记一次线上服务内存泄漏问题排查始末

故障案发缘起

网关上线一周以来，运行一直稳定，从未出现CPU飙高的情况。发生故障的当天，CPU开始缓慢上升，但是上升的过程并不是直线，而是有下降，CPU下降一些后突然继续上升，到后期，CPU飙高速度开始加快，然后导致了其他连锁反应。
为什么之前七天程序运行正常，最后一天CPU突然飙高？
是程序运行逻辑有什么死循环吗？
没有，查看了小组伙伴新增的网关逻辑，代码都中规中矩，没有什么死循环。也没有使用线程不安全的并发容器。刚开始会怀疑，是不是使用了线程不安全的HashMap，触发了多线程下的Map链表死循环，但很快排除了这个问题，这是JDK1.8以前会遇到的。线上环境均使用1.8的JDK。
另外，如果程序真的有死循环逻辑，CPU从一开始就应该高啊，因为中途并没有改动过配置和组件集，因此，不存在这个问题。
但也实现没有想通，为什么程序的CPU会在多天以后突然上升。
当天小组的伙伴也在本地压测，通过jstack捕捉耗时线程来发现问题，但未有所获。

怀疑GC引起了CPU飙高

经过了长达半天的压力测试一无所获后，小组伙伴开始怀疑是否是GC造成的CPU飙高。因为有可能是程序执行一段时间后，某些原因引起了高频GC吃掉了机器的CPU。GC频繁可能是代码的对象分配不合理，也有可能是内存泄漏。

实时监测gc情况

找到正在进行压测的网关进程号，执行jstat -gc pid interval 就可以动态查看gc情况了。

例如上图。每一列的含义简单例举一下：

S0C：堆内存中年轻代第一个survivor区的容量。

S1C：堆内存中年轻代第二个survivor区容量。

S0U和S1U是对应的实际使用量。

EC和EC分别是Eden区的容量和实际使用量。

OC是OLD（年老代）代容量，OU是实际使用量。

YGC是截止到现在，程序发生YGC的次数。

FGC是截止到现在，程序发生Full GC的次数。

别的列先不说，这里先说一下入门级别的大部分情况下的javaGC的一些规律：

对象是从eden区创建，然后到s0最后到s1，如果多次垃圾回收后对象仍然存活，则有机会进入年老代。

eden区满了以后发生一次young GC。

old区满了会发生一次full GC （应用程序会停顿，俗称 stop the world）。

上面的例子我指定了-Xmx=1M，便于发现问题。

小组伙伴在压测试时，发现了一个问题：

old区的对象在多次full gc后发现内存释放不掉，越来越多。一定存在内存泄漏。

使用visualVM监测内存对象情况

使用命令jmap -dump:format=b,file=gateweyxxxxxx [pid] 导出了压测过程中的堆快照文件，下载到本地，使用visualVM打开：
count数字代表在堆内存中实际的类的对象个数。

我们认识的一个类：ParameterizedTypeImpl怎么这么多？

这个类是用在fastjson的工具类中的，同时看到fastjson.IdentityHashMap的Entry对象也非常多，初步断定是在使用fastjson的时候遭遇内存泄漏。

从源码入手查找内存泄漏根源

网关里，有一个实现是json转set:

实际上fastjson并没有提供json换set,但是提供了json转list,但是fastjson开放了API允许你转换成指定的类型。所以我们组开发伙伴就编写了这个方法，用于把json串转set。

为什么内存泄漏，跟代码吧：

跟，发现fastjson根据type拿了一个反序列化器。

继续跟进去，发生fastjson根据type缓存了反序列化器，缓存的容器是一个Map

好了，突然想到，如果fastjson缓存了反序列化器，但是我们的ParameterizedTypeImpl没有重写hashcode和equal方法。那么map判重时则无法判断是不是一个对象。因为工具类里使用时，每次调用都会new一个ParameterizedTypeImpl

好了，问题解决。但是，组内伙伴重写了hashcode和equal方法去测试，但仍然内存泄漏？嗯？？？？？？

内存泄漏原因

不得已，只能去翻这个IdentityHashMap的源码。发现，这是fastjson自己造的一个Map。最终发现，这个Map在判断key相等时直接比较的是地址值key==entry.key，问题解决。你重写hascode和equal也没用啊，人家直接比较地址值。

为什么fastjson自己造的map直接比较地址值而不是equal呢？我估计是因为fastjson内部的map用来缓存的东西key都是Type吧。和类型相关的，在运行时是唯一的，因此比较地址值更快，不然就不fast了。谁曾想到，我们自己每次都new了一个ParameterizedTypeImpl，不仅内存泄露，还影响性能：没有享受到缓存的红利。