生产服务内存高问题

问题描述

  • 1、“计算中心” 服务堆内存分配4g，在生产环境运行一段时间后，实际占用内存4.8G，业务运行正常，未出现OOM。（本文以此服务进行排查）

  • 2、生产环境的老项目，均出现运行一段时间后，内存被占满但未OOM的情况。部分实例因内存占用过高导致被系统kill，一般需要通过增加机器、实例进行解决（资源浪费）。

造成的影响

  • 1、服务器物理内存15g，部署了三个服务。如实际占用内存都超过4.8g，导致服务器物理内存不够用，出现告警而将占用内存最大进程kill掉，影响生产服务的可用性，后果十分严重。

  • 2、如服务申请的内存超出了JVM能提供的内存大小（内存泄漏），将会导致java堆内存溢出，从而发生full gc，导致服务响应大幅度变慢，卡机等状态。

  • 3、在公司大促等场景的情况下，内存占用很高的服务会带来很大风险，通常需提前联系运维同事对“计算中心”进行重启，增加了开发及运维同事维护的工作量。

排查过程

代码

（1）根据cat监控，获取“计算中心”中的热点方法，进行REVIEW，修正了部分可能会导致内存泄露的方法。并进行了观察。

（2）通过VisualVM监控，定位到部分耗时较久的操作DB热点方法，通过增加索引等方式，把查询性能控制在毫秒级。

（3）dump“计算中心”的内存镜像，通过MAT等工具观察各个对象在堆空间中所占用的内存大小、类实例数量、对象引用关系。

结论：通过以上三点，未解决和定位“计算中心”内存高问题。由此可以认为，“计算中心”的内存占用问题与代码无关。

系统

通过java ps| aux java 查看，“计算中心”服务实际占用的内存在4.9G左右，超过了JVM堆内存设置的大小但并未出现OOM，业务正常运行。通过free -g命令，可以发现buff/cache，3个g左右。centos中内存的分配是buff/cache + free + used=物理内存大小，系统分配给临时文件系统的大小默认是用掉一半的物理内存，这样会造成buff/cache很大，而free很小。最终结论可能为服务内存没有释放使用了buff/cache。导致服务内存占用很高。

结论：和SRE沟通实际重启服务后，内存使用率立刻降低，但是buff/cache的大小没有变化。由此可以认为，“计算中心”的内存占用问题与系统缓存无关。

JVM


1、通过VisualVM监控生产环境computing内存使用情况得出，在服务内存占用4.8g的情况下，堆内存（新生代 + 老年代）正常GC，在增长到2g左右会GC到300~500m，Matespace仅使用了120m左右。检查了生产JVM参数。项目启动参数没有配置：-XX:MaxDirectMemorySize，来指定最大的堆外内存大小。这个阈值不配置的话，默认占用-Xmx相同的内存。在堆内内存正常的情况下，怀疑是堆外内存占用了大部分内存，导致服务内存占用很高。

结论：和SRE沟通，在生产环境找了两台计算中心服务实例配置 -XX:MaxDirectMemorySize 参数后实际观察后，仍未解决“计算中心”内存高问题。由此可以认为，“计算中心”的内存占用问题与堆外内存无关。

2、在发现-XX:MaxDirectMemorySize 指定堆外内存大小的参数没有配置后。我检查了“计算中心”服务的启动参数并且和之前生产环境的服务进行了对比，发现了以下问题。

1）生产及测试环境JVM参数配置混乱，同一应用不同实例多套启动参数配置。
2）服务启动参数，未区分JDK版本。如：JDK1.7、JDK1.8参数混用。
3）生产服务根据模板部署，导致必要JVM参数未配置，部分参数配置不需要、不合理。
4）不同类型的应用，采用统一的启动参数配置，不具有针对性。

在以上问题的基础上，基于目前生产环境各项目统一使用的”CMS垃圾回收器”进行参数调整。针对计算中心的JDK版本(1.8)，出了一套JVM配置方案。并在生产服务器调整后重启观察。

结论：“计算中心”生产环境服务，在运行一段时间后，仍出现内存占用高问题。由此可以认为，“计算中心”的内存占用问题与不同JDK版本的参数混用问题无关。

3、经调研，逐渐被淘汰的垃圾回收器比如ParallelOldGC和CMS，只要JVM申请过的内存，即使发生了GC回收了很多内存空间，JVM也不会把这些内存归还给操作系统。这就会导致top命令中看到的RSS(进程RAM中实际保存的总内存)只会越来越高，而且一般都会超过Xmx的值。JDK1.9以后。默认的垃圾回收器已经选择了G1。

G1相比CMS有更清晰的优势：

1）CMS采用”标记-清理”算法，所以它不能压缩，最终导致内存碎片化问题。而G1采用了复制算法，它通过把对象从若干个Region（独立区域）拷贝到新的Region（独立区域）过程中，执行了压缩处理，垃圾回收后会整合空间，无内存碎片。

2）在G1中，堆是由Region（独立区域）组成的，因此碎片化问题比CMS肯定要少的多。而且，当碎片化出现的时候，它只影响特定的Region（独立区域），而不是影响整个堆中的老年代。

3）而且CMS必须扫描整个堆来确认存活对象，所以，长时间停顿是非常常见的，无法预测停顿时间。而G1的停顿时间取决于收集的Region（独立区域）集合数量，在指定时间内只回收部分价值最大的空间，而不是整个堆的大小，所以相比起CMS，长时间停顿要少很多，可控很多。

4）G1选回收阶段不会产生“浮动垃圾”，由于只回收部分Region（独立区域），所以STW（stop-The-World机制简称STW,是在执行垃圾收集算法时,Java应用程序的其他所有线程都被挂起）时间我们可控，所以不需要与用户线程并发争抢CPU资源。而CMS并发清理需要占据一部分的CPU，会降低吞吐量。G1由于STW，所以不会产生”浮动垃圾”，CMS在并发清理阶段会产生的无法回收的垃圾。

因此在以下场景下G1更适合：

1）服务端多核CPU、JVM内存占用较大的应用。

2）应用在运行过程中会产生大量内存碎片、需要经常压缩空间。

3）想要更可控、可预期的GC停顿周期；防止高并发下应用雪崩现象。

结论：将”计算中心“使用的垃圾回收机制升级为G1，并增加G1相关的优化内存的参数，在生产服务器进行观察一周后发现服务内存始终稳定在了3.3G左右，业务处理性能稳定，成功解决了“计算中心”服务占用内存较高的问题，提升了系统的可用性，无需通过增加物理资源来提升服务整体性能。

CMS升级为G1方式

计算中心“生产全部服务实例部署的服务器，使用的是JDK1.8，JDK1.8支持G1垃圾回收器，故将服务启动参数进行统一调整：

1）原参数（主要问题：使用CMS版本，JDK1.7，1.8参数混用，未指定堆外内存大小）

/opt/java/jdk1.8.0_102/bin/java -Dapp.home=${APP_HOME} -Dspring.profiles.active=prd -Dserver.port=${SERVER_PORT} -server -Xms4G -Xmx4G -Xmn2g -Xss256k -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=512m -Djava.awt.headless=true -Dfile.encoding=utf-8 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:AutoBoxCacheMax=20000 -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -XX:ErrorFile=${APP_HOME}/logs/hs_err_%p.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=${APP_HOME}/logs/ -Xloggc:${APP_HOME}/logs/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar ${APP_HOME}/webapps/${JAR_NAME} ${SERVER_PORT}"

2）新参数（使用G1做为垃圾回收器）

/opt/java/jdk1.8.0_102/bin/java -Dapp.home=${APP_HOME} -Dspring.profiles.active=prd -Dserver.port=${SERVER_PORT} -server -Xms4g -Xmx4g -Xss256k -XX:NewSize=512m -XX:MaxNewSize=512m -XX:+UseG1GC -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=40 -XX:G1HeapRegionSize=8m -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:ParallelGCThreads=4 -Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=36000000-Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=36000000-XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=256m -XX:+UseCodeCacheFlushing -XX:ReservedCodeCacheSize=256m -XX:MaxDirectMemorySize=512m -XX:GCTimeRatio=19 -XX:MinHeapFreeRatio=20 -XX:MaxHeapFreeRatio=30 -XX:ErrorFile=${APP_HOME}/logs/hs_err_%p.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=${APP_HOME}/logs/ -Xloggc:${APP_HOME}/logs/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -jar ${APP_HOME}/webapps/${JAR_NAME} ${SERVER_PORT}"

注：不同服务器环境，不同容器，脚本配置各不相同，要在对应脚本的基础上进行针对性升级。

生产G1回收器主要参数说明

JVM相关概念说明

JDK1.7内存模型

实际占用内存大小(参数)：-XX:MaxPermSize(非堆) + -Xmx(堆) + -Xss(栈) + -XX:MaxDirectMemorySize(堆外)

JDK1.8内存模型

实际占用内存大小(参数)：-XX:MaxMateSpaceSize(堆外) + -Xmx(堆) + -Xss(栈) + -XX:MaxDirectMemorySize(堆外)

GC流程图

1、什么时候触发Minor GC

2、触发Minor GC 的过程

3、Full GC 的过程

1、新创建的对象一般会被分配在新生代中。常用的新生代的垃圾回收器是 ParNew 垃圾回收器，它按照 8:1:1 将新生代分成 Eden 区，以及两个 Survivor 区。创建的对象将 Eden 区全部挤满，这个对象就是「挤满新生代的最后一个对象」。此时，Minor GC 就触发了。

2、在正式 Minor GC 前，JVM 会先检查新生代中对象，是比老年代中剩余空间大还是小。Minor GC 之后 Survivor 区放不下剩余对象，这些对象就要进入到老年代，所以要提前检查老年代是不是够用。

3、老年代剩余空间大于新生代中的对象大小，那就直接 Minor GC，GC 完 survivor 不够放，老年代也绝对够放。老年代剩余空间小于新生代中的对象大小，这时候就要进入老年代空间分配担保规则。

4、老年代空间分配担保规则：如果老年代中剩余空间大小，大于历次 Minor GC 之后剩余对象的大小，那就允许进行 Minor GC。因为从概率上来说，以前的放的下，这次的也应该放的下。那就有两种情况：

  • 老年代中剩余空间大小，大于历次 Minor GC 之后剩余对象的大小，进行 Minor GC

  • 老年代中剩余空间大小，小于历次 Minor GC 之后剩余对象的大小，进行 Full GC，把老年代空出来再检查。

  • 结合第四步，开启老年代空间分配担保规则只能说是大概率上来说，Minor GC 剩余后的对象够放到老年代，如果放不下：Minor GC 后会有这样三种情况：

  • Minor GC 之后的对象足够放到 Survivor 区，GC 结束。

  • Minor GC 之后的对象不够放到 Survivor 区，接着进入到老年代，老年代能放下，那也可以，GC 结束。

  • Minor GC 之后的对象不够放到 Survivor 区，老年代也放不下，那就只能 Full GC。

  • 以上是成功 GC 的例子，以下3 中情况，会导致 GC 失败，报 OOM：

紧接上一节 Full GC 之后，老年代任然放不下剩余对象，就只能 OOM。
未开启老年代分配担保机制，且一次 Full GC 后，老年代任然放不下剩余对象，也只能 OOM。
开启老年代分配担保机制，但是担保不通过，一次 Full GC 后，老年代任然放不下剩余对象，也是能 OOM。
注：

  • 老年代分配担保机制在JDK1.5以及之前版本中默认是关闭的，需要通过HandlePromotionFailure手动指定，JDK1.6之后就默认开启。如果我们生产环境服务使用的是JDK/1.7JDK1.8，所以不用再手动去开启担保机制。
  • Full GC主要指新生代、老年代、metaspace上的全部GC。

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