说一说 SpringCloud Gateway 堆外内存溢出排查

简介: 我是小假 期待与你的下一次相遇 ~

问题描述

报错详情

网关模块偶现 OutOfDirectMemoryError 错误,两次问题出现相隔大概 3 个月。两次发生的时机都是正在大批量接收数据 (大约 500w),TPS 60 左右,网关服务波动不大,完全能扛住,按理不应该出现此错误。

详细报错信息如下:

  1. 2021-05-06 13:44:18|WARN |[reactor-http-epoll-5]|[AbstractChannelHandlerContext.java : 311]|An exception 'io.netty.util.internal.OutOfDirectMemoryError: failed to allocate 16384 byte(s) of direct memory (used: 8568993562, max: 8589934592)' [enable DEBUG level for full stacktrace] was thrown by a user handler's exceptionCaught() method while handling the following exception:
  2. io.netty.util.internal.OutOfDirectMemoryError: failed to allocate 16384 byte(s) of direct memory (used: 8568993562, max: 8589934592)
  3.        at io.netty.util.internal.PlatformDependent.incrementMemoryCounter(PlatformDependent.java:754)
  4.        at io.netty.util.internal.PlatformDependent.allocateDirectNoCleaner(PlatformDependent.java:709)
  5.        at io.netty.buffer.UnpooledUnsafeNoCleanerDirectByteBuf.allocateDirect(UnpooledUnsafeNoCleanerDirectByteBuf.java:30)
  6.        at io.netty.buffer.UnpooledDirectByteBuf.<init>(UnpooledDirectByteBuf.java:64)
  7.        at io.netty.buffer.UnpooledUnsafeDirectByteBuf.<init>(UnpooledUnsafeDirectByteBuf.java:41)
  8.        at io.netty.buffer.UnpooledUnsafeNoCleanerDirectByteBuf.<init>(UnpooledUnsafeNoCleanerDirectByteBuf.java:25)
  9.        at io.netty.buffer.UnsafeByteBufUtil.newUnsafeDirectByteBuf(UnsafeByteBufUtil.java:625)
  10.        at io.netty.buffer.PooledByteBufAllocator.newDirectBuffer(PooledByteBufAllocator.java:359)
  11.        at io.netty.buffer.AbstractByteBufAllocator.directBuffer(AbstractByteBufAllocator.java:187)
  12.        at io.netty.buffer.AbstractByteBufAllocator.directBuffer(AbstractByteBufAllocator.java:178)
  13.        at io.netty.channel.unix.PreferredDirectByteBufAllocator.ioBuffer(PreferredDirectByteBufAllocator.java:53)
  14.        at io.netty.channel.DefaultMaxMessagesRecvByteBufAllocator$MaxMessageHandle.allocate(DefaultMaxMessagesRecvByteBufAllocator.java:114)
  15.        at io.netty.channel.epoll.EpollRecvByteAllocatorHandle.allocate(EpollRecvByteAllocatorHandle.java:75)
  16.        at io.netty.channel.epoll.AbstractEpollStreamChannel$EpollStreamUnsafe.epollInReady(AbstractEpollStreamChannel.java:777)
  17.        at io.netty.channel.epoll.EpollEventLoop.processReady(EpollEventLoop.java:475)
  18.        at io.netty.channel.epoll.EpollEventLoop.run(EpollEventLoop.java:378)
  19.        at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$4.run(SingleThreadEventExecutor.java:989)
  20.        at io.netty.util.internal.ThreadExecutorMap$2.run(ThreadExecutorMap.java:74)
  21.        at io.netty.util.concurrent.FastThreadLocalRunnable.run(FastThreadLocalRunnable.java:30)
  22.        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

JVM 配置

  1. -server -Xmx8g -Xms8g -Xmn1024m
  2. -XX:PermSize=512m -Xss256k
  3. -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled
  4. -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:LargePageSizeInBytes=128m
  5. -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
  6. -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -Djava.awt.headless=true
  7. -Djava.net.preferIPv4Stack=true

版本信息

Spring cloud : Hoxton.SR5

Spring cloud starter gateway : 2.2.3.RELEASE

Spring boot starter : 2.3.0.RELEASE

Netty : 4.1.54.Final

Reactor-netty: 0.9.7.RELEASE

山重水复疑无路

JVM 参数详解:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/java.html

报错的信息是 OutOfDirectMemoryError,即堆外内存不足。

  1. 堆外内存是在 NIO 中使用的;
  2. 堆外内存通过 -XX:MaxDirectMemorySize 参数控制大小,注意和 -XX:+DisableExplicitGC 参数的搭配使用;
  3. JDK8 中堆外内存默认和堆内存一样大(-Xmx);
  4. JDK8 如果配置 -XX:MaxDirectMemorySize 参数,则堆外内存大小以设置的参数为准;

SpringCloudGateway 是基于 WebFlux 框架实现的,而 WebFlux 框架底层则使用了高性能的 Reactor 模式通信框架 Netty。

网上查阅相关资料,有些场景是因为堆外内存没有手动 release 导致,于是简单查看了网关模块的相关代码发现并无此问题,关键的地方也都调用了相关方法释放内存。堆外内存通过操作堆的命令无法看到,只能监控实例总内存走势判断。

  1. // 释放内存方法
  2. DataBufferUtils.release(dataBuffer);

Dump 堆内存下来也没有发现有什么问题:

柳暗花明又一村

抱着试一试的想法到 SpringCloudGateway 官方仓库 issue 搜索有没有人遇到相同的问题,果不其然,有人提了类似的 issue。https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-gateway/issues/1704

在 issue 中开发人员也给出了回应,确实是 SpringCloudGateway 的 BUG!此问题已在 2.2.6.RELEASE 版本中修复。而项目中使用版本为 2.2.3.RELEASE,所以就会出现这个问题。

原因是:包装原生的 pool 后没有释放内存。

https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-gateway/milestone/42?closed=1

出乎意料

问题原因已经找到,想着在测试环境复现后升级版本再验证即可。可结果却出乎意料。

  1. 测试环境将堆内存调小尝试进行复现生产问题,在压测将近 1 个小时后出现了同样的问题,复现成功。
  2. 升级 SpringCloudGateway 的版本至 2.2.6.RELEASE。
  3. 重新压测,问题再次出现。

没看错,问题再次出现,且报错信息一模一样。很快又陷入了沉思。

深究原因

排除了组件的问题,剩下的就是代码的问题了,最有可能的就是程序中没有显式调用释放内存导致。

网关模块共定义了三个过滤器,一个全局过滤器 RequestGatewayFilter implements GlobalFilter。两个自定义过滤器 RequestDecryptGatewayFilterFactory extends AbstractGatewayFilterFactoryResponseEncryptGatewayFilterFactory extends AbstractGatewayFilterFactory

依次仔细排查相关逻辑,在全局过滤器 RequestGatewayFilter 中有一块代码引起了注意:

  1. // 伪代码
  2. @Override
  3. public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
  4.    HttpHeaders headers = request.getHeaders();
  5.    return DataBufferUtils.join(exchange.getRequest().getBody())
  6.        .flatMap(dataBuffer -> {
  7.            DataBufferUtils.retain(dataBuffer);
  8.            Flux<DataBuffer> cachedFlux = Flux.defer(() -> Flux.just(dataBuffer.slice(0, dataBuffer.readableByteCount())));
  9.            ServerHttpRequest mutatedRequest = new ServerHttpRequestDecorator(exchange.getRequest()) {
  10.                @Override
  11.                public Flux<DataBuffer> getBody() {
  12.                    return cachedFlux;
  13.                }
  14.                @Override
  15.                public HttpHeaders getHeaders() {
  16.                    return headers;
  17.                }
  18.            };
  19.            return chain.filter(exchange.mutate().request(mutatedRequest).build());
  20.        });
  21. }

Request 的 Body 是只能读取一次的,如果直接通过在 Filter 中读取,而不封装回去回导致后面的服务无法读取数据。

此全局过滤器的目的就是把原有的 request 请求中的 body 内容读出来,并且使用ServerHttpRequestDecorator 这个请求装饰器对 request 进行包装,重写 getBody 方法,并把包装后的请求放到过滤器链中传递下去。这样后面的过滤器中再使用 exchange.getRequest().getBody() 来获取 body 时,实际上就是调用的重载后的 getBody() 方法,获取的最先已经缓存了的 body 数据。这样就能够实现 body 的多次读取了。

但是将 DataBuffer 读取出来后并没有手动释内存,会导致堆外内存持续增长。于是添加了一行代码手动释放堆外内存:

  1. DataBufferUtils.release(dataBuffer);
  2. // 伪代码
  3. @Override
  4. public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
  5.    HttpHeaders headers = request.getHeaders();
  6.    return DataBufferUtils.join(exchange.getRequest().getBody())
  7.        .flatMap(dataBuffer -> {
  8.            byte[] bytes = new byte[dataBuffer.readableByteCount()];
  9.            dataBuffer.read(bytes);
  10.            // 释放堆外内存
  11.            DataBufferUtils.release(dataBuffer);
  12.            ServerHttpRequest mutatedRequest = new ServerHttpRequestDecorator(exchange.getRequest()) {
  13.                @Override
  14.                public Flux<DataBuffer> getBody() {
  15.                    return Flux.defer(() -> {
  16.                        DataBuffer buffer = exchange.getResponse().bufferFactory().wrap(bytes);
  17.                        DataBufferUtils.retain(buffer);
  18.                        return Mono.just(buffer);
  19.                    });
  20.                }
  21.                @Override
  22.                public HttpHeaders getHeaders() {
  23.                    return headers;
  24.                }
  25.            };
  26.            return chain.filter(exchange.mutate().request(mutatedRequest).build());
  27.        });
  28. }

再次压测未出现堆外内存溢出问题。在网络上查询到了类似的案例:

https://github.com/reactor/reactor-netty/issues/788


目录
打赏
0
5
5
0
12
分享
相关文章
Spring Cloud 开发内存占用过高,咋解决?
在开发spring cloud过程中一个很严重的资源问题就是内存占用过高,而实际上本机开发测试并没有很大的请求量,所以这是对电脑资源的一种严重的浪费,甚至导致IDE卡死、崩溃。
Spring Cloud 开发内存占用过高,咋解决?
Spring Cloud之量化分析应用续租的内存消耗
量化分析Spring Cloud中Eureka Client一次心跳的内存消耗.
1696 0
Spring Cloud Alibaba与Spring Cloud区别和联系?
Spring Cloud Alibaba与Spring Cloud区别和联系?
SpringCloud Alibaba AI整合DeepSeek落地AI项目实战
在现代软件开发领域,微服务架构因其灵活性、可扩展性和模块化特性而受到广泛欢迎。微服务架构通过将大型应用程序拆分为多个小型、独立的服务,每个服务运行在其独立的进程中,服务与服务间通过轻量级通信机制(通常是HTTP API)进行通信。这种架构模式有助于提升系统的可维护性、可扩展性和开发效率。
1666 1
Spring Cloud Alibaba 集成分布式定时任务调度功能
定时任务在企业应用中至关重要,常用于异步数据处理、自动化运维等场景。在单体应用中,利用Java的`java.util.Timer`或Spring的`@Scheduled`即可轻松实现。然而,进入微服务架构后,任务可能因多节点并发执行而重复。Spring Cloud Alibaba为此发布了Scheduling模块,提供轻量级、高可用的分布式定时任务解决方案,支持防重复执行、分片运行等功能,并可通过`spring-cloud-starter-alibaba-schedulerx`快速集成。用户可选择基于阿里云SchedulerX托管服务或采用本地开源方案(如ShedLock)
270 1
AI 时代:从 Spring Cloud Alibaba 到 Spring AI Alibaba
本次分享由阿里云智能集团云原生微服务技术负责人李艳林主讲,主题为“AI时代:从Spring Cloud Alibaba到Spring AI Alibaba”。内容涵盖应用架构演进、AI agent框架发展趋势及Spring AI Alibaba的重磅发布。分享介绍了AI原生架构与传统架构的融合,强调了API优先、事件驱动和AI运维的重要性。同时,详细解析了Spring AI Alibaba的三层抽象设计,包括模型支持、工作流智能体编排及生产可用性构建能力,确保安全合规、高效部署与可观测性。最后,结合实际案例展示了如何利用私域数据优化AI应用,提升业务价值。
605 4
Spring Cloud Alibaba AI 入门与实践
本文将介绍 Spring Cloud Alibaba AI 的基本概念、主要特性和功能,并演示如何完成一个在线聊天和在线画图的 AI 应用。
1437 7
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等