记录一次排查netty堆内存泄漏经历

系统因堆内存使用率过高触发警报,排查发现并非内存不足,而是存在内存泄漏。通过MAT工具分析堆内存日志,发现ByteBuf未被正确释放,怀疑与Netty的读事件处理有关。进一步研究发现,尽管Netty示例中未强调释放,但必须手动释放以避免内存泄漏。同时,JVisualVM显示int[]数组占用大量内存,而非预期的byte[],指向Netty的IntObjectHashMap,可能与编解码过程相关。最后,通过修改代码,确保在读事件中释放ByteBuf,解决了问题。

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某某某系统堆内存使用率连续3次超过设定阈值98%。

问题背景:

13号晚上,系统突然发了一条上述短信,说是堆内存超过阈值了,我们之前出现过这样的问题,当时我们将堆内存扩大了一倍,在运行一段时间之后,又出现了这样的问题,说明并不是堆内存不够用,而是系统存在堆内存泄漏问题。次日,我们排查了一下这个问题,先将我个人的排查过程记录下来。

排查过程:

首先我们查看了一下监控图表,上面显示的信息是:在很短的一段时间内,系统进行了多次full GC,每次full Gc都是在系统到达阈值,并且报警之后才去执行,但是奇怪的是young GC 也还算正常,并不是特别频繁,那么问题就可以转化为,为什么有很多对象Gc年龄都超过了15进入到了年老代?或者是因为有很多大对象直接进入了年老代(我们的jvm配置中并没有配置直接到年老代的对象大小阈值,因此应该是超过伊甸园区大小的对象会直接到达老年代,我们的年轻代大小为1.3G,eden:survivor 默认8:1 因此对象达到了1.1G以上才会直接到老年代)?

那么我们就要找找为什么那么多对象在年轻代没有回收,一直混到了老年代,我们将堆内存日志在MAT中分析了一下,MAT中显示如下所示:
在这里插入图片描述
上图表示在堆内存中,byte数组占用堆大小达到了93M,也是占用最多的对象,然后再看了一下这个对象的引用,看是什么东西不让byte数组释放,如下图所示:
在这里插入图片描述
从上图我们可以看出引用这个数组对象的几个大的对象都是属于netty的,并且netty对消息的编解码也会耗费很多的堆内存,这个不能说是异常情况,为了更好的定位问题,我将现在线上正常运行机器的堆内存

### Netty HTTPS 内存泄漏解决方案 当面对Netty在处理HTTPS时出现内存增长的问题,通常涉及几个方面的原因分析和对策实施。 #### 1. ByteBuf管理不当引发的内存泄漏 在线上环境中观察到,在解决了长连接前置内存泄漏问题之后,通过日志确认`FullHttpRequest`中的`ByteBuf`被正确释放[^1]。这表明对于每一个读取操作获取到的数据缓冲区(`ByteBuf`)都应当及时调用其`release()`方法来确保资源能够得到回收。如果未能适当地释放这些缓冲区,则可能导致未使用的字节缓存占据大量内存空间而不被垃圾收集器清理掉。 ```java // 正确使用ByteBuf并手动释放它 ChannelHandlerContext ctx; ByteBuf buf = null; try { buf = ...; // 获取ByteBuf实例 } finally { if (buf != null) { buf.release(); } } ``` #### 2. 虚拟内存持续上升的情况排查 针对虚拟内存不断攀升的现象,有经验分享指出可能是由于某些特定场景下触发了不必要的对象创建或是持有过多无用的对象引用所造成的。为了有效定位此类问题的发生位置以及影响范围,可以借助于一些性能监测工具来进行深入诊断,并参照相关资料了解Netty内部是如何实现对潜在风险点进行检测与防护措施的设计原理[^2]。 #### 3. 堆外内存的有效控制策略 除了关注JVM堆内部分配给应用程序的空间之外,还需要重视由DirectByteBuffer代表的直接分配在外存上的区域——即所谓的“堆外内存”。一旦发生该类别的溢出情况,往往难以直观察觉且更难追踪具体成因。因此建议开发者们仔细审查代码逻辑特别是涉及到网络I/O的部分,避免因为疏忽而导致额外开销累积形成隐患;同时积极利用官方提供的指南学习最佳实践案例以提高系统的健壮性和稳定性[^3]。
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