一次OOM问题排查过程实战记录

上周运维反馈线上程序出现了oom，程序日志中的输出为

exception in thread "http-nio-8080-exec-1027" java.lang.outofmemoryerror: java heap space
exception in thread "http-nio-8080-exec-1031" java.lang.outofmemoryerror: java heap space

看线程名称应该是tomcat的nio工作线程，线程在处理程序的时候因为无法在堆中分配更多内存出现了oom，幸好jvm启动参数配置了-xx:+heapdumponoutofmemoryerror，使用mat打开拿到的hprof文件进行分析。

第一步就是打开histogram看看占用内存最大的是什么对象：

可以看到byte数组占用了接近jvm配置的最大堆的大小也就是8gb，显然这是oom的原因。

第二步看一下究竟是哪些byte数组，数组是啥内容：

可以看到很明显这和http请求相关，一个数组大概是10m的大小。

第三步通过查看gc根查看谁持有了数组的引用：

这符合之前的猜测，是tomcat的线程在处理过程中分配了10m的buffer在堆上。至此，马上可以想到一定是什么参数设置的不合理导致了这种情况，一般而言tomcat不可能为每一个请求分配如此大的buffer。

第四步就是检查代码里是否有tomcat或服务器相关配置，看到有这么一个配置：

max-http-header-size: 10000000

至此，基本已经确定了八九不离十就是这个不合理的最大http请求头参数导致的问题。

到这里还有3个疑问：

• 即使一个请求分配10m内存，堆有8gb，难道当时有这么多并发吗？800个tomcat线程？
• 参数只是设置了最大请求头10m，为什么tomcat就会一次性分配这么大的buffer呢？
• 为什么会有如此多的tomcat线程？感觉程序没这么多并发。

先来看问题1，这个可以通过mat在dump中继续寻找答案。

可以打开线程视图，搜索一下tomcat的工作线程，发现线程数量的确很多有401个，但是也只是800的一半：

再回到那些大数组的清单，按照堆分配大小排序，往下看：

可以发现除了有10008192字节的数组还有10000000字节的数组，查看引用路径可以看到这个正好是10m的数组是output buffer，区别于之前看到的input buffer：

好吧，这就对了，一个线程分配了输入输出两个buffer，占用20m内存，一共401个线程，占用8gb，所以oom了。
还引申出一个问题为啥有这么多工作线程，

再来看看问题2，这就需要来找一下源码了，首先max-http-header-size是springboot定义的参数，查看springboot代码可以看到这个参数对于tomcat设置的是maxhttpheadersize：

然后来看看tomcat源码：

进一步看一下input buffer：

buffer大小是maxhttpheadersize+readbuffer大小，这个默认是8192字节：

 <attribute name="socket.appreadbufsize" required="false">
  <p>(int)each connection that is opened up in tomcat get associated with
  a read bytebuffer. this attribute controls the size of this buffer. by
  default this read buffer is sized at <code>8192</code> bytes. for lower
  concurrency, you can increase this to buffer more data. for an extreme
  amount of keep alive connections, decrease this number or increase your
  heap size.</p>
  </attribute>

这也就是为什么之前看到大量的buffer是10008192字节的。至于为什么分配的buffer需要是maxhttpheadersize+readbuffer。显然还有一批内容是空的10000000字节的buffer应该是output buffer，源码可以印证这点：

嗯这是一个header buffer，所以正好是10000000字节。

至于问题3，显然我们的应用程序是配置过最大线程的（查看配置后发现的确，我们配置为了2000，好吧有点大），否则也不会有401个工作线程（默认150），如果当时并发并不大的话就一种可能，请求很慢，虽然并发不大，但是因为请求执行的慢就需要更多线程，比如tps是100，但是平均rt是4s的话，就是400线程了。这个问题的答案还是可以通过mat去找，随便看几个线程可以发现很多线程都在等待一个外部服务的返回，这说明外部服务比较慢，去搜索当时的程序日志可以发现有很多"feign.retryableexception: read timed out executing的日志"。。。。追杀下游去！慢点，我们的feign的timeout也需要再去设置一下，别被外部服务拖死了。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。