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生产环境JVM内存溢出案例分析原创

2年前
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如果我们所在公司的业务量比较大,在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象,那我们该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?

本文将通过一个线上环境JVM内存溢出的案例向大家介绍一下处理思路与分析方法。

案例:架构组接到某项目组反馈,Zabbix监控上显示JMX不可用,请求协助处理。

分析思路:

  • JMX不可用,往往是由于垃圾回收时间停顿时间过长、内存溢出等问题引起的。
  • 线上故障分析的原则是首先要采取措施快速恢复故障对业务的影响,然后才是采集信息、分析定位问题,并最终给出解决办法。
    具体分析过程如下。

如何快速恢复业务

通常线上的故障会对业务造成重大影响,影响用户体验,故如果线上服务器出现故障,应规避对业务造成影响,但不能简单的重启服务器,因为需要尽可能保留现场,为后续的问题分析打下基础。

那我们如何快速规避对业务的影响,并能保留现场呢?

通常的做法是隔离故障服务器。

通常线上服务器是集群部署,一个好的分布式负载方案会自动剔除故障的机器,从而实现高可用架构,但如果未被剔除,则需要运维人员将故障服务器进行剔除,保留现场进行分析。

发生内存泄露,通常情况下是由于代码的原因造成的,一般无法立即对代码进行修复,很容易会发送连锁反应造成应用服务器一台一台接连宕机,故障面积会慢慢扩大,针对此种情况,应快速定位发生内存泄露的原因,将该服务进行降级,避免对其他服务造成影响。最简单的降级方法是根据F5(Nginx)转发策略,对该功能定向到一个单独的集群,与其他流量进行隔离,确保其他业务不受牵连,给故障排查、解决提供宝贵的缓冲时间。

分析解决问题

首先可以通过查看日志,确定是哪种内存溢出,堆内存溢出可发生的地方:Java heap space(堆空间)、perm space(持久代)。

image.png

收集内存溢出Dump文件

收集Dump文件有两种方式:

  • 设置JVM启动参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/opt/jvmdump

在每次发生内存溢出时,JVM会自动将堆转储,dump文件存放在-XX:HeapDumpPath指定的路径下。

  • 使用jmap命令收集 通过jmap -dump:live,format=b,file=/opt/jvm/dump.hprof pid。

分析Dump文件

在获取Dump文件后,可以使用工具MAT(MemoryAnalyzer)进行分析,该工具大家可以通过百度自行下载。

使用MAT打开Dump文件后,首页截图如下:

image.png

工具按钮介绍:

image.png:直方图视图,将堆中所有的内存消耗情况统计出来,其如图所示::

image.png

image.png:内存使用树状结构,以线程为维度,树状形式展开,如图所示:

image.png

image.png:线程栈,其截图如下:

image.png

image.png

根据该图,可以明确,堆的总大小为1.9G,被4个线程全部占据,导致其他线程无法再申请资源,抛出堆内存溢出错误。

接下来,我通常的做法是直接去看image.png这个视图(以线程为基本维度,查找线程中占用内存的对象),为后续定位排查提供必要的依据。

image.png

image.png

从上面的截图中可以得出如下关键信息点:

org.apache.ibatis.executor.result.DefaultResultHandler内部持有一个List,其原始为java.util.HashMap,从这个类基本可以看出是与数据库的查询相关,对数据库返回结果的解码并组织成HashMap。

这个List中的元素总共有146033个,初步可以判断出是在一次查询中从数据库中一次查询出了太多数据,造成了内存溢出。

由于SQL查询代码中,是用HashMap来接收数据库中的返回字段,无法一时间看出是那个查询,那我们能不能精确找到是哪一个查询,哪一行代码,甚至与哪一条SQL语句呢?

答案是可以的,我们可以从image.png视图一探究竟。

温馨提示

image.png视图使用技巧:展开技巧:沿着使用率最高的项一层一层进行展开,直至发现具体占用内存的对象。

接下来我们从 视图去寻找是哪个方法,哪条SQL语句触发的。
具体方法:首先完全展开一个线程,从展开图的底部向上寻找:
其线程的入口(控制层代码)

image.png

继续往上查找,要找到SQL语句,应该找到Mybatis处理结果集相关的类,如图所示:

image.png

然后展开boundSql即能找到SQL语句:

image.png

然后鼠标可以放在SQL属性中,右键,可以将SQL语句复制出来。

image.png

由于这里涉及到公司的代码机密,故在这里不贴出具体的SQL语句。

这里根据后面的分析,原来是在做导出功能的时候,没有使用分页对数据进行分页查询,分页写入Excel文件,而是一次将全部数据查询,导致导出功能如果并发数超过4个时,就会将所有内存耗尽。

解决方案

首先在运维层面将该请求导入到指定的一台服务器上,是导出任务与其他任务进行隔离,避免对其他重要服务造成影响。

项目组对其代码进行修复,可以使用分页查数据,然后分配写入Excel。

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怎么知道,线程的入口(控制层代码)是哪个呢?非自写代码时。

2年前

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