[] - 2023-03-14 一次由热部署导致的 OOM 排查经历 ！.pdf

在IT领域，特别是Java开发中，内存管理是一个关键的话题，因为不当的内存使用可能导致系统性能下降，甚至出现严重的故障，如Out-of-Memory (OOM)错误。本文将深入探讨一个由于热部署导致的OOM问题的排查过程，以及如何通过监控和分析工具来定位和解决这类问题。 热部署是一种在应用程序运行时更新代码或资源的技术，通常用于提高开发效率。然而，如果热部署过程中不注意内存管理，就可能导致内存占用持续增加，最终触发OOM。在这个特定的案例中，问题发生在MetaSpace区域，这是JDK 8及更高版本中对方法区的实现。 MetaSpace是存储Java运行时数据的重要部分，包括已加载的类信息、常量、静态变量和即时编译器编译后的代码缓存等。不同于旧版的永久代，MetaSpace在理论上没有固定大小限制，但可以通过`-XX:MaxMetaspaceSize`参数设定上限。当超过这个限制时，就会发生MetaSpace OOM。 在排查过程中，使用了两个强大的监控工具：Arthas的dashboard和JDK自带的jstat。Arthas的dashboard提供了内存使用的可视化界面，而jstat则用于查看垃圾回收(GC)状态。通过这些工具，发现MetaSpace的使用率持续维持在高位，并超过了预设的最大值，触发了GC，但GC无法有效释放内存，进一步证实了MetaSpace OOM的存在。 接下来，分析了类的加载和卸载情况，发现在test环境和prod环境中，类的加载和卸载行为存在显著差异。prod环境虽然加载了很多类，但也卸载了不少，而在test环境，类的加载远多于卸载，这可能是导致问题的原因之一。 进一步通过Arthas的classloader命令，定位到AviatorClassLoader。这是一个Google提供的类加载器，用于加载表达式计算引擎AviatorEvaluator。AviatorClassLoader的实例数量和加载的类数量异常大，随着服务运行不断增长。由于类加载器实例的数量直接影响到MetaSpace的占用，特别是当类加载器加载了大量类且没有被正确卸载时，由于类的唯一性是由其加载器和全限定类名共同决定的，这可能导致MetaSpace中的类对象重复，占用过多内存。 为了解决这个问题，首先要快速“止血”，即找到并减少AviatorClassLoader的使用。在这个具体的报表服务项目中，AviatorEvaluator可能被用来执行动态的表达式计算，但过度的使用或错误的配置可能导致了内存泄露。因此，检查代码，优化AviatorEvaluator的使用，或者寻找替代方案，比如使用更轻量级的表达式引擎，都是有效的策略。 此外，还需要优化热部署流程，确保在更新代码时正确地卸载和清理不再使用的类。这可能涉及到调整应用服务器的配置，或者在部署脚本中加入内存清理的步骤。同时，持续监控内存使用情况，设置合理的MetaSpace大小限制，以及定期进行垃圾回收，都是防止类似问题再次发生的预防措施。 这个案例展示了如何通过系统监控、工具分析和代码审查来解决由热部署引起的MetaSpace OOM问题。在日常的IT运维中，对内存管理的理解和熟练使用相关的诊断工具，对于保持系统的稳定性和性能至关重要。