Java成长之路

一次 Java 进程 OOM 的排查分析（glibc 篇）

2020-08-04  本文已影响0人  Java古德

遇到了一个 glibc 导致的内存回收问题，查找原因和实验的的过程是比较有意思的，主要会涉及到下面这些：

背景

前段时间有同学反馈一个 java RPC 项目在容器中启动完没多久就因为容器内存超过配额 1500M 被杀，我帮忙一起看了一下。

在本地 Linux 环境中跑了一下，JVM 启动完通过 top 看到的 RES 内存就已经超过了 1.5G，如下图所示。

首先想到查看内存的分布情况，使用 arthas 是一个不错的选择，输入 dashboard 查看当前的内存使用情况，如下所示。

可以看到发现进程占用的堆内存只有 300M 左右，非堆（non-heap）也很小，加起来才 500 M 左右，那内存被谁消耗了。这就要看看 JVM 内存的几个组成部分了。

JVM 的内存都耗在哪里

JVM 的内存大概分为下面这几个部分

接下来怀疑堆外内存和 native 内存可能存在泄露问题。堆外内存可以通过 开启 NMT（NativeMemoryTracking) 来跟踪，加上 -XX:NativeMemoryTracking=detail 再次启动程序，也发现内存占用值远小于 RES 内存占用值。

因为 NMT 不会追踪 native （C/C++ 代码）申请的内存，到这里基本已经怀疑是 native 代码导致的。我们项目中除了 rocksdb 用到了 native 的代码就只剩下 JVM 自己了。接下来继续排查。

Linux 熟悉的 64M 内存问题

使用 pmap -x 查看内存的分布，发现有大量的 64M 左右的内存区域，如下图所示。

这个现象太熟悉了，这不是 linux glibc 中经典的 64M 内存问题吗？

ptmalloc2 与 arena

Linux 中 malloc 的早期版本是由 Doug Lea 实现的，它有一个严重问题是内存分配只有一个分配区（arena），每次分配内存都要对分配区加锁，分配完释放锁，导致多线程下并发申请释放内存锁的竞争激烈。arena 单词的字面意思是「舞台；竞技场」，可能就是内存分配库表演的主战场的意思吧。

于是修修补补又一个版本，你不是多线程锁竞争厉害吗，那我多开几个 arena，锁竞争的情况自然会好转。

Wolfram Gloger 在 Doug Lea 的基础上改进使得 Glibc 的 malloc 可以支持多线程，这就是 ptmalloc2。在只有一个分配区的基础上，增加了非主分配区(non main arena)，主分配区只有一个，非主分配可以有很多个，具体个数后面会说。

当调用 malloc 分配内存的时候，会先查看当前线程私有变量中是否已经存在一个分配区 arena。如果存在，则尝试会对这个 arena 加锁

主分配区可以使用 brk 和 mmap 两种方式申请虚拟内存，非主分配区只能 mmap。glibc 每次申请的虚拟内存区块大小是 64MB ，glibc 再根据应用需要切割为小块零售。

这就是 linux 进程内存分布中典型的 64M 问题，那有多少个这样的区域呢？在 64 位系统下，这个值等于 8 * number of cores ，如果是 4 核，则最多有 32 个 64M 大小的内存区域。

难道是因为 arena 数量太多了导致的？

设置 MALLOC_ARENA_MAX=1 有用吗？

加上这个环境变量启动 java 进程，确实 64M 的内存区域就不见了，但是集中到了一个大的接近 700M 的内存区域中，如下图所示。

是谁在分配释放内存

接下来，写一个自定义的 malloc 函数 hook。hook 实际上就是利用 LD_PRELOAD 环境变量替换 glibc 中的函数实现，在 malloc、free、realloc、calloc 这几个函数调用前先打印日志然后再调用实际的方法。以 malloc 函数的 hook 为例，部分代码如下所示。

// 获取线程 id 而不是 pid
static pid_t gettid() {
    return syscall(__NR_gettid);
}
static void *(*real_realloc)(void *ptr, size_t size) = 0;

void *malloc(size_t size) {
    void *p;
    if (!real_malloc) {
        real_malloc = dlsym(RTLD_NEXT, "malloc");
        if (!real_malloc) return NULL;
    }
    p = real_malloc(size);
    printLog("[0x%08x] malloc(%u)\t= 0x%08x ", GETRET(), size, p);
    return p;
}

设置 LD_PRELOAD 启动 JVM

<code>LD_PRELOAD=/app/my_malloc.so java  -Xms -Xmx -jar ....
</code><button>复制</button>

在 JVM 启动的过程中同时开启 jstack 打印线程堆栈，当 jvm 进程完全启动以后，查看 malloc 的输出日志和 jstack 的日志。

这里输出了一个几十 M 的 malloc 日志，内容如下所示。日志的第一列是线程 id。

使用 awk 处理上的日志，统计线程处理的次数。

cat malloc.log  | awk '{print $1}' | less| sort | uniq -c | sort -rn | less

 284881 16342
    135 16341
     57 16349
     16 16346
     10 16345
      9 16351
      9 16350
      6 16343
      5 16348
      4 16347
      1 16352
      1 16344

可以看到线程 16342 分配释放内存最为凶残，那这个线程在做什么呢？在 jstack 的输出日志中搜索 16342（0x3fd6）线程，可以看到很多次都在处理 jar 包的解压。

java 处理 zip 使用的是 java.util.zip.Inflater 类，调用它的 end 方法会释放 native 的内存。看到这里我以为是 end 方法没有调用导致的，这种的确是有可能的，java.util.zip.InflaterInputStream 类的 close 方法在一些场景下是不会调用 Inflater.end 方法，如下所示。

高兴的有点早了。实际上并非如此，就算上层调用没有调用 Inflater.end，Inflater 类的 finalize 方法也调用了 end 方法，我强行 GC 试一下。

<code>jcmd `pidof java` GC.run
</code><button>复制</button></pre>

通过 GC 日志确认确实触发了 FullGC，但内存并没有降下来。通过 valgrind 等工具查看内存泄露，也没有什么发现。

如果说 JVM 本身的实现没有内存泄露，那就是 glibc 自己的问题了，调用 free 把内存还给了 glibc，glibc 并没有最终释放，这个内存二道贩子自己把内存截胡了。

glibc 的内存分配原理

这是一个很复杂的话题，如果这一块完全不熟悉，建议你先看看下面这几个资料。

总体来看，需要理解下面这几个概念：

内存分配区 Arena

内存分配区 Arena 的概念在前面介绍过，也比较简单。为了更直观的了解 heap 的内部结构，可以使用 gdb 的 heap 扩展包，比较常见的有：

这些也是打 CTF 堆相关的题目可以使用的工具，接下来使用的是 Pwngdb 工具来介绍。输入 arenainfo 可以查看 Arena 的列表，如下所示。

在这个例子中，有 1 个主分配区 Arena 和 15 个非主分配区 Arena。

内存 chunk 的结构

chunk 的概念也比较好理解，chunk 的字面意思是「大块」，是面向用户而言的，用户申请分配的内存用 chunk 表示。

可能这样说还是不好理解，下面一个实际的例子来说明。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>

int main(void) {
    void *p;

    p = malloc(1024);
    printf("%p\n", p);

    p = malloc(1024);
    printf("%p\n", p);

    p = malloc(1024);
    printf("%p\n", p);

    getchar();
    return (EXIT_SUCCESS);
}

这段代码分配了三次 1k 大小的内存，内存地址是：

./malloc_test

0x602010
0x602420
0x602830

pmap 输出的结果如下所示。

可以看到第一次分配的内存区域地址 0x602010 在这块内存区域的基址(0x602000)偏移量 16(0x10) 的地方。

再来看第二次分配的内存区域地址 0x602420 与 0x602010 的差值是 1,040 = 1024 + 16(0x10)

第三次分配的内存以此类推是一样的，每次都空了 0x10 个字节。这中间空出来的 0x10 是什么呢？

使用 gdb 查看一下就很清楚了，查看这三个内存地址往前 0x10 字节开始的 32 字节区域。

可以看到实际上存储的是 0x0411，

0x0411 = 1024(0x0400) + 0x10(block size) + 0x01

其中 1024 很明显，是用户申请的内存区域大小，0x11是什么？因为内存分配都会对齐，实际上最低 3 位对内存大小没有什么意义，最低 3 位被借用来表示特殊含义。一个使用中的 chunk 结构如下图所示。

最低三位的含义如下：

这个例子中最低三位是 b001，A = 0表示这个chunk 不属于主分配区，M = 0，表示是从 heap 区域分配的，P = 1 表示前一个 chunk 在使用中。

从 glibc 源码中可以看的更清楚一些。

#define PREV_INUSE 0x1
/* extract inuse bit of previous chunk */
#define prev_inuse(p)       ((p)->size & PREV_INUSE)

#define IS_MMAPPED 0x2
/* check for mmap()'ed chunk */
#define chunk_is_mmapped(p) ((p)->size & IS_MMAPPED)

#define NON_MAIN_ARENA 0x4
/* check for chunk from non-main arena */
#define chunk_non_main_arena(p) ((p)->size & NON_MAIN_ARENA)

#define SIZE_BITS (PREV_INUSE|IS_MMAPPED|NON_MAIN_ARENA)
/* Get size, ignoring use bits */
#define chunksize(p)         ((p)->size & ~(SIZE_BITS))

前面介绍的是 allocatd chunk 的结构，被 free 以后的空闲 chunk 的结构不太一样，还有一个称为 top chunk 的结构，这里不再展开。

chunk 的回收站 bins

bin 的字面意思是「垃圾箱」。内存在应用调用 free 释放以后 chunk 不一定会立刻归还给系统，而是就被 glibc 这个二道贩子截胡。这也是为了效率的考量，当用户下次请求分配内存时，ptmalloc2 会先尝试从空闲 chunk 内存池中找到一个合适的内存区域返回给应用，这样就避免了频繁的 brk、mmap 系统调用。

为了更高效的管理内存分配和回收，ptmalloc2 中使用了一个数组，维护了 128 个 bins。

这些 bin 的介绍如下。

具体到本例中，在 Pwngdb 中可以查看每个 arena 的 bins 信息。如下图所示。

fastbin

一般情况下，程序在运行过程中会频繁和分配一些小的内存，如果这些小内存被频繁的合并和切割，效率会比较低下，因此 ptmalloc 在除了上面的 bin 组成部分，还有一个非常重要的结构 fastbin，专门用来管理小的内存堆块。

64 位系统中，不大于 128 字节的内存堆块被释放以后，首先会被放到 fastbin 中，fastbin 中的 chunk 的 P 标记始终为 1，fastbin 的堆块会被当做使用中，因此不会被合并。

在分配小于 128 字节的内存时，ptmalloc 会首先在 fastbin 中查找对应的空闲块，如果没有才去其它 bins 中查找。

换个角度来看，fastbin 可以看做是 smallbin 的一道缓存。

内存碎片与回收

接下来我们来做一个实验，看看内存碎片如何影响 glibc 的内存回收，代码如下所示。

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>

#define K (1024)
#define MAXNUM 500000

int main() {

    char *ptrs[MAXNUM];
    int i;
    // malloc large block memory
    for (i = 0; i < MAXNUM; ++i) {
        ptrs[i] = (char *)malloc(1 * K);
        memset(ptrs[i], 0, 1 * K);
    }
    //never free，only 1B memory leak, what it will impact to the system?
    char *tmp1 = (char *)malloc(1);
    memset(tmp1, 0, 1);

    printf("%s\n", "malloc done");
    getchar();

    printf("%s\n", "start free memory");
    for(i = 0; i < MAXNUM; ++i) {
        free(ptrs[i]);
    }
    printf("%s\n", "free done");

    getchar();

    return 0;
}

程序中先 malloc 了一块 500M 的内存，然后再 malloc 了 1B 的内存（实际上比 1B 要大一点，不过不影响说明），接下来 free 掉那 500M 的内存。

在 free 之前的内存占用如下所示。

在调用 free 以后，使用 top 查看 RES 的结果如下。

可以看到实际上 glibc 并没有把内存归还给系统。而是放到了它自己的 unsorted bin 中，使用 gdb 的 arenainfo 工具可以看得很清楚。

0x1efe9200 用十进制表示是 520,000,000，正是我们刚刚释放的 500M 左右的内存。

如果我把代码中的第二次 malloc 注释掉，glibc 是可以立刻释放内存的。

这个实验已经比较能证明内存碎片对 glibc 内存消耗的影响了。

glibc 与 malloc_trim

glibc 中提供了 malloc_trim 函数， 文档内容 在这里。

从文档来看，应该只是归还堆顶上全部的空余内存给系统，没有办法归还堆顶内存中的空洞。但是实际上并非如此，在本例中，调用 malloc_trim 真正归还了 500M 以上的内存给系统。

gdb --batch --pid `pidof java` --ex 'call malloc_trim()'

看 glibc 的源码，malloc_trim 的底层实现已经做了修改，是遍历所有的 arena，然后对每个 arena 遍历所有的 bin，执行 madvise 系统调用告知 MADV_DONTNEED，通知内核这块可以回收了。

通过 Systemtap 脚本可以同步确认这一点。

probe begin { 
    log("begin to probe\n")
}

probe kernel.function("SYSC_madvise") {
    if (ppid() == target()) {
        printf("\nin %s: %s\n", probefunc(), $$vars)
        print_backtrace();
    }
}

执行 malloc_trim 时，有大量的 madvise 系统调用，如下图所示。

这里的 behavior=0x4 表示是 MADV_DONTNEED，len_in 表示长度，start 表示内存开始地址。

malloc_trim 对前一个小节中的内存碎片实验同样是生效的。

jemalloc 登场

既然是因为 glibc 的内存分配策略导致的碎片化内存回收问题，导致看起来像是内存泄露，那有没有更好一点的对碎片化内存的 malloc 库呢？业界常见的有 google 家的 tcmalloc 和 facebook 家的 jemalloc。

这两个我都试过，jemalloc 的效果比较明显，使用 LD_PRELOAD 挂载 jemalloc 库。

<code>LD_PRELOAD=/usr/local/lib/libjemalloc.so 
</code><button>复制</button></pre>

重新启动 Java 程序，可以看到内存 RES 消耗降低到了 1G 左右

使用 jemalloc 比 glibc 小了 500M 左右，只比 malloc_trim 的 900 多 M 多了一点点。

至于为什么 jemalloc 在这个场景这么厉害，又是一个复杂的话题，这里先不展开，有时间可以详细介绍一下 jemalloc 的实现原理。

经多次实验，malloc_trim 有概率会导致 JVM Crash，使用的时候需要小心。

经过替换 ptmalloc2 为 jemalloc，进程的内存 RES 占用显著下降，至于性能、稳定性还需进一步观察。

番外篇

最近也在写一个简单的 malloc 库，可能真正写过才知道 tcmalloc、jemalloc 到底想解决什么痛点，复杂设计的背后的权衡是如何做的。

小结

内存相关的问题是相对而言比较复杂的，影响的因素很多，如果排除是应用层自己的问题，那是最简单的，如果是 glibc 或者内核本身的问题，那就只能通过大胆假设，一点点验证了。关于内存的分配和管理是一个比较复杂的话题，希望可以在后面的文章中再详细介绍介绍。

上面的内容可能都是错的，看看思路就好。

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