『StabilityGuide』| 10+位阿里技术专家共同发起稳定性知识库开源项目

本文涉及的产品
性能测试 PTS,5000VUM额度
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
简介: 我们穿过山和大海,也见过人山人海。我们见过各类故障,也排过千雷万险。这一次,不如我们一起,开启稳定性的探索之旅。让无法解决的问题少一点点,让世界的确定性多一点点。 无论是前端业务的开发者,还是后端架构的开发者,都会遇到业务稳定性的难题。

我们穿过山和大海,也见过人山人海。
我们见过各类故障,也排过千雷万险。
这一次,不如我们一起,开启稳定性的探索之旅。
让无法解决的问题少一点点,让世界的确定性多一点点。

无论是前端业务的开发者,还是后端架构的开发者,都会遇到业务稳定性的难题。但稳定性的话题涉及之广、之深,很难通过一两篇文章道清原委。因此,我们集结了多位阿里技术工程师,他们来自性能压测、故障演练、JVM、应用容器、服务框架、流量调度、监控、诊断等不同的技术领域,以更结构化的方式来打造稳定性领域的知识库,该知识库的目录将分为:

  • 事前规范:代码规约、变更管控、性能压测、故障演练、风险预案、限流降级、业务隔离;
  • 事中“止血”:监控、告警、异常巡检、流量调度;
  • 事后诊断:系统诊断、JVM诊断、组件诊断、在线诊断、链路追踪、Root cause;

但我们也深知,仅凭阿里自身的业务场景和技术积累,很难满足各行业不同业务场景下对稳定性知识和经验获取的需求,因此,我们将以开源的方式进行共建,欢迎您将自己或所在企业在稳定性方面的实践分享给更多的人,让无法解决的问题少一点,让世界的确定性多一点:

  • 开源项目名称:StabilityGuide
  • 参与方式:
  1. 提 issue:将您遇到的稳定性难题详细的描述出来;
  2. 写文章:申领目录中的某个主题,分享您或所在企业在稳定性方面的实践;
  3. 其他:您认为对『StabilityGuide』的建设有帮助的建议;
  • 项目地址,点击这里
  • 钉钉交流群:23179349

欢迎在文末,写下你的留言,随机抽3位,送出纪念衫套装( Polo 衫 & T恤,共计两件)。

以下是来自『StabilityGuide』的第一篇文章:《系统稳定性——OutOfMemoryError 常见原因及解决方法》

当 JVM 内存严重不足时,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法,如下图所示。如有遗漏或错误,欢迎补充指正。

如果对 JVM 内存模型和垃圾回收机制不熟悉,推荐阅读 《咱们从头到尾说一次 Java 垃圾回收》

Java heap space

当堆内存(Heap Space)没有足够空间存放新创建的对象时,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误(根据实际生产经验,可以对程序日志中的 OutOfMemoryError 配置关键字告警,一经发现,立即处理)。

原因分析

Java heap space 错误产生的常见原因可以分为以下几类:

  • 请求创建一个超大对象,通常是一个大数组。
  • 超出预期的访问量/数据量,通常是上游系统请求流量飙升,常见于各类促销/秒杀活动,可以结合业务流量指标排查是否有尖状峰值。
  • 过度使用终结器(Finalizer),该对象没有立即被 GC。
  • 内存泄漏(Memory Leak),大量对象引用没有释放,JVM 无法对其自动回收,常见于使用了 File 等资源没有回收。

解决方案

针对大部分情况,通常只需要通过 -Xmx 参数调高 JVM 堆内存空间即可。如果仍然没有解决,可以参考以下情况做进一步处理:

  • 如果是超大对象,可以检查其合理性,比如是否一次性查询了数据库全部结果,而没有做结果数限制。
  • 如果是业务峰值压力,可以考虑添加机器资源,或者做限流降级。
  • 如果是内存泄漏,需要找到持有的对象,修改代码设计,比如关闭没有释放的连接。

GC overhead limit exceeded

当 Java 进程花费 98% 以上的时间执行 GC,但只恢复了不到 2% 的内存,且该动作连续重复了 5 次,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded 错误。简单地说,就是应用程序已经基本耗尽了所有可用内存, GC 也无法回收。

此类问题的原因与解决方案跟 Java heap space 非常类似,可以参考上文。

Permgen space

该错误表示永久代(Permanent Generation)已用满,通常是因为加载的 class 数目太多或体积太大。

原因分析

永久代存储对象主要包括以下几类:

  • 加载/缓存到内存中的 class 定义,包括类的名称,字段,方法和字节码;
  • 常量池;
  • 对象数组/类型数组所关联的 class;
  • JIT 编译器优化后的 class 信息。

PermGen 的使用量与加载到内存的 class 的数量/大小正相关。

解决方案

根据 Permgen space 报错的时机,可以采用不同的解决方案,如下所示:

  • 程序启动报错,修改 -XX:MaxPermSize 启动参数,调大永久代空间。
  • 应用重新部署时报错,很可能是没有应用没有重启,导致加载了多份 class 信息,只需重启 JVM 即可解决。
  • 运行时报错,应用程序可能会动态创建大量 class,而这些 class 的生命周期很短暂,但是 JVM 默认不会卸载 class,可以设置 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled 和 -XX:+UseConcMarkSweepGC 这两个参数允许 JVM 卸载 class。

如果上述方法无法解决,可以通过 jmap 命令 dump 内存对象 jmap -dump:format=b,file=dump.hprof ,然后利用 Eclipse MAT 功能逐一分析开销最大的 classloader 和重复 class。

Metaspace

JDK 1.8 使用 Metaspace 替换了永久代(Permanent Generation),该错误表示 Metaspace 已被用满,通常是因为加载的 class 数目太多或体积太大。

此类问题的原因与解决方法跟 Permgen space 非常类似,可以参考上文。需要特别注意的是调整 Metaspace 空间大小的启动参数为 -XX:MaxMetaspaceSize。

Unable to create new native thread

每个 Java 线程都需要占用一定的内存空间,当 JVM 向底层操作系统请求创建一个新的 native 线程时,如果没有足够的资源分配就会报此类错误。

原因分析
JVM 向 OS 请求创建 native 线程失败,就会抛出 Unable to create new native thread,常见的原因包括以下几类:

  • 线程数超过操作系统最大线程数 ulimit 限制。
  • 线程数超过 kernel.pid_max(只能重启)。
  • native 内存不足。

该问题发生的常见过程主要包括以下几步:

  1. JVM 内部的应用程序请求创建一个新的 Java 线程;
  2. JVM native 方法代理了该次请求,并向操作系统请求创建一个 native 线程;
  3. 操作系统尝试创建一个新的 native 线程,并为其分配内存;
  4. 如果操作系统的虚拟内存已耗尽,或是受到 32 位进程的地址空间限制,操作系统就会拒绝本次 native 内存分配;
  5. JVM 将抛出 java.lang.OutOfMemoryError: Unable to create new native thread 错误。

解决方案

  • 升级配置,为机器提供更多的内存;
  • 降低 Java Heap Space 大小;
  • 修复应用程序的线程泄漏问题;
  • 限制线程池大小;
  • 使用 -Xss 参数减少线程栈的大小;
  • 调高 OS 层面的线程最大数:执行 ulimia -a 查看最大线程数限制,使用 ulimit -u xxx 调整最大线程数限制。
ulimit -a
.... 省略部分内容 .....
max user processes         (-u) 16384
AI 代码解读

Out of swap space?

该错误表示所有可用的虚拟内存已被耗尽。虚拟内存(Virtual Memory)由物理内存(Physical Memory)和交换空间(Swap Space)两部分组成。当运行时程序请求的虚拟内存溢出时就会报 Out of swap space? 错误。

原因分析
该错误出现的常见原因包括以下几类:

  • 地址空间不足;
  • 物理内存已耗光;
  • 应用程序的本地内存泄漏(native leak),例如不断申请本地内存,却不释放。
  • 执行 jmap -histo:live 命令,强制执行 Full GC;如果几次执行后内存明显下降,则基本确认为 Direct ByteBuffer 问题。

解决方案
根据错误原因可以采取如下解决方案:

  • 升级地址空间为 64 bit;
  • 使用 Arthas 检查是否为 Inflater/Deflater 解压缩问题,如果是,则显式调用 end 方法。
  • Direct ByteBuffer 问题可以通过启动参数 -XX:MaxDirectMemorySize 调低阈值。
  • 升级服务器配置/隔离部署,避免争用。

Kill process or sacrifice child

有一种内核作业(Kernel Job)名为 Out of Memory Killer,它会在可用内存极低的情况下“杀死”(kill)某些进程。OOM Killer 会对所有进程进行打分,然后将评分较低的进程“杀死”,具体的评分规则可以参考 Surviving the Linux OOM Killer,详情点击这里

不同于其他的 OOM 错误,Kill process or sacrifice child 错误不是由 JVM 层面触发的,而是由操作系统层面触发的。

原因分析
默认情况下,Linux 内核允许进程申请的内存总量大于系统可用内存,通过这种“错峰复用”的方式可以更有效的利用系统资源。

然而,这种方式也会无可避免地带来一定的“超卖”风险。例如某些进程持续占用系统内存,然后导致其他进程没有可用内存。此时,系统将自动激活 OOM Killer,寻找评分低的进程,并将其“杀死”,释放内存资源。

解决方案

  • 升级服务器配置/隔离部署,避免争用。
  • OOM Killer 调优,详情点击这里

Requested array size exceeds VM limit

JVM 限制了数组的最大长度,该错误表示程序请求创建的数组超过最大长度限制。
JVM 在为数组分配内存前,会检查要分配的数据结构在系统中是否可寻址,通常为 Integer.MAX_VALUE - 2。

此类问题比较罕见,通常需要检查代码,确认业务是否需要创建如此大的数组,是否可以拆分为多个块,分批执行。

Direct buffer memory

Java 允许应用程序通过 Direct ByteBuffer 直接访问堆外内存,许多高性能程序通过 Direct ByteBuffer 结合内存映射文件(Memory Mapped File)实现高速 IO。

原因分析
Direct ByteBuffer 的默认大小为 64 MB,一旦使用超出限制,就会抛出 Direct buffer memory 错误。

解决方案

  • Java 只能通过 ByteBuffer.allocateDirect 方法使用 Direct ByteBuffer,因此,可以通过 Arthas 等在线诊断工具拦截该方法进行排查。
  • 检查是否直接或间接使用了 NIO,如 netty,jetty 等。
  • 通过启动参数 -XX:MaxDirectMemorySize 调整 Direct ByteBuffer 的上限值。
  • 检查 JVM 参数是否有 -XX:+DisableExplicitGC 选项,如果有就去掉,因为该参数会使 System.gc() 失效。
  • 检查堆外内存使用代码,确认是否存在内存泄漏;或者通过反射调用 sun.misc.Cleaner 的 clean() 方法来主动释放被 Direct ByteBuffer 持有的内存空间。
  • 内存容量确实不足,升级配置。

推荐工具&产品

  1. Eclipse Memory Analyzer —— JVM 内存分析工具
    详情点击这里
  2. Arthas - Java 在线诊断工具,详情点击这里
  3. 应用实时监控 ARMS,支持 OOM 异常关键字告警,了解更多,点击这里

参考文章

  1. Plumbr OutOfMemoryError(推荐,含代码示例),点击这里
  2. GCeasy OutOfMemoryError,点击这里
  3. JVM 内存结构,点击这里

作者信息:夏明,GitHub ID @StabilityMan,花名涯海,阿里云 ARMS & EagleEye 技术专家,2016 年加入阿里巴巴,一直从事链路追踪和 APM 监控诊断领域的相关工作。

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