1.Interrupted
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3.Spring Boot引起的中a中制“堆外内存泄漏”排查及经验总结
4.简述 Stop-The-World 的实现原理
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Interrupted
中断异常是Java中一个关键的概念,理解它对于编写稳定且可靠的断源断机代码至关重要。当一个函数声明了会抛出InterruptedException,中a中制执行时就可能引发中断异常。断源断机常见的中a中制会抛出此异常的函数包括涉及阻塞操作的函数。中断异常主要用于处理轻量级阻塞的断源断机护城河源码情况,例如线程在等待或定时等待时。中a中制重量级阻塞,断源断机即同步代码块中的中a中制线程状态为blocked,是断源断机无法被中断的。
线程的中a中制状态迁移从NEW状态开始,通过调用start()函数进入RUNNABLE或READY状态。断源断机在没有进行阻塞的中a中制情况下,线程主要在RUNNABLE和READY状态之间切换,断源断机这种切换由操作系统自动完成。中a中制当调用阻塞函数时,线程状态转变为WAITING或TIMED_WAITING,前者是无限期阻塞,后者则限制了阻塞的时间。若使用了synchronized关键字或块,线程状态则变为BLOCKED。
阻塞与唤醒的函数中,LockSupport.park()/unpark()对至关重要,它们是Concurrent包中实现Lock的关键操作原语。中断异常实际上意味着唤醒轻量级阻塞状态的线程,而非直接中断线程。传奇私服 发布网站 源码
在判断线程是否收到中断信号时,thread.interrupted()和thread.isInterrupted()有细微差别。前者发送唤醒信号并可能引发InterruptedException,后者不仅读取中断状态,还能重置中断标志位。
强制终止线程可能导致资源泄露,Java提供了stop()和destory()方法,但它们不建议使用,因为可能导致不可预料的行为。守护线程与非守护线程的主要区别在于,当所有非守护线程退出时,整个JVM进程将退出;而守护线程不会影响JVM的退出。在开发中,通过设置标志位来停止循环线程是一种常见的做法。
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Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结
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=M -XX:MaxMetaspaceSize=M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=m -XX:InitialCodeCacheSize=m, -Xssk -Xmx4g -Xms4g,-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M”,实际使用的物理内存如下图所示:
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,微橙人人分销源码使用命令jcmd pid VM.native_memory detail查看到的内存分布如下:
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M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M的内存所导致。
使用系统层面的工具定位堆外内存。
因为已经基本上确定是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。
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M-M。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,但是天猫商城Java源码并没有发现有可疑内存申请。
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:
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M的内存空间,截图如下:
使用该mmap申请的地址空间在pmap对应如下:
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(注意进制和进制转换)如下:
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,c post json源码例子然后使用Btrace去追踪这个类,栈如下:
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。
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。带着疑问,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,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。
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,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。
此时,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。
再次看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M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.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:
到此,基本上可以确定是内存分配器在捣鬼;搜索了一下glibc M,发现glibc从2.开始对每个线程引入内存池(位机器大小就是M内存),原文如下:
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,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:
通过在自定义分配器当中埋点可以发现实际申请的堆外内存始终在M-M之间,gperftools监控显示内存使用量也是在M-M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)。
使用不同分配器进行不同程度的扫包,占用的内存如下:
为什么自定义的malloc申请M,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k个左右,那实际上向系统申请的内存等于k * 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。
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。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。
简述 Stop-The-World 的实现原理
简述 Stop-The-World 的实现原理
Stop-The-World,简称 STW,是指在执行垃圾回收的过程中,冻结所有用户线程运行,直至垃圾回收线程执行完成。用户线程如何阻塞?这涉及一个概念。
为什么要 Stop-The-World?目前主流虚拟机采用的都是可达性算法,算法核心是利用根对象作为起始点,根据对象之间的引用关系,即引用链,通过遍历引用链判断对象是否存活。可达性分析算法要求全过程基于一致性快照,即必须全程冻结用户线程运行。
必须冻结用户线程的原因,是为了避免并发执行可能导致的两个问题。SafePoint 是一个安全点,可以理解为用户线程执行过程中的特殊位置。SafePoint 保存了当前线程的上下文,当线程执行到这些位置时,可以安全阻塞。
因此,只有用户线程处于 SafePoint 时,才能安全阻塞。这意味着所有用户线程需要处于 SafePoint。SafePoint 插入到代码的某些位置,当线程运行到 SafePoint 代码时,会主动检查是否需要进入 SafePoint,这个主动检查过程称为 Polling。
SafePoint 的位置包括所有非计数循环的末尾、所有方法返回之前以及每条 Java 编译后的字节码的边界。SafePoint 数量不宜过多或过少,以平衡进入 SafePoint 的前置时间和性能损耗。
实现 Stop-The-World 需要所有用户线程处于 SafePoint。有两种方法:抢占式中断和主动式中断。抢占式中断由 JVM 中断所有线程,检查每个线程中断位置是否为 Safepoint。主动式中断则由用户线程主动轮询标志位,当标志位就绪,线程自行中断。
针对用户线程各种状态的处理:正在执行字节码时,解释器检查用户线程标志,调用阻塞方法;正在运行 native 代码时,VM 线程发现后直接阻塞线程;运行 JIT 编译好的代码时,设置内存页不可读,线程发现不可读时被阻塞;处于阻塞状态时,线程一直阻塞直至进入 SafePoint;处于线程切换状态时,轮询状态直到线程阻塞。
优化 STW:优化所有用户线程进入 SafePoint 的前置时间,加快垃圾回收线程执行,是进一步的优化方向。通过减少进入 SafePoint 的前置时间,可以更快开始执行垃圾回收线程。
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fun();
}catch(IOException e)
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