来源：zhenbianshu.github.io/

前些日子小组内安排值班，轮流看顾我们的服务，主要做一些报警邮件处理、Bug 排查、运营 issue 处理的事。工作日还好，无论干什么都要上班的，若是轮到周末，那这一天算是毁了。

不知道是公司网络广了就这样还是网络运维组不给力，网络总有问题，不是这边交换机脱网了就是那边路由器坏了，还偶发地各种超时，而我们灵敏地服务探测服务总能准确地抓住偶现的小问题，给美好的工作加点料。好几次值班组的小伙伴们一起吐槽，商量着怎么避过服务保活机制，偷偷停了探测服务而不让人发现（虽然也并不敢）。

前些天我就在周末处理了一次探测服务的锅。

问题

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网络问题？

晚上七点多开始，我就开始不停地收到报警邮件，邮件显示探测的几个接口有超时情况。多数执行栈都在：

java.io.BufferedReader.readLine(BufferedReader.java:371)
java.io.BufferedReader.readLine(BufferReader.java:389)
java_io_BufferedReader$readLine.call(Unknown Source)
com.domain.detect.http.HttpClient.getResponse(HttpClient.groovy:122)
com.domain.detect.http.HttpClient.this$2$getResponse(HttpClient.groovy)

这个线程栈的报错我见得多了，我们设置的 HTTP DNS 超时是 1s， connect 超时是 2s， read 超时是 3s，这种报错都是探测服务正常发送了 HTTP 请求，服务器也在收到请求正常处理后正常响应了，但数据包在网络层层转发中丢失了，所以请求线程的执行栈会停留在获取接口响应的地方。这种情况的典型特征就是能在服务器上查找到对应的日志记录。而且日志会显示服务器响应完全正常。与它相对的还有线程栈停留在 Socket connect 处的，这是在建连时就失败了，服务端完全无感知。

我注意到其中一个接口报错更频繁一些，这个接口需要上传一个 4M 的文件到服务器，然后经过一连串的业务逻辑处理，再返回 2M 的文本数据，而其他的接口则是简单的业务逻辑，我猜测可能是需要上传下载的数据太多，所以超时导致丢包的概率也更大吧。

根据这个猜想，群登上服务器，使用请求的 request_id 在近期服务日志中搜索一下，果不其然，就是网络丢包问题导致的接口超时了。

当然这样 leader 是不会满意的，这个结论还得有人接锅才行。于是赶紧联系运维和网络组，向他们确认一下当时的网络状态。网络组同学回复说是我们探测服务所在机房的交换机老旧，存在未知的转发瓶颈，正在优化，这让我更放心了，于是在部门群里简单交待一下，算是完成任务。

问题爆发

本以为这次值班就起这么一个小波浪，结果在晚上八点多，各种接口的报警邮件蜂拥而至，打得准备收拾东西过周日单休的我措手不及。

这次几乎所有的接口都在超时，而我们那个大量网络 I/O 的接口则是每次探测必超时，难道是整个机房故障了么。

我再次通过服务器和监控看到各个接口的指标都很正常，自己测试了下接口也完全 OK，既然不影响线上服务，我准备先通过探测服务的接口把探测任务停掉再慢慢排查。

结果给暂停探测任务的接口发请求好久也没有响应，这时候我才知道没这么简单。

解决

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内存泄漏

于是赶快登陆探测服务器，首先是 top free df 三连，结果还真发现了些异常。

我们的探测进程 CPU 占用率特别高，达到了 900%。另外，JVM 系列面试题和答案全部整理好了，微信搜索​Java技术栈，在后台发送：面试，​可以在线阅读。

我们的 Java 进程，并不做大量 CPU 运算，正常情况下，CPU 应该在 100~200% 之间，出现这种 CPU 飙升的情况，要么走到了死循环，要么就是在做大量的 GC。

使用 jstat -gc pid [interval] 命令查看了 java 进程的 GC 状态，果然，FULL GC 达到了每秒一次。

这么多的 FULL GC，应该是内存泄漏没跑了，于是 使用 jstack pid > jstack.log 保存了线程栈的现场，使用 jmap -dump:format=b,file=heap.log pid 保存了堆现场，然后重启了探测服务，报警邮件终于停止了。

jstat

jstat 是一个非常强大的 JVM 监控工具，一般用法是： jstat [-options] pid interval

它支持的查看项有：

• -class 查看类加载信息
• -compile 编译统计信息
• -gc 垃圾回收信息
• -gcXXX 各区域 GC 的详细信息 如 -gcold

使用它，对定位 JVM 的内存问题很有帮助。

排查

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问题虽然解决了，但为了防止它再次发生，还是要把根源揪出来。

分析栈

栈的分析很简单，看一下线程数是不是过多，多数栈都在干嘛。

> grep 'java.lang.Thread.State' jstack.log  | wc -l
> 464

才四百多线程，并无异常。

> grep -A 1 'java.lang.Thread.State' jstack.log  | grep -v 'java.lang.Thread.State' | sort | uniq -c |sort -n

     10  at java.lang.Class.forName0(Native Method)
     10  at java.lang.Object.wait(Native Method)
     16  at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:404)
     44  at sun.nio.ch.EPollArrayWrapper.epollWait(Native Method)
    344  at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)

线程状态好像也无异常，接下来分析堆文件。

下载堆 dump 文件

堆文件都是一些二进制数据，在命令行查看非常麻烦，Java 为我们提供的工具都是可视化的，Linux 服务器上又没法查看，那么首先要把文件下载到本地。

由于我们设置的堆内存为 4G，所以 dump 出来的堆文件也很大，下载它确实非常费事，不过我们可以先对它进行一次压缩。

gzip 是个功能很强大的压缩命令，特别是我们可以设置 -1 ~ -9 来指定它的压缩级别，数据越大压缩比率越大，耗时也就越长，推荐使用 -6~7， -9 实在是太慢了，且收益不大，有这个压缩的时间，多出来的文件也下载好了。

使用 MAT 分析 jvm heap

MAT 是分析 Java 堆内存的利器，使用它打开我们的堆文件（将文件后缀改为 .hprof）, 它会提示我们要分析的种类，对于这次分析，果断选择 memory leak suspect。

从上面的饼图中可以看出，绝大多数堆内存都被同一个内存占用了，再查看堆内存详情，向上层追溯，很快就发现了罪魁祸首。

分析代码

找到内存泄漏的对象了，在项目里全局搜索对象名，它是一个 Bean 对象，然后定位到它的一个类型为 Map 的属性。

这个 Map 根据类型用 ArrayList 存储了每次探测接口响应的结果，每次探测完都塞到 ArrayList 里去分析，由于 Bean 对象不会被回收，这个属性又没有清除逻辑，所以在服务十来天没有上线重启的情况下，这个 Map 越来越大，直至将内存占满。

内存满了之后，无法再给 HTTP 响应结果分配内存了，所以一直卡在 readLine 那。而我们那个大量 I/O 的接口报警次数特别多，估计跟响应太大需要更多内存有关。

给代码 owner 提了 PR，问题圆满解决。

小结

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其实还是要反省一下自己的，一开始报警邮件里还有这样的线程栈：

groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:166)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186)

看到这种报错线程栈却没有细想，要知道 TCP 是能保证消息完整性的，况且消息没有接收完也不会把值赋给变量，这种很明显的是内部错误，如果留意后细查是能提前查出问题所在的，查问题真是差了哪一环都不行啊。

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