由JDK bug引发的线上OOM
由JDK bug引发的线上OOM
最近生产环境的一个应用忽然发生了OOM,还好是业务低峰期,没有导致什么严重问题,下面记录下本次排查的过程;
故障临时处理
在某天下午,正在愉快的写代码时,忽然看到业务反馈支付服务不能用的消息,因为最近没有发布,所以感觉不会是什么大事,十有八九是网络波动啥的,毕竟之前遇到过好多次,那剩下的就是找证据了,先看看日志,有没有报错(暂时还未接告警,所以要人肉看),结果不看不要紧,一看吓一跳,日志密密麻麻全都是OOM报错
幸好作者这百年Java开发经验不是白给的,反手就是一个重启服务,虽然看起来只是一个简单的重启,但是操作起来可并不简单,里边的道道还是很多的,重启的时候要注意留一台作为现场保护起来,同时给这台保留现场的实例的流量摘除掉,然后给其他实例重启起来,这样用户就能正常使用了;
本来以为事情到这里就结束了,但是就当我准备继续下一步的时候,我发现重启的早的那台机器内存已经又直线上升上来了;
不过这也难不倒我,既然重启后服务内存又开始飙升,说明肯定是定时任务、批处理之类的触发了,查看了下日志,果然是有大批的定时任务在执行,将定时任务暂停后发现就好了,下面开始对现场进行分析;
现场处理
登录到我们保留的现场机器上,使用下面的命令执行堆dump,方便我们后续分析:
# 安装gdb,如果机器上有就无需安装
yum install -y gdb
# 设置不限制core dump大小
ulimit -c unlimited
# 生成core dump,文件名叫core,也可以自己起名,100是目标Java进程pid,这个需要根据实际的来,命令执行完毕后会生成一个core.100的core dump
gcore 100 -o core
有的同学可能看到这里就开始迷糊了,Java堆dump不是用jmap
命令吗,上边的命令跟jmap
也没什么关系呀,我们这里之所以用gcore
而不是jmap
来dump,主要是因为在OOM时,通常JVM已经无法正常使用jmap
来dump了(针对本次排查就是这种情况),如果你一定要使用jmap
来操作,那么他会报错,无法进行堆dump,同时会在错误信息中告诉我们可以尝试使用jmap -F
参数来进行堆dump,但是加上这个参数后,你会发现噩梦开始了,因为此时虽然能正常进行dump,但是速度可以说是惨不忍睹,4G的堆dump时间要按小时算,本质上是因为当我们使用jmap -F
来进行堆dump的时候实际上底层使用了ptrace
来dump(使用ptrace
读取目标进程内存然后写出到文件),由于ptrace
一次最多只能读取4字节(32位机器),所以导致他的速度也极其的慢; 而gcore
生成速度相对于正常jmap
来说也是比较快的,对于jmap -F
就更快了; 所以,基于以上几点,我们选择了使用gcore
来进行堆dump;
当我们使用gcore
dump完后,因为最终还是需要使用Java系的工具进行内存分析,所以还是要将core dump转换为Java的堆dump,此时我们就可以执行以下命令来转换了:
注意,core dump完成后就可以先重启服务了,重启完服务再进行下面的步骤;
# 生成堆dump
jmap -dump:format=b,file=heap.hprof `which java` core.100
堆dump生成完毕后,将其下载下来,然后导入eclipse Memory Analyzer(MAT)开始分析,发现大量org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider
实例被javax.crypto.JceSecurity
类的verificationResults
这个静态字段持有,下面就可以开始源码分析了;
具体怎么分析出是这个地方内存泄漏这里不做单独说明了,可以自行查询官方使用文档,后续也会考虑单独出一期分析方法的文章;
问题分析
查看javax.crypto.JceSecurity
的源码,发现verificationResults
是一个map,同时只在getVerificationResult
这个方法中被放入了数据,源码如下:
经过结合我们的业务代码分析,发现是我们调用了javax.crypto.Cipher.getInstance(java.lang.String, java.security.Provider)
这个方法,这个方法调用了javax.crypto.JceSecurity.getVerificationResult
方法;getVerificationResult
这个方法比较简单,就是对我们提供的java.security.Provider
所在的jar进行签名校验,校验完毕后将我们提供的Provider
作为key、校验结果作为value放入verificationResults
这个map缓存,下次就不用校验了,但是这里有个问题,就是这个缓存没有任何清理机制,也就意味着我们如果频繁调用javax.crypto.Cipher.getInstance(java.lang.String, java.security.Provider)
来获取AES实例的话,就是可能会导致内存泄漏的,经过我们验证,也确实是这样,可以使用以下代码复现:
注意指定jvm参数: -Xmx128m
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.NoSuchPaddingException;
import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider;
/**
* @author JoeKerouac
* @date 2023-08-24 12:50
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) throws NoSuchAlgorithmException, NoSuchPaddingException {
for (int i = 0; i < 500; i++) {
Cipher c = Cipher.getInstance("AES", new BouncyCastleProvider());
}
}
}
问题解决
既然问题定位到了,那解决起来就比较简单了,我们可以把Provider
实例全局共享,或者使用Provider
的名字来获取AES实例,这样不去反复创建Provider
而是使用同一个Provider
,在JceSecurity
中自然也不会内存泄漏,代码如下:
至于作者为什么不使用单例?那是因为AES并不是线程安全的,无法全局共享,当然,可以使用单例然后自行控制并发,或者使用对象池技术、ThreadLocal等来解决;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.security.NoSuchProviderException;
import java.security.Security;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.NoSuchPaddingException;
import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider;
/**
* @author JoeKerouac
* @date 2023-08-24 12:50
*/
public class Test {
private static BouncyCastleProvider provider = new BouncyCastleProvider();
public static void main(String[] args)
throws NoSuchAlgorithmException, NoSuchPaddingException, NoSuchProviderException {
// 使用全局共享的provider
Cipher cipher = plan1();
// 使用provider的名字获取AES实例,其实本质上也是全局共享了provider
// 注意,如果要使用provider的名字获取AES实例,要先注册
Security.addProvider(new BouncyCastleProvider());
cipher = plan2();
}
public static Cipher plan1() throws NoSuchAlgorithmException, NoSuchPaddingException {
return Cipher.getInstance("AES", provider);
}
public static Cipher plan2() throws NoSuchAlgorithmException, NoSuchPaddingException, NoSuchProviderException {
return Cipher.getInstance("AES", "BC");
}
}
问题溯源
这应该是一个比较容易发现的问题,既然这样,那有没有人提出这个问题呢,想到这里,作者打开了Google,经过一番搜索后(其实很容易就能搜到,只需要搜索关键字javax.crypto.JceSecurity#getVerificationResult
即可),发现确实有人给jdk提了这个bug,而且也给出了解决方案,代码已经合并到了master,不过截至发文时,在作者使用的eclipse jdk(Temurin
)中,jdk8
、jdk17
这两个版本的最新发布中(2023-07-25
发布)仍然存在该问题,并未修复,所以如果遇到该问题,还是需要使用上边的解决方案来处理;
至此,我们的问题已经解决了,通过本篇文章,你应该大概知道了线上发生OOM时的处理流程了,以后碰到类似问题可以按照本流程来直接套用,至少大多数场景下都是可以的;
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