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一个每日10亿数据的日志清洗系统#xff0c;主要工作就是从消息队列中消费各种各样的日志#xff0c;然后对日志进行清洗#xff0c;例如#xff1a;用户敏感信息(姓名、手机号、身份证)进行脱敏处理,然后把清理完的数据交付给其他系统使用。 我们项目中#xff0c;…背景
一个每日10亿数据的日志清洗系统主要工作就是从消息队列中消费各种各样的日志然后对日志进行清洗例如用户敏感信息(姓名、手机号、身份证)进行脱敏处理,然后把清理完的数据交付给其他系统使用。 我们项目中推荐系统、营销系统大数据分析系统都会使用清洗好的数据。 现场
收到线上的报警发现日志清洗系统发生了OOM 查看日志发现是java.lang.OutOfMemoryError: java heap space 通过异常日志能看到如下信息
xx.xx.xx.log.clean.XXClass.process() xx.xx.xx.log.clean.XXClass.xx() xx.xx.xx.log.clean.XXClass.xx() xx.xx.xx.log.clean.XXClass.process() xx.xx.xx.log.clean.XXClass.xx() xx.xx.xx.log.clean.XXClass.xx() xx.xx.xx.log.clean.XXClass.process() xx.xx.xx.log.clean.XXClass.xx() xx.xx.xx.log.clean.XXClass.xx()
这里能够发现同一个方法XXClass.process() 被反复调用了最终导致了堆内存溢出的问题。 初步定位是某处有不合理的递归调用接下来使用MAT分析内存快照。
分析
通过MAT去分析的时候我们就发现了一个问题因为有大量的XXClass.process()方法的递归执行每个XXClass.process()中都创建了大量的char数组导致大量的char[] 数组耗尽了内存。此时我们发现了一个问题递归的次数不是很多也就十几次到几十次递归。我们也观察了一下所有创建的char[]占用的内存也就1G这就有一个问题了这次oom不全是代码的问题可能是我们的jvm参数设置的不对分配的堆内存空间太小了。因为我们要分析是不是堆内存设置的太小了就要分析jvm运行时的内存使用模型只能去看jvm启动参数中加入的自动记录GC日志在日志中我们发现JVM启动时的核心参数 -Xmx1024m -Xms1024m -XX:PrintGCDetails -XX:PrintGC() -XX:HeapDumpOnOutOfMemoryError - Xloggc:/opt/logs/gc.log -XX:HeapDumpPath/opt/logs/dump 。观察日志可以发现jvm参数里指定了gc的日志路径以及内存溢出时要导出的内存快照地址还有给堆分配的内存-Xmx1024m -Xms1024m这台机器是4 core 8G的只分配1G内存太小了接下来详细看下gc.log: [Full GC (Allocation Failure) 866M-654M(1024M)] [Full GC (Allocation Failure) 843M-633M(1024M)] [Full GC (Allocation Failure) 855M-621M(1024M)] [Full GC (Allocation Failure) 878M-612M(1024M)] 在日志中发现allocation failure触发的Full GC很多也就是堆内存无法分配内存给新的对象了然后触发GC根据数据发现每次full gc只能回收一点对象而且日志中显示是每秒full gc一次很可怕。导致一直full gc的原因有两个一个是老年代内存满了每秒钟执行young gc之前会发现老年代可用空间不够就会提前触发full gc另外一个可能是young gc之后存活的对象无法放入到survivor区都要进入老年代放不下就会触发full gc我们重启了系统利用jstat分析了一下当时jvm运行时的内存模型发现如下情况 S0 S1 E O YGC FGC 0 100 57 69 36 0 0 100 57 69 36 0 0 100 65 69 37 0 0 100 0 99 37 0 0 100 0 87 37 1
jstat解析 YGC 从36 - 37 表示发生一次young gc但是我们发现old区从69 - 99 表示young gc之后survivor区放不下直接进入lod区紧接着发生了一次FGC但是发现old区并没有回收掉多少内存几次循环之后内存就堆满了直接触发oom。
优化
增加堆内存大小 给堆内存加大空间直接给了堆内存5G的内存。改代码 改写代码让他不要占用过多的内存。当时代码之所以递归就是因为在一条日志中可能会出现很多用户的信息一条日志也许会合并包含了十几个到几十个用户的信息。 这个时候代码中就是会递归十几次到几十次去处理这个日志每次递归都会产生大量的char[]数组是切割了日志用来处理的。 其实这个代码写的完全没有必要因为对每一条日志如果发现包含了多个用户的信息其实就对这一条日志切割出来进行处理就可以 了完全没有必要递归调用每次调用都切割一次日志生成大量的char[]数组。 所以把这一步代码优化了之后一下子发现线上系统的内存使用情况降低了10倍以上。
总结
今天这个案例大家会发现我们先是通过OOM的排查方法去分析发现主要是内存太小导致的问题。然后用gc日志和jstat分析明显发现是内存不够用了最后加大系统内存并且优化代码就可以了。
