由來

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 issue 處理的事。工作日還好，無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，商量著怎么避過服務(wù)?；顧C(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。

問題

網(wǎng)絡(luò)問題？

晚上七點(diǎn)多開始，我就開始不停地收到報(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)線程棧的報(bào)錯(cuò)我見得多了，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)丟包問題導(dǎo)致的接口超時(shí)了。

當(dāng)然這樣 leader 是不會(huì)滿意的，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，于是在部門群里簡(jiǎn)單交待一下，算是完成任務(wù)。

問題爆發(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，既然不影響線上服務(wù)，我準(zhǔn)備先通過探測(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)求好久也沒有響應(yīng)，這時(shí)候我才知道沒這么簡(jiǎn)單。

解決

內(nèi)存泄漏

于是趕快登陸探測(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。

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。

這么多的 FULL GC，應(yīng)該是內(nèi)存泄漏沒跑了，于是 使用 jstack pid > jstack.log 保存了線程棧的現(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)存問題很有幫助。

排查

問題雖然解決了，但為了防止它再次發(fā)生，還是要把根源揪出來。

分析棧

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

> grep 'java.lang.Thread.State' jstack.log | wc -l
> 464

才四百多線程，并無異常。

> 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)

線程狀態(tài)好像也無異常，接下來分析堆文件。

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 出來的堆文件也很大，下載它確實(shí)非常費(fèi)事，不過我們可以先對(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，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，對(duì)于這次分析，果斷選擇 memory leak suspect。

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?/p>

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)類型為 Map 的屬性。

這個(gè) Map 根據(jù)類型用 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)屬性又沒有清除邏輯，所以在服務(wù)十來天沒有上線重啟的情況下，這個(gè) Map 越來越大，直至將內(nèi)存占滿。

內(nèi)存滿了之后，無法再給 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，問題圓滿解決。

小結(jié)

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

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)線程棧卻沒有細(xì)想，要知道 TCP 是能保證消息完整性的，況且消息沒有接收完也不會(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)查是能提前查出問題所在的，查問題真是差了哪一環(huán)都不行啊。

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