Java 内存溢出排查

Java OOM 毫无疑问是开发人员常见并且及其痛恨的问题，但是任何服务的开发都没法避免 OOM。 因此，OOM 的排查及定位是每个 Java 工程师都必备的技能。

所遇到的问题

在使用 scala 开发的一个 web 服务，在用户使用中，经常出现：  java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 。而且还束手无策，每次都只能重启服务解决。

准备

服务使用 jetty 发布的，先来看一下我这个服务的启动参数：

/opt/soft/jdk/jdk1.7.0_40/bin/java \
  -server -Xmx4G -XX:MaxPermSize=1024M -XX:PermSize=256M \
  -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:-CMSConcurrentMTEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=65 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled \
  -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
  -XX:HeapDumpPath=/opt/soft/heapdump/ \
  -Dscala.concurrent.context.numThreads=500 \
  -Dscala.concurrent.context.maxThreads=500 \
  -Dfile.encoding=UTF-8 -jar start.jar >> log 2>&1 &

排查

通过增加了参数  -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 和  -XX:HeapDumpPath 当在 OOM 的时候，服务会生成一个  java_pid$pid.hprof 二进制文件。

下面就是使用工具分析这个  .hprof 文件来定位问题了。使用  Memory Analyzer (MAT) 来分析该文件，效果如下：

效果很吓人，什么鬼，什么东西，吃了 3.8G 的内存，我#%$#@#@#&^&^&#$….
打开 Leak Suspects» Leaks» Problem Suspect 1 看到如下详情：

一开始可能没那么快找到问题，但是这个图已经很明显说明了问题，是  ArrayList 的内容太大，沾满了内存。但是你可能还不清楚具体那块代码导致，这个时候你可以点击那个  ArrayList 在左侧栏看  Attribute。
然后一直鼠标右键  into 进去看里面的详情，最终是可以看内容的。

问题原因

问题排查到最后，看到的是  ArrayList 里面存的全是  ResponseBodyPart， 然后就想到了项目使用到  Dispatch 请求下载结果文件，
于是乎去找到问题代码，错误代码如下：

val outputReq = dispatch.url(url) / "task" / "output" / id
val outputFuture = Http(outputReq > { res =>
  val out = new FileOutputStream(outputFile(taskId), true)
  IOUtils.copy(res.getResponseBodyAsStream(), out)
  out.close
})

看不出问题，感觉一切正常。翻源码会发现， res.getResponseBodyAsStream() 之前，已经将所有内容都存入一个  ArrayList 当中了。哎，没用对啊。

解决办法

问题已经定位到，于是去了解了一下这个项目，该如何使用 stream 的方式来读取并写入文件流。然后发现，人家有一个  read line by line 的实现。但是切割上其实是有问题的，因为拿到一批 bytes 之后，直接转成了 string 并用分隔符分割，
奈何内容里面有中文，出现乱码了。

最终，参考项目本身的  as.stream.Lines 写了一个  as.stream.Bytes 来通过 bytes 边读边写，如下：

val bos = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream("/tmp/file.txt", true))
val outputFuture = Http(outputReq > as.stream.Bytes(bytes => {
  bos.write(bytes)
}))

总结

主要描述了分析问题的思路和方向，问题都大同小异，OOM 总会有原因的，有原因肯定可以找到并解决。MAT 这个分析工具很实用，内容很详细。以前遇到 OOM 问题都是重启服务，治标不治本，还是要多分析问题并解决。

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