【问题经验】Http请求返回大对象导致频繁GC

在项目上线活动中,性能压测揭示了FastJSON在处理大对象时的性能问题。通过MAT分析,发现频繁的GC源于SerializeWriter的buf[]变量。通过对返回对象进行压缩,显著提升了接口响应速度。

        项目上线了一个活动,性能压测中某个接口表现不理想。我们是在预发机器压测,预发机器条件不好,不过也不至于压出大量的Error,平均响应时间超过9s。

        走读代码,并未发现任何问题。该接口用到内存作为缓存。scheduler定时刷新缓存,不存在缓存击穿的情况。那问题出在哪里?一次一次的请求,响应都是非常快。监控显示压测的gc非常频繁,一分钟甚至上百次的ygc。是什么导致这么频繁的gc呢?代码里并未申请堆空间,因为返回的都是事先刷到内存的一个全局对象,不存在申请对象的情况。

        我们压测过程中dump一份内存现场下来,用mat分析发现有很多比较大char[],打开看到char[]的内容就是返回的数据。为什么会有这些char[]?接口return的对象是一个全局对象,不应该有这么多char[]才对。进一步追踪发现这些char[]是com.alibaba.fastjson.serializer.SerializeWriter的buf变量

public final class SerializeWriter extends Writer {
    private final static ThreadLocal<char[]> bufLocal         = new ThreadLocal<char[]>();
    private final static ThreadLocal<byte[]> bytesBufLocal    = new ThreadLocal<byte[]>();
    private static       int                 BUFFER_THRESHOLD = 1024 * 128;
    ....
    protected char                           buf[];
    ....
}

        至此问题大致清楚,因为我们返回的对象比较大,在用fastjson往外写的时候,fastjson转换成自己的buf[]。虽然我们每次返回的同一个全局对象,不涉及申请内存。但是fastjison写response流的时候会申请空间,而且空间比实际的对象还要大。解决方法无他就是压缩返回对象。

修改之后压测表现明显改善:

修改前压测数据

修改后压测数据

 

MAT-入门

MAT-主要概念

 

<think>我们正在分析的问题是:Dubbo服务线程数减少至一个,同时出现大量GC日志。 根据引用[1]和引用[4]的提示,GC问题(尤其是STW)可能导致线程池被占满或线程减少。因为GC停顿期间,所有应用线程都会被暂停,这可能导致Dubbo线程无法及时处理请求,进而引发线程池耗尽或线程异常终止。 结合引用[1]中的案例,第三次线上Dubbo线程池占满的原因是GC STW(Stop-The-World)。在GC STW期间,所有业务线程都会被挂起,导致Dubbo线程无法及时返回线程池,从而无法处理新的请求。如果GC频繁发生,就会导致线程池中的线程长时间被挂起,从监控上看就好像线程数减少,甚至可能退化为单线程(因为其他线程都被挂起,只有少数线程或一个线程在活动)。 同时,引用[4]中提到了分析GC日志的方法,并排除了GC问题(因为他们的GC时间在20ms左右,没有异常)。但是,如果我们的场景中出现了大量GC日志,并且伴随着线程数减少,那么很可能GC就是问题的原因。 因此,我们需要分析GC日志,确认是否存在长时间的GC停顿或者频繁的Full GC。 以下是排查步骤: ### 一、确认GC情况 1. **获取GC日志**:确保JVM启动参数中配置了GC日志输出。例如: ``` -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/path/to/gc.log ``` 如果是Java 9+,可以使用: ``` -Xlog:gc*:file=/path/to/gc.log ``` 2. **分析GC日志**:使用工具(如GCEasy、GCViewer)或手动分析GC日志,关注以下指标: - **Full GC频率**:频繁的Full GC(尤其是老年代GC)会导致应用长时间停顿。 - **GC停顿时间**:单次GC停顿时间过长(比如超过1秒)会导致线程被阻塞。 - **堆内存使用情况**:检查堆内存是否充足,是否存在内存泄漏导致频繁GC。 引用[4]中给出了一个GC日志片段的例子: ``` [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.02 secs] ``` 其中,real表示实际停顿时间(STW时间),如果这个时间很长,就需要关注。 3. **检查GC原因**:分析是什么原因导致GC,比如对象分配过快、内存泄漏等。 ### 二、分析线程状态 在GC问题发生时,同时获取线程堆栈(thread dump),分析线程状态。 1. **获取线程堆栈**:在问题发生时,执行以下命令: ```bash jstack -l <pid> > thread_dump.txt ``` 或者使用Arthas的`thread`命令。 2. **分析线程堆栈**:查看Dubbo线程池中的线程(通常线程名包含“DubboServerHandler”): - 如果大量线程处于`WAITING`或`TIMED_WAITING`状态,可能是正常等待任务。 - 如果线程状态为`RUNNABLE`,但长时间没有变化,可能是被GC阻塞(因为GC期间线程会被挂起,但堆栈中显示为`RUNNABLE`,所以需要结合GC日志的时间点)。 - 注意:在GC发生时,所有线程都会被暂停,所以线程堆栈中可能看不到明显的阻塞点,但我们可以通过GC日志的时间戳和线程堆栈的时间戳关联分析。 ### 三、资源监控 1. **监控系统资源**:使用监控工具(如Prometheus、Grafana)或系统命令(如top)监控CPU、内存和磁盘I/O。 - 如果GC期间CPU使用率很高,可能是GC线程占用大量CPU。 - 如果内存使用率持续很高,可能导致频繁GC。 2. **检查JVM内存配置**:确认JVM堆内存设置是否合理。例如,如果堆内存设置过小,会导致频繁GC;设置过大,则单次GC时间可能较长。 ### 四、解决方案 根据分析结果采取相应措施: 1. **优化GC**: - 调整堆大小:根据应用需求调整堆大小,避免过小(导致频繁GC)或过大(导致单次GC时间长)。 - 更换GC收集器:如果使用的是CMS或Serial等收集器,可以考虑更换为G1或ZGC,这些收集器可以降低停顿时间。 - 优化对象分配:减少不必要的对象创建,尤其是大对象和长生命周期的对象。 2. **优化Dubbo线程池配置**: - 增加Dubbo线程池大小(`dubbo.protocol.threads`),但注意不要过大,以免增加GC力。 - 使用弹性线程池:如`cached`线程池,可以在负载高时增加线程,负载低时减少线程。 3. **优化应用代码**: - 减少内存占用:检查业务代码中是否有内存泄漏,避免持有不必要的对象引用。 - 优化大对象使用:避免在Dubbo服务中频繁创建大对象,可以使用对象池或复用对象。 4. **增加监控和告警**: - 监控GC频率和停顿时间,设置告警阈值。 - 监控Dubbo线程池活跃线程数,当活跃线程数持续超过阈值时告警。 ### 五、验证 在优化后,进行试,模拟线上场景,观察GC情况和线程池状态是否改善。 引用[1]中强调:发现问题后,先有短期临时方案(如重启服务),但最终一定要从源头解决。所以,在优化后需要持续监控。 如果问题仍然存在,需要结合具体GC日志和线程堆栈进一步分析。 下面是一个GC日志分析的示例(使用GCEasy): 1. 上传GC日志到GCEasy(https://gceasy.io/)。 2. 查看报告,重点关注: - **GC Statistics**:总GC次数、总停顿时间、平均停顿时间、最大停顿时间。 - **Memory Leak**:检查是否存在内存泄漏(老年代使用量是否持续上升)。 - **Object Stats**:对象分配和晋升情况。 通过以上步骤,我们可以定位GC问题是否导致Dubbo线程减少,并采取相应措施。 §§相关问题§§ 1. Dubbo服务线程池与JVM GC之间有什么关联? 2. 如何分析GC日志以确定其对Dubbo线程池的影响? 3. 在Dubbo服务中,如何优化JVM参数以减少GC对服务的影响?</think>### Dubbo服务线程减少与GC问题的关联分析与解决 当Dubbo服务线程数减少至单线程,同时出现大量GC日志时,**核心问题在于GC停顿(STW)导致线程阻塞或异常终止**。参考引用[1]和[4]的案例,GC STW会暂停所有应用线程,若频繁发生,将引发线程池退化。以下是系统化的排查和解决方案: --- ### 一、问题根源分析 1. **GC STW阻塞线程** - GC STW期间所有线程被挂起,恢复后可能因线程调度延迟或资源竞争无法正常返回线程池(引用[1]案例)[^1]。 - 若GC后内存仍不足,线程可能因OOM异常终止且未重建(引用[4])[^4]。 2. **线程池与GC的恶性循环** - 频繁GC → 线程阻塞 → 请求堆积 → 对象创建增多 → 更频繁GC(循环恶化)。 3. **关键指标验证** - 检查GC日志中`real`时间(STW时长)和`user+sys`时间(GC线程耗时),若`real`接近`user+sys`且值高(如>0.5秒),表明STW严重影响线程(引用[4])[^4]。 --- ### 二、排查步骤(结合GC日志与线程状态) #### 步骤1: 分析GC日志 通过GC日志确认STW频率和时长(工具:**GCEasy**、**GCViewer**): - **关注点**: - Full GC频率(如每分钟>1次) - STW时长(`real`时间 > 0.2秒即为风险) - 老年代内存回收后是否持续上升(内存泄漏迹象) - **示例命令**: ```bash # 启用详细GC日志(JVM参数) -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/path/to/gc.log ``` #### 步骤2: 捕获线程堆栈 在GC发生时立即抓取线程堆栈(**Arthas**或**jstack**): ```bash # 使用Arthas监控阻塞线程 thread --state BLOCKED ``` - **分析重点**: - 若大量线程卡在`java.lang.Object.wait()`或锁竞争状态,说明GC后线程未恢复。 - Dubbo线程名(如`DubboServerHandler-thread-1`)状态是否为`RUNNABLE`。 #### 步骤3: 关联资源监控 - **内存指标**: - 堆内存使用率 >80% 触发频繁GC(工具:`jstat -gcutil <pid>`)。 - **CPU指标**: - GC线程CPU占用 >30%(`top -Hp <pid>`查看GC线程)。 --- ### 三、解决方案 #### 1. **优化GC性能** - **更换低停顿收集器**: ```bash # G1收集器(默认STW<200ms) -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 ``` - 或使用ZGC:`-XX:+UseZGC`(STW<10ms)。 - **调整堆大小**: - 根据峰值内存设初始堆(`-Xms`)等于最大堆(`-Xmx`),避免动态扩容触发GC。 - 公式参考:$$ \text{MaxHeap} \geq \text{活跃数据量} \times 1.5 $$ #### 2. **修复线程池退化** - **增加线程池韧性**: ```java // Dubbo配置:启用弹性线程池 dubbo.protocol.threadpool=cached dubbo.protocol.threads=500 // 根据QPS×平均响应时间设置 ``` - **添加全局异常捕获**: ```java executor.execute(() -> { try { // 业务逻辑 } catch (Throwable t) { // 捕获所有异常避免线程退出 log.error("Dubbo thread error", t); } }); ``` #### 3. **减少内存力(根源治理)** - **避免大对象传输**: - Dubbo参数:`dubbo.protocol.payload=8388608`(8MB,避免大包触发Full GC)。 - **优化业务代码**: - 缓存频繁创建的对象(如DTO),减少年轻代GC频率。 - 流式处理大数据集,避免一次性加载到内存。 #### 4. **紧急恢复措施** - **临时扩容**: - 增加服务节点分担负载,降低单机GC力。 - **线程池重启**: - 通过Dubbo Admin动态重置线程池(需2.7.5+版本)。 --- ### 四、验证与预防 1. **验证**: - 使用JMeter模拟流量,观察GC后线程池恢复速度。 2. **持续监控**: - 配置告警规则: - STW时长 > 0.2秒 - Dubbo活跃线程数 < 核心线程数×50% 3. **定期巡检**: - 每月Heap Dump分析对象分布(工具:**MAT**)。 > **关键提示**:若GC日志中`real`时间持续高位(如>1秒),需优先优化GC参数或升级硬件(引用[1][^1])。若优化后问题仍存,提供GC日志片段和线程堆栈可进一步分析。 ---
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