RocketMQ:底层Netty频繁OS OOM

简介: 本文分析了一起RocketMQ应用因Netty频繁申请堆外内存导致OS OOM的问题。根本原因是多个ClassLoader加载了多个PooledByteBufAllocator实例,各自独立占用堆外内存,突破JVM的MaxDirectMemorySize限制。结合Arthas、NMT等工具深入排查,最终定位到rocketmq-client实例占用近1G堆外内存。建议短期调小Java堆以腾出空间,长期优化Netty内存使用与类加载机制。

RocketMQ:底层Netty频繁OS OOM

前言:此文记录最近一例Java应用OOM问题的排查过程,希望可以给遇到类似问题的同学提供参考。在本地集团,大多数情况下Java堆的大小会设置为容器规格的50%~70%,但如果你设置为50%时还是遇到了OS OOM的问题,会不会无法忍受进而想要知道这是为什么?没错,我也有一样的好奇。
背景
某核心应用的负责同学反馈应用存在少量机器OOM被OS kill的问题。看sunfire监控信息,的确如此。



初步收集到的信息:
容器内存=8G,Java 11,G1 GC=4G,MaxDirectMemorySize=1G。详见下图:


业务同学已经做过Java dump,可以看到堆外对象几乎没有,堆内的使用量也不大,<3G。上机器查看Java进程的内存使用量的确很大:


通过目前掌握到的信息来看,4G(Java堆)+1G(堆外)+512M(元空间)+250M(CodeCache)+其它,离6.8G还是有不少差距,无法简单的明确原因,需要深入排查分析了。
问题结论
省流版
中间件中多个不同的ClassLoader加载了多个netty的io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator,每一个都有1G的内存配额,所以存在实际使用的堆外内存超出1G限制的问题。
通过Arthas可以看到存在这个类的7个不同的实例:


而其中rocketmq-client的这一个,已经基本用完1G的内存(其它几个使用量大多在100多M的样子):


详细版
中间件中多个不同的ClassLoader加载了多个netty的io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator,每个Allocator都用自己的计数器在限制堆外内存的使用量,这个限制值大多数情况下取值至MaxDirectMemorySize,所以会存在无法限制堆外内存使用量在1G以内的问题。
这个应用是饿了么弹内的应用,io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator,有7个ClassLoader加载了它,分别:
sentinel's ModuleClassLoader:流量监控软件
rocketmq-client's ModuleClassLoader:消息中间件
tair-plugin's ModuleClassLoader:云数据库
hsf's ModuleClassLoader:远程调用(类似dubbo)
XbootModuleClassLoader
pandora-qos-service's ModuleClassLoader:类似springboot
ele-enhancer's ModuleClassLoader
相比弹内应用的4个(数据来自淘天集团的核心应用ump2,如下图),多了3个。


在Java8,以及Java11中(JVM参数设置了-Dio.netty.tryReflectionSetAccessible=true过后),netty会直接使用unsafe的方法申请堆外内存,不通过Java的DirectMemory分配API,所以通过监控看不到堆外内存的占用量,也不受JVM MaxDirectMemorySize的管控。
查看DirectByteBuffer实现代码可以发现,它限制MaxDirectMemorySize的方法是在Java层(代码标记处1),实际上在JVM底层是没有任何限制的,netty是直接用了这里代码标记处2的API分配内存。


排查过程
1.1.通过NativeMemoryTracking看Native内存的占用分布
通过在JVM参数上加上-XX:NativeMemoryTracking=detail,就可以打印出详细的内存分类的占用信息了,观察了一整天,发现主要的可疑变化是在Other部分,即堆外的部分,如下图。( Java NMT的详细使用可以参考相应的技术文章)


明明是限制的堆外1G,怎么超过了这么多。再多观察一会,发现它还会继续缓慢上涨的,最高达到接近1.5GB。这就和最开始查看Java进程的RSS占用对上了。
1.2.native内存泄漏了吗
JVM使用什么native分配器
通过查看机器上安装的JDK的信息,可以看到使用的是jemalloc的内存分配器。是不是它有泄漏、内存碎片、归还不及时的问题?
网上搜索,发现的有一篇文章讲的场景和我们这里的有一些类似:链接
尝试重新下载jemalloc的源码,并进行其参数的调整:
export MALLOC_CONF="dirty_decay_ms:0,muzzy_decay_ms:0"
观察发现内存的占用量有少量的下降,但还是会超过1个G,看起来核心问题不在这里。
谁在分配内存
同时还通过perf工具监控了下调用内存分配的调用栈,想看看有什么线索没有,然而并没有什么线索。毕竟这个内存的增长比较缓慢,perf也不可能抓太长时间了,遂放弃这个思路。
sudo perf probe -x /opt/taobao/install/ajdk11_11.0.23.24/lib/libjemalloc.so.2  malloc
sudo perf record -e probe_libjemalloc:malloc -p `pidof java` -g -- sleep 10


内存里面装了什么
通过 sudo pmap -x `pidof java` | sort -k 3 -n 命令查看进程的所有内存块信息,如下图示:


排除最大的4G的这一个(这是Java堆),以及内存标志带x的两个(可执行代码标志,那是CodeCache),把其它的块都dump下来,看看里面都放了啥,有没有什么不平凡的。
使用gdb命令:gdb --batch --pid `pidof java` -ex "dump memory mem1.log 0x7f0109800000 0x7f0109800000+0x200000"
然后将dump下的内存以字符串的方式输出观察下:cat mem1.log | strings



如图所示,发现里面大量的内容都和RocketMQ有关。不过我发现我草率了,这些dump内容我看了快一天,根本没有发现什么不太对的地方,看起来都是正常的占用。(不过明显能看出来这里面存了一堆消费者信息,表达的比较冗余)
求助JVM专家
还真是从入门到放弃,到这个时候已经没啥信心啦。遂求助于JVM的专家毛亮,他给了大的方向,一是这里不太可能有native的内存泄漏,二是既然怀疑是堆外,把堆外内存减少一点看看情况,明确下是不是native内存分配器的回收特性就是这样。往往native的内存分配器都有自己的管理策略,他会有自己的回收拐点,比应用看到的高一点是合理的。
的确,那么接下来的策略就是把MaxDirectMemeorySize调低到512M观察下效果吧。
1.3.堆外内存调小影响业务了
在堆外内存从1G调小到512M过后,过了个周末,周一的时候业务同学就反馈,调小遇到问题了,存在MQ消息消费不及时而导致消息挤压的问题。结合之前看到的native内存的信息,突然想到,MQ客户端一定是占用了超过512M的内存,内心里出现了两个问题:
1.MQ底层依赖netty,那么netty实际使用的内存是多少?以及这个内存占用量和native的堆外占用量是什么关系?
2.为啥Java的DirectMemory占用这么少,netty的内存占用似乎并没有被看到,这是怎么回事?
带着这两个问题,查看了netty内存管理的核心类 io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator,以及机器上启动过程中打印出的信息。


结合这里面涉及的另一个核心类io.netty.util.internal.PlatformDependent,大概明白了这里面的逻辑,netty是直接使用(是有前提条件的,但这个应用通过JVM参数[-Dio.netty.tryReflectionSetAccessible=true]开启了这个特性,这也是大多数应用上面的行为)UNSAFE.allocateMemory分配内存,完全绕过Java的直接内存API。然后它自己实现了内存占用空间的限制,这个值等于JVM参数中的MaxDirectMemorySize。到这里,似乎发现了曙光,莫非就是netty?(netty这么做的原因是为了不依赖JVM机制而加速内存的释放,同时也是为了解决在堆外内存不足时JVM的糟糕的回收机制设计。)
1.4.Netty到底占用了多少内存
好在netty的类中有一个静态变量是可以很容易的看到这个信息的:
io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator#DEFAULT。
那么这个时候就是需要上机器去执行它了。Arthas是个不错的工具,可以直接在机器执行表达式看任何静态变量的值,并不需要我们改代码然后去调用上面的对象做日志打印。
登录机器后,通过命令查找netty Allocator的类定义:
sc -d io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator


发现有不止一个Allocator,来自于不同的ClassLoader,以及不同的jar包。一共有7个。
然后一个一个的看他们实际占用的大小:
getstatic -c d5bc00 io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator DEFAULT


然后把他们占用的内存逐项加起来,发现的确超过了1G,同时和前面通过NMT看到的Other类别的内存大小是比较吻合的。到这里大概就明确具体是怎么回事了,内存是netty用掉的。
1.5.业务应该怎么做呢
到目前为此,问题是明确了,但似乎并没有什么太好的解法。一个是rocketmq-client的内存占用是不是太大了,有没有什么可以优化的地方?(从前面看native内存看到的内容来看,还是有很大的优化空间的,一大堆地址信息都是以字符串的形式写在内存里面),另一个是中间件的调整肯定是长期的,短期业务要怎么办呢?
思考再三,短期来看只能是先让业务把Java堆调小(通过Java dump以及JVM监控可以看出来堆的使用率并不高),来适应当前的现状了【调整Java堆,给堆外更多的内存空间,以保证MQ的高可用】。
至于堆外内存大小没有限制住的问题,我感觉并不是中间件同学的预期之中的,这块后面也找相关同学聊一聊。

若有收获,就点个赞吧


相关文章
|
1天前
|
运维 NoSQL 测试技术
Redis:内存陡增100%深度复盘
本文复盘了Redis内存陡增100%的故障:因大Key调用导致带宽耗尽,引发缓冲区(输入/输出)内存激增,最终占满实例内存,虽淘汰策略存在但仍导致服务不可用。根因是缓冲区内存被撑爆,而非数据本身。建议优化Key设计、监控缓冲区及合理配置。
Redis:内存陡增100%深度复盘
|
1天前
|
SQL 分布式计算 运维
XXLJOB:超长定时任务慢节点优化实践
本文针对XXLJOB中超长定时任务的慢节点问题,通过定位耗时卡点、解决数据倾斜与计算堆积,结合视图落表、前置裁剪、分布式MapJoin等优化手段,显著提升任务执行效率,产出时间提前4小时以上,并降低回刷成本,提升系统稳定性与可维护性。
XXLJOB:超长定时任务慢节点优化实践
|
12天前
|
弹性计算 缓存 运维
阿里云服务器ECS和其他云服务器对比,有哪些特点和优势?
阿里云ECS实例规格丰富,支持多种计算架构,覆盖全场景应用。具备弹性伸缩、分钟级扩容、高可用性与99.995% SLA保障,提供多重安全防护及灵活计费方式,助力企业降本增效,是稳定可靠、简单易用的首选云服务器。
134 41
|
7天前
|
人工智能 前端开发 Unix
从CLI原理出发,如何做好AI Coding
本文探讨CLI类AI编程工具的产品美学与技术原理,分析其遵循Unix哲学的轻量、可组合、可集成特性,解析Single Agent架构与上下文工程的实践,并分享如何通过Prompt优化、任务拆解与团队对齐,高效利用CLI提升编码效率,展望AI时代人机协作的新范式。
从CLI原理出发,如何做好AI Coding
|
12天前
|
人工智能 程序员 图形学
第一章 AI 编程革命的第一步:让 Cursor 真正“听懂”你要做一款游戏
第一章 AI 编程革命的第一步:让 Cursor 真正“听懂”你要做一款游戏
76 5
第一章 AI 编程革命的第一步:让 Cursor 真正“听懂”你要做一款游戏
|
23天前
|
人工智能 安全 调度
一文详解容器面向大模型与AI Agent的技术变革
在生成式人工智能迅猛发展的浪潮下,企业应用正加速从模型研究走向业务落地。无论是大规模的数据处理、超大参数模型的训练与推理,还是部署能够自动完成任务的AI Agent,这些场景都需要稳定、高效且可弹性伸缩的资源调度与管理能力。 容器凭借环境一致性、跨平台部署和高效调度等优势,天然契合AI场景对多样化算力、快速迭代和规模化分发的要求,成为AI时代事实上的原生基石。然而,要满足在生产规模下的需求,产品及技术形态需随之演进。 基于这一背景,本文将围绕大规模数据处理、模型训练、模型推理与AI Agent四个关键阶段,探讨AI场景对容器的核心需求,以及容器如何在各环节实现技术演进与升级。
204 2
一文详解容器面向大模型与AI Agent的技术变革
|
19天前
|
SQL 人工智能 数据库
你的数据库不是性能差,是你的SQL在“烧钱”:用这条指令让AI化身资深DBA
硬件升配解决不了烂SQL!本文提供一套经过验证的AI指令,将大模型转化为资深DBA,通过深度诊断、索引优化和执行计划分析,帮助开发者从根源解决慢查询问题,实现数据库性能的降本增效。
176 19
|
6天前
|
存储 弹性计算 数据管理
阿里云OSS收费标准:流量费用、存储费及功能费价格表(详细计费规则)
阿里云OSS收费标准涵盖存储、流量及功能费用,支持按量付费与资源包两种模式。标准存储按量0.09元/GB/月,40GB包年9元,100GB包年99元,500GB预留空间118.99元/年。流量仅公网流出收费,闲时0.25元/GB,忙时0.5元/GB,可购流量包抵扣。开通Bucket免费,上传不收费,下载按流量计费。多种存储类型满足不同需求,成本透明灵活。
|
12天前
|
存储 编解码 分布式计算
阿里云服务器Arm计算架构解析:主要实例规格、性能特点、适用场景与价格参考
阿里云基于ARM架构的云服务器(倚天实例)依托自研倚天710 CPU与第四代神龙/CIPU架构,Arm计算架构以其低功耗、高效率的特点受到广泛关注。本文将为大家解析阿里云服务器Arm计算架构的技术特点、适用场景以及包年包月与按量付费的详细价格信息与最新活动价格情况,以供选择参考。
|
8天前
|
弹性计算 固态存储 关系型数据库
国内高性价比云服务器选型指南:阿里云低价机型配置与市场对比
今年,阿里云针对不同用户群体推出多款高性价比云服务器产品,覆盖轻量应用服务器与 ECS 实例,价格区间从 38 元 / 年至 160 元 / 月,适配个人开发、中小企业轻量业务等多种场景,具体核心机型信息如下: