记一次Cassandra Java堆外内存排查经历

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
简介: 背景 最近准备上线cassandra这个产品,同事在做一些小规格ECS(8G)的压测。压测时候比较容易触发OOM Killer,把cassandra进程干掉。问题是8G这个规格我配置的heap(Xmx)并不高(约6.5g)已经留出了足够的空间给系统。

背景

最近准备上线cassandra这个产品,同事在做一些小规格ECS(8G)的压测。压测时候比较容易触发OOM Killer,把cassandra进程干掉。问题是8G这个规格我配置的heap(Xmx)并不高(约6.5g)已经留出了足够的空间给系统。只有可能是Java堆外内存使用超出预期,导致RES增加,才可能触发OOM。

调查过程

0.初步怀疑是哪里有DirectBuffer泄漏,或者JNI库的问题。
1.按惯例通过google perftools追踪堆外内存开销,但是并未发现明显的异常。
2.然后用Java NMT 看了一下,也没有发现什么异常。
0e964369341ad29ff6ea1e20ea75f0d3ed8e963f

3.查到这里思路似乎断了,因为跟DirectBuffer似乎没啥关系。这时候我注意到进程虚拟内存非常高,已经超过ECS内存了。怀疑这里有些问题。
ab6a0b6198cf86c4de8eac020f0c472564241cb8

4.进一步通过/proc/pid/smaps 查看进程内存地址空间分布,发现有大量mmap的文件。这些文件是cassandra的数据文件。
956c61ef2bcd58ba40d0f498350619730ee14a26

此时这些mmap file 虚拟内存是2G,但是物理内存是0(因为我之前重启过,调低过内存防止进程挂掉影响问题排查)。

显然mmap的内存开销是不受JVM heap控制的,也就是堆外内存。如果mmap的文件数据被从磁盘load进物理内存(RES增加),Java NMT和google perftool是无法感知的,这是kernel的调度过程。

5.考虑到是在压测时候出现问题的,所以我只要读一下这些文件,观察下RES是否会增加,增加多少,为啥增加,就能推断问题是不是在这里。通过下面的命令简单读一下之前导入的数据。

cassandra-stress read duration=10m cl=ONE -rate threads=20 -mode native cql3 user=cassandra password=123 -schema keysp
ace=keyspace5 -node core-3

6.可以观察到压测期间(sar -B),major page fault是明显上升的,因为数据被实际从磁盘被load进内存。
4944c8972d4df6a173c805cf7d5e91aa6049c49f

同时观察到mmap file物理内存增加到20MB:
3751993b8ffc483ab37658181e40585a685b0d06

最终进程RES涨到7.1g左右,增加了大约600M:
2c56dc8fad29d7266a6e67ca6601d319c6914b76

如果加大压力(50线程),还会涨,每个mmap file物理内存会从20MB,涨到40MB

7.Root cause是cassandra识别系统是64还是32来确定要不要用mmap,ECS都是64,但是实际上小规格ECS内存并不多。
27b11488d70f5a5d36d0d5ff6af8c706b1578e46

结论

1.问题诱因是mmap到内存开销没有考虑进去,具体调整方法有很多。可以针对小规格ECS降低heap配置或者关闭mmap特性(disk_access_mode=standard)
2.排查Java堆外内存还是比较麻烦的,推荐先用NMT查查,用起来比较简单,配置JVM参数即可,可以看到内存申请情况。

相关实践学习
通义万相文本绘图与人像美化
本解决方案展示了如何利用自研的通义万相AIGC技术在Web服务中实现先进的图像生成。
7天玩转云服务器
云服务器ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,可降低 IT 成本,提升运维效率。本课程手把手带你了解ECS、掌握基本操作、动手实操快照管理、镜像管理等。了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
1月前
|
Java 大数据 Go
从混沌到秩序:Java共享内存模型如何通过显式约束驯服并发?
并发编程旨在混乱中建立秩序。本文对比Java共享内存模型与Golang消息传递模型,剖析显式同步与隐式因果的哲学差异,揭示happens-before等机制如何保障内存可见性与数据一致性,展现两大范式的深层分野。(238字)
62 4
|
1月前
|
存储 缓存 Java
【深入浅出】揭秘Java内存模型(JMM):并发编程的基石
本文深入解析Java内存模型(JMM),揭示synchronized与volatile的底层原理,剖析主内存与工作内存、可见性、有序性等核心概念,助你理解并发编程三大难题及Happens-Before、内存屏障等解决方案,掌握多线程编程基石。
|
2月前
|
安全 Java 应用服务中间件
Spring Boot + Java 21:内存减少 60%,启动速度提高 30% — 零代码
通过调整三个JVM和Spring Boot配置开关,无需重写代码即可显著优化Java应用性能:内存减少60%,启动速度提升30%。适用于所有在JVM上运行API的生产团队,低成本实现高效能。
276 3
|
2月前
|
缓存 监控 Kubernetes
Java虚拟机内存溢出(Java Heap Space)问题处理方案
综上所述, 解决Java Heap Space溢出需从多角度综合施策; 包括但不限于配置调整、代码审查与优化以及系统设计层面改进; 同样也不能忽视运行期监控与预警设置之重要性; 及早发现潜在风险点并采取相应补救手段至关重要.
502 17
|
3月前
|
存储 监控 算法
Java垃圾回收机制(GC)与内存模型
本文主要讲述JVM的内存模型和基本调优机制。
|
3月前
|
存储 缓存 Java
Java数组全解析:一维、多维与内存模型
本文深入解析Java数组的内存布局与操作技巧,涵盖一维及多维数组的声明、初始化、内存模型,以及数组常见陷阱和性能优化。通过图文结合的方式帮助开发者彻底理解数组本质,并提供Arrays工具类的实用方法与面试高频问题解析,助你掌握数组核心知识,避免常见错误。
|
3月前
|
边缘计算 算法 Java
Java 绿色计算与性能优化:从内存管理到能耗降低的全方位优化策略与实践技巧
本文探讨了Java绿色计算与性能优化的技术方案和应用实例。文章从JVM调优(包括垃圾回收器选择、内存管理和并发优化)、代码优化(数据结构选择、对象创建和I/O操作优化)等方面提出优化策略,并结合电商平台、社交平台和智能工厂的实际案例,展示了通过Java新特性提升性能、降低能耗的显著效果。最终指出,综合运用这些优化方法不仅能提高系统性能,还能实现绿色计算目标,为企业节省成本并符合环保要求。
149 0
|
1月前
|
JSON 网络协议 安全
【Java】(10)进程与线程的关系、Tread类;讲解基本线程安全、网络编程内容;JSON序列化与反序列化
几乎所有的操作系统都支持进程的概念,进程是处于运行过程中的程序,并且具有一定的独立功能,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位一般而言,进程包含如下三个特征。独立性动态性并发性。
140 1
|
1月前
|
JSON 网络协议 安全
【Java基础】(1)进程与线程的关系、Tread类;讲解基本线程安全、网络编程内容;JSON序列化与反序列化
几乎所有的操作系统都支持进程的概念,进程是处于运行过程中的程序,并且具有一定的独立功能,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位一般而言,进程包含如下三个特征。独立性动态性并发性。
158 1