看进程内存信息 pmap ####

pmap - report memory map of a process(查看进程的内存映像信息)

pmap命令用于报告进程的内存映射关系，是Linux调试及运维一个很好的工具。

pmap -x pid 如果需要排序  | sort -n -k3**

执行后我得到了下面的输出，删减输出如下:

..
    00007fa2d4000000    8660    8660    8660 rw---   [ anon ]
    00007fa65f12a000    8664    8664    8664 rw---   [ anon ]
    00007fa610000000    9840    9832    9832 rw---   [ anon ]
    00007fa5f75ff000   10244   10244   10244 rw---   [ anon ]
    00007fa6005fe000   59400   10276   10276 rw---   [ anon ]
    00007fa3f8000000   10468   10468   10468 rw---   [ anon ]
    00007fa60c000000   10480   10480   10480 rw---   [ anon ]
    00007fa614000000   10724   10696   10696 rw---   [ anon ]
    00007fa6e1c59000   13048   11228       0 r-x-- libjvm.so
    00007fa604000000   12140   12016   12016 rw---   [ anon ]
    00007fa654000000   13316   13096   13096 rw---   [ anon ]
    00007fa618000000   16888   16748   16748 rw---   [ anon ]
    00007fa624000000   37504   18756   18756 rw---   [ anon ]
    00007fa62c000000   53220   22368   22368 rw---   [ anon ]
    00007fa630000000   25128   23648   23648 rw---   [ anon ]
    00007fa63c000000   28044   24300   24300 rw---   [ anon ]
    00007fa61c000000   42376   27348   27348 rw---   [ anon ]
    00007fa628000000   29692   27388   27388 rw---   [ anon ]
    00007fa640000000   28016   28016   28016 rw---   [ anon ]
    00007fa620000000   28228   28216   28216 rw---   [ anon ]
    00007fa634000000   36096   30024   30024 rw---   [ anon ]
    00007fa638000000   65516   40128   40128 rw---   [ anon ]
    00007fa478000000   46280   46240   46240 rw---   [ anon ]
    0000000000f7e000   47980   47856   47856 rw---   [ anon ]
    00007fa67ccf0000   52288   51264   51264 rw---   [ anon ]
    00007fa6dc000000   65512   63264   63264 rw---   [ anon ]
    00007fa6cd000000   71296   68916   68916 rwx--   [ anon ]
    00000006c0000000 4359360 2735484 2735484 rw---   [ anon ]

可以看出，最下面一行是堆内存的映射，占用4G，其他上面有非常多小的内存占用，不过通过这些信息我们依然看不出问题。

#### 堆外内存跟踪 NativeMemoryTracking ####

> Native Memory Tracking (NMT) 是Hotspot VM用来分析VM内部内存使用情况的一个功能。我们可以利用jcmd（jdk自带）这个工具来访问NMT的数据。

NMT必须先通过VM启动参数中打开，不过要注意的是，打开NMT会带来5%-10%的性能损耗。

-XX:NativeMemoryTracking=[off | summary | detail]
    # off: 默认关闭
    # summary: 只统计各个分类的内存使用情况.
    # detail: Collect memory usage by individual call sites.

然后运行进程，可以使用下面的命令查看直接内存：

我们使用：

jcmd pid VM.native_memory detail scale=MB > temp.txt

得到如图结果：

![format_png 8][]

![format_png 9][]

上图中给我们的信息，都不能很明显的看出问题，至少我当时依然不能通过这几次信息看出问题。

排查似乎陷入了僵局。

### 山重水复疑无路 ###

在排查陷入停滞的时候，我们得到了来自WCS和SCF方面的回复，**两方都确定了他们的封装没有内存泄漏的存在**，WCS方面没有使用直接内存，而SCF虽然作为底层RPC协议，但是也不会遗留这么明显的内存bug，否则应该线上有很多反馈。

#### 查看JVM内存信息 jmap ####

此时，找不到问题的我再次新开了一个沙箱容器，运行服务进程，然后运行jmap命令，看一看JVM内存的**实际配置**：

jmap -heap pid

得到结果：

Attaching to process ID 1474, please wait...
    Debugger attached successfully.
    Server compiler detected.
    JVM version is 25.66-b17
    
    using parallel threads in the new generation.
    using thread-local object allocation.
    Concurrent Mark-Sweep GC
    
    Heap Configuration:
       MinHeapFreeRatio         = 40
       MaxHeapFreeRatio         = 70
       MaxHeapSize              = 4294967296 (4096.0MB)
       NewSize                  = 2147483648 (2048.0MB)
       MaxNewSize               = 2147483648 (2048.0MB)
       OldSize                  = 2147483648 (2048.0MB)
       NewRatio                 = 2
       SurvivorRatio            = 8
       MetaspaceSize            = 21807104 (20.796875MB)
       CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB)
       MaxMetaspaceSize         = 17592186044415 MB
       G1HeapRegionSize         = 0 (0.0MB)
    
    Heap Usage:
    New Generation (Eden + 1 Survivor Space):
       capacity = 1932787712 (1843.25MB)
       used     = 1698208480 (1619.5378112792969MB)
       free     = 234579232 (223.71218872070312MB)
       87.86316621615607% used
    Eden Space:
       capacity = 1718091776 (1638.5MB)
       used     = 1690833680 (1612.504653930664MB)
       free     = 27258096 (25.995346069335938MB)
       98.41346682518548% used
    From Space:
       capacity = 214695936 (204.75MB)
       used     = 7374800 (7.0331573486328125MB)
       free     = 207321136 (197.7168426513672MB)
       3.4349974840697497% used
    To Space:
       capacity = 214695936 (204.75MB)
       used     = 0 (0.0MB)
       free     = 214695936 (204.75MB)
       0.0% used
    concurrent mark-sweep generation:
       capacity = 2147483648 (2048.0MB)
       used     = 322602776 (307.6579818725586MB)
       free     = 1824880872 (1740.3420181274414MB)
       15.022362396121025% used
    
    29425 interned Strings occupying 3202824 bytes

输出的信息中，看得出老年代和新生代都蛮正常的，元空间也只占用了20M，直接内存看起来也是2g…

嗯？为什么`MaxMetaspaceSize = 17592186044415 MB`？**看起来就和没限制一样**。

再仔细看看我们的启动参数：

配置的是`-XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m`，也就是永久代的内存空间。**而1.8后，Hotspot虚拟机已经移除了永久代，使用了元空间代替。** 由于我们线上使用的是JDK1.8，**所以我们对于元空间的最大容量根本就没有做限制**，`-XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m` 这两个参数对于1.8就是过期的参数。

下面的图描述了从1.7到1.8，永久代的变更：

![format_png 10][]

**那会不会是元空间内存泄露了呢？**

我选择了在本地进行测试，方便更改参数，也方便使用JVisualVM工具直观的看出内存变化。

#### 使用JVisualVM观察进程运行 ####

首先限制住元空间，使用参数`-XX:MetaspaceSize=64m -XX:MaxMetaspaceSize=128m`，然后在本地循环调用出问题的接口。

得到如图：

![format_png 11][]

**可以看出，在元空间耗尽时，系统出发了Full GC，元空间内存得到回收，并且卸载了很多类。**

然后我们将元空间限制去掉，也就是使用之前出问题的参数：

-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss1024K -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:MaxDirectMemorySize=2g -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions

得到如图：

![format_png 12][]

**可以看出，元空间在不断上涨，并且已装入的类随着调用量的增加也在不断上涨，呈现正相关趋势。**

### 柳暗花明又一村 ###

问题一下子明朗了起来，**随着每次接口的调用，极有可能是某个类都在不断的被创建，占用了元空间的内存**。

#### 观察JVM类加载情况 -verbose ####

> 在调试程序时，有时需要查看程序加载的类、内存回收情况、调用的本地接口等。这时候就需要-verbose命令。在myeclipse可以通过右键设置（如下），也可以在命令行输入java -verbose来查看。

-verbose:class 查看类加载情况
    -verbose:gc 查看虚拟机中内存回收情况
    -verbose:jni 查看本地方法调用的情况

我们在本地环境，添加启动参数`-verbose:class`循环调用接口。

可以看到生成了无数`com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto`:

[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
    [Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
    [Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
    [Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
    [Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
    [Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]

当调用了很多次，积攒了一定的类时，我们手动执行Full GC，进行类加载器的回收，我们发现大量的fastjson相关类被回收。

![format_png 13][]

**如果在回收前，使用jmap查看类加载情况，同样也可以发现大量的fastjson相关类：**

jmap -clstats 7984

![format_png 14][]

这下有了方向，**这次仔细排查代码**，查看代码逻辑里哪里用到了fastjson，发现了如下代码：

/**
     * 返回Json字符串.驼峰转_
     * @param bean 实体类.
     */
    public static String buildData(Object bean) {
        try {
            SerializeConfig CONFIG = new SerializeConfig();
            CONFIG.propertyNamingStrategy = PropertyNamingStrategy.SnakeCase;
            return jsonString = JSON.toJSONString(bean, CONFIG);
        } catch (Exception e) {
            return null;
        }
    }

### 问题根因 ###

我们在调用wcs前将驼峰字段的实体类序列化成下划线字段，\*\*这需要使用fastjson的SerializeConfig，而我们在静态方法中对其进行了实例化。SerializeConfig创建时默认会创建一个ASM代理类用来实现对目标对象的序列化。也就是上面被频繁创建的类`com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto`,如果我们复用SerializeConfig，fastjson会去寻找已经创建的代理类，从而复用。但是如果new SerializeConfig()，则找不到原来生成的代理类，就会一直去生成新的WlkCustomerDto代理类。

下面两张图时问题定位的源码：

![format_png 15][]

![format_png 16][]

我们将SerializeConfig作为类的静态变量，问题得到了解决。

private static final SerializeConfig CONFIG = new SerializeConfig();
    
    static {
        CONFIG.propertyNamingStrategy = PropertyNamingStrategy.SnakeCase;
    }

#### fastjson SerializeConfig 做了什么 ####

SerializeConfig介绍：

> SerializeConfig的主要功能是配置并记录每种Java类型对应的序列化类（ObjectSerializer接口的实现类），比如Boolean.class使用BooleanCodec（看命名就知道该类将序列化和反序列化实现写到一起了）作为序列化实现类，float\[\].class使用FloatArraySerializer作为序列化实现类。这些序列化实现类，有的是FastJSON中默认实现的（比如Java基本类），有的是通过ASM框架生成的（比如用户自定义类），有的甚至是用户自定义的序列化类（比如Date类型框架默认实现是转为毫秒，应用需要转为秒）。当然，这就涉及到是使用ASM生成序列化类还是使用JavaBean的序列化类类序列化的问题，这里判断根据就是是否Android环境（环境变量"java.vm.name"为"dalvik"或"lemur"就是Android环境），但判断不仅这里一处，后续还有更具体的判断。

理论上来说，每个SerializeConfig实例若序列化相同的类，都会找到之前生成的该类的代理类，来进行序列化。们的服务在每次接口被调用时，都实例化一个ParseConfig对象来配置Fastjson反序列的设置，而未禁用ASM代理的情况下，由于每次调用ParseConfig都是一个新的实例，因此永远也检查不到已经创建的代理类，所以Fastjson便不断的创建新的代理类，并加载到metaspace中，最终导致metaspace不断扩张，将机器的内存耗尽。

#### 升级JDK1.8才会出现问题 ####

导致问题发生的原因还是值得重视。为什么在升级之前不会出现这个问题？这就要分析jdk1.8和1.7自带的hotspot虚拟机的差异了。

> 从jdk1.8开始，自带的hostspot虚拟机取消了过去的永久区，而新增了metaspace区，从功能上看，metaspace可以认为和永久区类似，其最主要的功用也是存放类元数据，但实际的机制则有较大的不同。
> 
> 首先，metaspace默认的最大值是整个机器的物理内存大小，所以metaspace不断扩张会导致java程序侵占系统可用内存，最终系统没有可用的内存；而永久区则有固定的默认大小，不会扩张到整个机器的可用内存。当分配的内存耗尽时，两者均会触发full gc，但不同的是永久区在full gc时，以堆内存回收时类似的机制去回收永久区中的类元数据（Class对象），只要是根引用无法到达的对象就可以回收掉，而metaspace判断类元数据是否可以回收，是根据加载这些类元数据的Classloader是否可以回收来判断的，只要Classloader不能回收，通过其加载的类元数据就不会被回收。这也就解释了我们这两个服务为什么在升级到1.8之后才出现问题，因为在之前的jdk版本中，虽然每次调用fastjson都创建了很多代理类，在永久区中加载类很多代理类的Class实例，但这些Class实例都是在方法调用是创建的，调用完成之后就不可达了，因此永久区内存满了触发full gc时，都会被回收掉。
> 
> 而使用1.8时，因为这些代理类都是通过主线程的Classloader加载的，这个Classloader在程序运行的过程中永远也不会被回收，因此通过其加载的这些代理类也永远不会被回收，这就导致metaspace不断扩张，最终耗尽机器的内存了。

这个问题并不局限于fastjson，只要是需要通过程序加载创建类的地方，就有可能出现这种问题。**尤其是在框架中，往往大量采用类似ASM、javassist等工具进行字节码增强，而根据上面的分析，在jdk1.8之前，因为大多数情况下动态加载的Class都能够在full gc时得到回收，因此不容易出现问题**，也因此很多框架、工具包并没有针对这个问题做一些处理，一旦升级到1.8之后，这些问题就可能会暴露出来。

## 总结 ##

问题解决了，接下来复盘下整个排查问题的流程，整个流程暴露了我很多问题，最主要的就是**对于JVM不同版本的内存分配还不够熟悉**，导致了对于老生代和元空间判断失误，走了很多弯路，在直接内存中排查了很久，浪费了很多时间。

其次，排查需要的**一是仔细，二是全面，**，最好将所有可能性先行整理好，不然很容易陷入自己设定好的排查范围内，走进死胡同不出来。

最后，总结一下这次的问题带来的收获：

*  JDK1.8开始，自带的hostspot虚拟机取消了过去的永久区，而新增了metaspace区，从功能上看，metaspace可以认为和永久区类似，其最主要的功用也是存放类元数据，但实际的机制则有较大的不同。
 *  对于JVM里面的内存需要在启动时进行限制，包括我们熟悉的堆内存，也要包括直接内存和元生区，这是保证线上服务正常运行最后的兜底。
 *  使用类库，请多注意代码的写法，尽量不要出现明显的内存泄漏。
 *  对于使用了ASM等字节码增强工具的类库，在使用他们时请多加小心（尤其是JDK1.8以后）。

> 文章撰写不易，请大家多多支持我的原创技术公众号：后端技术漫谈

## 参考 ##

观察程序运行时类加载的过程

blog.csdn.net/tenderhearted/article/details/39642275

Metaspace整体介绍（永久代被替换原因、元空间特点、元空间内存查看分析方法）

https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3520829.html

java内存占用异常问题常见排查流程（含堆外内存异常）

https://my.oschina.net/haitaohu/blog/3024843

JVM源码分析之堆外内存完全解读

http://lovestblog.cn/blog/2015/05/12/direct-buffer/

JVM 类的卸载

https://www.cnblogs.com/caoxb/p/12735525.html

fastjson在jdk1.8上面开启asm

https://github.com/alibaba/fastjson/issues/385

fastjson：PropertyNamingStrategy\_cn

https://github.com/alibaba/fastjson/wiki/PropertyNamingStrategy\_cn

警惕动态代理导致的Metaspace内存泄漏问题

https://blog.csdn.net/xyghehehehe/article/details/78820135

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