一次内存泄露分析
背景情况
编写了一个大数据基础组件的可用性监控程序，采用Bootstrap监测端口的方式，使得方法常驻（main线程常驻），通过一个调度线程ScheduledThreadPoolExecutor，定时的调动监测任务。
监测任务中，通过一个工作的线程池，执行Callable<?> 的任务，每个组件的检测一个Callable Task。要求每个检测带回检测结果，所以使用了Callable。
定时调度的监测任务
java
public void run() {
try {
boolean alertFlag = false;
long t1 = System.currentTimeMillis();
StringBuilder htmlBody = new StringBuilder();
for (Monitor monitor : monitorList) {
// 返回数据结果Map中有两个值， 一个key为componentName,值为组件的名称;一个key为组件的名称.值为此组件连续发生异常的数量
final Future<?> future =
ThreadPool.submitTask(() -> {
Map<String, String> map = new HashMap<>();
StringBuilder result = new StringBuilder();
result.append(HTML_BR).append("【").append(monitor.getName()).append("】").append(HTML_BR);
try {
result.append(monitor.monitor());
} catch (Exception e) {
result.append(MonitorSupport.ERROR_INFO).append(HTML_BR);
componentExceptionNum.put(monitor.getName(), componentExceptionNum.get(monitor.getName()) + 1);
LOGGER.error("{}执行异常", monitor.getName(), e);
} finally {
map.put(monitor.getName(), result.toString());
map.put(MONITOR_RESULT_KEY, monitor.getName());
}
return map;
});
list.add(future);
}
// 执行的最大时长应该是监控任务调度的周期也就是monitorInterval,
// 后期优化思路：在快要超时的前1分钟，将未完成的任务取消cancel(true)，快速返回。
do {
Iterator<Future<?>> it = list.iterator();
while (it.hasNext()) {
Future<?> e = it.next();
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
Map<String, String> map = (HashMap<String, String>) e.get(5, TimeUnit.MINUTES);
if (e.isDone()) {
try {
if (map.get(map.get(MONITOR_RESULT_KEY)).contains(MonitorSupport.ERROR_INFO)) {
htmlBody.insert(0, map.get(map.get(MONITOR_RESULT_KEY)));
Integer newComponentExceptionNum = componentExceptionNum.get(map.get(MONITOR_RESULT_KEY)) + 1;
if (newComponentExceptionNum >= alertThreshold.get(map.get(MONITOR_RESULT_KEY))) {
alertFlag = true;
} else {
componentExceptionNum.put(map.get(MONITOR_RESULT_KEY), newComponentExceptionNum);
}
if (ComponentEnum.HBASE.getName().equals(map.get(MONITOR_RESULT_KEY))
&& map.get(map.get(MONITOR_RESULT_KEY)).contains(MonitorSupport.HBASE_RESTORE_SETTINGS_ERROR)) {
alertFlag = true;
}
} else {
componentExceptionNum.put(map.get(MONITOR_RESULT_KEY), 0);
htmlBody.append(map.get(map.get(MONITOR_RESULT_KEY)));
}
String a = map.get(map.get(MONITOR_RESULT_KEY));
LOGGER.info("执行结果={}.", a);
} catch (Exception ex) {
LOGGER.error("执行结果获取异常", ex);
}
it.remove();
} else {
LOGGER.warn("{}执行超时", map.get(MONITOR_RESULT_KEY));
e.cancel(true);
makeTimeOutInfo(htmlBody);
alertFlag = true;
it.remove();
}
e.cancel(true);
} catch (Exception e1) {
LOGGER.error("执行异常", e1);
}
}
} while (!list.isEmpty());
long t3 = System.currentTimeMillis();
LOGGER.info("Monitoring spent total time: [{}]ms.", (t3 - t1));
htmlBody.append("<div><br/></div>");
if (LOGGER.isDebugEnabled()) {
LOGGER.debug("检查结果:{}{}{}", HTML_HEAD, htmlBody, HTML_FOOD);
}
// 异常邮件告警
if (alertFlag) {
SNEmail.sendHtmlEmail(HTML_HEAD + htmlBody + HTML_FOOD);
LOGGER.warn("resetComponentExceptionNum");
resetComponentExceptionNum(mcs, componentExceptionNum);
}
} catch (Exception e) {
LOGGER.warn("未处理异常异常。", e);
}
}问题现象
第一次现象：执行的时候，主线程没有报错，监测任务无法调度起来了。对监测任务增加了外部的try catch，看看是不是异常被吞掉了。
第二次现象：等待了近一个月（缓慢泄露，最为致命），出现了，大量OOM（Java heap space）的报错。堆内存溢出了。
内存问题分析
使用MAT（ Eclipse Memory Analysis Tools ）工具进行分析。下载安装参考：使用MAT进行内存问题定位
查询java默认采用的垃圾回收器的命令：
shell
java -XX:+PrintCommandLineFlags -version查询某个java进程采用的垃圾回收器的命令：
12910是pid
shell
jcmd 12910 VM.flags结果
12910:
-XX:CICompilerCount=12 -XX:ConcGCThreads=3 -XX:G1HeapRegionSize=2097152 -XX:GCLogFileSize=33554432 -XX:InitialHeapSize=4294967296 -XX:MarkStackSize=4194304 -XX:MaxHeapSize=4294967296 -XX:MaxNewSize=2575302656 -XX:MinHeapDeltaBytes=2097152 -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseG1GC -XX:+UseGCLogFileRotation
-XX:+UseG1GC参数来启用G1GC。
jmap生存内存快照
shell
./jmap -dump:format=b,file=/opt/logs/java_pid27258.hprof 27258利用MAT生成报告
相关命令：./ParseHeapDump.sh java_pid27258.hprof org.eclipse.mat.api:suspects org.eclipse.mat.api:overview org.eclipse.mat.api:top_components，执行命令的用户需要配置jdk（用的JDK8）
报告分析
产生三个文件java_pid27258_Leak_Suspects.zip，java_pid27258_System_Overview.zip ，java_pid27258_Top_Components.zip
查看占用内存对象中高占比的对象Top Consumers
查询溢出原因猜测Leak Suspects
猜想
看这个对象，应该是ES客户端的Sniff线程。使用RestHighLevelClient使用为了实现节点嗅探增加的Sniff。
处理
尝试了highLevelClient.close()和highLevelClient.getLowLevelClient().close()，发现这个Sniff线程竟然关不掉。关不掉，又在不停创建新的客户端，那肯定会出现内存溢出了。由于监控ES是不停的创建新ES客户端，并非以保证长连接的要求去实现的。所以去掉了了Sniff功能。
以下是开启Sniff的写法。
java
private RestHighLevelClient initRestHighLevelClientByIp(String ip, Integer port) {
HttpHost[] httpHosts = buildHttpHosts(ip, port);
// 开启嗅探
SniffOnFailureListener sniffOnFailureListener = new SniffOnFailureListener();
RestHighLevelClient highLevelClient = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(httpHosts)
.setFailureListener(sniffOnFailureListener));
// 嗅探器可以通过setSniffIntervalMills(以毫秒为单位）更新一次节点列表，
Sniffer sniffer = Sniffer.builder(highLevelClient.getLowLevelClient())
.setSniffAfterFailureDelayMillis(5 * 60000).build();
sniffOnFailureListener.setSniffer(sniffer);
return highLevelClient;
}重新启动程序。观察内存变化（多次jmap，看生成的hprof文件的大小变化）。
再次使用MAT生成内存报告，查询泄露情况
发现有java.lang.ref.Finalizer的占比挺高的、但是JVM垃圾回收处于正常运行了。
TODO 什么是java.lang.ref.Finalizer，下次分析学习。