生产环境Java应用服务内存泄漏分析与解决

有个生产环境CRM业务应用服务，情况有些奇怪，监控数据显示内存异常。内存使用率99.%多。通过生产监控看板发现，CRM内存超配或内存泄漏的现象，下面分析一下这个问题过程记录。

1、服务器硬件配置部署情况

生产服务器采用阿里云ECS机器，配置是2HZ、8GB，单个应用服务独占，CRM应用独立部署，即单台服务器仅部署一个java应用服务。

用了6个节点6台机器，每台机器都差不多情况。

监控看板如下：

top命令查看物理占用情况

通过看板情况来看确实存在异常情况，下面进一步分析问题原因。

2、应用启动参数配置

应用启动配置参数如下：

 /usr/bin/java

-javaagent:/home/agent/skywalking-agent.jar

-Dskywalking.agent.service_name=xx-crm

 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

-XX:HeapDumpPath=/tmp/xx-crm.hprof

-Dspring.profiles.active=prod

-server -Xms4884m -Xmx4884m -Xmn3584m

-XX:MetaspaceSize=512m

-XX:MaxMetaspaceSize=512m

-XX:CompressedClassSpaceSize=128m

-jar /home/xxs-crm.jar

 

堆内：最大最小堆内存4884m约4.8G左右，其中新生代-Xmn3584m 约3.5G左右，

非堆： 元数据区配置 512M，类压缩空间 128M, Code Cache、buffer等代码缓存区240M（没有配置参数，通过监控看板看到的）。

 

3、内存分布统计

从监控看板的数据来看，我们简单统计一下内存分配数据情况。

通过JVM配置参数和监控看板数据可知：

堆内存：4.8G

非堆内存：（Metaspace）512M+（CompressedClassSpace）128M+(Code Cache、Buffer等)240M约等1GB左右。

堆内存(heap)+非堆内存（nonHeap）=5.8G

8GB物理内存除去操作系统本身占用大概占500M。即除了操作系统本身占用之外，还有7.5G可用内存。

但是 7.5-5.8=1.7GB，起码至少还有1~2GB空闲才合理呀！怎么内存占用率99%多，就意味着有1~2G不知道谁占去了，有点诡异！

 

4、问题分析

先看一下JVM内存模型，环境是使用JDK8

JVM内存数据分区如下图所示：

堆heap分配结构如下图所示:

  堆大家都比较熟悉，也容易理解的，也是java程序接触得最多的一块，不存在什么数据上统计错误，或占用不算之类的。

那说明额外占用也非堆里面，只不过没有统计到非堆里面去，曾经一度怀疑监控prometheus展示的数据有误。

其实不是监控统计的问题，那是什么问题呢？

先看一下dump文件数据，这里使用MAT工具（一个开源免费的内存分析工具，个人认为比较好用，推荐大家使用。下载地址：https://www.eclipse.org/mat/downloads.php）。

通过下载内存dump镜像观察到，如下图所示：

 

有个offHeapStore，这个东西堆外内存，可以初步判断是 ehcahe引起的。

通过ehcahe源码分析，发现ehcache里面也使用了netty的NIO方法内存，ehcache磁盘缓存写数据时会用到DirectByteBuffer。

DirectByteBuffer是使用非堆内存，不受GC影响。

  在网络编程中，为避免频繁的在用户空间与内核空间拷贝数据，通常会直接从内核空间中申请内存，存放数据，在Java中，把内核空间的内存称之为直接内存，nio包中的ByteBuffer的allocateDirect方法，就是申请直接内存。

直接打开JDK源代码 

ByteBuffer

 /**
     * Allocates a new direct byte buffer.
     *
     * <p> The new buffer's position will be zero, its limit will be its
     * capacity, its mark will be undefined, and each of its elements will be
     * initialized to zero.  Whether or not it has a
     * {@link #hasArray backing array} is unspecified.
     *
     * @param  capacity
     *         The new buffer's capacity, in bytes
     *
     * @return  The new byte buffer
     *
     * @throws  IllegalArgumentException
     *          If the <tt>capacity</tt> is a negative integer
     */
    public static ByteBuffer allocateDirect(int capacity) {
        return new DirectByteBuffer(capacity);
    }

DirectByteBuffer对象是ByteBuffer的子类，对于直接内存的分配，就是在这个类中实现的。

在java中

• 直接内存的申请与释放是通过Unsafe类的allocateMemory方法和freeMemory方法
• 处置从allocateMemory或reallocateMemory获得的本地内存块。 传递给此方法的地址可以为null，在这种情况下，不采取任何措施。

 

  分配给定大小的新本地内存块（以字节为单位）。 存储器的内容未初始化； 它们通常是垃圾。 结果本机指针永远不会为零，并且将针对所有值类型进行对齐。 通过调用freeMemory处理此内存，或使用reallocateMemory调整其大小。

  DirectByteBuffer帮我们简化了直接内存的使用，我们不需要直接操作Unsafe类来进行直接内存的申请与释放，那么其是如何实现的呢？

直接内存的申请：

  在DirectByteBuffer实例通过构造方法创建的时候，会通过Unsafe类的allocateMemory方法 帮我们申请直接内存资源。

直接内存的释放：

  DirectByteBuffer本身是一个Java对象，其是位于堆内存中的，JDK的GC机制可以自动帮我们回收，但是其申请的直接内存，不再GC范围之内，无法自动回收。好在JDK提供了一种机制，可以为堆内存对象注册一个钩子函数(其实就是实现Runnable接口的子类)，当堆内存对象被GC回收的时候，会回调run方法，我们可以在这个方法中执行释放DirectByteBuffer引用的直接内存，即在run方法中调用Unsafe 的freeMemory 方法。注册是通过sun.misc.Cleaner类来实现的。

    // Primary constructor
    DirectByteBuffer(int cap) {                   

        super(-1, 0, cap, cap);
        boolean pa = VM.isDirectMemoryPageAligned();
        int ps = Bits.pageSize();
        long size = Math.max(1L, (long)cap + (pa ? ps : 0));
        Bits.reserveMemory(size, cap);

        long base = 0;
        try {
            base = unsafe.allocateMemory(size);
        } catch (OutOfMemoryError x) {
            Bits.unreserveMemory(size, cap);
            throw x;
        }
        unsafe.setMemory(base, size, (byte) 0);
        if (pa && (base % ps != 0)) {
            // Round up to page boundary
            address = base + ps - (base & (ps - 1));
        } else {
            address = base;
        }
        cleaner = Cleaner.create(this, new Deallocator(base, size, cap));
        att = null;



    }

从代码中我们可以看到构造方法中的确是用了unsafe.allocateMemory方法帮我们分配了直接内存，另外，在构造方法的最后，通过 Cleaner.create方法注册了一个钩子函数，用于清除直接内存的引用。

Cleaner.create方法声明如下所示：

public static Cleaner create(Object heapObj, Runnable task)

其中第一个参数是一个堆内存对象，第二个参数是一个Runnable任务，表示这个堆内存对象被回收的时候，需要执行的回调方法。我们可以看到在DirectByteBuffer的最后一行中，传入的这两个参数分别是this，和一个Deallocator(实现了Runnable接口)，其中this表示就是当前DirectByteBuffer实例，也就是当前DirectByteBuffer被回收的时候，回调Deallocator的run方法

Deallocator就是用于清除DirectByteBuffer引用的直接内存，代码如下所示：

    private static class Deallocator
        implements Runnable
    {

        private static Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();

        private long address;
        private long size;
        private int capacity;

        private Deallocator(long address, long size, int capacity) {
            assert (address != 0);
            this.address = address;
            this.size = size;
            this.capacity = capacity;
        }

        public void run() {
            if (address == 0) {
                // Paranoia
                return;
            }
            unsafe.freeMemory(address);
            address = 0;
            Bits.unreserveMemory(size, capacity);
        }

    }

  

在DirectByteBuffer实例创建时，分配内存之前调用了Bits.reserveMemory，如果分配失败调用了Bits.unreserveMemory，同时在Deallocator释放完直接内存的时候，也调用了Bits.unreserveMemory方法。

这两个方法，主要是记录jdk已经使用的直接内存的数量，当分配直接内存时，需要进行增加，当释放时，需要减少，源码如下：

static void reserveMemory(long size, int cap) {

        if (!memoryLimitSet && VM.isBooted()) {
            maxMemory = VM.maxDirectMemory();
            memoryLimitSet = true;
        }

        // optimist!
        if (tryReserveMemory(size, cap)) {
            return;
        }

        final JavaLangRefAccess jlra = SharedSecrets.getJavaLangRefAccess();

        // retry while helping enqueue pending Reference objects
        // which includes executing pending Cleaner(s) which includes
        // Cleaner(s) that free direct buffer memory
        while (jlra.tryHandlePendingReference()) {
            if (tryReserveMemory(size, cap)) {
                return;
            }
        }

        // trigger VM's Reference processing
        System.gc();

        // a retry loop with exponential back-off delays
        // (this gives VM some time to do it's job)
        boolean interrupted = false;
        try {
            long sleepTime = 1;
            int sleeps = 0;
            while (true) {
                if (tryReserveMemory(size, cap)) {
                    return;
                }
                if (sleeps >= MAX_SLEEPS) {
                    break;
                }
                if (!jlra.tryHandlePendingReference()) {
                    try {
                        Thread.sleep(sleepTime);
                        sleepTime <<= 1;
                        sleeps++;
                    } catch (InterruptedException e) {
                        interrupted = true;
                    }
                }
            }

            // no luck
            throw new OutOfMemoryError("Direct buffer memory");

        } finally {
            if (interrupted) {
                // don't swallow interrupts
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        }
    }


//释放内存时，减少引用直接内存的计数
static void unreserveMemory(long size, int cap) {
        long cnt = count.decrementAndGet();
        long reservedMem = reservedMemory.addAndGet(-size);
        long totalCap = totalCapacity.addAndGet(-cap);
        assert cnt >= 0 && reservedMem >= 0 && totalCap >= 0;
    }

 

  通过上面代码的分析，可以认为Bits类是直接内存的分配担保，当有足够的直接内存可以用时，增加直接内存应用计数，否则，调用System.gc，进行垃圾回收，需要注意的是，System.gc只会回收堆内存中的对象，但是 DirectByteBuffer对象被回收时，那么其引用的直接内存也会被回收，试想现在刚好有其他的DirectByteBuffer可以被回收，那么其被回收的直接内存就可以用于本次DirectByteBuffer直接的内存的分配。

   回到本问题上来，当有文件需要暂存到ehcache的磁盘缓存时，使用到了NIO中的FileChannel来读取文件，默认ehcache使用了堆内的HeapByteBuffer来给FileChannel作为读取文件的缓冲，FileChannel读取文件使用的IOUtil的read方法，针对HeapByteBuffer底层还用到一个临时的DirectByteBuffer来和操作系统进行直接的交互。

 

ehcache使用HeapByteBuffer作为读文件缓冲:

 

IOUtil对于HeapByteBuffer实际会用到一个临时的DirectByteBuffer来和操作系统进行交互。

 

 

DirectByteBuffer泄漏根因分析

默认情况下这个临时的DirectByteBuffer会被缓存在一个ThreadLocal的bufferCache里不会释放，每一个bufferCache有一个DirectByteBuffer的数组，每次当前线程需要使用到临时DirectByteBuffer时会取出自己bufferCache里的DirectByteBuffer数据，选取一个不小于所需size的，如果bufferCache为空或者没有符合的，就会调用Bits重新创建一个，使用完之后再缓存到bufferCache里。

这里的问题在于 ：这个bufferCache是ThreadLocal的，意味着极端情况下有N个调用线程就会有N组 bufferCache，就会有N组DirectByteBuffer被缓存起来不被释放，而且不同于在IO时直接使用DirectByteBuffer，这N组DirectByteBuffer连GC时都不会回收。我们的文件服务在读写ehcache的磁盘缓存时直接使用的tomcat的worker线程池，

这个worker线程池的配置上限是2000，我们的配置中心上的配置的参数：

 

所以，这种隐藏的问题影响所有使用到HeapByteBuffer的地方而且很隐秘，由于在CRM服务中大量使用了ehcache存在较大的sizeIO且调用线程比较多的场景下容易暴露出来。

 

获取临时DirectByteBuffer的逻辑：

bufferCache从ByteBuffer数组里选取合适的ByteBuffer:

 

将ByteBuffer回种到bufferCache:

 

NIO中的FileChannel、SocketChannel等Channel默认在通过IOUtil进行IO读写操作时，除了会使用HeapByteBuffer作为和应用程序的对接缓冲，但在底层还会使用一个临时的DirectByteBuffer来和系统进行真正的IO交互，为提高性能，当使用完后这个临时的DirectByteBuffer会被存放到ThreadLocal的缓存中不会释放，当直接使用HeapByteBuffer的线程数较多或者IO操作的size较大时，会导致这些临时的DirectByteBuffer占用大量堆外直接内存造成泄漏。

那么除了减少直接调用ehcache读写的线程数有没有其他办法能解决这个问题？并发比较高的场景下意味着减少业务线程数并不是一个好办法。

在Java1.8_102版本开始，官方提供一个参数jdk.nio.maxCachedBufferSize，这个参数用于限制可以被缓存的DirectByteBuffer的大小，对于超过这个限制的DirectByteBuffer不会被缓存到ThreadLocal的bufferCache中，这样就能被GC正常回收掉。唯一的缺点是读写的性能会稍差一些，毕竟创建一个新的DirectByteBuffer的代价也不小，当然通过测试验证对比分析，性能也没有数量级的差别。

增加参数：

-XX:MaxDirectMemorySize=1600m
-Djdk.nio.maxCachedBufferSize=500000    ---注意不能带单位

就是调整了-Djdk.nio.maxCachedBufferSize=500000（注意这里是字节数，不能用m、k、g等单位）。

增加调整参数之后，运行一段时间，持续观察整体DirectByteBuffer稳定控制在1.5G左右，性能也几乎没有衰减。

一切恢复正常，再看监控看板没有看到占满内存告警。

 

 

5、解决办法

调整应用启动参数配置，业务系统调整后的启动命令参数如下：

 java

-javaagent:/home/agent/skywalking-agent.jar

-Dskywalking.agent.service_name=xx-crm

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

-XX:HeapDumpPath=/tmp/xx-crm.hprof

-Dspring.profiles.active=prod

-server -Xms4608m -Xmx4608m -Xmn3072m

-XX:MetaspaceSize=300m

-XX:MaxMetaspaceSize=512m

-XX:CompressedClassSpaceSize=64m

-XX:MaxDirectMemorySize=1600m

-Djdk.nio.maxCachedBufferSize=500000

-jar /home/xx-crm.jar

 

6、总结

碰到这类非堆内存问题有两种解决办法：

1、在业务允许条件下减少IO线程数。

2、调整配置应用启动参数，-Djdk.nio.maxCachedBufferSize=xxx 记住 -XX:MaxDirectMemorySize 参数也要配置上。

如果不配置 -XX:MaxDirectMemorySize 这个参数（最大直接内存），JVM就默认取-Xmx的值当作它的最大值（可能就会像我一样遇到超配的情况）。

3、遇到问题多读一下JDK源码，并学会内存分析工具。

 

参考文章《Troubleshooting Problems With Native (Off-Heap) Memory in Java Applications》