redisson内存泄漏问题排查
问题描述
最近生产有个服务突然出现频繁告警，接口P99响应时间变长，运维同学观察到相应的pod cpu飙升，内存占用很高。
cpu升高问题排查是老生常谈的话题了，一般可以使用top -p pid -H查看是哪个线程占用cpu高，再结合jstack找到对应的java线程代码。
不过经验告诉我们，cpu升高还有另外一个更常见的原因，内存不足导致频繁gc。垃圾收集器回收内存后又很快不足，继续回收，循环这个过程，而gc期间涉及到STW，用户线程会被挂起，响应时间自然会增加。这里的内存不足可能是正常的服务本身内存就不够用，也可以是异常的程序bug导致内存溢出。
果不其然，当时节点的full gc时间陡增，通过jstat -gcutil pid 500 30也可以看到fc非常频繁。如图：
这个问题实际月初也出现过，当时研发同学和运维同学通过重启暂时解决，今天又出现了，看来不是简单通过“重启大法”能解决的，这次我们需要分析解决它。
排查过程
这次我们通过heap dump将堆导出分析，命令：
jmap -dump:format=b,file=./pid.hprof pid
用jdk自带的virsualvm或idea virsualvm launcher插件打开堆文件可以看到
很明显，跟redisson相关，我们使用的版本是3.17.1！查找服务涉及到redisson的地方并不多，调用量高且可疑的只有一处，简化后的代码如下：
RLock lock = this.redissonClient.getLock("mytest");
lock.tryLock(50, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
//业务代码...
RLock lock2 = this.redissonClient.getLock("mytest");
if (lock2.isLocked() && lock2.isHeldByCurrentThread()) {
lock2.unlock();
}
首先我们先简单分析下RedissonLock tryLock和unlock的源码，主要地方添加了备注。
@Override
public boolean tryLock(long waitTime, long leaseTime, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
long time = unit.toMillis(waitTime);
long current = System.currentTimeMillis();
long threadId = Thread.currentThread().getId();
Long ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
// 获取到锁，返回成功
if (ttl == null) {
return true;
}
time -= System.currentTimeMillis() - current;
if (time <= 0) {
//或取不到锁，且超过等待时间，返回失败
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
current = System.currentTimeMillis();
//订阅锁释放消息，subscribe是本次的核心!!!
CompletableFuture<RedissonLockEntry> subscribeFuture = subscribe(threadId);
try {
subscribeFuture.get(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
} catch (ExecutionException | TimeoutException e) {
//超时，获取锁失败
if (!subscribeFuture.cancel(false)) {
subscribeFuture.whenComplete((res, ex) -> {
if (ex == null) {
unsubscribe(res, threadId);
}
});
}
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
try {
time -= System.currentTimeMillis() - current;
if (time <= 0) {
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
//锁释放了，还未超时，自旋尝试获取
while (true) {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
ttl = tryAcquire(waitTime, leaseTime, unit, threadId);
// 获取到锁，返回成功
if (ttl == null) {
return true;
}
time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
if (time <= 0) {
//或取不到锁，且超过等待时间，返回失败
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
// 等待锁释放
currentTime = System.currentTimeMillis();
if (ttl >= 0 && ttl < time) {
commandExecutor.getNow(subscribeFuture).getLatch().tryAcquire(ttl, TimeUnit.MILLISECONDS);
} else {
commandExecutor.getNow(subscribeFuture).getLatch().tryAcquire(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
time -= System.currentTimeMillis() - currentTime;
if (time <= 0) {
//或取不到锁，且超过等待时间，返回失败
acquireFailed(waitTime, unit, threadId);
return false;
}
}
} finally {
//取消订阅
unsubscribe(commandExecutor.getNow(subscribeFuture), threadId);
}
}
@Override
public RFuture<Void> unlockAsync(long threadId) {
RFuture<Boolean> future = unlockInnerAsync(threadId);
CompletionStage<Void> f = future.handle((opStatus, e) -> {
//取消锁续期
cancelExpirationRenewal(threadId);
//...
});
return new CompletableFutureWrapper<>(f);
}
protected RFuture<Boolean> unlockInnerAsync(long threadId) {
return evalWriteAsync(getRawName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,
"if (redis.call('hexists', KEYS[1], ARGV[3]) == 0) then " +
"return nil;" +
"end; " +
"local counter = redis.call('hincrby', KEYS[1], ARGV[3], -1); " +
"if (counter > 0) then " +
"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]); " +
"return 0; " +
"else " +
"redis.call('del', KEYS[1]); " +
"redis.call('publish', KEYS[2], ARGV[1]); " +
"return 1; " +
"end; " +
"return nil;",
Arrays.asList(getRawName(), getChannelName()), LockPubSub.UNLOCK_MESSAGE, internalLockLeaseTime, getLockName(threadId));
}
redisson加解锁主要利用了lua脚本和redis的发布订阅机制，使用到的数据结构是hash。
lua脚本保证了多个命令执行的原子性，不会有并发问题。
在java代码中使用synchroized/lock加锁失败时，可以将线程放到链表中等待唤醒重新获取锁。在使用redis的分布式系统中，使用的是发布订阅机制，通过订阅channel，当锁释放时重新获取锁。redis的发布订阅跟我们使用kafka等mq中间件是一样的原理，实际也可以用redis的发布订阅机制来实现mq功能，如下channel相当于是mq中的topic。相关命令是：
- PUBLISH channel message，发布一个消息到channel。
- SUBSCRIBE channel [channel ...]，订阅channel，当channel有消息时，客户端会收到通知。
- UNSUBSCRIBE [channel [channel ...]]，取消订阅
- PSUBSCRIBE pattern [pattern ...]，订阅匹配模式的channel
- PUNSUBSCRIBE [pattern [pattern ...]]，取消订阅匹配模式的channel
接下来是我们的排查过程：
怀疑写法问题
回到我们的代码，首先映入眼帘值得怀疑的是，加锁和解锁使用不是同个对象，如果redisson加解锁是与对象状态相关的，那就会有问题。
但从源码分析可以看到，解锁逻辑非常简单，主要使用到的是线程id，这个是不会变的。当然这种写法还是要修正，除了会给人误导，也没必要多创建一个锁对象。此外持有锁的时间设置为100ms也太短了，尽管业务逻辑处理很快，但如果持有锁期间发生full gc，锁就会过期，其它线程就可以获取到锁，出现并发执行。
怀疑网络问题
由于不是频繁出现问题，一个月就出现一两次，所以怀疑是不是某些特殊条件才触发，例如当时出现过网络抖动，主从切换等异常情况。联系dba同学得知前一天redis网络确实出现过抖动，结合生产日志发现8月份出现两次问题的前一天都有redis异常，redisson github上也有一些相关讨论，这更坚定了我的推测，在网络异常情况下可能触发某个bug，导致内存溢出，验证这一点也浪费了我们不少时间。
网络问题主要有两种，连接直接断开和读取超时。连接直接断开我们连开发环境的redis很好模拟，直接将内网断开即可。读取超时可以使用redis-cli登录redis server，然后使用client pause命令阻塞客户端，如下会阻塞所有客户端请求10s，这个命令在我平时一些模拟测试也经常用到。
client pause 10000
接着写代码循环测试，使用jvirsualvm观察内存对象，发现并没有问题，redisson相关对象占比都很低，且能被gc回收。
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
//贴入前面的代码
}
源码分析
前面的源码分析是最外层，最简单的部分，还不足以帮忙我们发现问题。从前面subscribe方法进入，内部还有大量逻辑做并发控制和发布订阅相关逻辑。
进入subscribe，会调用PublishScribe的subscribe方法，接着会调用AsyncSemaphore的acquire方法获取信号量。jdk的Semaphore我们都很熟悉，AsyncSemaphore是异步的形式，使用信号量最关键的就是申请到许可使用完后，要调用release方法归还，否则其它申请者就无法再次申请到许可。
public CompletableFuture<E> subscribe(String entryName, String channelName) {
AsyncSemaphore semaphore = service.getSemaphore(new ChannelName(channelName));
CompletableFuture<E> newPromise = new CompletableFuture<>();
semaphore.acquire(() -> {
if (newPromise.isDone()) {
semaphore.release();
return;
}
E entry = entries.get(entryName);
if (entry != null) {
entry.acquire();
//1.释放许可
semaphore.release();
//...
return;
}
E oldValue = entries.putIfAbsent(entryName, value);
if (oldValue != null) {
//2.释放许可
semaphore.release();
//...
return;
}
RedisPubSubListener<Object> listener = createListener(channelName, value);
CompletableFuture<PubSubConnectionEntry> s = service.subscribeNoTimeout(LongCodec.INSTANCE, channelName, semaphore, listener);
//...
});
return newPromise;
}
AsyncSemaphore主要代码如下，permits是1，listeners是一个无界队列。在我们dump出来的异常实例中有一个AsyncSemaphore lambda对象，也有CompletableFuture lambda对象，看起来和这里高度匹配，这里大概率就是问题所在了，应该是在某种情况下，acquire后没有调用release，导致其它线程调用decrementAndGet的时候是<=0，进而没法执行listeners.poll()移除元素，最终listeners队列元素越来越多，直到内存溢出。
public class AsyncSemaphore {
private final AtomicInteger counter;
private final Queue<CompletableFuture<Void>> listeners = new ConcurrentLinkedQueue<>();
public AsyncSemaphore(int permits) {
counter = new AtomicInteger(permits);
}
public CompletableFuture<Void> acquire() {
CompletableFuture<Void> future = new CompletableFuture<>();
listeners.add(future);
tryRun();
return future;
}
public void acquire(Runnable listener) {
acquire().thenAccept(r -> listener.run());
}
private void tryRun() {
while (true) {
if (counter.decrementAndGet() >= 0) {
CompletableFuture<Void> future = listeners.poll();
if (future == null) {
counter.incrementAndGet();
return;
}
if (future.complete(null)) {
return;
}
}
if (counter.incrementAndGet() <= 0) {
return;
}
}
}
public void release() {
counter.incrementAndGet();
tryRun();
}
}
关于Semaphore还有话说，如果一次acquire，但程序异常多次调用release，将导致许可超发，后续的acquire可以申请到许可执行。解决方案可以参考rocketmq SemaphoreReleaseOnlyOnce，它封装了Semaphore，并维护一个AtomicBoolean，保证只能释放一次。
回到上面subscribe方法，有两处正常调用了release，还有一处进入了PublishSubscribeServie的subscribeNoTimeout(LongCodec.INSTANCE, channelName, semaphore, listener)方法，重点这里传的topicType类型是PubSubType.SUBSCRIBE。
public CompletableFuture<PubSubConnectionEntry> subscribeNoTimeout(Codec codec, String channelName,
AsyncSemaphore semaphore, RedisPubSubListener<?>... listeners) {
CompletableFuture<PubSubConnectionEntry> promise = new CompletableFuture<>();
//重点：PubSubType.SUBSCRIBE
subscribeNoTimeout(codec, new ChannelName(channelName), getEntry(new ChannelName(channelName)), promise,
PubSubType.SUBSCRIBE, semaphore, new AtomicInteger(), listeners);
return promise;
}
里面的逻辑比较复杂，有兴趣的同学可以自己分析分析，但我们关注的是每个分支最终都需要调用semaphore.release。
按照这个思路，最终笔者在此处发现一处可能没有调用release的方法：org.redisson.pubsub.PublishSubscribeService#unsubscribe。
unsubscribe方法在complete的时候会执行lock.release()，它的complete是在BaseRedisPubSubListener回调中调用的，只有if条件成立才会执行。前面我们说传记录的topicType是subscribe，而这里BaseRedisPubSubListener处理的是unsubscribe和punsubscribe类型，对应不上了，这就导致whenComplete不会执行，lock.release()不会执行。
private CompletableFuture<Void> addListeners(ChannelName channelName, CompletableFuture<PubSubConnectionEntry> promise,
PubSubType type, AsyncSemaphore lock, PubSubConnectionEntry connEntry,
RedisPubSubListener<?>... listeners) {
//...
subscribeFuture.whenComplete((res, e) -> {
if (e != null) {
lock.release();
return;
}
if (!promise.complete(connEntry)) {
if (!connEntry.hasListeners(channelName)) {
unsubscribe(type, channelName)
.whenComplete((r, ex) -> {
//这里不会被执行，AsyncSemaphore release没有执行！
lock.release();
});
} else {
lock.release();
}
} else {
lock.release();
}
});
return subscribeFuture;
}
public CompletableFuture<Void> unsubscribe(PubSubType topicType, ChannelName channelName) {
//...
BaseRedisPubSubListener listener = new BaseRedisPubSubListener() {
@Override
public boolean onStatus(PubSubType type, CharSequence channel) {
//这个if不会进入...
if (type == topicType && channel.equals(channelName)) {
executed.set(true);
if (entry.release() == 1) {
MasterSlaveEntry msEntry = getEntry(channelName);
msEntry.returnPubSubConnection(entry.getConnection());
}
//触发外面whenComplete的执行
result.complete(null);
return true;
}
return false;
}
};
ChannelFuture future;
//这里是unsubscribe和punsubscribe，而前面传进来的topicType是subscribe，对不上了
if (topicType == PubSubType.UNSUBSCRIBE) {
future = entry.unsubscribe(channelName, listener);
} else {
future = entry.punsubscribe(channelName, listener);
}
return result;
}
问题复现
前面分析得头头是道，我们还得通过实践证明一下，有理有据才行。
我的复现代码如下，通过并发调用加锁，开始运行加个断点在org.redisson.pubsub.PublishSubscribeService#unsubscribe里的BaseRedisPubSubListener的onStatus方法，发现正如前面所说，topicType确实对不上。接着运行一段时间后，打一个断点在AsyncSemaphore.acquire方法，观察到listener属性的size不断增长，通过jmap pid GC.run触发gc后也不会回收，问题得以复现。
public void test() {
for (int i = 0; i < 20000000; i++) {
executor.submit(() -> {
//贴入前面的代码，提交到线程池
});
}
}
问题解决
在开始排查问题的时候，笔者就在github提issue咨询是什么原因，如何解决。他们的回复是跟这个相关，并推荐升级到3.21.2版本，不过里面提到的描述跟我的不太一样，所以按照版本选择的经验，我决定将版本升级到3.17最后一个小版本3.17.7试一下，重新跑上面的测试代码，跑一段时间后，发现问题没有出现了。
查看org.redisson.pubsub.PublishSubscribeService#unsubscribe源码，发现出问题那段逻辑已经被修复了。
经验总结
遇到难啃问题几乎是每个开发不可避免的事情，解决问题的过程，方法和事后复盘，经验总结非常重要，对个人的学习和能力提升有很大的帮助。
以下几点是我本次的总结：
-
及时止损
当生产出现问题，很多开发同学首先会想如何找到原因，解决根本问题，但实际情况应该是评估影响，及时止损，避免问题发散，扩大影响。
例如不能在短时间内解决的，还要下来慢慢看日志，分析代码的，能回滚的先回滚，能重启的先重启，争取在出现资损前解决问题，减少对业务产生影响。 -
向上汇报
遇到棘手问题不要闷声自己想办法解决，正确做法是先向你的leader汇报问题和风险。如果问题比较棘手和严重，可以请求协助，避免因为个人能力不足迟迟不能解决问题，小问题拖成大问题。 -
保留现场
有时候问题是难以复现的，像我们本次的情况一个月可能就出现一次，如果直接重启服务，那么等下次问题出现就非常久了。所以正确的做法是保留现场，同时要不影响业务，可以保留一个节点，将其流量摘除，通过jstack/jmap dump出程序堆栈，其它节点重启。 -
保持耐心
有些问题不是一时半会就能解决的，有的以天为单位，有的可能要一个月才解决。所以保持耐心很重要，多看看官方文档，github issue，分析源码，尝试各种方式，排除各种可能，相信总会找到解决方法。 -
版本选择
我们选择的redisson版本是3.17.1，实际这个选择不是很好。按照x.y.z的版本规范，x表示大版本，通常是有重大更新，y表示小版本，通常是一些功能迭代，z表示修复版本，通常是修bug用的。例如springboot从2.x升级到3.0，jdk版本要求最低17，是一个非常重大的更新。
上面我为什么选择3.17.7来测试，是因为3.17.7是3.17的最后一个小版本，看到这个版本的release报告你就知道是为什么了，它全部都是在修bug。
当然本次的问题修复不一定在.7这个版本，可能是在1-7之间的某个版本，有兴趣的可以再细看下。
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