Java OOM 毫无疑问是开发人员常见并且及其痛恨的问题,但是任何服务的开发都没法避免 OOM。 因此,OOM 的排查及定位是每个 Java 工程师都必备的技能。所遇到的问题在使用 scala 开发的一个 web 服务,在用户使用中...
Java OOM 毫无疑问是开发人员常见并且及其痛恨的问题,但是任何服务的开发都没法避免 OOM。 因此,OOM 的排查及定位是每个 Java 工程师都必备的技能。
所遇到的问题
在使用 scala 开发的一个 web 服务,在用户使用中,经常出现: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 。而且还束手无策,每次都只能重启服务解决。
准备
服务使用 jetty 发布的,先来看一下我这个服务的启动参数:
/opt/soft/jdk/jdk1.7.0_40/bin/java -server -Xmx4G -XX:MaxPermSize=1024M -XX:PermSize=256M -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:-CMSConcurrentMTEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=65 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/opt/soft/heapdump/ -Dscala.concurrent.context.numThreads=500 -Dscala.concurrent.context.maxThreads=500 -Dfile.encoding=UTF-8 -jar start.jar >> log 2>&1 &
排查
通过增加了参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
和 -XX:HeapDumpPath
当在 OOM 的时候,服务会生成一个 java_pid$pid.hprof
二进制文件。
下面就是使用工具分析这个 .hprof
文件来定位问题了。使用 Memory Analyzer (MAT) 来分析该文件,效果如下:
效果很吓人,什么鬼,什么东西,吃了 3.8G 的内存,我#%$#@#@#&^&^&#$….
打开 Leak Suspects» Leaks» Problem Suspect 1 看到如下详情:
一开始可能没那么快找到问题,但是这个图已经很明显说明了问题,是 ArrayList
的内容太大,沾满了内存。但是你可能还不清楚具体那块代码导致,这个时候你可以点击那个 ArrayList
在左侧栏看 Attribute
。
然后一直鼠标右键 into
进去看里面的详情,最终是可以看内容的。
问题原因
问题排查到最后,看到的是 ArrayList
里面存的全是 ResponseBodyPart
, 然后就想到了项目使用到 Dispatch 请求下载结果文件,
于是乎去找到问题代码,错误代码如下:
val outputReq = dispatch.url(url) / "task" / "output" / id val outputFuture = Http(outputReq > { res => val out = new FileOutputStream(outputFile(taskId), true) IOUtils.copy(res.getResponseBodyAsStream(), out) out.close })
看不出问题,感觉一切正常。翻源码会发现,res.getResponseBodyAsStream()
之前,已经将所有内容都存入一个 ArrayList
当中了。哎,没用对啊。
解决办法
问题已经定位到,于是去了解了一下这个项目,该如何使用 stream 的方式来读取并写入文件流。然后发现,人家有一个 read line by line 的实现。但是切割上其实是有问题的,因为拿到一批 bytes 之后,直接转成了 string 并用分隔符分割,
奈何内容里面有中文,出现乱码了。
最终,参考项目本身的 as.stream.Lines
写了一个 as.stream.Bytes
来通过 bytes 边读边写,如下:
val bos = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream("/tmp/file.txt", true)) val outputFuture = Http(outputReq > as.stream.Bytes(bytes => { bos.write(bytes) }))
总结
主要描述了分析问题的思路和方向,问题都大同小异,OOM 总会有原因的,有原因肯定可以找到并解决。MAT 这个分析工具很实用,内容很详细。以前遇到 OOM 问题都是重启服务,治标不治本,还是要多分析问题并解决。
本文标题为:Java 内存溢出排查
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