10个月前 (12-19)  jvm |   抢沙发  90 
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我们都会犯错误,但有些错误看起来太可笑了,我们想知道怎么会有人,更不用说我们自己,会做出这样的事情。当然,只有在事后才注意到这一点。下面,我将描述我们最近在一个应用程序中犯下的一系列错误。有趣的是,最初的症状表明一种完全不同于实际存在的问题。

从前一个沉闷的午夜

午夜过后不久我就被监控系统的警报吵醒了。在我们的PPC(pay-per-click)广告系统中,一个负责索引广告的应用程序显然已经连续重启了好几次。在云环境中,单个实例重启是正常事件,不会触发任何警报,但这次多个实例在短时间内重启超过了阈值。我打开我的笔记本电脑,一头扎进应用程序的日志。

一定是网络

当服务尝试连接到ZooKeeper时,我看到了几个超时。我们使用ZooKeeper(ZK)来协调多个实例之间的索引,并依赖它来保持健壮性。显然,Zookeeper的失败会阻碍索引的成功,但它不应该导致整个应用程序的死亡。尽管如此,这是一个如此罕见的情况(我第一次看到ZK停产),我想也许我们确实没能优雅地处理这个案子。我叫醒了负责Zookeeper的值班人员,让他们检查一下发生了什么事。

同时,我检查了我们的配置,发现ZooKeeper连接的超时在几秒钟的范围内。显然,ZooKeeper已经完全死了,而且考虑到其他应用程序也在使用它,这意味着严重的麻烦。我给另外几个显然还不知道这个问题的团队发了信息。

Zookeeper团队的同事回复我说,从他的角度来看,一切都很正常。由于其他用户似乎没有受到影响,我慢慢意识到ZooKeeper并不是罪魁祸首。日志清楚地显示了网络超时,所以我叫醒了负责联网的人。

网络团队检查了他们的指标,但没有发现任何有趣的东西。虽然网络的一个部分甚至一个机架都有可能与其他部分断开,但他们检查了运行我的应用程序实例的特定主机,没有发现任何问题。在此期间,我检查了一些旁门左道的想法,但没有一个奏效,我束手无策。它变得很晚了(或者说是很早),并且,独立于我的行为,重新启动变得不那么频繁了。由于这个应用程序只影响数据的新鲜度,而不影响它的可用性,因此我们决定让这个问题等到早上。

一定是垃圾收集

有时候睡一觉,用一个全新的思维重新面对一个棘手的问题,这是个好主意。没有人知道发生了什么,服务表现得非常神奇。后来我才恍然大悟。Java应用程序中魔法的主要来源是什么?当然是垃圾收集。

对于这种情况,我们默认保持GC日志记录。我很快下载了GC日志并启动了Censum。就在我眼前,一个可怕的景象打开了:每15分钟发生一次完全的垃圾收集full gc,造成20秒长的时间停顿。难怪连接到ZooKeeper超时,尽管ZooKeeper或网络没有问题!

这些暂停也解释了为什么整个应用程序总是死机,而不仅仅是超时并记录错误。我们的应用在Marathon内部运行,它定期轮询每个实例的healthcheck端点,如果端点在合理的时间内没有响应,Marathon会重新启动该实例。

内存溢出的几种原因和解决办法

知道问题的原因是成功的一半,所以我很有信心这个问题会很快得到解决。为了解释我的进一步推理,我不得不多说一点关于Adventory是如何工作的,因为它不是您的标准微服务。

Adventory用于将我们的广告索引到ElasticSearch中。这个故事有两个方面。一是获取必要的数据。为此,应用程序通过Hermes接收来自系统其他几个部分的事件。数据保存到MongoDB集合中。流量最多是每秒几百个请求,而且每个操作都相当轻量级,因此尽管这肯定会导致一些内存分配,但并不需要大量资源。故事的另一面是索引本身。此过程定期启动(大约每两分钟一次),并使来自所有不同MongoDB集合的数据使用RxJava进行流式传输,组合成非规范化记录,并发送到ElasticSearch。应用程序的这一部分更像是脱机批处理作业,而不是服务。

在每次运行期间,都会重建整个索引,因为数据通常会有太多更改,因此增量索引不值得大惊小怪。这意味着大量的数据必须通过系统,并且需要进行大量的内存分配,这迫使我们在使用流的情况下使用12gb的堆。由于堆很大(而且是当前完全支持的堆),我们选择的GC是G1。

我以前使用过一些分配大量短期对象的应用程序,通过在默认值的基础上增加-XX:G1NewSizePercent-XX:G1MaxNewSizePercent来增加年轻代的大小,这样年轻的GC可以处理更多的数据,而不是移到老的代,因为Censum表现出了很多过早的牢狱之灾。这也与一段时间后发生的完整GC收集一致。不幸的是,这些设置一点帮助也没有。

接下来我想到的是,也许生产者生成的数据太快,消费者无法消费,从而导致记录的分配速度超过了释放记录的速度。我试图通过减小负责生成非规范化记录的线程池的大小,同时保持发送给ES的使用者数据池的大小不变,从而降低存储库生成数据的速度。这是施加反压力的原始尝试,但也没用。

一定是内存泄漏

在这一点上,一位头脑冷静的同事建议我们首先做我们应该做的事情,即查看堆中实际有哪些数据。我们建立了一个开发实例,其数据量与生产中的相当,并按比例缩放堆。通过使用jvisualvm连接到它并运行内存采样器,就是dump文件我们可以看到堆中对象的近似计数和大小。一眼就能看出,我们的领域广告对象的数量远远超过了它应该有的数量,并且在索引过程中一直在增长,达到了一个与我们正在处理的广告数量惊人相似的数字。但是…这不可能。毕竟,我们使用RX流式传输记录正是出于这个原因:为了避免将所有数据加载到内存中。

内存溢出的几种原因和解决办法

随着越来越多的怀疑,我检查了代码,这是大约两年前编写的,从那时起就再也没有认真过。瞧,我们实际上是在把所有数据加载到内存中。当然不是故意的。当时对RxJava还不够了解,我们想用一种特定的方式并行化代码,并决定使用CompletableFuture和一个单独的执行器,以便从主RX流中卸载一些工作。但是,我们必须等待所有CompletableFutures完成…存储对它们的引用并调用join()。这导致对所有future的引用,以及对它们引用的所有数据的引用都保持活动状态,直到索引结束,并阻止垃圾回收器提前释放它们。

真的那么糟糕吗?

这显然是个愚蠢的错误,我们对这么晚才发现它感到厌恶。我甚至记得很久以前有一次关于应用程序需要12GB堆的简短讨论,这似乎有点过分了。但另一方面,这个代码已经运行了将近两年,没有任何问题。在这一点上,我们能够相对轻松地修复它,而如果我们在两年前尝试修复它,可能会花费我们更多的时间,而那时对于这个项目来说,有很多工作比节省几GB内存更重要。

因此,虽然在纯技术层面上,这么长时间存在这个问题确实令人遗憾,但从战略的角度来看,尽管怀疑效率低下,但让它独善其身或许是更明智的选择。当然,另一个考虑因素是问题一旦曝光的影响。我们侥幸逃脱了,对用户几乎没有任何影响,但情况可能更糟。软件工程是关于权衡的,决定不同任务的优先级也不例外。

仍然不工作

有了更多的RX经验,我们能够很容易地摆脱复杂的未来,重写代码以只使用RX,在这个过程中迁移到RX2,并且实际地流式传输数据,而不是在内存中收集数据。更改通过了代码评审,并在开发环境中进行了测试。令我们惊讶的是,该应用程序仍然无法使用较小的堆执行索引,内存抽样结果显示,内存中保存的广告数量比以前少,而且不仅增长,有时还会减少,因此并不是全部收集在内存中。不过,数据似乎也没有被传输。

现在是什么?

相关的关键字已经在这篇文章中使用了:背压。当数据流化时,生产者和消费者的速度通常不同。如果生产者比消费者快,而且没有任何东西迫使它放慢速度,它将继续产生越来越多的数据,而这些数据不能以同样快的速度被消费掉。将出现一个不断增长的缓冲区,等待消费的未完成记录,这正是在我们的应用程序中发生的情况。背压是一种机制,允许一个缓慢的消费者告诉快速生产者放慢速度。

我们的索引流没有背压的概念,只要我们将整个索引存储在内存中,这就不是问题。一旦我们解决了一个问题,并开始真正地传输数据,另一个问题——缺乏背压——就变得显而易见了。

这是我在处理性能问题时见过多次的一种模式:修复一个问题会暴露出另一个你甚至不知道的问题,因为另一个问题隐藏了它。你可能不知道你的房子有消防安全问题,如果它经常被洪水淹没。

修复

在RXJava2中,原始的Observable类被分成不支持背压的Observable和支持背压的Flowable。幸运的是,有一些巧妙的方法来创造流动性,给他们提供了开箱即用的背压支持。这包括从非反应性来源(如Iterables)创建流动性。将这些流动性结合在一起产生的流动性也支持背压,因此只需固定一个点就可以很快地支持整个流的背压。

有了这个改变,我们能够将堆从12GB减少到3GB,并且仍然让应用程序像以前一样快速地完成它的工作。我们仍然得到一个完整的GC,每几个小时暂停一次,大约2秒,但这已经比我们之前看到的20秒暂停(和崩溃)要好得多。

再次调整GC

然而,故事还没有结束。在查看GC日志时,我们仍然注意到许多过早使用寿命的情况,大约为70%。尽管性能已经可以接受,但我们试图消除这种影响,希望同时也能阻止完全垃圾回收。

内存溢出的几种原因和解决办法

当一个对象寿命很短,但无论如何都被提升到老年代时,就会发生过早的tenured(也称为过早提升)。这些对象可能会影响GC性能,因为它们填充了通常比新一代大得多并且使用不同GC算法的旧一代。因此,过早晋升是我们要避免的。

我们知道我们的应用程序在索引过程中会产生大量的短期对象,所以一些过早的推广并不令人意外,但其程度却是如此。在处理一个创建大量短期对象的应用程序时,首先想到的是简单地增加年轻一代的规模。默认情况下,G1GC可以自动调整代的大小,允许新一代使用5%到60%的堆。我注意到,在live应用程序中,年轻一代和老一代的比例在很大范围内一直在变化,但仍然继续检查,如果我提高了两个界限,会发生什么:-XX:G1NewSizePercent=40-XX:G1MaxNewSizePercent=90。这并没有起到什么作用,事实上它使事情变得更糟,几乎在应用程序启动后立即触发了完整的GCs。我尝试了其他一些比率,但我能得到的最好结果只是增加G1MaxNewSizePercent而不修改最小值:它与默认值一样有效,但并不更好。

在尝试了一些其他的选择之后,我放弃了,并给Kirk Pepperdine发了电子邮件,他是Java性能方面的著名专家,我有机会在Devoxx会议上和Allegro的培训课程中见到他。在查看了GC日志并交换了一些电子邮件之后,Kirk建议进行一个实验,将-XX:g1mixedCliveThresholdPercent设置为100。此设置将强制G1GC混合集合清除所有旧区域,而不管它们被填充了多少,因此也将从年轻的对象中移除任何过早保留的对象。这应该可以防止老年代在任何时候都填满并导致一个完整的GC。然而,一段时间后,我们再次惊讶地发现垃圾回收已经运行完毕。Kirk总结说,这种行为(他在其他应用程序中看到的)是G1GC中的一个缺陷:混合收集显然无法清理所有垃圾,因此允许垃圾累积到完全GC。他说他已经和甲骨文联系过了,但他们声称这不是一个bug,我们观察到的行为是正确的。

结论

最后我们做的只是将应用程序的堆大小增加一点(从3 GB增加到4GB),然后完全的垃圾收集就消失了。我们仍然看到很多过早的tenuring,但由于现在的表现还行,我们不再那么在意了。我们可以尝试的一个选择是切换到CMS(Concurrent Mark Sweep)GC,但由于它现在已被弃用,我们宁愿尽可能避免使用它。

内存溢出的几种原因和解决办法

那么这个故事的寓意是什么呢?首先,性能问题很容易使您误入歧途。一开始似乎是ZooKeeper或网络问题,结果是我们自己的代码出错了。即使在意识到这一点之后,我采取的第一步也没有经过深思熟虑。在详细检查到底发生了什么之前,我开始优化垃圾收集,以避免出现完整的GC。这是一个常见的陷阱,所以要小心:即使你有一个做什么的直觉,检查你的事实,并再次检查,以避免浪费时间解决一个不同于你实际处理的问题。

第二,把性能做好真的很难。我们的部署在很长一段时间后才被明确地定义为“表面”功能,但在测试开始后,这些功能并没有完全满足wise的要求。由于通常很难忠实地再现您的生产环境,所以您常常被迫在生产中测试性能,而不管这听起来有多糟糕。

第三,解决一个问题可能会让另一个潜在的问题浮出水面,迫使你继续深究下去,比你预期的要长得多。我们没有背压这一事实足以破坏这个应用程序,但在我们修复内存泄漏之前,它并没有变得可见。

我希望您在调试自己的性能问题时能发现我们的有趣经验对您有所帮助!
内存溢出的几种原因和解决办法

 

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