唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

点击上方“芋道源码”,选择“设为星标”

管她前浪,还是后浪?

能浪的浪,才是好浪!

每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发…

源码精品专栏

原创 | Java 2021 超神之路,很肝~中文详细注释的开源项目RPC 框架 Dubbo 源码解析网络应用框架 Netty 源码解析消息中间件 RocketMQ 源码解析数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析Eureka 和 Hystrix 源码解析Java 并发源码

来源:tech.meituan.com/2019/01/03/

spring-boot-native-memory-leak.html

排查过程1. 使用Java层面的工具定位内存区域(堆内内存、Code区域或者使用unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的堆外内存)2、使用系统层面的工具定位堆外内存3、为什么堆外内存没有释放掉呢?总结

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

为了更好地实现对项目的管理,我们将组内一个项目迁移到MDP框架(基于Spring Boot),随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。笔者被叫去帮忙查看原因,发现配置了4G堆内内存,但是实际使用的物理内存竟然高达7G,确实不正常。JVM参数配置是“-XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=128m -XX:InitialCodeCacheSize=128m, -Xss512k -Xmx4g -Xms4g,-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M”,实际使用的物理内存如下图所示:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

top命令显示的内存情况

排查过程1. 使用Java层面的工具定位内存区域(堆内内存、Code区域或者使用unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的堆外内存)

笔者在项目中添加-XX:NativeMemoryTracking=detailJVM参数重启项目,使用命令jcmd pid VM.native_memory detail查看到的内存分布如下:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

jcmd显示的内存情况

发现命令显示的committed的内存小于物理内存,因为jcmd命令显示的内存包含堆内内存、Code区域、通过unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的内存,但是不包含其他Native Code(C代码)申请的堆外内存。所以猜测是使用Native Code申请内存所导致的问题。

为了防止误判,笔者使用了pmap查看内存分布,发现大量的64M的地址;而这些地址空间不在jcmd命令所给出的地址空间里面,基本上就断定就是这些64M的内存所导致。

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

pmap显示的内存情况

2、使用系统层面的工具定位堆外内存

因为笔者已经基本上确定是Native Code所引起,而Java层面的工具不便于排查此类问题,只能使用系统层面的工具去定位问题。

首先,使用了gperftools去定位问题

gperftools的使用方法可以参考gperftools,gperftools的监控如下:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

gperftools监控

从上图可以看出:使用malloc申请的的内存最高到3G之后就释放了,之后始终维持在700M-800M。笔者第一反应是:难道Native Code中没有使用malloc申请,直接使用mmap/brk申请的?(gperftools原理就使用动态链接的方式替换了操作系统默认的内存分配器(glibc)。)

然后,使用strace去追踪系统调用

因为使用gperftools没有追踪到这些内存,于是直接使用命令“strace -f -e”brk,mmap,munmap” -p pid”追踪向OS申请内存请求,但是并没有发现有可疑内存申请。strace监控如下图所示:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

strace监控

接着,使用GDB去dump可疑内存

因为使用strace没有追踪到可疑内存申请;于是想着看看内存中的情况。就是直接使用命令gdp -pid pid进入GDB之后,然后使用命令dump memory mem.bin startAddress endAddressdump内存,其中startAddress和endAddress可以从/proc/pid/smaps中查找。然后使用strings mem.bin查看dump的内容,如下:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

gperftools监控

从内容上来看,像是解压后的JAR包信息。读取JAR包信息应该是在项目启动的时候,那么在项目启动之后使用strace作用就不是很大了。所以应该在项目启动的时候使用strace,而不是启动完成之后。

再次,项目启动时使用strace去追踪系统调用

项目启动使用strace追踪系统调用,发现确实申请了很多64M的内存空间,截图如下:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

strace监控

使用该mmap申请的地址空间在pmap对应如下:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

strace申请内容对应的pmap地址空间

最后,使用jstack去查看对应的线程

因为strace命令中已经显示申请内存的线程ID。直接使用命令jstack pid去查看线程栈,找到对应的线程栈(注意10进制和16进制转换)如下:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

strace申请空间的线程栈

这里基本上就可以看出问题来了:MCC(美团统一配置中心)使用了Reflections进行扫包,底层使用了Spring Boot去加载JAR。因为解压JAR使用Inflater类,需要用到堆外内存,然后使用Btrace去追踪这个类,栈如下:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

btrace追踪栈

然后查看使用MCC的地方,发现没有配置扫包路径,默认是扫描所有的包。于是修改代码,配置扫包路径,发布上线后内存问题解决。

3、为什么堆外内存没有释放掉呢?

虽然问题已经解决了,但是有几个疑问:

为什么使用旧的框架没有问题?为什么堆外内存没有释放?为什么内存大小都是64M,JAR大小不可能这么大,而且都是一样大?为什么gperftools最终显示使用的的内存大小是700M左右,解压包真的没有使用malloc申请内存吗?

带着疑问,笔者直接看了一下Spring Boot Loader那一块的源码。发现Spring Boot对Java JDK的InflaterInputStream进行了包装并且使用了Inflater,而Inflater本身用于解压JAR包的需要用到堆外内存。而包装之后的类ZipInflaterInputStream没有释放Inflater持有的堆外内存。于是笔者以为找到了原因,立马向Spring Boot社区反馈了这个bug。但是反馈之后,笔者就发现Inflater这个对象本身实现了finalize方法,在这个方法中有调用释放堆外内存的逻辑。也就是说Spring Boot依赖于GC释放堆外内存。

笔者使用jmap查看堆内对象时,发现已经基本上没有Inflater这个对象了。于是就怀疑GC的时候,没有调用finalize。带着这样的怀疑,笔者把Inflater进行包装在Spring Boot Loader里面替换成自己包装的Inflater,在finalize进行打点监控,结果finalize方法确实被调用了。于是笔者又去看了Inflater对应的C代码,发现初始化的使用了malloc申请内存,end的时候也调用了free去释放内存。

此刻,笔者只能怀疑free的时候没有真正释放内存,便把Spring Boot包装的InflaterInputStream替换成Java JDK自带的,发现替换之后,内存问题也得以解决了。

这时,再返过来看gperftools的内存分布情况,发现使用Spring Boot时,内存使用一直在增加,突然某个点内存使用下降了好多(使用量直接由3G降为700M左右)。这个点应该就是GC引起的,内存应该释放了,但是在操作系统层面并没有看到内存变化,那是不是没有释放到操作系统,被内存分配器持有了呢?

继续探究,发现系统默认的内存分配器(glibc 2.12版本)和使用gperftools内存地址分布差别很明显,2.5G地址使用smaps发现它是属于Native Stack。内存地址分布如下:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

gperftools显示的内存地址分布

到此,基本上可以确定是内存分配器在捣鬼;搜索了一下glibc 64M,发现glibc从2.11开始对每个线程引入内存池(64位机器大小就是64M内存),原文如下:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

glib内存池说明

按照文中所说去修改MALLOC_ARENA_MAX环境变量,发现没什么效果。查看tcmalloc(gperftools使用的内存分配器)也使用了内存池方式。

为了验证是内存池搞的鬼,笔者就简单写个不带内存池的内存分配器。使用命令gcc zjbmalloc.c -fPIC -shared -o zjbmalloc.so生成动态库,然后使用export LD_PRELOAD=zjbmalloc.so替换掉glibc的内存分配器。其中代码Demo如下:

代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制

#include#include#include#include//作者使用的64位机器,sizeof(size_t)也就是sizeof(long)void* malloc ( size_t size ){   long* ptr = mmap( 0, size + sizeof(long), PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_PRIVATE | MAP_ANONYMOUS, 0, 0 );   if (ptr == MAP_FAILED) {  return NULL;   }   *ptr = size;                     // First 8 bytes contain length.   return (void*)(&ptr[1]);        // Memory that is after length variable}void *calloc(size_t n, size_t size) { void* ptr = malloc(n * size); if (ptr == NULL) {return NULL; } memset(ptr, 0, n * size); return ptr;}void *realloc(void *ptr, size_t size){ if (size == 0) {free(ptr);return NULL; } if (ptr == NULL) {return malloc(size); } long *plen = (long*)ptr; plen--;                          // Reach top of memory long len = *plen; if (size <= len) {return ptr; } void* rptr = malloc(size); if (rptr == NULL) {free(ptr);return NULL; } rptr = memcpy(rptr, ptr, len); free(ptr); return rptr;}void free (void* ptr ){   if (ptr == NULL) { return;   }   long *plen = (long*)ptr;   plen--;                          // Reach top of memory   long len = *plen;               // Read length   munmap((void*)plen, len + sizeof(long));}

通过在自定义分配器当中埋点可以发现其实程序启动之后应用实际申请的堆外内存始终在700M-800M之间,gperftools监控显示内存使用量也是在700M-800M左右。但是从操作系统角度来看进程占用的内存差别很大(这里只是监控堆外内存)。

笔者做了一下测试,使用不同分配器进行不同程度的扫包,占用的内存如下:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

内存测试对比

为什么自定义的malloc申请800M,最终占用的物理内存在1.7G呢?

因为自定义内存分配器采用的是mmap分配内存,mmap分配内存按需向上取整到整数个页,所以存在着巨大的空间浪费。通过监控发现最终申请的页面数目在536k个左右,那实际上向系统申请的内存等于512k * 4k(pagesize) = 2G。为什么这个数据大于1.7G呢?

因为操作系统采取的是延迟分配的方式,通过mmap向系统申请内存的时候,系统仅仅返回内存地址并没有分配真实的物理内存。只有在真正使用的时候,系统产生一个缺页中断,然后再分配实际的物理Page。

项目地址:https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro视频教程:https://doc.iocoder.cn/video/总结

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

流程图

整个内存分配的流程如上图所示。MCC扫包的默认配置是扫描所有的JAR包。在扫描包的时候,Spring Boot不会主动去释放堆外内存,导致在扫描阶段,堆外内存占用量一直持续飙升。当发生GC的时候,Spring Boot依赖于finalize机制去释放了堆外内存;但是glibc为了性能考虑,并没有真正把内存归返到操作系统,而是留下来放入内存池了,导致应用层以为发生了“内存泄漏”。所以修改MCC的配置路径为特定的JAR包,问题解决。笔者在发表这篇文章时,发现Spring Boot的最新版本(2.0.5.RELEASE)已经做了修改,在ZipInflaterInputStream主动释放了堆外内存不再依赖GC;所以Spring Boot升级到最新版本,这个问题也可以得到解决。

欢迎加入我的知识星球,一起探讨架构,交流源码。加入方式,长按下方二维码噢:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

已在知识星球更新源码解析如下:

唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!
唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!
唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!
唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!

最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入门》系列,已经 101 余篇,覆盖了 MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分库分表、读写分离、SpringMVC、Webflux、权限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、性能测试等等内容。

提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例,以及超 4W 行代码的电商微服务项目。

获取方式:点“在看”,关注公众号并回复 666 领取,更多内容陆续奉上。

代码语言:javascript代码运行次数:0运行复制

文章有帮助的话,在看,转发吧。谢谢支持哟 (*^__^*)

以上就是唉,一次堆外内存泄露让整个团队通宵处理到爆肝!的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/27320.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
Flink 1.16 Job Manager 重启后消息丢失问题排查及解决
上一篇 2025年11月2日 23:41:59
如何在PhotoFiltre中使用AI裁剪图片?快速掌握精准裁剪方法
下一篇 2025年11月2日 23:44:01

相关推荐

  • composer require-dev和require有什么不同_Composer Require与Require-Dev区别解析

    require用于声明项目运行必需的依赖,如框架、数据库组件和第三方SDK,这些包会随项目部署到生产环境;2. require-dev用于声明仅在开发和测试阶段需要的工具,如PHPUnit、PHPStan、Faker等,不会默认部署到生产环境;3. 安装时composer install根据环境决定…

    2026年5月10日
    1000
  • Matplotlib 地图中多类型图例的创建与优化

    Matplotlib 地图中多类型图例的创建与优化Matplotlib 地图中多类型图例的创建与优化Matplotlib 地图中多类型图例的创建与优化Matplotlib 地图中多类型图例的创建与优化

    本教程旨在解决matplotlib地图可视化中,如何在一个图例中同时展示颜色块(如区域分类)和自定义标记(如特定兴趣点)的问题。文章详细介绍了当传统`patch`对象无法正确显示标记时,如何利用`matplotlib.lines.line2d`创建标记图例句柄,并将其与颜色块图例句柄合并,从而生成一…

    2026年5月10日 用户投稿
    100
  • Golang JSON序列化:控制敏感字段暴露的最佳实践

    本教程探讨golang中如何高效控制结构体字段在json序列化时的可见性。当需要将包含敏感信息的结构体数组转换为json响应时,通过利用`encoding/json`包提供的结构体标签,特别是`json:”-“`,可以轻松实现对特定字段的忽略,从而避免敏感数据泄露,确保api…

    2026年5月10日
    000
  • 利用海象运算符简化条件赋值:Python教程与最佳实践

    本文旨在探讨Python中海象运算符(:=)在条件赋值场景下的应用。通过对比传统if/else语句与海象运算符,以及条件表达式,分析海象运算符在简化代码、提高可读性方面的优势与局限性。并通过具体示例,展示如何在列表推导式等场景下合理使用海象运算符,同时强调其潜在的复杂性及替代方案,帮助开发者更好地掌…

    2026年5月10日
    100
  • Debian syslog性能优化技巧有哪些

    提升Debian系统syslog (通常基于rsyslog)性能,关键在于精简配置和高效处理日志。以下策略能有效优化日志管理,提升系统整体性能: 精简配置,高效加载: 在rsyslog配置文件中,仅加载必要的输入、输出和解析模块。 使用全局指令设置日志级别和格式,避免不必要的处理。 自定义模板: 创…

    2026年5月10日
    000
  • 比特币新手教程 比特币交易平台有哪些

    比特币是一种去中心化的数字货币,基于区块链技术实现点对点交易,具有匿名性、有限发行和不可篡改等特点;新手可通过交易所购买,P2P交易获得比特币,常用平台包括Binance、OKX和Huobi;交易流程包括注册账户、实名认证、绑定支付方式、充值法币并下单购买,可选择市价单或限价单;比特币存储方式有交易…

    2026年5月10日
    000
  • c++中的SFINAE技术是什么_c++模板编程中的SFINAE原理与应用

    SFINAE 是“替换失败不是错误”的原则,指模板实例化时若参数替换导致错误,只要存在其他合法候选,编译器不报错而是继续重载决议。它用于条件启用模板、类型检测等场景,如通过 decltype 或 enable_if 控制函数重载,实现类型特征判断。尽管 C++20 引入 Concepts 简化了部分…

    2026年5月10日
    000
  • Go语言mgo查询构建:深入理解bson.M与日期范围查询的正确实践

    本文旨在解决go语言mgo库中构建复杂查询时,特别是涉及嵌套`bson.m`和日期范围筛选的常见错误。我们将深入剖析`bson.m`的类型特性,解释为何直接索引`interface{}`会导致“invalid operation”错误,并提供一种推荐的、结构清晰的代码重构方案,以确保查询条件能够正确…

    2026年5月10日
    100
  • RichHandler与Rich Progress集成:解决显示冲突的教程

    在使用rich库的`richhandler`进行日志输出并同时使用`progress`组件时,可能会遇到显示错乱或溢出问题。这通常是由于为`richhandler`和`progress`分别创建了独立的`console`实例导致的。解决方案是确保日志处理器和进度条组件共享同一个`console`实例…

    2026年5月10日
    000
  • 修复点击时按钮抖动:CSS垂直对齐实践

    本文探讨了在Web开发中,交互式按钮(如播放/暂停按钮)在点击时发生意外垂直位移的问题。通过分析CSS样式变化对元素布局的影响,我们发现这是由于按钮不同状态下的边框样式和内边距改变,以及默认的垂直对齐行为共同作用所致。核心解决方案是利用CSS的vertical-align属性,将其设置为middle…

    2026年5月10日
    000
  • 理解编程指令:当结果正确,但实现方式不符要求时

    本文探讨了在编程实践中,即使程序输出了正确的结果,但若其实现方式未能严格遵循既定指令,仍可能被视为“不正确”的问题。我们将通过具体示例,对比直接求和与累加求和两种实现策略,强调理解和遵守编程规范的重要性,以确保代码的健壮性、可维护性及符合项目要求。 在软件开发过程中,我们经常会遇到这样的情况:编写的…

    2026年5月10日
    000
  • Golang goroutine与channel调试技巧

    使用go run -race检测数据竞争,结合runtime.NumGoroutine监控协程数量,通过pprof分析阻塞调用栈,利用select超时避免永久阻塞,有效排查goroutine泄漏、死锁和数据竞争问题。 Go语言的goroutine和channel是并发编程的核心,但它们也带来了调试上…

    2026年5月10日
    000
  • 《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试

    《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试《魔兽世界》将于6月11日开启国服回归技术测试

    《%ign%ignore_a_1%re_a_1%》官方宣布,将于6月11日开启国服回归技术测试,时间为7天,并称可以在6月内正式开服,玩家们可以访问官网下载战网客户端并预下载“巫妖王之怒”客户端,技术测试详情见下图。 WordAi WordAI是一个AI驱动的内容重写平台 53 查看详情 以上就是《…

    2026年5月10日 用户投稿
    200
  • 使用 Jupyter Notebook 进行探索性数据分析

    Jupyter Notebook通过单元格实现代码与Markdown结合,支持数据导入(pandas)、清洗(fillna)、探索(matplotlib/seaborn可视化)、统计分析(describe/corr)和特征工程,便于记录与分享分析过程。 Jupyter Notebook 是进行探索性…

    2026年5月10日
    000
  • 如何在HTML中插入表单元素_HTML表单控件与输入类型使用指南

    HTML表单通过标签构建,包含action和method属性定义数据提交目标与方式,常用input类型如text、password、email等适配不同输入需求,配合label、required、placeholder提升可用性,结合textarea、select、button等控件实现完整交互,是…

    2026年5月10日
    000
  • 网站标题关键词更新后,搜索引擎为何仍显示旧标题?

    网站标题更新后,搜索引擎为何显示旧标题? 网站SEO优化中,站长常修改网站标题关键词,期望搜索结果显示自定义标题。然而,即使更新标签、meta keywords、meta description和结构化数据中的name属性后,搜索结果仍显示旧标题,这令人费解。本文将对此进行解释。 问题:站长修改了网…

    2026年5月10日
    100
  • 创建指定大小并填充特定数据的Golang文件教程

    本文将介绍如何使用Golang创建一个指定大小的文件,并用特定数据填充它。我们将使用 `os` 包提供的函数来创建和截断文件,从而实现快速生成大文件的目的。示例代码展示了如何创建一个10MB的文件,并将其填充为全零数据。掌握这些方法,可以方便地在例如日志系统或磁盘队列等场景中,预先创建测试文件或初始…

    2026年5月10日
    000
  • Python命令怎样使用profile分析脚本性能 Python命令性能分析的基础教程

    使用Python的cProfile模块分析脚本性能最直接的方式是通过命令行执行python -m cProfile your_script.py,它会输出每个函数的调用次数、总耗时、累积耗时等关键指标,帮助定位性能瓶颈;为进一步分析,可将结果保存为文件python -m cProfile -o ou…

    2026年5月10日
    000
  • 使用 WebCodecs VideoDecoder 实现精确逐帧回退

    本文档旨在解决在使用 WebCodecs VideoDecoder 进行视频解码时,实现精确逐帧回退的问题。通过比较帧的时间戳与目标帧的时间戳,可以避免渲染中间帧,从而提高用户体验。本文将提供详细的解决方案和示例代码,帮助开发者实现精确的视频帧控制。 在使用 WebCodecs VideoDecod…

    2026年5月10日
    000
  • 如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法

    如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法如何插入查询结果数据_SQL插入Select查询结果方法

    使用INSERT INTO…SELECT语句可高效插入数据,通过NOT EXISTS、LEFT JOIN、MERGE语句或唯一约束避免重复;表结构不一致时可通过别名、类型转换、默认值或计算字段处理;结合存储过程可提升可维护性,支持参数化与动态SQL。 将查询结果数据插入到另一个表中,可以…

    2026年5月10日 用户投稿
    000

发表回复

登录后才能评论
关注微信