InMemoryReporterMetrics导致服务器CPU100%及应用OOM问题排查和解决原创
下面是我遇到的问题，以及一些简单的排查思路，如有不对的地方，欢迎留言讨论。
如果你已经遇到 InMemoryReporterMetrics 导致的OOM问题，并已经解决，则可忽略此文。若你对CPU100%以及线上问题OOM排查不清楚，可以浏览下本文。
问题现象
【告警通知-应用异常告警】
简单看下告警的信息：拒绝连接，反正就是服务有问题了，请不要太在意马赛克。
环境说明
Spring Cloud F版。
项目中默认使用 spring-cloud-sleuth-zipkin 依赖得到 zipkin-reporter。分析的版本发现是 zipkin-reporter版本是 2.7.3 。
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>
版本： 2.0.0.RELEASE
问题排查
通过告警信息，知道是哪一台服务器的哪个服务出现问题。首先登录服务器进行检查。
1、检查服务状态和验证健康检查URL是否ok
①查看服务的进程是否存在。
ps -ef | grep 服务名
ps -aux | grep 服务名
②查看对应服务健康检查的地址是否正常，检查 ip port 是否正确
是不是告警服务检查的url配置错了，一般这个不会出现问题
③验证健康检查地址
这个健康检查地址如：http://192.168.1.110:20606/serviceCheck
检查 IP 和 Port 是否正确。
# 服务正常返回结果
curl http://192.168.1.110:20606/serviceCheck
{"appName":"test-app","status":"UP"}
# 服务异常，服务挂掉
curl http://192.168.1.110:20606/serviceCheck
curl: (7) couldn't connect to host
2、查看服务的日志
查看服务的日志是否还在打印，是否有请求进来。查看发现服务OOM了。
tips：
java.lang.OutOfMemoryError GC overhead limit exceeded
oracle官方给出了这个错误产生的原因和解决方法：
Exception in thread thread_name: java.lang.OutOfMemoryError: GC Overhead limit exceeded
Cause: The detail message “GC overhead limit exceeded” indicates that the garbage collector is running all the time and Java program is making very slow progress. After a garbage collection, if the Java process is spending more than approximately 98% of its time doing garbage collection and if it is recovering less than 2% of the heap and has been doing so far the last 5 (compile time constant) consecutive garbage collections, then a java.lang.OutOfMemoryError is thrown. This exception is typically thrown because the amount of live data barely fits into the Java heap having little free space for new allocations.
Action: Increase the heap size. The java.lang.OutOfMemoryError exception for GC Overhead limit exceeded can be turned off with the command line flag -XX:-UseGCOverheadLimit.
原因：
大概意思就是说，JVM花费了98%的时间进行垃圾回收，而只得到2%可用的内存，频繁的进行内存回收(最起码已经进行了5次连续的垃圾回收)，JVM就会曝出ava.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded错误。
上面tips来源：java.lang.OutOfMemoryError GC overhead limit exceeded原因分析及解决方案
3、检查服务器资源占用状况
查询系统中各个进程的资源占用状况，使用 top 命令。够查看出有一个进程为 11441 的进程 CPU 使用率达到300%，如下截图：
然后 查询这个进程下所有线程的CPU使用情况：
top -H -p pid
保存文件： top -H -n 1 -p pid > /tmp/pid_top.txt
# top -H -p 11441
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
11447 test 20 0 4776m 1.6g 13m R 92.4 20.3 74:54.19 java
11444 test 20 0 4776m 1.6g 13m R 91.8 20.3 74:52.53 java
11445 test 20 0 4776m 1.6g 13m R 91.8 20.3 74:50.14 java
11446 test 20 0 4776m 1.6g 13m R 91.4 20.3 74:53.97 java
....
查看 PID： 11441 下面的线程，发现有几个线程占用cpu较高。
4、保存堆栈数据
1、打印系统负载快照
top -b -n 2 > /tmp/top.txt
top -H -n 1 -p pid > /tmp/pid_top.txt
2、cpu升序打印进程对应线程列表
ps -mp -o THREAD,tid,time | sort -k2r > /tmp/进程号_threads.txt
3、看tcp连接数 (最好多次采样)
lsof -p 进程号 > /tmp/进程号_lsof.txt
lsof -p 进程号 > /tmp/进程号_lsof2.txt
4、查看线程信息 (最好多次采样)
jstack -l 进程号 > /tmp/进程号_jstack.txt
jstack -l 进程号 > /tmp/进程号_jstack2.txt
jstack -l 进程号 > /tmp/进程号_jstack3.txt
5、查看堆内存占用概况
jmap -heap 进程号 > /tmp/进程号_jmap_heap.txt
6、查看堆中对象的统计信息
jmap -histo 进程号 | head -n 100 > /tmp/进程号_jmap_histo.txt
7、查看GC统计信息
jstat -gcutil 进程号 > /tmp/进程号_jstat_gc.txt
8、生产对堆快照Heap dump
jmap -dump:format=b,file=/tmp/进程号_jmap_dump.hprof 进程号
堆的全部数据，生成的文件较大。
jmap -dump:live,format=b,file=/tmp/进程号_live_jmap_dump.hprof 进程号
dump:live,这个参数表示我们需要抓取目前在生命周期内的内存对象，也就是说GC收不走的对象，一般用这个就行。
拿到出现问题的快照数据，然后重启服务。
问题分析
根据上述的操作，已经获取了出现问题的服务的GC信息、线程堆栈、堆快照等数据。下面就进行分析，看问题到底出在哪里。
1、分析cpu占用100%的线程
转换线程ID
从jstack生成的线程堆栈进程分析。
将 上面线程ID 为
11447 ：0x2cb7
11444 ：0x2cb4
11445 ：0x2cb5
11446 ：0x2cb6
转为 16进制（jstack命令输出文件记录的线程ID是16进制）。
第一种转换方法 :
$ printf “0x%x” 11447
“0x2cb7”
第二种转换方法 : 在转换的结果加上 0x即可。
查找线程堆栈
$ cat 11441_jstack.txt | grep "GC task thread"
"GC task thread#0 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f971401e000 nid=0x2cb4 runnable
"GC task thread#1 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f9714020000 nid=0x2cb5 runnable
"GC task thread#2 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f9714022000 nid=0x2cb6 runnable
"GC task thread#3 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f9714023800 nid=0x2cb7 runnable
发现这些线程都是在做GC操作。
2、分析生成的GC文件
S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT
0.00 0.00 100.00 99.94 90.56 87.86 875 9.307 3223 5313.139 5322.446
- S0：幸存1区当前使用比例
- S1：幸存2区当前使用比例
- E：Eden Space（伊甸园）区使用比例
- O：Old Gen（老年代）使用比例
- M：元数据区使用比例
- CCS：压缩使用比例
- YGC：年轻代垃圾回收次数
- FGC：老年代垃圾回收次数
- FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
- GCT：垃圾回收消耗总时间
FGC 十分频繁。
3、分析生成的堆快照
使用 Eclipse Memory Analyzer 工具。 下载地址： https://www.eclipse.org/mat/downloads.php
分析的结果：
看到堆积的大对象的具体内容：
问题大致原因，InMemoryReporterMetrics 引起的OOM。
zipkin2.reporter.InMemoryReporterMetrics @ 0xc1aeaea8
Shallow Size: 24 B Retained Size: 925.9 MB
也可以使用：Java内存Dump分析 进行分析，如下截图，功能没有MAT强大，有些功能需收费。
4、原因分析和验证
因为出现了这个问题，查看出现问题的这个服务 zipkin的配置，和其他服务没有区别。发现配置都一样。
然后看在试着对应的 zipkin 的jar包，发现出现问题的这个服务依赖的 zipkin版本较低。
有问题的服务的 zipkin-reporter-2.7.3.jar
其他没有问题的服务 依赖的包 ： zipkin-reporter-2.8.4.jar
将有问题的服务依赖的包版本升级，在测试环境进行验证，查看堆栈快照发现没有此问题了。
原因探索
查 zipkin-reporter的 github：搜索 相应的资料
https://github.com/openzipkin/zipkin-reporter-java/issues?q=InMemoryReporterMetrics
找到此 下面这个issues：
https://github.com/openzipkin/zipkin-reporter-java/issues/139
修复代码和验证代码：
https://github.com/openzipkin/zipkin-reporter-java/pull/119/files
对比两个版本代码的差异：
简单的DEMO验证：
// 修复前的代码：
private final ConcurrentHashMap<Throwable, AtomicLong> messagesDropped =
new ConcurrentHashMap<Throwable, AtomicLong>();
// 修复后的代码：
private final ConcurrentHashMap<Class<? extends Throwable>, AtomicLong> messagesDropped =
new ConcurrentHashMap<>();
修复后使用 这个为key ： Class<? extends Throwable> 替换 Throwable。
简单验证：
解决方案
将zipkin-reporter 版本进行升级即可。使用下面依赖配置，引入的 zipkin-reporter版本为 2.8.4 。
<!-- zipkin 依赖包 -->
<dependency>
<groupId>io.zipkin.brave</groupId>
<artifactId>brave</artifactId>
<version>5.6.4</version>
</dependency>
小建议：配置JVM参数的时候还是加上下面参数,设置内存溢出的时候输出堆栈快照.
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=path/filename.hprof
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