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震惊!线上4台机器同时OOM,到底发生了什么?

51CTO技术栈 2020-02-19

The following article comes from 码海 Author 码海

昨天晚上突然短信收到 APM 大量告警。紧接着运维打来电话告知线上部署的四台机器全部 OOM (out of memory,内存不足),服务全部不可用,赶紧查看问题!


图片来自 Pexels


问题排查


首先运维先重启了机器,保证线上服务可用,然后再仔细地看了下线上的日志,确实是因为 OOM 导致服务不可用:

第一时间想到 Dump 当时的内存状态,但由于为了让线上尽快恢复服务,运维重启了机器,导致无法 Dump 出事发时的内存。所以我又看了下我们 APM 中对 JVM 的监控图表。


画外音:一种方式不行,尝试另外的角度切入!再次强调,监控非常重要!完善的监控能还原当时的事发现场,方便定位问题。

不看不知道,一看吓一跳,从 16:00 开始应用中创建的线程居然每时每刻都在上升,一直到 3W 左右,重启后(蓝色箭头),线程也一直在不断增长,正常情况下的线程数是多少呢,600!


问题找到了,应该是在下午 16:00 左右发了一段有问题的代码,导致线程一直在创建,且创建的线程一直未消亡!


查看发布记录,发现发布记录只有这么一段可疑的代码 diff:在 HttpClient 初始化的时候额外加了一个 evictExpiredConnections 配置。

问题定位了,应该就是这个配置导致的!(线程上升的时间点和发布时间点完全吻合!),于是先把这个新加的配置给干掉上线,上线之后线程数果然恢复正常了。


那 evictExpiredConnections 做了什么导致线程数每时每刻在上升呢?这个配置又是为了解决什么问题而加上的呢?于是找到了相关同事来了解加这个配置的前因后果。


还原事发经过


最近线上出现不少 NoHttpResponseException 的异常,那是什么导致了这个异常呢?在说这个问题之前我们得先了解一下 Http 的 keep-alive 机制。


先看下正常的一个 TCP 连接的生命周期:

可以看到每个 TCP 连接都要经过三次握手建立连接后才能发送数据,要经过四次挥手才能断开连接。


如果每个 TCP 连接在 Server 返回 Response 后都立马断开,则发起多个 Http 请求就要多次创建断开 TCP,这在 Http 请求很多的情况下无疑是很耗性能的。


如果在 Server 返回 Response 不立即断开 TCP 链接,而是复用这条链接进行下一次的 Http 请求,则无形中省略了很多创建/断开 TCP 的开销,性能上无疑会有很大提升。


如下图示,左图是不复用 TCP 发起多个 Http 请求的情况,右图是复用 TCP 的情况。

可以看到发起三次 Http 请求,复用 TCP 的话可以省去两次建立/断开 TCP 的开销。


理论上发起一个应用只要启一个 TCP 连接即可,其他 Http 请求都可以复用这个 TCP 连接,这样 N 次 Http 请求可以省去 N-1 次创建 / 断开 TCP 的开销。这对性能的提升无疑是有巨大的帮助。


回过头来看 keep-alive (又称持久连接,连接复用)做的就是复用连接, 保证连接持久有效。


画中音: Http 1.1 之后 keep-alive 才默认支持并开启,不过目前大部分网站都用了 HTTP 1.1 了,也就是说大部分都默认支持链接复用了。


天下没有免费的午餐 ,虽然 keep-alive 省去了很多不必要的握手/挥手操作,但由于连接长期保活,如果一直没有 Http 请求的话,这条连接也就长期闲着了,会占用系统资源,有时反而会比复用连接带来更大的性能消耗。


所以我们一般会为 keep-alive 设置一个 timeout,这样如果连接在设置的 timeout 时间内一直处于空闲状态(未发生任何数据传输),经过 timeout 时间后,连接就会释放,就能节省系统开销。


看起来给 keep-alive 加 timeout 是完美了,但是又引入了新的问题(一波已平,一波又起)。


考虑如下情况:如果服务端关闭连接,发送 FIN 包(注:在设置的 timeout 时间内服务端如果一直未收到客户端的请求,服务端会主动发起带 FIN 标志的请求以断开连接释放资源)。


在这个 FIN 包发送但是还未到达客户端期间,客户端如果继续复用这个 TCP 连接发送 Http 请求报文的话,服务端会因为在四次挥手期间不接收报文而发送 RST 报文给客户端。


客户端收到 RST 报文就会提示异常(即NoHttpResponseException)。


我们再用流程图仔细梳理一下上述这种产生 NoHttpResponseException 的原因,这样能看得更明白一些:

费了这么大的功夫,我们终于知道了产生 NoHttpResponseException 的原因,那么该怎么解决呢?


有如下两种策略:

  • 重试,收到异常后,重试一两次,由于重试后客户端会用有效的连接去请求,所以可以避免这种情况,不过一次要注意重试次数,避免引起雪崩!

  • 设置一个定时线程,定时清理上述的闲置连接,可以将这个定时时间设置为 keep alive timeout 时间的一半以保证超时前回收。


evictExpiredConnections 就是用的上述第二种策略,来看下官方用法使用说明:

Makes this instance of HttpClient proactively evict idle connections from the connection pool using a background thread.


调用这个方法只会产生一个定时线程,那为啥应用中线程会一直增加呢?因为我们对每一个请求都创建了一个 HttpClient! 


这样由于每一个 HttpClient 实例都会调用 evictExpiredConnections,导致有多少请求都会创建多少个定时线程!


还有一个问题,为啥线上四台机器几乎同一时间点全挂呢?因为由于负载均衡,这四台机器的权重是一样的,硬件配置也一样,收到的请求其实也可以认为是差不多的。


这样这四台机器由于创建 HttpClient 而生成的后台线程也在同一时间达到最高点,然后同时 OOM。


解决问题


所以针对以上提到的问题,我们首先把 HttpClient 改成了单例,这样保证服务启动后只会有一个定时清理线程。


另外我们也让运维针对应用的线程数做了监控,如果超过某个阈值直接告警,这样能在应用 OOM 前及时发现处理。


画外音:再次强调,监控相当重要,能把问题扼杀在摇篮里!

总结


本文通过线上四台机器同时 OOM 的现象,来详细剖析定位了产生问题的原因。

可以看到我们在应用某个库时首先要对这个库要有充分的了解(上述 HttpClient 的创建不用单例显然是个问题),其次必要的网络知识还是需要的。


所以要成为一个合格的程序员,不光对语言本身有所了解,还要对网络,数据库等也要有所涉猎,这些对排查问题以及性能调优等会有非常大的帮助。

再次,完善的监控非常重要,通过触发某个阈值提前告警,可以将问题扼杀在摇篮里!


作者:ErnestEvan,某电商公司 Java 后端工程师 

编辑:陶家龙、孙淑娟

出处:转载自微信公众号码海(ID:seaofcode)

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