体验了一把线上CPU100%及应用OOM的排查和解决过程

问题现象

【告警通知-应用异常告警】

体验了一把线上CPU100%及应用OOM的排查和解决过程

简单看下告警的信息: 拒绝连接
,反正就是服务有问题了,请不要太在意马赛克。

环境说明

Spring Cloud F版。

项目中默认使用 spring-cloud-sleuth-zipkin 依赖得到 zipkin-reporter。分析的版本发现是 zipkin-reporter版本是 2.7.3 。

<code><dependency>
 <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
 <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
</dependency>
</code><button>复制</button>

版本:2.0.0.RELEASE

体验了一把线上CPU100%及应用OOM的排查和解决过程

问题排查

通过告警信息,知道是哪一台服务器的哪个服务出现问题。首先登录服务器进行检查。

1、检查服务状态和验证健康检查URL是否ok

“这一步可忽略/跳过,与实际公司的的健康检查相关,不具有通用性。

  • 查看服务的进程是否存在。

ps -ef | grep
服务名 ps -aux | grep
服务名

  • 查看对应服务健康检查的地址是否正常,检查 ip port 是否正确

“是不是告警服务检查的url配置错了,一般这个不会出现问题

  • 验证健康检查地址

“这个健康检查地址如: http://192.168.1.110:20606/serviceCheck
检查 IP 和 Port 是否正确。

# 服务正常返回结果
curl http://192.168.1.110:20606/serviceCheck
{"appName":"test-app","status":"UP"}

# 服务异常,服务挂掉
curl http://192.168.1.110:20606/serviceCheck
curl: (7) couldn't connect to host

2、查看服务的日志

查看服务的日志是否还在打印,是否有请求进来。查看发现服务OOM了。

体验了一把线上CPU100%及应用OOM的排查和解决过程

tips:java.lang.OutOfMemoryError GC overhead limit exceeded

oracle官方给出了这个错误产生的原因和解决方法:Exception in thread thread_name: java.lang.OutOfMemoryError: GC Overhead limit exceeded Cause: The detail message “GC overhead limit exceeded” indicates that the garbage collector is running all the time and Java program is making very slow progress. After a garbage collection, if the Java process is spending more than approximately 98% of its time doing garbage collection and if it is recovering less than 2% of the heap and has been doing so far the last 5 (compile time constant) consecutive garbage collections, then a java.lang.OutOfMemoryError is thrown. This exception is typically thrown because the amount of live data barely fits into the Java heap having little free space for new allocations. Action: Increase the heap size. The java.lang.OutOfMemoryError exception for GC Overhead limit exceeded can be turned off with the command line flag -XX:-UseGCOverheadLimit.

原因:大概意思就是说,JVM花费了98%的时间进行垃圾回收,而只得到2%可用的内存,频繁的进行内存回收(最起码已经进行了5次连续的垃圾回收),JVM就会曝出ava.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded错误。

体验了一把线上CPU100%及应用OOM的排查和解决过程

上面tips来源: java.lang.OutOfMemoryError GC overhead limit exceeded
原因分析及解决方案

3、检查服务器资源占用状况

查询系统中各个进程的资源占用状况,使用 top 命令。查看出有一个进程为 11441 的进程 CPU 使用率达到300%,如下截图:

体验了一把线上CPU100%及应用OOM的排查和解决过程

然后 查询这个进程下所有线程的CPU使用情况:

“top -H -p pid 保存文件:top -H -n 1 -p pid > /tmp/pid_top.txt

# top -H -p 11441
PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND
11447 test    20   0 4776m 1.6g  13m R 92.4 20.3  74:54.19 java
11444 test    20   0 4776m 1.6g  13m R 91.8 20.3  74:52.53 java
11445 test    20   0 4776m 1.6g  13m R 91.8 20.3  74:50.14 java
11446 test    20   0 4776m 1.6g  13m R 91.4 20.3  74:53.97 java
....

查看 PID:11441 下面的线程,发现有几个线程占用cpu较高。

4、保存堆栈数据

  1. 打印系统负载快照
top -b -n 2 > /tmp/top.txt
top -H -n 1 -p pid > /tmp/pid_top.txt
  1. cpu升序打印进程对应线程列表
<code>ps -mp-o THREAD,tid,time | sort -k2r > /tmp/进程号_threads.txt
</code><button>复制</button>
  1. 看tcp连接数 (最好多次采样)
<code>lsof -p 进程号 > /tmp/进程号_lsof.txt
lsof -p 进程号 > /tmp/进程号_lsof2.txt
</code><button>复制</button>
  1. 查看线程信息 (最好多次采样)
<code>jstack -l 进程号 > /tmp/进程号_jstack.txt
jstack -l 进程号 > /tmp/进程号_jstack2.txt
jstack -l 进程号 > /tmp/进程号_jstack3.txt
</code><button>复制</button>
  1. 查看堆内存占用概况
<code>jmap -heap 进程号 > /tmp/进程号_jmap_heap.txt
</code><button>复制</button>
  1. 查看堆中对象的统计信息
jmap -histo 进程号 | head -n 100 > /tmp/进程号_jmap_histo.txt
  1. 查看GC统计信息
<code>jstat -gcutil 进程号 > /tmp/进程号_jstat_gc.txt
</code><button>复制</button>
  1. 生产对堆快照Heap dump
<code>jmap -dump:format=b,file=/tmp/进程号_jmap_dump.hprof 进程号
</code><button>复制</button>

堆的全部数据,生成的文件较大。

jmap -dump:live,format=b,file=/tmp/进程号_live_jmap_dump.hprof 进程号

dump:live,这个参数表示我们需要抓取目前在生命周期内的内存对象,也就是说GC收不走的对象,一般用这个就行。

拿到出现问题的快照数据,然后重启服务。

问题分析

根据上述的操作,已经获取了出现问题的服务的GC信息、线程堆栈、堆快照等数据。下面就进行分析,看问题到底出在哪里。

1、分析cpu占用100%的线程

转换线程ID

从jstack生成的线程堆栈进程分析。

将 上面线程ID 为

11447 :0x2cb7

11444 :0x2cb4

11445 :0x2cb5

11446 :0x2cb6

转为 16进制(jstack命令输出文件记录的线程ID是16进制)。

第一种转换方法 :

$ printf “0x%x” 114470x2cb7

第二种转换方法 : 在转换的结果加上 0x即可。

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查找线程堆栈

$ cat 11441_jstack.txt | grep "GC task thread"
"GC task thread#0 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f971401e000 nid=0x2cb4 runnable
"GC task thread#1 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f9714020000 nid=0x2cb5 runnable
"GC task thread#2 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f9714022000 nid=0x2cb6 runnable
"GC task thread#3 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007f9714023800 nid=0x2cb7 runnable

发现这些线程都是在做GC操作。

2、分析生成的GC文件

  S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
  0.00   0.00 100.00  99.94  90.56  87.86    875    9.307  3223 5313.139 5322.446

S0:幸存1区当前使用比例

S1:幸存2区当前使用比例

E:Eden Space(伊甸园)区使用比例

O:Old Gen(老年代)使用比例

M:元数据区使用比例

CCS:压缩使用比例

YGC:年轻代垃圾回收次数

FGC:老年代垃圾回收次数

FGCT:老年代垃圾回收消耗时间

GCT:垃圾回收消耗总时间

FGC 十分频繁。

3、分析生成的堆快照

使用 Eclipse Memory Analyzer 工具。

分析的结果:

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看到堆积的大对象的具体内容:

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问题大致原因,InMemoryReporterMetrics 引起的OOM。

zipkin2.reporter.InMemoryReporterMetrics @ 0xc1aeaea8

Shallow Size: 24 B Retained Size: 925.9 MB

也可以使用:Java内存分析进行分析,如下截图。

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4、原因分析和验证

因为出现了这个问题,查看出现问题的这个服务 zipkin的配置,和其他服务没有区别。发现配置都一样。

然后看在试着对应的 zipkin 的jar包,发现出现问题的这个服务依赖的 zipkin版本较低。

有问题的服务的 zipkin-reporter-2.7.3.jar

其他没有问题的服务 依赖的包 :zipkin-reporter-2.8.4.jar

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将有问题的服务依赖的包版本升级,在测试环境进行验证,查看堆栈快照发现没有此问题了。

原因探索

查 zipkin-reporter的 github:搜索 相应的 资料

找到此 下面这个 issues

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修复代码和验证 代码

对比两个版本代码的差异:

体验了一把线上CPU100%及应用OOM的排查和解决过程

简单的DEMO验证:

// 修复前的代码:

  private final ConcurrentHashMap<Throwable, AtomicLong> messagesDropped =
      new ConcurrentHashMap<Throwable, AtomicLong>();

// 修复后的代码:

  private final ConcurrentHashMap<Class<? extends Throwable>, AtomicLong> messagesDropped =
      new ConcurrentHashMap<>();

修复后使用 这个key :Class<? extends Throwable> 替换 Throwable。

简单验证:

体验了一把线上CPU100%及应用OOM的排查和解决过程

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解决方案

将zipkin-reporter 版本进行升级即可。使用下面依赖配置,引入的 zipkin-reporter版本为 2.8.4 。

<!-- zipkin 依赖包 -->
<dependency>
  <groupId>io.zipkin.brave</groupId>
  <artifactId>brave</artifactId>
  <version>5.6.4</version>
</dependency>

小建议:配置JVM参数的时候还是加上下面参数,设置内存溢出的时候输出堆栈快照.

<code> -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 
 -XX:HeapDumpPath=path/filename.hprof 
</code><button>复制</button>

原文 

https://club.perfma.com/article/1665572

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