記一次Java的記憶體泄露分析_ZenDei技術網路在線

當前環境代碼地址 git 地址：https://github.com/jasonGeng88/java-network-programming 背景前不久，上線了一個新項目，這個項目是一個壓測系統，可以簡單的看做通過回放詞表（http請求數據），不斷地向服務發送請求，以達到壓測服務的目的。在測試 ...

當前環境

jdk == 1.8
httpasyncclient == 4.1.3

代碼地址

git 地址：https://github.com/jasonGeng88/java-network-programming

背景

前不久，上線了一個新項目，這個項目是一個壓測系統，可以簡單的看做通過回放詞表（http請求數據），不斷地向服務發送請求，以達到壓測服務的目的。在測試過程中，一切還算順利，修複了幾個小bug後，就上線了。在上線後給到第一個業務方使用時，就發現來一個嚴重的問題，應用大概跑了10多分鐘，就收到了大量的 Full GC 的告警。

針對這一問題，我們首先和業務方確認了壓測的場景內容，回放的詞表數量大概是10萬條，回放的速率單機在 100qps 左右，按照我們之前的預估，這遠遠低於單機能承受的極限。按道理是不會產生記憶體問題的。

線上排查

首先，我們需要在伺服器上進行排查。通過 JDK 自帶的 jmap 工具，查看一下 JAVA 應用中具體存在了哪些對象，以及其實例數和所占大小。具體命令如下：

jmap -histo:live `pid of java`

# 為了便於觀察，還是將輸出寫入文件
jmap -histo:live `pid of java` > /tmp/jmap00

經過觀察，確實發現有對象被實例化了20多萬，根據業務邏輯，實例化最多的也就是詞表，那也就10多萬，怎麼會有20多萬呢，我們在代碼中也沒有找到對此有顯示聲明實例化的地方。至此，我們需要對 dump 記憶體，在離線進行進一步分析，dump 命令如下：

jmap -dump:format=b,file=heap.dump `pid of java`

離線分析

從伺服器上下載了 dump 的 heap.dump 後，我們需要通過工具進行深入的分析。這裡推薦的工具有 mat、visualVM。

我個人比較喜歡使用 visualVM 進行分析，它除了可以分析離線的 dump 文件，還可以與 IDEA 進行集成，通過 IDEA 啟動應用，進行實時的分析應用的CPU、記憶體以及GC情況（GC情況，需要在visualVM中安裝visual GC 插件）。工具具體展示如下（這裡僅僅為了展示效果，數據不是真的）：

當然，mat 也是非常好用的工具，它能幫我們快速的定位到記憶體泄露的地方，便於我們排查。展示如下：

場景再現

經過分析，最後我們定位到是使用 httpasyncclient 產生的記憶體泄露問題。httpasyncclient 是 Apache 提供的一個 HTTP 的工具包，主要提供了 reactor 的 io 非阻塞模型，實現了非同步發送 http 請求的功能。

下麵通過一個 Demo，來簡單講下具體記憶體泄露的原因。

httpasyncclient 使用介紹:

maven 依賴

<dependency>
    <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId>
    <artifactId>httpasyncclient</artifactId>
    <version>4.1.3</version>
</dependency>

HttpAsyncClient 客戶端

public class HttpAsyncClient {

    private CloseableHttpAsyncClient httpclient;

    public HttpAsyncClient() {
        httpclient = HttpAsyncClients.createDefault();
        httpclient.start();
    }

    public void execute(HttpUriRequest request, FutureCallback<HttpResponse> callback){
        httpclient.execute(request, callback);
    }

    public void close() throws IOException {
        httpclient.close();
    }

}

主要邏輯：

Demo 的主要邏輯是這樣的，首先創建一個緩存列表，用來保存需要發送的請求數據。然後，通過迴圈的方式從緩存列表中取出需要發送的請求，將其交由 httpasyncclient 客戶端進行發送。

具體代碼如下：

public class ReplayApplication {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

		 //創建有記憶體泄露的回放客戶端
        ReplayWithProblem replay1 = new ReplayWithProblem();
        
		 //載入一萬條請求數據放入緩存
        List<HttpUriRequest> cache1 = replay1.loadMockRequest(10000);
        
        //開始迴圈回放
        replay1.start(cache1);

    }
}

回放客戶端實現（記憶體泄露）：

這裡以回放百度為例，創建10000條mock數據放入緩存列表。回放時，以 while 迴圈每100ms 發送一個請求出去。具體代碼如下:

/**
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*/

public class ReplayWithProblem {

    public List<HttpUriRequest> loadMockRequest(int n){
    
        List<HttpUriRequest> cache = new ArrayList<HttpUriRequest>(n);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            HttpGet request = new HttpGet("http://www.baidu.com?a="+i);
            cache.add(request);
        }
        return cache;
        
    }

    public void start(List<HttpUriRequest> cache) throws InterruptedException {

        HttpAsyncClient httpClient = new HttpAsyncClient();
        int i = 0;

        while (true){

            final HttpUriRequest request = cache.get(i%cache.size());
            httpClient.execute(request, new FutureCallback<HttpResponse>() {
                public void completed(final HttpResponse response) {
                    System.out.println(request.getRequestLine() + "->" + response.getStatusLine());
                }

                public void failed(final Exception ex) {
                    System.out.println(request.getRequestLine() + "->" + ex);
                }

                public void cancelled() {
                    System.out.println(request.getRequestLine() + " cancelled");
                }

            });
            i++;
            Thread.sleep(100);
        }
    }

}

記憶體分析：

啟動 ReplayApplication 應用（IDEA 中安裝 VisualVM Launcher後，可以直接啟動visualvm），通過 visualVM 進行觀察。

啟動情況：

visualVM 中前後3分鐘的記憶體對象占比情況：

說明：$0代表的是對象本身，$1代表的是該對象中的第一個內部類。所以ReplayWithProblem$1: 代表的是ReplayWithProblem類中FutureCallback的回調類。

從中，我們可以發現 FutureCallback 類會被不斷的創建。因為每次非同步發送 http 請求，都是通過創建一個回調類來接收結果，邏輯上看上去也正常。不急，我們接著往下看。

visualVM 中前後3分鐘的GC情況：

從圖中看出，記憶體的 old 在不斷的增長，這就不對了。記憶體中維持的應該只有緩存列表的http請求體，現在在不斷的增長，就有說明瞭不斷的有對象進入old區，結合上面記憶體對象的情況，說明瞭 FutureCallback 對象沒有被及時的回收。

可是該回調匿名類在 http 回調結束後，引用關係就沒了，在下一次 GC 理應被回收才對。我們通過對 httpasyncclient 發送請求的源碼進行跟蹤了一下後發現，其內部實現是將回調類塞入到了http的請求類中，而請求類是放在在緩存隊列中，所以導致回調類的引用關係沒有解除，大量的回調類晉升到了old區，最終導致 Full GC 產生。

核心代碼分析：

代碼優化

找到問題的原因，我們現在來優化代碼，驗證我們的結論。因為List<HttpUriRequest> cache1中會保存回調對象，所以我們不能緩存請求類，只能緩存基本數據，在使用時進行動態的生成，來保證回調對象的及時回收。

代碼如下：

public class ReplayApplication {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        ReplayWithoutProblem replay2 = new ReplayWithoutProblem();
        List<String> cache2 = replay2.loadMockRequest(10000);
        replay2.start(cache2);

    }
}

　/**
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*/

public class ReplayWithoutProblem {

    public List<String> loadMockRequest(int n){
        List<String> cache = new ArrayList<String>(n);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            cache.add("http://www.baidu.com?a="+i);
        }
        return cache;
    }

    public void start(List<String> cache) throws InterruptedException {

        HttpAsyncClient httpClient = new HttpAsyncClient();
        int i = 0;

        while (true){

            String url = cache.get(i%cache.size());
            final HttpGet request = new HttpGet(url);
            httpClient.execute(request, new FutureCallback<HttpResponse>() {
                public void completed(final HttpResponse response) {
                    System.out.println(request.getRequestLine() + "->" + response.getStatusLine());
                }

                public void failed(final Exception ex) {
                    System.out.println(request.getRequestLine() + "->" + ex);
                }

                public void cancelled() {
                    System.out.println(request.getRequestLine() + " cancelled");
                }

            });
            i++;
            Thread.sleep(100);
        }
    }

}