太坑了！Spring Boot 導致堆外內存泄露了！

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為了更好地實現(xiàn)對項目的管理，我們將組內一個項目遷移到MDP框架（基于Spring Boot），隨后我們就發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)會頻繁報出Swap區(qū)域使用量過高的異常。筆者被叫去幫忙查看原因，發(fā)現(xiàn)配置了4G堆內內存，但是實際使用的物理內存竟然高達7G，確實不正常。

JVM參數(shù)配置是：

-XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=128m -XX:InitialCodeCacheSize=128m, -Xss512k -Xmx4g -Xms4g,-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M

實際使用的物理內存如下圖所示：

top命令顯示的內存情況

排查過程

1、使用Java層面的工具定位內存區(qū)域（堆內內存、Code區(qū)域或者使用unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申請的堆外內存）

筆者在項目中添加-XX:NativeMemoryTracking=detailJVM參數(shù)重啟項目，使用命令jcmd pid VM.native_memory detail查看到的內存分布如下：

jcmd顯示的內存情況

發(fā)現(xiàn)命令顯示的committed的內存小于物理內存，因為jcmd命令顯示的內存包含堆內內存、Code區(qū)域、通過unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申請的內存，但是不包含其他Native Code（C代碼）申請的堆外內存。所以猜測是使用Native Code申請內存所導致的問題。

為了防止誤判，筆者使用了pmap查看內存分布，發(fā)現(xiàn)大量的64M的地址；而這些地址空間不在jcmd命令所給出的地址空間里面，基本上就斷定就是這些64M的內存所導致。

pmap顯示的內存情況

2、使用系統(tǒng)層面的工具定位堆外內存

因為筆者已經(jīng)基本上確定是Native Code所引起，而Java層面的工具不便于排查此類問題，只能使用系統(tǒng)層面的工具去定位問題。

首先，使用了gperftools去定位問題

“

gperftools的使用方法可以參考：https://github.com/gperftools/gperftools，

”

gperftools的監(jiān)控如下：

gperftools監(jiān)控

從上圖可以看出：使用malloc申請的的內存最高到3G之后就釋放了，之后始終維持在700M-800M。筆者第一反應是：難道Native Code中沒有使用malloc申請，直接使用mmap/brk申請的？（gperftools原理就使用動態(tài)鏈接的方式替換了操作系統(tǒng)默認的內存分配器（glibc）。）

然后，使用strace去追蹤系統(tǒng)調用

因為使用gperftools沒有追蹤到這些內存，于是直接使用命令“strace -f -e”brk,mmap,munmap” -p pid”追蹤向OS申請內存請求，但是并沒有發(fā)現(xiàn)有可疑內存申請。strace監(jiān)控如下圖所示:

strace監(jiān)控

接著，使用GDB去dump可疑內存

因為使用strace沒有追蹤到可疑內存申請；于是想著看看內存中的情況。就是直接使用命令gdp -pid pid進入GDB之后，然后使用命令dump memory mem.bin startAddress endAddressdump內存，其中startAddress和endAddress可以從/proc/pid/smaps中查找。然后使用strings mem.bin查看dump的內容，如下：

gperftools監(jiān)控

從內容上來看，像是解壓后的JAR包信息。讀取JAR包信息應該是在項目啟動的時候，那么在項目啟動之后使用strace作用就不是很大了。所以應該在項目啟動的時候使用strace，而不是啟動完成之后。

再次，項目啟動時使用strace去追蹤系統(tǒng)調用

項目啟動使用strace追蹤系統(tǒng)調用，發(fā)現(xiàn)確實申請了很多64M的內存空間，截圖如下：

strace監(jiān)控

使用該mmap申請的地址空間在pmap對應如下：

strace申請內容對應的pmap地址空間

最后，使用jstack去查看對應的線程

因為strace命令中已經(jīng)顯示申請內存的線程ID。直接使用命令jstack pid去查看線程棧，找到對應的線程棧（注意10進制和16進制轉換）如下：

strace申請空間的線程棧

這里基本上就可以看出問題來了：MCC（美團統(tǒng)一配置中心）使用了Reflections進行掃包，底層使用了Spring Boot去加載JAR。因為解壓JAR使用Inflater類，需要用到堆外內存，然后使用Btrace去追蹤這個類，棧如下：

btrace追蹤棧

然后查看使用MCC的地方，發(fā)現(xiàn)沒有配置掃包路徑，默認是掃描所有的包。于是修改代碼，配置掃包路徑，發(fā)布上線后內存問題解決。

3、為什么堆外內存沒有釋放掉呢？

雖然問題已經(jīng)解決了，但是有幾個疑問：

• 為什么使用舊的框架沒有問題？
• 為什么堆外內存沒有釋放？
• 為什么內存大小都是64M，JAR大小不可能這么大，而且都是一樣大？
• 為什么gperftools最終顯示使用的的內存大小是700M左右，解壓包真的沒有使用malloc申請內存嗎？

帶著疑問，筆者直接看了一下Spring Boot Loader那一塊的源碼。發(fā)現(xiàn)Spring Boot對Java JDK的InflaterInputStream進行了包裝并且使用了Inflater，而Inflater本身用于解壓JAR包的需要用到堆外內存。

而包裝之后的類ZipInflaterInputStream沒有釋放Inflater持有的堆外內存。于是筆者以為找到了原因，立馬向Spring Boot社區(qū)反饋了這個bug。但是反饋之后，筆者就發(fā)現(xiàn)Inflater這個對象本身實現(xiàn)了finalize方法，在這個方法中有調用釋放堆外內存的邏輯。也就是說Spring Boot依賴于GC釋放堆外內存。

筆者使用jmap查看堆內對象時，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)基本上沒有Inflater這個對象了。于是就懷疑GC的時候，沒有調用finalize。帶著這樣的懷疑，筆者把Inflater進行包裝在Spring Boot Loader里面替換成自己包裝的Inflater，在finalize進行打點監(jiān)控，結果finalize方法確實被調用了。于是筆者又去看了Inflater對應的C代碼，發(fā)現(xiàn)初始化的使用了malloc申請內存，end的時候也調用了free去釋放內存。

此刻，筆者只能懷疑free的時候沒有真正釋放內存，便把Spring Boot包裝的InflaterInputStream替換成Java JDK自帶的，發(fā)現(xiàn)替換之后，內存問題也得以解決了。

這時，再返過來看gperftools的內存分布情況，發(fā)現(xiàn)使用Spring Boot時，內存使用一直在增加，突然某個點內存使用下降了好多（使用量直接由3G降為700M左右）。這個點應該就是GC引起的，內存應該釋放了，但是在操作系統(tǒng)層面并沒有看到內存變化，那是不是沒有釋放到操作系統(tǒng)，被內存分配器持有了呢？

繼續(xù)探究，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)默認的內存分配器（glibc 2.12版本）和使用gperftools內存地址分布差別很明顯，2.5G地址使用smaps發(fā)現(xiàn)它是屬于Native Stack。內存地址分布如下：

gperftools顯示的內存地址分布

到此，基本上可以確定是內存分配器在搗鬼；搜索了一下glibc 64M，發(fā)現(xiàn)glibc從2.11開始對每個線程引入內存池（64位機器大小就是64M內存），原文如下：

glib內存池說明

按照文中所說去修改MALLOC_ARENA_MAX環(huán)境變量，發(fā)現(xiàn)沒什么效果。查看tcmalloc（gperftools使用的內存分配器）也使用了內存池方式。

為了驗證是內存池搞的鬼，筆者就簡單寫個不帶內存池的內存分配器。使用命令gcc zjbmalloc.c -fPIC -shared -o zjbmalloc.so生成動態(tài)庫，然后使用export LD_PRELOAD=zjbmalloc.so替換掉glibc的內存分配器。

其中代碼Demo如下：

#include<sys/mman.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<stdio.h>
//作者使用的64位機器，sizeof(size_t)也就是sizeof(long) 
void* malloc ( size_t size ){
   long* ptr = mmap( 0, size + sizeof(long), PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_PRIVATE | MAP_ANONYMOUS, 0, 0 );
   if (ptr == MAP_FAILED) {
   return NULL;
   }
   *ptr = size;                     // First 8 bytes contain length.
   return (void*)(&ptr[1]);        // Memory that is after length variable
}

void *calloc(size_t n, size_t size) {
 void* ptr = malloc(n * size);
 if (ptr == NULL) {
 return NULL;
 }
 memset(ptr, 0, n * size);
 return ptr;
}
void *realloc(void *ptr, size_t size){
 if (size == 0) {
 free(ptr);
 return NULL;
 }
 if (ptr == NULL) {
 return malloc(size);
 }
 long *plen = (long*)ptr;
 plen--;                          // Reach top of memory
 long len = *plen;
 if (size <= len) {
 return ptr;
 }
 void* rptr = malloc(size);
 if (rptr == NULL) {
 free(ptr);
 return NULL;
 }
 rptr = memcpy(rptr, ptr, len);
 free(ptr);
 return rptr;
}

void free (void* ptr ){
   if (ptr == NULL) {
  return;
   }
   long *plen = (long*)ptr;
   plen--;                          // Reach top of memory
   long len = *plen;               // Read length
   munmap((void*)plen, len + sizeof(long));
}

通過在自定義分配器當中埋點可以發(fā)現(xiàn)其實程序啟動之后應用實際申請的堆外內存始終在700M-800M之間，gperftools監(jiān)控顯示內存使用量也是在700M-800M左右。但是從操作系統(tǒng)角度來看進程占用的內存差別很大（這里只是監(jiān)控堆外內存）。

筆者做了一下測試，使用不同分配器進行不同程度的掃包，占用的內存如下：

內存測試對比

為什么自定義的malloc申請800M，最終占用的物理內存在1.7G呢？

因為自定義內存分配器采用的是mmap分配內存，mmap分配內存按需向上取整到整數(shù)個頁，所以存在著巨大的空間浪費。通過監(jiān)控發(fā)現(xiàn)最終申請的頁面數(shù)目在536k個左右，那實際上向系統(tǒng)申請的內存等于512k * 4k（pagesize） = 2G。為什么這個數(shù)據(jù)大于1.7G呢？

因為操作系統(tǒng)采取的是延遲分配的方式，通過mmap向系統(tǒng)申請內存的時候，系統(tǒng)僅僅返回內存地址并沒有分配真實的物理內存。只有在真正使用的時候，系統(tǒng)產(chǎn)生一個缺頁中斷，然后再分配實際的物理Page。

總結

流程圖

整個內存分配的流程如上圖所示。MCC掃包的默認配置是掃描所有的JAR包。在掃描包的時候，Spring Boot不會主動去釋放堆外內存，導致在掃描階段，堆外內存占用量一直持續(xù)飆升。當發(fā)生GC的時候，Spring Boot依賴于finalize機制去釋放了堆外內存；但是glibc為了性能考慮，并沒有真正把內存歸返到操作系統(tǒng)，而是留下來放入內存池了，導致應用層以為發(fā)生了“內存泄漏”。

所以修改MCC的配置路徑為特定的JAR包，問題解決。目前在Spring Boot的版本（2.0.5.RELEASE）已經(jīng)做了修改，在ZipInflaterInputStream主動釋放了堆外內存不再依賴GC；所以Spring Boot升級到最新版本，這個問題也可以得到解決。

    
    

     
     

     
     
      
      

       
       
      
      
         
         

          
          

           
           

            
            

             
             
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