一、发现问题

下面是线上机器的cpu使用率,可以看到从4月8日开始,随着时间cpu使用率在逐步增高,最终使用率达到100%导致线上服务不可用,后面重启了机器后恢复。
99实战-jstack和jmap分析OOM - 图1

二、排查思路

简单分析下可能出问题的地方,分为5个方向:
1.系统本身代码问题
2.内部下游系统的问题导致的雪崩效应
3.上游系统调用量突增
4.http请求第三方的问题
5.机器本身的问题

三、开始排查

1.查看日志,没有发现集中的错误日志,初步排除代码逻辑处理错误。
2.首先联系了内部下游系统观察了他们的监控,发现一起正常。可以排除下游系统故障对我们的影响。
3.查看provider接口的调用量,对比7天没有突增,排除业务方调用量的问题。
4.查看tcp监控,TCP状态正常,可以排除是http请求第三方超时带来的问题。
5.查看机器监控,6台机器cpu都在上升,每个机器情况一样。排除机器故障问题。
即通过上述方法没有直接定位到问题。

四、解决方案

1.重启了6台中问题比较严重的5台机器,先恢复业务。保留一台现场,用来分析问题。
2.查看当前的tomcat线程pid
99实战-jstack和jmap分析OOM - 图2
3.查看该pid下线程对应的系统占用情况。top -Hp 384
99实战-jstack和jmap分析OOM - 图3
4.发现pid 4430 4431 4432 4433 线程分别占用了约40%的cpu
5.将这几个pid转为16进制,分别为114e 114f 1150 1151
6.下载当前的java线程栈 sudo -u tomcat jstack -l 384>/1.txt
7.查询5中对应的线程情况,发现都是gc线程导致的
99实战-jstack和jmap分析OOM - 图4
8.dump java堆数据
sudo -u tomcat jmap -dump:live,format=b,file=/dump201612271310.dat 384
9.使用MAT加载堆文件,可以看到javax.crypto.JceSecurity对象占用了95%的内存空间,初步定位到问题。
MAT下载地址:http://www.eclipse.org/mat/
99实战-jstack和jmap分析OOM - 图599实战-jstack和jmap分析OOM - 图6
10.查看类的引用树,看到BouncyCastleProvider对象持有过多。即我们代码中对该对象的处理方式是错误的,定位到问题。

五、代码分析

我们代码中有一块是这样写的
99实战-jstack和jmap分析OOM - 图7
这是加解密的功能,每次运行加解密都会new一个BouncyCastleProvider对象,放倒Cipher.getInstance()方法中。
看下Cipher.getInstance()的实现,这是jdk的底层代码实现,追踪到JceSecurity类中
99实战-jstack和jmap分析OOM - 图8
verifyingProviders每次put后都会remove,verificationResults只会put,不会remove.
99实战-jstack和jmap分析OOM - 图9
看到verificationResults是一个static的map,即属于JceSecurity类的。
所以每次运行到加解密都会向这个map put一个对象,而这个map属于类的维度,所以不会被GC回收。这就导致了大量的new的对象不被回收。

六、代码改进

将有问题的对象置为static,每个类持有一个,不会多次新建。
99实战-jstack和jmap分析OOM - 图10

七、本文总结

遇到线上问题不要慌,首先确认排查问题的思路:

  1. 查看日志
  2. 查看CPU情况
  3. 查看TCP情况
  4. 查看java线程,jstack
  5. 查看java堆,jmap
  6. 通过MAT分析堆文件,寻找无法被回收的对象