这篇文章主要为大家展示了“Java中内存泄漏、性能优化、宕机死锁的示例分析”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Java中内存泄漏、性能优化、宕机死锁的示例分析”这篇文章吧。
内存泄露在C++里排查很简单，用钩子函数勾住内存分配和释放函数malloc和free，统计哪些malloc的内存没有free，就可以找出内存泄露的源头。但在Java里问题复杂的多，主要因为Java在内存之上有层JVM管理内存。
JVM先从操作系统申请大内存，接着自己管理这部分内存。所以Java程序的内存泄露分为两种：堆上内存泄露、堆外内存泄露，而堆外内存泄露又分为两种：Java使用堆外内存导致的内存泄露、Java程序使用C++导致的内存泄露。
分析内存泄露首先需要确认是堆上泄漏还是堆外泄露。可以通过jmap -heap pid确认，如下图所示，老年代PS Old Generation使用率占99.99%，再结合gc log，如果老年代回收不掉，基本确认为堆上内存泄露，也不排除进程本身需要这么多内存，此时需要分析堆。而堆外内存泄露的显著表现是top命令查出来的物理内存显著比通过xmx配置的最大内存大。
堆上内存泄露是最常见的，申请的对象引用和内存全在JVM堆上，而对象使用完后，对象引用被其他长生命周期的对象一直拿着，导致无法从堆上释放。首先用jdk/bin/jmap -dump:live,format=b,file=heap.hprof {pid}，导出堆里所有活着的对象。然后用工具分析heap.hprof。
分析堆上内存泄露的主流工具有两种：JDK自带的bin目录下的jvisualvm.exe、Eclipse的MemoryAnalyzer。MemoryAnalyzer更强大，可自动分析可疑的内存泄露。使用MemoryAnalyzer时，需要在MemoryAnalyzer.ini里通过-Xmx参数配置最大内存，否则无法打开大堆。接下来介绍堆上内存泄露的若干实例。
使用MemoryAnalyzer自动分析内存泄露，报告如下，可以看到RaftServerMetrics占了44.68%的内存，所有实例大小98M内存，且所有的RaftServerMetrics实例被一个ConcurrentHashMap引用。
然后右键RaftServerMetrics->Merge shortest path to GC Roots ->with all references查找所有引用RaftServerMetrics的地方，结果如下，可看到所有的RaftServerMetrics实例被变量metricsMap引用，问题原因是RaftServerMetrics使用完后，未从静态变量metricsMap里删除。
MemoryAnalyzer自动分析内存泄露时，有时并不能准确的找到，此时需要自己分析哪些对象占用内存过多。下图是使用jvisualvm.exe打开堆的结果，查看数目或者内存异常的对象，可以看到很多对象数目都是111580个，且最后一列显示的内存占用大，从对象的包分析，都和netty有关，且是client相关的对象，基本确认这些对象和内存泄露有关。进一步分析代码，发现大量RPC连接使用完后未关闭。
JDK提供绕过JVM直接在操作系统申请内存的接口，例如通过Unsafe类的allocateMemory、freeMemory直接分配、释放内存，内存对象的引用在堆上，但内存在堆外。排查此类内存泄露，首先开启：
-XX:NativeMemoryTracking=detail
然后jcmd pid VM.native_memory detail，打出内存分配信息，注意NativeMemoryTracking显示的内存不包含C++分配的内存。此处需要关注两个点，第一，Total行的committed数值是否等于进程占用的物理内存，如果不等，说明有C++等native code分配的内存，可参考Java调用C++组件 分析；第二，Native Memory Tracking的committed数值是否过大，如果过大，说明有Unsafe.allocateMemory分配了太多内存。
Unsafe.allocateMemory的使用场景有两个：第一，封装在DirectByteBuffer内；第二，业务直接使用Unsafe.allocateMemory。
DirectByteBuff通常被用于通信框架如netty中，不仅可以减少GC压力，而且避免IO操作时将对象从堆上拷贝到堆外。为了快速验证是否DirectByteBuffer导致内存泄露，可使用参数-XX:MaxDirectMemorySize限制DirectByteBuffer分配的堆外内存大小，如果堆外内存仍然大于MaxDirectMemorySize，可基本排除DirectByteBuffer导致的内存泄露。
分析DirectByteBuffer的内存首先可用Java Mission Control，绑定到进程，并查看DirectByteBuffer占的内存如2.24GB。此处也可直接用MemoryAnalyzer打开dump的堆，统计所有DirectByteBuffer的capacity之和，计算DirectByteBuffer申请的堆外内存大小。
然后用命令jdk/bin/jmap -dump:live,format=b,file=heap.hprof {pid}，导出堆里所有活着的对象，并用MemoryAnalyzer打开dump的堆，分析所有的DirectByteBuffe：Merge shortest path to GC Roots ->with all references。
如果排除DirectByteBuffer，那就是应用程序直接用Unsafe类的allocateMemory分配的内存，例如Spark的off heap memory[1]。此时可排查代码所有Unsafe.allocateMemory的地方。
例如RocksDB采用C++实现，并通过JNI提供给Java调用的接口，如果Java通过JNI创建了新的RocksDB实例，RocksDB会启动若干后台线程申请、释放内存，这部分内存都对Java不可见，如果发生泄漏，也无法通过dump jvm堆分析。
分析工具可采用google的gperftools，也可用jemalloc，本文采用jemalloc，首先安装jemalloc到/usr/local/lib/libjemalloc.so。
git clone https://github.com/jemalloc/jemalloc.gitgit checkout 5.2.1./configure --enable-prof --enable-stats --enable-debug --enable-fillmake && make install然后在进程启动脚本里，添加如下命令，LD_PRELOAD表示JVM申请内存时不再用glibc的ptmalloc，而是使用jemalloc。MALLOC_CONF的lg_prof_interval表示每次申请2^30Byte时生成一个heap文件。
export LD_PRELOAD=/usr/local/lib/libjemalloc.soexport MALLOC_CONF=prof:true,lg_prof_interval:30
并在进程的启动命令里添加参数-XX:+PreserveFramePointer。进程启动后，随着不断申请内存，会生成很多dump文件，可把所有dump文件通过命令一起分析：jeprof --show_bytes --pdf jdk/bin/java *.heap > leak.pdf。
leak.pdf如下所示，可看到所有申请内存的路径，进程共申请过88G内存，而RocksDB申请了74.2%的内存，基本确定是不正常的行为，排查发现不断创建新的RocksDB实例，共1024个，每个实例都在运行，优化方法是合并RocksDB实例。
需要注意的是，88G是所有申请过的内存，包含申请但已经被释放的，因此通过该方法，大部分情况下能确定泄露源头，但并不十分准确，准确的方法是在C++代码里用钩子函数勾住malloc和free，记录哪些内存未被释放。
perf是最为普遍的性能分析工具，在Java里可采用阿里的工具arthas进行perf，并生成火焰图，该工具可在docker容器内使用，而系统perf命令在容器里使用有诸多限制。
下载arthas-bin.zip[2]，运行./a.sh，然后绑定到对应的进程，开始perf: profiler start，采样一段时间后，停止perf: profiler stop。结果如下所示，可看到getServiceList耗了63.75%的CPU。
另外，常用优化小建议：热点函数避免使用lambda表达式如stream.collect等、热点函数避免使用正则表达式、避免把UUID转成String在协议里传输等。
perf适用于查找整个程序的热点函数，但不适用于分析单次RPC调用的耗时分布，此时就需要jaeger。
jaeger是Uber开源的一个基于Go的分布式追踪系统。jaeger基本原理是：用户在自己代码里插桩，并上报给jaeger，jaeger汇总流程并在UI显示。非生产环境可安装jaeger-all-in-one[3]，数据都在内存里，有内存溢出的风险。在需要追踪的服务的启动脚本里export JAEGER_AGENT_HOST={jaeger服务所在的host}。
下图为jaeger的UI，显示一次完整的流程，左边为具体的插桩名称，右边为每块插装代码耗时，可以看到最耗时的部分在including leader create container和including follower create container，这部分语义是leader创建完container后，两个follower才开始创建container，而创建container非常耗时，如果改成leader和两个follower同时创建container，则时间减少一半。
tcpdump常用来抓包分析，但也能用来优化性能。在我们的场景中，部署Ozone集群（下一代分布式对象存储系统），并读数据，结果发现文件越大读速越慢，读1G文件，速度只有2.2M每秒，使用perf未发现线索。
用命令tcpdump -i eth0 -s 0 -A 'tcp dst port 9878 and tcp[((tcp[12:1] & 0xf0) >> 2):4] = 0x47455420' -w read.cap，该命令在读200M文件时会将所有GET请求导出到read.cap文件，然后用wireshark打开read.cap，并过滤出HTTP协议，因为大部分协议都是TCP协议，用于传输数据，而HTTP协议用于请求开始和结束。
从下图的wireshark界面，可看到读200M文件，共有10个GET请求：GET /goofys-bucket/test.dbf HTTP/1.1，每个GET请求读20M文件，每个GET请求读完后回复：HTTP/1.1 200 OK。第1个GET请求到达S3gateway时间为0.2287秒，第10个GET请求到达Ozone集群时间为1.026458秒。第1个GET请求完成时间为1.869579秒，第10个GET请求完成时间为23.640925秒。
可见10个GET请求在1秒内全部到达Ozone集群，但每个请求耗时越来越长。因此只需要分析后续的GET请求读同样大小的数据块，比前序GET请求多做了哪些事情即可。
最后通过分析日志和阅读代码发现，Ozone采用的第三方库commons-io采用read实现skip。例如读第10个GET请求时，实际只需要读[180M, 200M)，但commons-io实现skip前180M时，会将前180M读出来，导致第10个GET请求读完整的[0M, 200M)，因此GET请求越来越慢。优化后，性能提升一百倍。
jstack用来查询线程状态，但在极端情况下也可以用于性能优化。在部署服务时，发现进程迅速占满所有CPU，24核的机器进程使用CPU达到2381%。
CPU使用如此之高，无法运行arthas进行perf分析，只能采用其他策略。首先用top -Hp pid命令打出进程pid的所有线程及每个线程的CPU消耗。如下图，第一列PID为线程号，%CPU列代表CPU消耗，注意该图只是展示作用，该图的进程并不是使用CPU达到2381%的进程，原进程的信息当初没保存。
然后计算出使用CPU最高的线程号的十六进制表示0x417，再用jstack -l pid > jstack.txt命令打出所有线程状态，用0x417在jstack.txt查询消耗CPU最高的线程，即下图所示ThreadPoolExecutor里的线程，该线程一直处于RUNNABLE，且队列为empty，基本确认该部分线程出了问题，因为正常的线程不会一直空转，状态会有TIMED_WAITING的时刻。
因为线程堆栈不包含业务代码，都是JDK的源码，因此用线程堆栈搜索JDK相关问题，最终发现是JDK8的Bug：JDK-8129861，该Bug在创建大小为0的线程池时容易触发，因此在应用代码里，将大小为0的线程池修改即可。
在生产环境发生过进程被清理脚本杀掉。排查工具有两个：linux自带的auditd和systemtap。
首先使用auditd，因为该工具简单易用，不用安装。使用service auditd status检查服务状态，如果未启动可用service auditd restart启动。然后使用命令：auditctl -a exit,always -F arch=b64 -S kill，监听所有的Kill信号。如下图所示，从type=OBJ_PID行里可以看到：捕捉到的Kill信号杀的进程号opid=40442，线程名ocomm=”rocksdb:pst_st”，注意这里打出的线程名而不是进程名。
从type=SYSCALL行里可以看到：a1=9表示kill -9；发出kill -9的进程是exe=”/usr/bin/bash”，进程号是pid=98003。从这些信息并不能找到相应的进程，因为脚本往往运行完就停止，生命周期非常短。
接下来使用systemtap分析，systemtap需要安装：yum install systemtap systemtap-runtime。先写systemtap脚本findkiller.stp，如下所示，该systemtap脚本捕捉杀进程sig_pid的KILL信号，并使用task_ancestry打印发出KILL信号进程的所有祖先进程。
probe signal.send{if(sig_name == "SIGKILL" && sig_pid == target()) {printf("%s, %s was sent to %s (pid:%d) by %s (pid:%d) uid :%d\n", ctime(gettimeofday_s()), sig_name, pid_name , sig_pid, execname(), pid(), uid());printf("parent of sender: %s(%d)\n", pexecname(), ppid());printf("task_ancestry:%s\n", task_ancestry(pid2task(pid()), 1)); }}
然后stap -p4 findkiller.stp生成ko文件：stap_XX.ko，有的机器需要将ko文件补上签名才能运行。然后运行：nohup staprun -x 98120 stap_XX.ko >nohup.out 2>&1 &，此处的98120即为脚本中的target()。
捕捉结果如下，从图里可以看出发出KILL命令的进程是通过crond启动的，也就是说定时任务运行了某些脚本杀了进程。但仍然不知道定时任务启动了哪个脚本杀了进程。
接下来再用auditd排查，使用命令：auditctl -a exit,always -F arch=b64 -S execve捕捉所有的系统调用，结果如下，最后一行是捕捉到杀进程opid=20286的信号，从图中可看出kill信号附近出现的都是/data/tools/clean命令。
/data/tools/clean里调用了若干脚本，在每个脚本里用打出当前脚本名和进程号到crontab.pid里。并和systemtap抓到的进程号62118对比，找到了KILL信号是从kill_non_run_app.sh脚本里发出。
如果在Java程序里显式调用System.exit结束进程，可以用arthas排查。首先写脚本system_exit.as如下。
options unsafe truestack java.lang.System exit -n 1运行命令nohup ./as.sh -f system_exit.as 69001 -b > system_exit.out 2>&1 &，即可监控进程69001调用的所有System.exit。
此处发生的Crash案例和下文Java内Crash产生的原因一样，但现象不一样，大部分情况下，是Crash在C++代码，只产生core文件，不产生Java内Crash的Crash log；少量情况下Crash在JVM里，产生Java内Crash的Crash log。
如果Java通过JNI调用C++代码，在C++里发生Crash，JVM有时不会产生任何信息就退出，此时借助操作系统产生的core file分析进程退出原因，但操作系统默认关闭该功能，如下图所示core file size为0表示关闭该功能。
因此需要在进程的启动脚本里（只影响当前进程）设置ulimit -c ulimited来设置core file的大小，启动进程后，打开/proc/{pid}/limits，查看Max core file size的大小确认是否开启。
当发生Crash时，会生成core.pid文件，一般core.pid文件会非常大，因为该文件包含了所有虚拟内存大小，所以大于物理内存，如下图所示core.44729共53GB。
接下来使用命令gdb bin/java core.44729打开core文件，发现是rocksdb start thread时挂的，挂在libstdc++里，这是glibc库，基本不可能出问题，因此该堆栈可能是表象，有其他原因导致start thread失败。
注意到打开core文件时，有太多线程-LWP轻量级进程。
然后在gdb里用info threads，发现有三万多个线程，都在wait锁状态，基本确认三万多个线程，导致内存太大，创建不出来新的线程，因此挂在start thread里。
接着分析三万多个线程都是什么线程，随机选几十个线程，打出每个线程的堆栈，可以看到大部分线程都是jvm线程。因为rocksdb创建出来的线程是：
从/tmp/librocksdbjni8646115773822033422.so来的；而jvm创建出来的线程都是从/usr/java/jdk1.8.0_191-amd64/jre/lib/amd64/server/libjvm.so来的，这部分线程占了大部分。
排查Java内Crash的原因如OOM等，需要配置JVM的如下参数：
JVM内发生Crash时，会在-XX:ErrorFile配置的路径下生成crash log。而-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError、-XX:HeapDumpPath用于发生OOM时生成Dump堆，用于还原现场。下图所示为产生的crash log。可以看到创建线程时发生OutOfMemory导致进程挂掉。
从下图crash log可以看到有两万四千个Datanode State Machine Thread线程都在等锁。到此确认上文Java调用C++发生Crash 产生core.pid的进程和产生crash log的进程都是因为两万多个Datanode State Machine Thread挂掉。
接着分析为何有两万多个Datanode State Machine Thread，代码里可以看到该线程用线程池newCacheThreadPool创建。该newCacheThreadPool在没有线程可用，例如线程都在等锁的情况下，会创建新的线程，因此创建了两万多个线程。接着分析Datanode State Machine Thread等的什么锁。在进程的线程数超过5000时，用jstack -l pid > jstack.txt打出所有线程的状态。
可以看到几乎所有Datanode State Machine Thread在等锁，而只有一个Datanode State Machine Thread – 5500 拿到了锁，但是卡在提交RPC请求submitRequest。至此Java调用C++发生Crash 和Java内Crash的原因找到。
jstack打出的死锁信息如下所示。grpc-default-executor-14765线程拿到了log4j的锁，在等RaftServerImpl的锁；grpc-default-executor-14776线程拿到了RaftServerImpl的锁，在等log4j的锁，导致这两个线程都拿到了对方等待的锁，所以造成两个线程死锁。可以看出，仅仅打日志的log4j，不释放锁是最值得怀疑的地方。最后发现log4j存在死锁的缺陷[4]。该缺陷在log4j2得到解决，升级log4j即可。
jstack打出的死锁信息如下所示。grpc-default-executor-3449线程拿到了RaftLog的锁，在等DataBlockingQueue的锁；SegmentedRaftLogWorker拿到了DataBlockingQueue的锁，在等RaftLog的锁。
这里最值得怀疑的是SegmentedRaftLogWorker拿到了DataBlockingQueue的锁却不释放，因为queue的操作只是在队列里增、删、查元素。如下图所示DataBlockingQueue的方法poll，使用的锁是自己封装的锁AutoCloseableLock implement AutoCloseable,锁的释放依赖于AutoCloseableLock重载的close方法。
再看acquire方法，先用lock.lock()拿到锁，再创建新的AutoCloseableLock对象，如果拿到锁后，在创建新对象AutoCloseableLock时发生OOM等异常，锁就无法释放。
以上是“Java中内存泄漏、性能优化、宕机死锁的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
