我的程序跑了60多小时，就是为了让你看一眼JDK的BUG导致的内存泄漏
从一个BUG说起
前段时间翻到了一个 JDK 有点意思的 BUG，带大家一起瞅瞅。
memory leak，内存泄漏。
是谁导致的内存泄漏呢？
ConcurrentLinkedQueue，这个队列。
这个 BUG 里面说，在 jetty 项目里面也爆出了这个 BUG：
我看了一下，觉得 jetty 的这个写的挺有意思的。
我按照 jetty 的这个讲吧，反正都是同一个 JDK BUG 导致的。
我用我八级半的蹩脚英语给大家翻译一下这个叫做 max 的同学说了些什么。
他说：在 Java 项目里面，错误的使用 ConcurrentLinkedQueue（文章后面用缩写 CLQ 代替）会导致内存泄漏的问题。
在 jetty 的 QueuedThreadPool 这个线程池里面，使用了 CLQ 这个队列，它会导致内存缓慢增长，最终引发内存泄漏。
虽然 QueuedThreadPool 仅仅使用了这个队列的 add 方法和 remove 方法。但不幸的是，remove 方法不会把队列的大小变小，只会使队列里面被删除的 node 为空。因此，该列表将增长到无穷大。
然后他给了一个附件，附件里面是一段程序，可以演示这个问题。
我们先不看他的程序，后面我们统一演示这个问题。
先给大家看一下 jetty 的 QueuedThreadPool 线程池。
看哪个版本的 jetty 呢？
可以看到这个 BUG 是在 2015 年 9 月 18 日被爆出来的。所以，我们找一个这个日期之前的版本就行。于是我找了一个 2015 年 9 月 3 日发布的 maven 版本：
在这个版本里面的 QueuedThreadPool 是这样的：
可以看到，它确实使用了 CLQ 队列。而从这个对象所有被调用的地方来看，jetty 只使用了这个队列的 size、add、remove(obj) 方法：
和前面 max 同学描述的一致，然后这个 max 同学给了几张图片，来佐证他的论点：
主要关注我框起来的地方，就是说他展示了一张图片。可以从这图片中看出内存泄漏的问题，而这个图片的来源是他们真实的项目。这个项目已经运行了大约两天，每五分钟就会有一个 web 请求过来。
下面是他给出的图片：
从他的这个图片中，我就只看出了 CLQ 的 node 很多。但是他说了，他这个项目请求量并不大，用的 jetty 框架也不应该创建这么多的 node 出来。
好了，我们前面分析了 max 同学说的这个问题，接下来就是大佬出场，来解惑了：
好了，我们看一下这个 jetty 项目的领导者是怎么回答这个问题的：
首先他用 stupefied 表示了非常的震惊！然后，用到了 Ouch 语气词。相当于我们常说的：他说：卧槽，我发现它不仅导致内存泄漏，而且会随着时间的推移，导致队列越来越慢。太TM震惊了。
这个问题一定会对使用大量线程的服务器产生影响…希望不是所有的服务器都会有影响。但不管是不是所有的服务器都有这个问题，只要出现了这个问题，对于某些服务器来说，它一定是一个非常严重的 BUG。
最后他说：我正在修复这个问题。
然后，在 7 分 37 秒之后， Greg 又回复了一次：
可以看出，过了快 8 分钟，他还在持续震惊。我怀疑这 8 分钟里面他一直在摇头。他说：我还在为这个 BUG 摇头，它怎么这么久都没被发现呢！对于 jetty 来说修复起来非常的简单，使用 set 结构代替 queue 队列即可实现一样的效果。
那我们看一下修复之后的 jetty 中的 QueuedThreadPool 是怎样的，这里我用的是 2015 年 10 月 6 日发布的一个包，也就是这个 BUG 爆出之后的最近的一个包：
里面对应的代码是这样的：
简单粗暴的用 CurrentHashSet 代替了 CLQ。因为这个 BUG 在 JDK 中是已经修复了，出于好奇，我想看看 CLQ 还有没有机会重新站出来。于是我看了一下今年发布的最新版本里面的代码：
既不是用的 CurrentHashSet ，也没有给 CLQ 机会。而是 JDK 8 的 ConcurrentHashMap 里面的 newKeySet 方法，C 位出道：
这是一个小小的 jetty 线程池的演变过程。恭喜你，又学到了一个基本上不会用到的知识点。回到 Greg 的回复中，这次的回复里面，他还给了一个修复的演示实例，下一小节我会针对这个实例进行解读。在 23 分钟之后，他就提交代码修复完成了。
从第一次回复帖子，到定位问题，再到提交代码，用了 30 分钟的时间。然后在凌晨 2 点 57 分（这个时间点，大佬都是不用睡觉的吗？还是说刚修完福报，下班了）， max 回复到：
我不敢相信 CLQ 使用起来会有这样的问题，他们至少应该在 API 文档里面说明一下。这里的他们，应该指的是 JDK 团队的成员，特指 Doug Lea，毕竟是他老爷子的作品。
为什么没有在 API 文档里面说明呢？因为他们自己也不知道有这个 BUG 啊。Greg 连着回复了两条，并且直接指出了解决方案：
问题的原因是 remove 方法的源码里面，有上图中标号为 ① 的这样一行代码。这行代码会去取消被移除的这个 node （其值已经被替换为 null）和 list 之间的链接，然后可以让 GC 回收这个 node。但是，当集合里面只有一个元素的时候， next != null 这个判断是不成立的。所以就会出现这个需要移除的节点已经被置为 null 了，但却没有取消和队列之间的连接，导致 GC 线程不会回收这个节点。他给出的解决方案也很简单，就是标号为②、③的地方。总之，只需要让代码执行 pred.casNext 方法就行。
总之一句话，导致内存泄漏的原因是一个被置为 null 的 node，由于代码问题，导致该 node 节点，既不会被使用，也不会被 GC 回收掉。
这个 BUG 在 jetty 里面的来龙去脉算是说清楚了。然后，我们再回到 JDK BUG 的这个链接中去：
他这里写的原因就是我前面说的原因，没有 unlink，所以不能被回收。而且他说到：这个 BUG 在最新的JDK 7、8和9版本中都存在。他说的最新是指截止这个 BUG 被提出来之前：
Demo跑起来
这一小节里面，我们跑一下 Greg 给的那个修复 Demo，亲手去摸一下这个 BUG 的样子。你可以打开上面那个链接，直接复制粘贴到你的 IDEA 里面去：
注意第 13 行，因为 Greg 给的是修复 Demo，所以用的是 ConcurrentHashSet，由于我们要演示这个bug，所以使用 CLQ。
这个 Demo 就是在死循环里面调用 queue 的 add(obj) 和 remove(obj) 方法。每循环 10000 次，就打印出时间间隔、队列大小、最大内存、剩余内存、总内存的值。
最终运行起来的效果是这样的（JDK 版本是 1.7.0_71）：
可以看到每次打印 duration 这个时间间隔是越来越大，队列大小始终为 1。后面三个内存相关的参数可以先不关心，下一小节我们用图形化工具来看。你知道上面这个程序，到我写文章写到这里的时候，我跑了多久了吗？
61 小时 32 分 53 秒。
最新一次循环 10000 次所需要的时间间隔是 575615ms，快接近 10 分钟：
这就是 Greg 说的：不仅仅是内存泄漏，而且越来越慢。
但是，同样的程序，我用 JDK 1.8.0_212 版本跑的时候情况却是这样的：
时间间隔很稳定，不会随着时间的推移而增加。
说明这个版本是修复了这个 BUG 的，我带大家看看源码：
JDK 1.8.0_212 版本的源码里面，在 CLQ 的 remove(obj) 方法的 502 行末尾注释了一个 unlink。
官方的修复方法可以看这里。改动比较多，但是原理还是和之前分析的一样：
我仅仅在两个 JDK 版本中跑过示例代码。在 JDK 1.8.0_212 没有发现内存泄漏的问题，我看了对应的 remove(obj) 方法的源码确实是修复了。
在 JDK 1.7.0_71 中可以看到内存泄漏的问题。unlink，一个简简单单的词，背后原来藏了这么多故事。
jconsole、VisualVM、jmc
既然都说到内存泄漏了，那必须得介绍几个可视化的故障排除工具。
前面说了，这个程序跑了 61 个小时了，给大家看一下这个时间段里面堆内存的使用情况：
可以看到整个堆内存的使用量是一个明显的、缓慢的上升趋势。上面这个图就是来自 jconsole。结合程序，通过图片我们可以分析出，这种情况一定是内存泄漏了，这是一个非常经典的内存泄漏的走势。
接下来，我们再看一下 jmc 的监控情况：
上面展示的是已经使用的堆内存的大小，走势和 jconsole 的走势一样。
然后再看看 VisualVM 的图：
VisualVM 的图，我不知道怎么看整个运行了 60 多小时的走势图，但是从上面的图也是能看出是有上升趋势的。
在 VisualVM 里面，我们可以直接 Dump 堆，然后进行分析：
可以清楚的看到， CLQ 的 Node 的大小占据了 94.2%。
但是，从我们的程序来看，我们根本就没有用到这么多 Node。我们只是用了一个而已。你说，这不是内存泄漏是什么。内存泄漏最终会导致 OOM。
所以当发生 OOM 的时候，我们需要分析是不是有内存泄漏。也就是看内存里面的对象到底应不应该存活，如果都应该存活那就不是内存泄漏，是内存不足了。需要检查一下 JVM 的参数配置（-Xmx/-Xms），根据机器内存情况，判断是否还能再调大一点。
同时，也需要检查一下代码，是否存在生命周期过程的对象，是否有数据结构使用不合理的地方，尽量减少程序运行期的内存消耗。我们可以通过把堆内存设置的小一点，来模拟一下内存泄漏导致的 OOM。还是用之前的测试案例，但是我们指定 -Xmx 为 20m，即最大可用的堆大小为 20m。
然后把代码跑起来，同时通过 VisualVM 、jconsole、jmc 这三个工具监控起来，为了我们有足够的时候准备好检测工具，我在第 8 行加入休眠代码，其他的代码和之前的一样：
加入 -Xmx20m 参数：
运行起来之后，我们同时通过工具来查看内存变化，下面三个图从上到下的工具分别是 VisualVM、jconsole、jmc：
从图片的走势来看，和我们之前分析的是一样的，内存一直在增长。
程序运行 19 分 06 秒后，发生 OOM 异常：
那正常的走势图应该是怎么样的呢？
我们在 JDK 1.8.0_121 版本中（已经修复了 remove 方法），用相同的 JVM 参数（-Xmx20m）再跑一下：
首先从上面的日志中可以看出，时间间隔并没有递增，程序运行的非常的快。
然后用 VisualVM 检测内存，同样跑 19 分钟后截图如下：
可以看到堆内存的使用量并没有随着时间的推移而越来越高。但是还是有非常频繁的 GC 操作。
这个不难理解，因为 CLQ 的数据结构用的是链表。而链表又是由不同的 node 节点组成。由于调用 remove 方法后，node 节点具备被回收的条件，所以频繁的调用 remove 方法对节点进行删除，会触发 JVM 的 min GC。
这种 JDK BUG 导致的内存泄漏其实挺让人崩溃的。首先你第一次感知到它是因为程序发生了 OOM。也许你会先无脑的加大堆内存空间，恰好你的程序运行了一周之后又要上线了，所以涉及到重启应用。
然后很长一段时间内没有发生 OOM 了。你就想这个问题可能解决了。
但是它还是在继续发生着，很可能由于节假日前后不能上线，比如国庆七天，加上前后几天，大概有半个月的样子应用没有上线，所以没有重启，程序越来越慢，最终导致第二次 OOM 的出现。这个时候，你觉得可能不是内存溢出这么简单了。
会不会是内存泄漏了？
然后你再次重启。这次重启之后，你开始时不时的 Dump 一下内存，拿出来分析分析。突然发现，这个 node 怎么这么多呢？
最终，找到这个问题的原因。
原来是 JDK 的 BUG。
你就会发出和 Greg 一样的感叹：卧槽，震惊，这么牛皮！？
我这个运行了 60 多小时的程序到现在堆内存使用了 233m，但是我整个堆的大小是接近 2G。通过 jmc 同时展示堆的整体大小和已经使用的堆大小你可以发现，距离内存泄漏可以说是道阻且长了：
我粗略的算了一下，这个程序大概还得运行 475 个小时左右，也就是 19 天之后才会出现由于内存泄漏，导致的 OOM。我会尽量跑下去，但是听到我电脑嗡嗡嗡的风扇声，我不知道它还能不能顶得住。
如果它顶住了，我在后面的文章里面通知大家。
好了，图形化工具这一小节就到这里了。
我们只是展示了它们非常小的一个功能，合理的使用它们常常能达到事半功倍的作用。
看完三件事❤️
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