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| 背景

前些日子小組內(nèi)安排值班,輪流看顧我們的服務(wù),主要做一些報(bào)警郵件處理、Bug 排查、運(yùn)營(yíng) issue 處理的事。工作日還好,無(wú)論干什么都要上班的,若是輪到周末,那這一天算是毀了。


不知道是公司網(wǎng)絡(luò)廣了就這樣還是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維組不給力,網(wǎng)絡(luò)總有問(wèn)題,不是這邊交換機(jī)脫網(wǎng)了就是那邊路由器壞了,還偶發(fā)地各種超時(shí),而我們靈敏地服務(wù)探測(cè)服務(wù)總能準(zhǔn)確地抓住偶現(xiàn)的小問(wèn)題,給美好的工作加點(diǎn)料。好幾次值班組的小伙伴們一起吐槽,商量著怎么避過(guò)服務(wù)保活機(jī)制,偷偷停了探測(cè)服務(wù)而不讓人發(fā)現(xiàn)(雖然也并不敢)。


前些天我就在周末處理了一次探測(cè)服務(wù)的鍋。


|問(wèn)


網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題?

晚上七點(diǎn)多開(kāi)始,我就開(kāi)始不停地收到報(bào)警郵件,郵件顯示探測(cè)的幾個(gè)接口有超時(shí)情況。多數(shù)執(zhí)行棧都在:


java.io.BufferedReader.readLine(BufferedReader.java:371)
java.io.BufferedReader.readLine(BufferReader.java:389)
java_io_BufferedReader$readLine.call(Unknown Source)
com.domain.detect.http.HttpClient.getResponse(HttpClient.groovy:122)
com.domain.detect.http.HttpClient.this$2$getResponse(HttpClient.groovy)
這個(gè)線(xiàn)程棧的報(bào)錯(cuò)我見(jiàn)得多了,我們?cè)O(shè)置的 HTTP DNS 超時(shí)是 1s, connect 超時(shí)是 2s, read 超時(shí)是 3s,這種報(bào)錯(cuò)都是探測(cè)服務(wù)正常發(fā)送了 HTTP 請(qǐng)求,服務(wù)器也在收到請(qǐng)求正常處理后正常響應(yīng)了,但數(shù)據(jù)包在網(wǎng)絡(luò)層層轉(zhuǎn)發(fā)中丟失了,所以請(qǐng)求線(xiàn)程的執(zhí)行棧會(huì)停留在獲取接口響應(yīng)的地方。這種情況的典型特征就是能在服務(wù)器上查找到對(duì)應(yīng)的日志記錄。而且日志會(huì)顯示服務(wù)器響應(yīng)完全正常。與它相對(duì)的還有線(xiàn)程棧停留在 Socket connect 處的,這是在建連時(shí)就失敗了,服務(wù)端完全無(wú)感知。


我注意到其中一個(gè)接口報(bào)錯(cuò)更頻繁一些,這個(gè)接口需要上傳一個(gè) 4M 的文件到服務(wù)器,然后經(jīng)過(guò)一連串的業(yè)務(wù)邏輯處理,再返回 2M 的文本數(shù)據(jù),而其他的接口則是簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)邏輯,我猜測(cè)可能是需要上傳下載的數(shù)據(jù)太多,所以超時(shí)導(dǎo)致丟包的概率也更大吧。


根據(jù)這個(gè)猜想,群登上服務(wù)器,使用請(qǐng)求的 request_id 在近期服務(wù)日志中搜索一下,果不其然,就是網(wǎng)絡(luò)丟包問(wèn)題導(dǎo)致的接口超時(shí)了。


當(dāng)然這樣 leader 是不會(huì)滿(mǎn)意的,這個(gè)結(jié)論還得有人接鍋才行。于是趕緊聯(lián)系運(yùn)維和網(wǎng)絡(luò)組,向他們確認(rèn)一下當(dāng)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。網(wǎng)絡(luò)組同學(xué)回復(fù)說(shuō)是我們探測(cè)服務(wù)所在機(jī)房的交換機(jī)老舊,存在未知的轉(zhuǎn)發(fā)瓶頸,正在優(yōu)化,這讓我更放心了,于是在部門(mén)群里簡(jiǎn)單交待一下,算是完成任務(wù)。


| 問(wèn)題爆發(fā)

本以為這次值班就起這么一個(gè)小波浪,結(jié)果在晚上八點(diǎn)多,各種接口的報(bào)警郵件蜂擁而至,打得準(zhǔn)備收拾東西過(guò)周日單休的我措手不及。


這次幾乎所有的接口都在超時(shí),而我們那個(gè)大量網(wǎng)絡(luò) I/O 的接口則是每次探測(cè)必超時(shí),難道是整個(gè)機(jī)房故障了么。


我再次通過(guò)服務(wù)器和監(jiān)控看到各個(gè)接口的指標(biāo)都很正常,自己測(cè)試了下接口也完全 OK,既然不影響線(xiàn)上服務(wù),我準(zhǔn)備先通過(guò)探測(cè)服務(wù)的接口把探測(cè)任務(wù)停掉再慢慢排查。


結(jié)果給暫停探測(cè)任務(wù)的接口發(fā)請(qǐng)求好久也沒(méi)有響應(yīng),這時(shí)候我才知道沒(méi)這么簡(jiǎn)單。


| 解決


內(nèi)存泄漏

于是趕快登錄探測(cè)服務(wù)器,首先是top free df三連,結(jié)果還真發(fā)現(xiàn)了些異常。


Java?內(nèi)存泄漏排查,新技能Get我們的探測(cè)進(jìn)程 CPU 占用率特別高,達(dá)到了 900%。


我們的 Java 進(jìn)程,并不做大量 CPU 運(yùn)算,正常情況下,CPU 應(yīng)該在 100~200% 之間,出現(xiàn)這種 CPU 飆升的情況,要么走到了死循環(huán),要么就是在做大量的 GC。


使用jstat -gc pid [interval]命令查看了 java 進(jìn)程的 GC 狀態(tài),果然,F(xiàn)ULL GC 達(dá)到了每秒一次。


Java?內(nèi)存泄漏排查,新技能Get這么多的 FULL GC,應(yīng)該是內(nèi)存泄漏沒(méi)跑了,于是 使用jstack pid > jstack.log保存了線(xiàn)程棧的現(xiàn)場(chǎng),使用jmap -dump:format=b,file=heap.log pid保存了堆現(xiàn)場(chǎng),然后重啟了探測(cè)服務(wù),報(bào)警郵件終于停止了。


jstat

jstat 是一個(gè)非常強(qiáng)大的 JVM 監(jiān)控工具,一般用法是:jstat [-options] pid interval


它支持的查看項(xiàng)有:


  • -class 查看類(lèi)加載信息
  • -compile 編譯統(tǒng)計(jì)信息
  • -gc 垃圾回收信息
  • -gcXXX 各區(qū)域 GC 的詳細(xì)信息 如 -gcold
使用它,對(duì)定位 JVM 的內(nèi)存問(wèn)題很有幫助。


| 排查

問(wèn)題雖然解決了,但為了防止它再次發(fā)生,還是要把根源揪出來(lái)。


分析棧

棧的分析很簡(jiǎn)單,看一下線(xiàn)程數(shù)是不是過(guò)多,多數(shù)棧都在干嘛。


> grep 'java.lang.Thread.State' jstack.log  | wc -l
> 464
才四百多線(xiàn)程,并無(wú)異常。


> grep -A 1 'java.lang.Thread.State' jstack.log  | grep -v 'java.lang.Thread.State' | sort | uniq -c |sort -n

10  at java.lang.Class.forName0(Native Method)
10  at java.lang.Object.wait(Native Method)
16  at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:404)
44  at sun.nio.ch.EPollArrayWrapper.epollWait(Native Method)
344  at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
線(xiàn)程狀態(tài)好像也無(wú)異常,接下來(lái)分析堆文件。


下載堆 dump 文件

堆文件都是一些二進(jìn)制數(shù)據(jù),在命令行查看非常麻煩,Java 為我們提供的工具都是可視化的,Linux 服務(wù)器上又沒(méi)法查看,那么首先要把文件下載到本地。


由于我們?cè)O(shè)置的堆內(nèi)存為 4G,所以 dump 出來(lái)的堆文件也很大,下載它確實(shí)非常費(fèi)事,不過(guò)我們可以先對(duì)它進(jìn)行一次壓縮。


gzip是個(gè)功能很強(qiáng)大的壓縮命令,特別是我們可以設(shè)置-1 ~ -9來(lái)指定它的壓縮級(jí)別,數(shù)據(jù)越大壓縮比率越大,耗時(shí)也就越長(zhǎng),推薦使用 -6~7, -9 實(shí)在是太慢了,且收益不大,有這個(gè)壓縮的時(shí)間,多出來(lái)的文件也下載好了。


使用 MAT 分析 jvm heap

MAT 是分析 Java 堆內(nèi)存的利器,使用它打開(kāi)我們的堆文件(將文件后綴改為.hprof), 它會(huì)提示我們要分析的種類(lèi),對(duì)于這次分析,果斷選擇memory leak suspect。


Java?內(nèi)存泄漏排查,新技能Get 從上面的餅圖中可以看出,絕大多數(shù)堆內(nèi)存都被同一個(gè)內(nèi)存占用了,再查看堆內(nèi)存詳情,向上層追溯,很快就發(fā)現(xiàn)了罪魁禍?zhǔn)住?img src="/images/21ic_nopic.gif" data-src="faaa1M3kYZgiUQ59CkWIaEzsrF1hVo0R1GKe70Sz0vrv0fMV0iuhN1KzIjXoK4Hkz+sZRtgXwvMsRPDQ+liOF7SpxVnLWFeT3OyV9eN5f2rN+2quYpY" class="delay_img" alt="Java?內(nèi)存泄漏排查,新技能Get" />

分析代碼

找到內(nèi)存泄漏的對(duì)象了,在項(xiàng)目里全局搜索對(duì)象名,它是一個(gè) Bean 對(duì)象,然后定位到它的一個(gè)類(lèi)型為 Map 的屬性。


這個(gè) Map 根據(jù)類(lèi)型用 ArrayList 存儲(chǔ)了每次探測(cè)接口響應(yīng)的結(jié)果,每次探測(cè)完都塞到 ArrayList 里去分析,由于 Bean 對(duì)象不會(huì)被回收,這個(gè)屬性又沒(méi)有清除邏輯,所以在服務(wù)十來(lái)天沒(méi)有上線(xiàn)重啟的情況下,這個(gè) Map 越來(lái)越大,直至將內(nèi)存占滿(mǎn)。


內(nèi)存滿(mǎn)了之后,無(wú)法再給 HTTP 響應(yīng)結(jié)果分配內(nèi)存了,所以一直卡在 readLine 那。而我們那個(gè)大量 I/O 的接口報(bào)警次數(shù)特別多,估計(jì)跟響應(yīng)太大需要更多內(nèi)存有關(guān)。


給代碼 owner 提了 PR,問(wèn)題圓滿(mǎn)解決。


| 小結(jié)

其實(shí)還是要反省一下自己的,一開(kāi)始報(bào)警郵件里還有這樣的線(xiàn)程棧:


groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:166)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186)
看到這種報(bào)錯(cuò)線(xiàn)程棧卻沒(méi)有細(xì)想,要知道 TCP 是能保證消息完整性的,況且消息沒(méi)有接收完也不會(huì)把值賦給變量,這種很明顯的是內(nèi)部錯(cuò)誤,如果留意后細(xì)查是能提前查出問(wèn)題所在的,查問(wèn)題真是差了哪一環(huán)都不行啊。



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