解Bug之路-记一次JVM堆外内存泄露Bug的查找
前言
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。
由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)内存泄露Bug现场
一个线上稳定运行了三年的系统，从物理机迁移到docker环境后，运行了一段时间，突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡，可以自动下掉节点，如下图所示: 
应急措施
紧急在出问题的实例上再次启动应用，启动后，内存占用正常，一切Okay。
奇怪现象
当前设置的最大堆内存是1792M，如下所示:
-Xmx1792m -Xms1792m -Xmn900m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=256m -server -Xss512k
查看操作系统层面的监控，发现内存占用情况如下图所示: 
查找线索
gc日志
一般出现内存泄露，笔者立马想到的就是查看当时的gc日志。
本身应用所采用框架会定时打印出对应的gc日志，遂查看，发现gc日志一切正常。对应日志如下:
查看了当天的所有gc日志，发现内存始终会回落到170M左右，并无明显的增加。要知道JVM进程本身占用的内存可是接近4G(加上其它进程,例如日志进程就已经到4G了)，进一步确认是堆外内存导致。 排查代码
打开线上服务对应对应代码，查了一圈，发现没有任何地方显式利用堆外内存，其没有依赖任何额外的native方法。关于网络IO的代码也是托管给Tomcat，很明显，作为一个全世界广泛流行的Web服务器，Tomcat不大可能有堆外内存泄露。
进一步查找
由于在代码层面没有发现堆外内存的痕迹，那就继续找些其它的信息，希望能发现蛛丝马迹。
Dump出JVM的Heap堆
由于线上出问题的Server已经被kill，还好有其它几台，登上去发现它们也 占用了很大的堆外内存，只是还没有到触发OOM的临界点而已。于是就赶紧用jmap dump了两台机器中应用JVM的堆情况，这两台留做现场保留不动，然后将其它机器迅速重启，以防同时被OOM导致服务不可用。
使用如下命令dump:jmap -dump:format=b，file=heap.bin [pid]
使用MAT分析Heap文件
挑了一个heap文件进行分析，堆的使用情况如下图所示: 
这个cachedBnsClient类有12452个实例，占用了整个堆的61.92%。 查看了另一个heap文件，发现也是同样的情况。这个地方肯定有内存泄露，但是也占用了130多M，和4G相差甚远。 查看对应的代码
系统中大部分对于CachedBnsClient的调用，都是通过注解Autowired的，这部分实例数很少。
唯一频繁产生此类实例的代码如下所示:@Override public void fun() { BnsClient bnsClient = new CachedBnsClient(); // do something return ; } 此CachedBnsClient仅仅在方法体内使用，并没有逃逸到外面，再看此类本身
public class CachedBnsClient { private ConcurrentHashMap > authCache = new ConcurrentHashMap >(); private ConcurrentHashMap > validUriCache = new ConcurrentHashMap >(); private ConcurrentHashMap > uriCache = new ConcurrentHashMap >(); ......} 没有任何static变量，同时也没有往任何全局变量注册自身。换言之，在类的成员(Member)中，是不可能出现内存泄露的。
当时只粗略的过了一过成员变量，回过头来细想，还是漏了不少地方的。更多信息
由于代码排查下来，感觉这块不应该出现内存泄露(但是事实确是如此的打脸)。这个类也没有显式用到堆外内存，而且只占了130M，和4G比起来微不足道，还是先去追查主要矛盾再说。
使用jstack dump线程信息
现场信息越多，越能找出蛛丝马迹。先用jstack把线程信息dump下来看下。 这一看，立马发现了不同，除了正常的IO线程以及框架本身的一些守护线程外，竟然还多出来了12563多个线程。
"Thread-5" daemon prio=10 tid=0x00007fb79426e000 nid=0x7346 waiting on condition [0x00007fb7b5678000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping) at java.lang.Thread.sleep(Native Method) at com.xxxxx.CachedBnsClient$1.run(CachedBnsClient.java:62)
而且这些正好是运行再CachedBnsClient的run方法上面！这些特定线程的数量正好是12452个，和cachedBnsClient数量一致!
再次check对应代码
原来刚才看CachedBnsClient代码的时候遗漏掉了一个关键的点!
public CachedBnsClient(BnsClient client) { super(); this.backendClient = client; new Thread() { @Override public void run() { for (; ; ) { refreshCache(); try { Thread.sleep(60 * 1000); } catch (InterruptedException e) { logger.error("出错"， e); } } } ...... }.start(); } 这段代码是CachedBnsClient的构造函数，其在里面创建了一个无限循环的线程，每隔60s启动一次刷新一下里面的缓存!
找到关键点
在看到12452个等待在CachedBnsClient.run的业务的一瞬间笔者就意识到，肯定是这边的线程导致对外内存泄露了。下面就是根据线程大小计算其泄露内存量是不是确实能够引起OOM了。
发现内存计算对不上
由于我们这边设置的Xss是512K，即一个线程栈大小是512K，而由于线程共享其它MM单元(线程本地内存是是现在线程栈上的)，所以实际线程堆外内存占用数量也是512K。进行如下计算:
12563 * 512K = 6331M = 6.3G
整个环境一共4G，加上JVM堆内存1.8G(1792M)，已经明显的超过了4G。
(6.3G + 1.8G)=8.1G > 4G
如果按照此计算，应用应用早就被OOM了。
怎么回事呢？
为了解决这个问题，笔者又思考了好久。如下所示:
Java线程底层实现
JVM的线程在linux上底层是调用NPTL(Native Posix Thread Library)来创建的，一个JVM线程就对应linux的lwp(轻量级进程，也是进程，只不过共享了mm_struct，用来实现线程)，一个thread.start就相当于do_fork了一把。
其中，我们在JVM启动时候设置了-Xss=512K(即线程栈大小)，这512K中然后有8K是必须使用的，这8K是由进程的内核栈和thread_info公用的，放在两块连续的物理页框上。如下图所示:
众所周知，一个进程(包括lwp)包括内核栈和用户栈，内核栈+thread_info用了8K，那么用户态的栈可用内存就是:
512K-8K=504K
如下图所示:
Linux实际物理内存映射
事实上linux对物理内存的使用非常的抠门，一开始只是分配了虚拟内存的线性区，并没有分配实际的物理内存，只有推到最后使用的时候才分配具体的物理内存，即所谓的请求调页。如下图所示:
查看smaps进程内存使用信息
使用如下命令，查看
cat /proc/[pid]/smaps > smaps.txt
实际物理内存使用信息，如下所示:
7fa69a6d1000-7fa69a74f000 rwxp 00000000 00:00 0 Size: 504 kBRss: 92 kBPss: 92 kBShared_Clean: 0 kBShared_Dirty: 0 kBPrivate_Clean: 0 kBPrivate_Dirty: 92 kBReferenced: 92 kBAnonymous: 92 kBAnonHugePages: 0 kBSwap: 0 kBKernelPageSize: 4 kBMMUPageSize: 4 kB7fa69a7d3000-7fa69a851000 rwxp 00000000 00:00 0 Size: 504 kBRss: 152 kBPss: 152 kBShared_Clean: 0 kBShared_Dirty: 0 kBPrivate_Clean: 0 kBPrivate_Dirty: 152 kBReferenced: 152 kBAnonymous: 152 kBAnonHugePages: 0 kBSwap: 0 kBKernelPageSize: 4 kBMMUPageSize: 4 kB
搜索下504KB，正好是12563个，对了12563个线程，其中Rss表示实际物理内存(含共享库)92KB，Pss表示实际物理内存(按比例共享库)92KB(由于没有共享库，所以Rss==Pss)，以第一个7fa69a6d1000-7fa69a74f000线性区来看，其映射了92KB的空间，第二个映射了152KB的空间。如下图所示:
挑出符合条件（即size是504K）的几十组看了下，基本都在92K-152K之间，再加上内核栈8K (92+152)/2+8K=130K，由于是估算，取整为128K，即反映此应用平均线程栈大小。
注意，实际内存有波动的原因是由于环境不同，从而走了不同的分支，导致栈上的增长不同。
重新进行内存计算
JVM一开始申请了
-Xmx1792m -Xms1792m
即1.8G的堆内内存，这里是即时分配，一开始就用物理页框填充。
12563个线程，每个线程栈平均大小128K，即:128K * 12563=1570M=1.5G的对外内存
取个整数128K，就能反映出平均水平。再拿这个128K * 12563 =1570M = 1.5G，加上JVM的1.8G，就已经达到了3.3G，再加上kernel和日志传输进程等使用的内存数量，确实已经接近了4G，这样内存就对应上了！(注:用于定量内存计算的环境是一台内存用量将近4G，但还没OOM的机器)
为什么在物理机上没有应用Down机
笔者登录了原来物理机，应用还在跑，发现其同样有堆外内存泄露的现象，其物理内存使用已经达到了5个多G!幸好物理机内存很大，而且此应用发布还比较频繁，所以没有被OOM。
Dump了物理机上应用的线程，一共有28737个线程，其中28626个线程等待在CachedBnsClient上。
同样用smaps查看进程实际内存信息，其平均大小依旧为
128K，因为是同一应用的原因
继续进行物理内存计算
1.8+(28737 * 128k)/1024K =(3.6+1.8)=5.4G
进一步验证了我们的推理。
这么多线程应用为什么没有卡顿
因为基本所有的线程都睡眠在
Thread.sleep(60 * 1000);//一次睡眠60s
上。所以仅仅占用了内存，实际占用的CPU时间很少。
总结
查找Bug的时候，现场信息越多越好，同时定位Bug必须要有实质性的证据。例如内存泄露就要用你推测出的模型进行定量分析。在定量和实际对不上的时候，深挖下去，你会发现不一样的风景!
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