线上FullGC问题排查实践——手把手教你排查线上问题-京东云开发者社区

## 一、问题发现与排查

### 1.1 找到问题原因

问题起因是我们收到了jdos的容器CPU告警，CPU使用率已经达到104%

观察该机器日志发现，此时有很多线程在执行跑批任务。正常来说，跑批任务是低CPU高内存型，所以此时考虑是FullGC引起的大量CPU占用（之前有类似情况，告知用户后重启应用后解决问题）。

通过泰山查看该机器内存使用情况：

![image-20230421152933510](https://s2.loli.net/2023/04/21/2NQgVarOHctKYwZ.png)

可以看到CPU确实使用率偏高，**但是内存使用率并不高，只有62%，**属于正常范围内。

到这里其实就有点迷惑了，按道理来说此时内存应该已经打满才对。

后面根据其他指标，例如流量的突然进入也怀疑过是jsf接口被突然大量调用导致的cpu占满，所以内存使用率不高，不过后面都慢慢排除了。其实在这里就有点一筹莫展了，现象与猜测不符，只有CPU增长而没有内存增长，**那么什么原因会导致单方面CPU增长？**然后又朝这个方向排查了半天也都被否定了。

后面突然意识到，**会不会是监控有“问题”？**

换句话说应该是我们看到的监控有问题，这里的监控是机器的监控，而不是JVM的监控！

JVM的使用的CPU是在机器上能体现出来的，而JVM的堆内存高额使用之后在机器上体现的并不是很明显。

遂去sgm查看对应节点的jvm相关情况：

![image-20230421154928774](https://s2.loli.net/2023/04/21/Xh5kpr4Oox8vtsz.png)

可以看到我们的堆内存老年代确实有过被打满然后又清理后的情况，查看此时的CPU使用情况也可以与GC时间对应上。

那么此时可以确定，是Full GC引起的问题。

### 1.2 找到FULL GC的原因

我们首先dump出了gc前后的堆内存快照，

然后使用**JPofiler**进行内存分析。（JProfiler是一款堆内存分析工具，可以直接连接线上jvm实时查看相关信息，也可以分析dump出来的堆内存快照，对某一时刻的堆内存情况进行分析）

首先将我们dump出来的文件解压，修改后缀名`.bin`，然后打开即可。（我们使用行云上自带的dump小工具，也可以自己去机器上通过命令手工dump文件）

![image-20230421155755209](https://s2.loli.net/2023/04/21/zD9ZPqk6wXKhQfb.png)

首先选择Biggest Objects，查看当时堆内存中最大的几个对象。

从图中可以看出，四个List对象就占据了**近900MB的内存**，而我们刚刚看到堆内存最大也只有1.3GB，因此再加上其他的对象，很容易就会把老年代占满引发full gc的问题。

![image-20230421160135305](https://s2.loli.net/2023/04/21/nkOougYiJN9H7cL.png)

选择其中一个**最大的对象作为我们要查看的对象**

这个时候我们已经可以定位到对应的大内存对象对应的位置：

![image-20230421160241646](https://s2.loli.net/2023/04/21/ram9VcenWjJRlXE.png)

其实至此我们已经能够大概定位出问题所在，如果还是不确定的话，可以查看具体的对象信息，方法如下：

![image-20230421160532920](https://s2.loli.net/2023/04/21/q12almthJZLv3AG.png)

可以看到我们的大List对象，其实内部是很多个Map对象，而每个Map对象中又有很多键值对。

在这里也可以看到Map中的相关属性信息。

也可以在以下界面直接看到相关信息：

![image-20230421160715617](https://s2.loli.net/2023/04/21/dnrp3WsROGHXP9V.png)

然后一路点下去就可以看到对应的属性。

至此，我们理论上已经找到了大对象在代码中的位置。

## 二、问题解决

### 2.1 找到大对象在代码中的位置与问题的根本原因

首先我们根据上述过程找到对应位置与逻辑

我们的项目中大概逻辑是这样的：

1. 首先会解析用户上传的Excel样本，并将其加载到内存中作为一个List变量，即我们上述看到的变量。一个20w的样本，此时字段数量有a个，大概占用空间100mb左右。
2. 然后遍历循环用户样本，根据用户样本中的数据，**再增加一些额外的请求数据**，根据此数据请求相关结果。此时字段数量有a+n个，占用空间已经在200mb左右。
3. 循环完成后将此200mb的数据存入缓存。
4. 开始生成excel，将200mb数据从缓存中取出，并根据之前记录的a个字段，取出初始的样本字段填充至excel。

用流程图表示为：

![jvmgc-Page-1.drawio](https://s2.loli.net/2023/04/23/h6BU8bWnOzCGj9e.png)

结合一些具体排查问题的图片：

![image-20230421172512115](https://s2.loli.net/2023/04/21/g2cziPlATxo5sHd.png)

其中一个现象是每次gc后的最小内存正在逐步变大，对应上述步骤中第二步，内存正在逐步膨胀。

**结论**：

将用户上传的excel样本加载到内存中，并将其作为一个`List<Map<String, String>>`的结构存储起来，**首先一个20mb的excel文件以此方式存储会膨胀占用120mb左右堆内存**，此步骤会大量占用堆内存，**并且因为任务逻辑原因，该大对象内存会在jvm中存在长达4-12小时之久**，导致一但任务过多，jvm堆内存很容易被打满。

这里列举了为什么使用HashMap会导致内存膨胀，其主要原因是存储空间效率比较低：

> 一个Long对象占内存计算：在HashMap<Long，Long>结构中，只有Key和Value所存放的两个长整型数据是有效数据，共16字节（2×8字节）。这两个长整型数据包装成java.lang.Long对象之后，就分别具有8字节的MarkWord、8字节的Klass指针，再加8字节存储数据的long值（一个包装对象占24字节）。
>
> 然后这2个Long对象组成Map.Entry之后，又多了16字节的对象头（8字节MarkWord+8字节Klass指针=16字节），然后一个8字节的next字段和4字节的int型的hash字段（8字节next指针+4字节hash字段+4字节填充=16字节），为了对齐，还必须添加4字节的空白填充，最后还有HashMap中对这个Entry的8字节的引用，这样增加两个长整型数字，实际耗费的内存为(Long(24byte)×2)+Entry(32byte)+HashMapRef(8byte)=88byte，空间效率为有效数据除以全部内存空间，即16字节/88字节=18%。
>
> ——《深入理解Java虚拟机》5.2.6

以下是刚上传的excel中dump出的堆内存对象，其占用的内存达到了128mb，而上传的excel实际只有17.11mb。

![image-20230423145825354](https://s2.loli.net/2023/04/23/Onk26a7EWYwBrhf.png)

![image-20230423145801632](https://s2.loli.net/2023/04/23/srvGY5ah3VFW14b.png)

**空间效率17.1mb/128mb≈13.4%**

### 2.2 如何解决此问题

暂且不讨论上述流程是否合理，解决办法一般可以分为两类，**一类是治本**，即不把**该对象放入jvm内存中**，转而存入缓存中，不在内存中则大对象问题自然迎刃而解。**另一类是治标**，即缩小该大内存对象，在日常使用场景下使其一般不会触发频繁的full gc问题。

两种方式各有优劣：

#### 2.2.1 激进治疗：不把他存入内存

解决逻辑也很简单，例如在加载数据时，将其按照样本加载数据一条一条存入redis缓存，然后我们只需要知道样本中有多少的数量，按照数量的先后顺序从缓存中取出数据，即可解决该问题。

优点：可以从根本上解决此问题，以后基本上不会存在该问题，数据量再大只需要添加相应的redis资源即可。

缺点：首先会增加许多redis缓存空间消耗，其次从显示考虑对于我们项目来说，此处代码古老且晦涩难懂，改动需要较大工作量与回归测试。

#### 2.2.2 保守治疗：缩减其数据量

分析2.1的上述流程，首先第三步是完全没必要的，先存入缓存再取出，额外占用缓存空间。（猜测系历史问题，此处不再深究）。

其次是在第二步中，多出来的字段n，在请求结束后该字段就已经无用了，因此可以考虑在请求结束后删除无用字段。

此时也有两种解决方案，一种是**只删除无用字段缩减其map大小**，然后将其作为参数传递给生成excel使用；**另一种方式是请求完成直接删除该map**，然后在生成excel时再重新读取用户上传的excel样本。

优点：改动较小，不需要太复杂的回归测试

缺点：在极端大数据量情况下，仍有可能出现full gc的情况

![jvmgc-第 3 页.drawio](https://s2.loli.net/2023/04/23/QTACBJjWInLEM9h.png)

具体实现方式就不展开了。

其中一种实现方式

```java
//获取有用的字段
String[] colEnNames = (String[]) colNameMap.get(Constant.BATCH_COL_EN_NAMES);
List<String> colList = Arrays.asList(colEnNames);
//去除无用的字段
param.keySet().removeIf(key -> !colList.contains(key));
```

## 三、拓展思考

首先本文中监控图是在复现当时场景时人为制造的gc常见。

在cpu使用率图中，大家可以观察到cpu使用率上升时间确实跟gc的时间相吻合，**但是并没有出现当时场景中的104%的CPU使用率**。

其实直接原因比较简单，就是因为系统虽然出现了full gc，但是并没有**频繁**出现。

小范围低频率的full gc不太会引起系统的cpu飙升，这也是我们所看到的现象。

那么当时的场景是什么原因呢？

![image-20230423105534963](https://s2.loli.net/2023/04/23/snGPJhfCFYo2kpE.png)

我们上文提到过，我们在**堆内存中的大对象是会随着任务的进行逐步膨胀的**，那么当我们的任务足够多，时间足够长，就有可能导致每次full gc后可用空间变得越来越小，当可用空间小到一定程度之后就，**每次full gc完成之后发现空间还是不够使用**，就会触发下一次的gc，从而导致最终结果的频繁发生gc，引起cpu频率的飙升不下。

## 四、问题排查总结

- 当我们遇到线上cpu使用率过高的情况时，可以先查看是否是full gc引起的问题，注意要看的是jvm的监控，或者使用jstat相关命令查看。不要被机器内存监控所误导。
- 如果确定是gc引起的问题，可以通过JProfiler直连线上jvm或者使用dump保存堆快照后离线分析。
- 首先可以找到最大的对象，一般情况下是大对象引起的full gc。还有一种情况是，不像这么明显是四个大对象，也可能是比较均衡的十几个50mb的对象，具体情况还需要具体分析。
- 通过上述工具找到确定有问题的对象后找到其堆栈对应的代码位置，通过代码分析找到问题的具体原因，**通过其他现象推演猜测是否正确**，进而找到问题的真正原因。
- 根据问题的原因解决此问题。

当然，上述只是不算很复杂的排查情况，不同的系统肯定有不同的内存情况，我们应当具体问题具体分析，而从此次问题中可以学到的就是如果排查解决问题的思路。