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【性能优化】大厂OOM优化和监控方案

时间：2023-06-22 11:04:21浏览次数：37  
标签：泄漏 OOM 线程 大厂 监控 进程 优化 内存


一、前言

随着项目不断壮大，OOM（Out Of Memory）成为奔溃统计平台上的疑难杂症之一，大部分业务开发人员对于线上OOM问题一般都是暂不处理，一方面是因为OOM问题没有足够的log，无法在短期内分析解决，另一方面可能是忙于业务迭代、身心疲惫，没有精力去研究OOM的解决方案。

这篇文章将以线上OOM问题作为切入点，介绍常见的OOM类型、OOM的原理、大厂OOM优化黑科技、以及主流的OOM监控方案。

文章较长，请备好小板凳~

二、OOM问题分类

很多人对于OOM的理解就是Java虚拟机内存不足，但通过线上OOM问题分析，OOM可以大致归为以下3类：

  1. 线程数太多
  2. 打开太多文件
  3. 内存不足

接下来将分别围绕这三类问题进行展开分析~

三、线程数太多

3.1 报错信息

pthread_create (1040KB stack) failed: Out of memory

这个是典型的创建新线程触发的OOM问题

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_线程池

3.2 源码分析

pthread_create触发的OOM异常，源码（Android 9）位置如下： androidxref.com/9.0.0_r3/xr…

void Thread::CreateNativeThread(JNIEnv* env, jobject java_peer, size_t stack_size, bool is_daemon) {
  ...
  pthread_create_result = pthread_create(...)
  //创建线程成功
  if (pthread_create_result == 0) {
      return;
  }
  //创建线程失败
  ...
  {
    std::string msg(child_jni_env_ext.get() == nullptr ?
        StringPrintf("Could not allocate JNI Env: %s", error_msg.c_str()) :
        StringPrintf("pthread_create (%s stack) failed: %s",
                                 PrettySize(stack_size).c_str(), strerror(pthread_create_result)));
    ScopedObjectAccess soa(env);
    soa.Self()->ThrowOutOfMemoryError(msg.c_str());
  }
}

pthread_create里面会调用Linux内核创建线程，那什么情况下会创建线程失败呢？

查看系统对每个进程的线程数限制

cat /proc/sys/kernel/threads-max

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_线程池_02

不同设备的threads-max限制是不一样的，有些厂商的低端机型threads-max比较小，容易出现此类OOM问题。

查看当前进程运行的线程数

cat proc/{pid}/status

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_Android_03

当线程数超过/proc/sys/kernel/threads-max中规定的上限时就会触发OOM。

既然系统对每个进程的线程数有限制，那么解决这个问题的关键就是尽可能降低线程数的峰值。

3.3 线程优化

3.3.1 禁用 new Thread

解决线程过多问题，传统的方案是禁止使用new Thread，统一使用线程池，但是一般很难人为控制， 可以在代码提交之后触发自动检测，有问题则通过邮件通知对应开发人员。

不过这种方式存在两个问题：

  1. 无法解决老代码的new Thread；
  2. 对于第三方库无法控制。

3.3.2 无侵入性的new Thread 优化

Java层的Thread只是一个普通的对象，只有调用了start方法，才会调用native 层去创建线程，

所以理论上我们可以自定义Thread，重写start方法，不去启动线程，而是将任务放到线程池中去执行，为了做到无侵入性，需要在编译期通过字节码插桩的方式，将所有new Thread字节码都替换成new 自定义Thread。

步骤如下：

1、创建一个Thread的子类叫ShadowThread吧，重写start方法，调用自定义的线程池CustomThreadPool来执行任务；

public class ShadowThread extends Thread {

    @Override
    public synchronized void start() {
        Log.i("ShadowThread", "start,name="+ getName());
        CustomThreadPool.THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(new MyRunnable(getName()));
    }

    class MyRunnable implements Runnable {

        String name;
        public MyRunnable(String name){
            this.name = name;
        }

        @Override
        public void run() {
            try {
                ShadowThread.this.run();
                Log.d("ShadowThread","run name="+name);
            } catch (Exception e) {
                Log.w("ShadowThread","name="+name+",exception:"+ e.getMessage());
                RuntimeException exception = new RuntimeException("threadName="+name+",exception:"+ e.getMessage());
                exception.setStackTrace(e.getStackTrace());
                throw exception;
            }
        }
    }
}

2、在编译期，hook 所有new Thread字节码，全部替换成我们自定义的ShadowThread，这个难度应该不大，按部就班，

我们先确认new Thread和new ShadowThread对应字节码差异，可以安装一个ASM Bytecode Viewer插件，如下所示

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_Java_04

通过字节码修改，你可以简单理解为做如下替换：

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_Java_05

3、由于将任务放到线程池去执行，假如线程奔溃了，我们不知道是哪个线程出问题，所以自定义ShadowThread中的内部类MyRunnable 的作用是：在线程出现异常的时候，将异常捕获，还原它的名字，重新抛出一个信息更全的异常。

测试代码

private fun testThreadCrash() {
        Thread {
            val i = 9 / 0
        }.apply {
            name = "testThreadCrash"
        }.start()
    }

开启一个线程，然后触发奔溃，堆栈信息如下：

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_Java_06

可以看到原本的new Thread已经被优化成了CustomThreadPool线程池调用，并且奔溃的时候不用担心找不到线程是哪里创建的，会还原线程名。

当然这种方式有一个小问题，应用正常运行的情况下，如果你想要收集所有线程信息，那么线程名可能不太准确，因为通过new Thread 去创建线程，已经被替换成线程池调用了，获取到的线程名是线程池中的线程的名字

数据对比

同个场景简单测试了一下new Thread优化前后线程数峰值对比：

线程数峰值（优化前）

线程数峰值（优化后）

降低最大线程数

337

314

23

对于不同App，优化效果会有一些不同，不过可以看到这个优化确实是有效的。

3.3.3 无侵入的线程池优化

随着项目引入的SDK越来越多，绝大部分SDK内部都会使用自己的线程池做异步操作，

线程池的参数如果设置不对，核心线程空闲的时候没有释放，会使整体的线程数量处于较高位置。

线程池几个参数：
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory) {
        this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
             threadFactory, defaultHandler);
    }
  1. corePoolSize：核心线程数量。核心线程默认情况下即使空闲也不会释放，除非设置allowCoreThreadTimeOut为true。
  2. maximumPoolSize：最大线程数量。任务数量超过核心线程数，就会将任务放到队列中，队列满了，就会启动非核心线程执行任务，线程数超过这个限制就会走拒绝策略；
  3. keepAliveTime：空闲线程存活时间
  4. unit：时间单位
  5. workQueue：队列。任务数量超过核心线程数，就会将任务放到这个队列中，直到队列满，就开启新线程，执行队列第一个任务。
  6. threadFactory：线程工厂。实现new Thread方法创建线程
通过线程池参数，我们可以找到优化点如下：
  1. 限制空闲线程存活时间，keepAliveTime 设置小一点，例如1-3s；
  2. 允许核心线程在空闲时自动销毁
executor.allowCoreThreadTimeOut(true)

如何做呢？为了做到无侵入性，依然采用ASM操作字节码，跟new Thread的替换基本同理

在编译期，通过ASM，做如下几个操作：
  1. 将调用 Executors 类的静态方法替换为自定义 ShadowExecutors 的静态方法，设置executor.allowCoreThreadTimeOut(true)；
  2. 将调用 ThreadPoolExecutor 类的构造方法替换为自定义 ShadowThreadPoolExecutor 的静态方法，设置executor.allowCoreThreadTimeOut(true)；
  3. 可以在 Application 类的 () 中调用我们自定义的静态方法 ShadowAsyncTask.optimizeAsyncTaskExecutor() 来修改 AsyncTask 的线程池参数，调用executor.allowCoreThreadTimeOut(true)；

你可以简单理解为做如下替换：

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_Java_07

3.4 线程监控

假如线程优化后还存在创建线程OOM问题，那我们就需要监控是否存在线程泄漏的情况。

3.4.1 线程泄漏监控

主要监控native线程的几个生命周期方法：pthread_create、pthread_detach、pthread_join、pthread_exit。

  1. hook 以上几个方法，用于记录线程的生命周期和堆栈，名称等信息；
  2. 当发现一个joinable的线程在没有detach或者join的情况下，执行了pthread_exit，则记录下泄露线程信息；
  3. 在合适的时机，上报线程泄露信息。

linux线程中，pthread有两种状态joinable状态和unjoinable状态。joinable状态下，当线程函数自己返回退出时或pthread_exit时都不会释放线程所占用堆栈和线程描述符。只有当你调用了pthread_join之后这些资源才会被释放，需要main函数或者其他线程去调用pthread_join函数。

3.4.2 线程上报

当监控到线程有异常的时候，我们可以收集线程信息，上报到后台进行分析。

收集线程信息代码如下：

private fun dumpThreadIfNeed() {

        val threadNames = runCatching { File("/proc/self/task").listFiles() }
            .getOrElse {
                return@getOrElse emptyArray()
            }
            ?.map {
                runCatching { File(it, "comm").readText() }.getOrElse { "failed to read $it/comm" }
            }
            ?.map {
                if (it.endsWith("\n")) it.substring(0, it.length - 1) else it
            }
            ?: emptyList()

        Log.d("TAG", "dumpThread = " + threadNames.joinToString(separator = ","))
    }

接下来介绍打开太多文件导致的OOM问题

四、打开太多文件

4.1 错误信息

E/art: ashmem_create_region failed for 'indirect ref table': Too many open files
Java.lang.OutOfMemoryError: Could not allocate JNI Env

这个问题跟系统、厂商关系比较大

4.2 系统限制

Android是基于Linux内核，/proc/pid/limits 描述着linux系统对每个进程的一些资源限制，

如下图是一台Android 6.0的设备，Max open files的限制是1024

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_Android_08

如果没有root权限，可以通过ulimit -n命令查看Max open files，结果是一样的

ulimit -n

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_Android_09

Linux 系统一切皆文件，进程每打开一个文件就会产生一个文件描述符fd（记录在/proc/pid/fd下面）

cd /proc/10654/fd

ls

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_Java_10

这些fd文件都是链接文件，通过 ls -l可以查看其对应的真实文件路径

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_Android_11

当fd的数目达到Max open files规定的数目，就会触发Too many open files的奔溃，这种奔溃在低端机上比较容易复现。

知道了文件描述符这玩意后，看看怎么优化~

4.2 文件描述符优化

对于打开文件数太多的问题，盲目优化其实无从下手，总体的方案是监控为主。

通过如下代码可以查看当前进程的fd信息

private fun dumpFd() {
        val fdNames = runCatching { File("/proc/self/fd").listFiles() }
            .getOrElse {
                return@getOrElse emptyArray()
            }
            ?.map { file ->
                runCatching { Os.readlink(file.path) }.getOrElse { "failed to read link ${file.path}" }
            }
            ?: emptyList()

        Log.d("TAG", "dumpFd: size=${fdNames.size},fdNames=$fdNames")

    }

4.3 文件描述符监控

监控策略： 当fd数大于1000个，或者fd连续递增超过50个，就触发fd收集，将fd对应的文件路径上报到后台。

这里模拟一个bug，打开一个文件多次不关闭，通过dumpFd，可以看到很多重复的文件名，进而大致定位到问题。

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_Android_12

当怀疑某个文件有问题之后，我们还需要知道这个文件在哪创建，是谁创建的，这个就涉及到IO监控~

4.4 IO监控

4.4.1 监控内容

监控完整的IO操作，包括open、read、write、close

open：获取文件名、fd、文件大小、堆栈、线程

read/write：获取文件类型、读写次数、总大小，使用buffer大小、读写总耗时

close：打开文件总耗时、最大连续读写时间

4.4.2 Java监控方案：

以Android 6.0 源码为例，FileInputStream 的调用链如下

java : FileInputStream -> IoBridge.open -> Libcore.os.open ->  
 BlockGuardOs.open -> Posix.open

Libcore.java是一个不错的hook点

package libcore.io;
public final class Libcore {
    private Libcore() { }

    public static Os os = new BlockGuardOs(new Posix());
}

我们可以通过反射获取到这个Os变量，它是一个接口类型，里面定义了open、read、write、close方法，具体实现在BlockGuardOs里面。

// 反射获得静态变量
Class<?> clibcore = Class.forName("libcore.io.Libcore");
Field fos = clibcore.getDeclaredField("os");

通过动态代理的方式，在它所有IO方法前后加入插桩代码来统计IO信息

// 动态代理对象
Proxy.newProxyInstance(cPosix.getClassLoader(), getAllInterfaces(cPosix), this);

beforeInvoke(method, args, throwable);
result = method.invoke(mPosixOs, args);
afterInvoke(method, args, result);

此方案缺点如下：

  • 性能差，IO调用频繁，使用动态代理和Java的字符串操作，导致性能较差，无法达到线上使用标准
  • 无法监控Native代码，这个也是比较重要的
  • 兼容性差：需要根据Android 版本做适配，特别是Android P的非公开API限制

4.4.3 Native监控方案

Native Hook方案的核心从 libc.so 中的这几个函数中选定 Hook 的目标函数

int open(const char *pathname, int flags, mode_t mode);
ssize_t read(int fd, void *buf, size_t size);
ssize_t write(int fd, const void *buf, size_t size); write_cuk
int close(int fd);

我们需要选择一些有调用上面几个方法的 library，例如选择libjavacore.so、libopenjdkjvm.so、libopenjdkjvm.so，可以覆盖到所有的 Java 层的 I/O 调用。

不同版本的 Android 系统实现有所不同，在 Android 7.0 之后，我们还需要替换下面这三个方法。

open64
__read_chk
__write_chk

native hook 框架目前使用比较广泛的是爱奇艺的xhook ，以及它的改进版，字节跳动的bhook。

具体的native IO监控代码，可以参考 Matrix-IOCanary，内部使用的是xhook框架。

关于IO涉及到的知识非常多，后面有时间可以单独整理一篇文章。

接下来看看最后一种OOM类型~

五、内存不足

5.1 堆栈信息

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_bc_13

这种是最常见的OOM，Java堆内存不足，512M都不够玩~

发生此问题的大部分设备都是Android 7.0，高版本也有，不过相对较少。

5.2 重温JVM内存结构

JVM在运行时，将内存划分为以下5个部分

  1. 方法区：存放静态变量、常量、即时编译代码；
  2. 程序计数器：线程私有，记录当前执行的代码行数，方便在cpu切换到其它线程再回来的时候能够不迷路；
  3. Java虚拟机栈：线程私有，一个Java方法开始和结束，对应一个栈帧的入栈和出栈，栈帧里面有局部变量表、操作数栈、返回地址、符号引用等信息；
  4. 本地方法栈：线程私有，跟Java虚拟机栈的区别在于 这个是针对native方法；
  5. 堆：绝大部分对象创建都在堆分配内存

内存不足导致的OOM，一般都是由于Java堆内存不足，绝大部分对象都是在堆中分配内存，除此之外，大数组、以及Android3.0-7.0的Bitmap像素数据，都是存放在堆中。

基于这个结论，关于Java堆内存不足导致的OOM问题，优化方案主要是图片加载优化、内存泄漏监控。

5.3 图片加载优化

5.3.1 常规的图片优化方式

  1. 分析了主流图片库Glide和Fresco的优缺点，以及使用场景；
  2. 分析了设计一个图片加载框架需要考虑的问题；
  3. 防止图片占用内存过多导致OOM的三个方式：软引用、onLowMemory、Bitmap 像素存储位置

这篇文章现在来看还是有点意义的，其中的原理部分还没过时，不过技术更新迭代，常规的优化方式已经不太够了，长远考虑，可以做图片自动压缩、大图自动检测和告警。

5.3.2 无侵入性自动压缩图片

针对图片资源，设计师往往会追求高清效果，忽略图片大小，一般的做法是拿到图后手动压缩一下，这种手动的操作完全看个人修养。

无侵入性自动压缩图片，主流的方案是利用Gradle 的Task原理，在编译过程中，mergeResourcesTask 这个任务是将所以aar、module的资源进行合并，我们可以在mergeResourcesTask 之后可以拿到所有资源文件，具体做法：

  1. 在mergeResourcesTask这个任务后面，增加一个图片处理的Task，拿到所有资源文件；
  2. 拿到所有资源文件后，判断如果是图片文件，则通过压缩工具进行压缩，压缩后如果图片有变小，就将压缩过的图片替换掉原图。

可以简单理解如下：

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_线程池_14

具体代码可以参考 McImage 这个库。

5.4 大图监控

5.3.2 自动压缩图片只是针对本地资源，而对于网络图片，如果加载的时候没有压缩，那么内存占用会比较大，这种情况就需要监控了。

5.4.1 从图片框架侧监控

很多App内部可能使用了多个图片库，例如Glide、Picasso、Fresco、ImageLoader、Coil，如果想监控某个图片框架， 那么我们需要熟读源码，找到hook点。

对于Glide，可以通过hook SingleRequest，它里面有个requestListeners，我们可以注册一个自己的监听，图片加载完做一个大图检测。

其它图片框架，同理也是先找到hook点，然后进行类似的hook操作就可以，代码可以参考：dokit-BigImgClassTransformer

5.4.2 从ImageView侧监控

5.4.1 是从图片加载框架侧监控大图，假如项目中使用到的图片加载框架太多，有些第三方SDK内部可能自己搞了图片加载，

这种情况下我们可以从ImageView控件侧做监控，监听setImageDrawable等方法，计算图片大小如果大于控件本身大小，debug包可以弹窗提示需要修改。

方案如下：

  1. 自定义ImageView，重写setImageDrawable、setImageBitmap、setImageResource、setBackground、setBackgroundResource这几个方法，在这些方法里面，检测Drawable大小；
  2. 编译期，修改字节码，将所有ImageView的创建都替换成自定义的ImageView；
  3. 为了不影响主线程，可以使用IdleHandler，在主线程空闲的时候再检测；

最终是希望当检测到大图的时候，debug环境能够弹窗提示开发进行修改，release环境可以上报后台。

debug如下效果

当然这种方案有个缺点：不能获取到图片url。

图片优化告一段落，接下来看看内存泄漏~

5.5 内存泄漏监控演进

LeakCanary

关于内存泄漏，大家可能都知道LeakCanary，只要添加一个依赖

debugImplementation 'com.squareup.leakcanary:leakcanary-android:2.8.1'，

就能实现自动检测和分析内存泄漏，并发出一个通知显示内存泄漏详情信息。

LeakCanary只能在debug环境使用，因为它是在当前进程dump内存快照，Debug.dumpHprofData(path);会冻结当前进程一段时间，整个 APP 会卡死约5～15s，低端机上可能要几十秒的时间。

ResourceCanary

微信对LeakCanary做了一些改造，将检测和分析分离，客户端只负责检测和dump内存镜像文件，文件裁剪后上报到服务端进行分析。

具体可以看这篇文章Matrix ResourceCanary – Activity 泄漏及Bitmap冗余检测

KOOM

不管是LeakCanary 还是 ResourceCanary，他们都只能在线下使用，而线上内存泄漏监控方案，目前KOOM的方案比较完善，下面我将基于KOOM分析线上内存泄漏监控方案的核心流程。

5.6 线上内存泄漏监控方案

基于KOOM源码分析

5.6.1 检测时机

  1. 间隔5s检测一次
  2. 触发内存镜像采集的条件：
  • 当内存使用率达到80%以上
//->OOMMonitorConfig
      
      private val DEFAULT_HEAP_THRESHOLD by lazy {
        val maxMem = SizeUnit.BYTE.toMB(Runtime.getRuntime().maxMemory())
        when {
          maxMem >= 512 - 10 -> 0.8f
          maxMem >= 256 - 10 -> 0.85f
          else -> 0.9f
        }
      }
  • 两次检测时间内（例如5s内），内存使用率增加5%

5.6.2 内存镜像采集

我们知道LeakCanary检测内存泄漏，不能用于线上，是因为它dump内存镜像是在当前进程进行操作，会冻结App一段时间。

所以，作为线上OOM监控，dump内存镜像需要单独开一个进程。

整体的策略是:

虚拟机supend->fork虚拟机进程->虚拟机resume->dump内存镜像的策略。

dump内存镜像的源码如下：

//->ForkJvmHeapDumper
  
  public boolean dump(String path) {
    ...

    boolean dumpRes = false;
    try {
      //1、通过fork函数创建子进程，会返回两次，通过pid判断是父进程还是子进程
      int pid = suspendAndFork();
      
      MonitorLog.i(TAG, "suspendAndFork,pid="+pid);
      if (pid == 0) {
        //2、子进程返回，dump内存操作，dump内存完成，退出子进程
        Debug.dumpHprofData(path);
        exitProcess();
      } else if (pid > 0) {
        // 3、父进程返回，恢复虚拟机，将子进程的pid传过去，阻塞等待子进程结束
        dumpRes = resumeAndWait(pid);
        MonitorLog.i(TAG, "notify from pid " + pid);
      }
    }
    return dumpRes;
  }

注释1：父进程调用native方法挂起虚拟机，并且创建子进程；
注释2：子进程创建成功，执行Debug.dumpHprofData，执行完后退出子进程；
注释3：得知子进程创建成功后，父进程恢复虚拟机，解除冻结，并且当前线程等待子进程结束。

注释1源码如下：

// ->native_bridge.cpp

pid_t HprofDump::SuspendAndFork() {
  //1、暂停VM，不同Android版本兼容
  if (android_api_ < __ANDROID_API_R__) {
    suspend_vm_fnc_();
  }
  ...

  //2，fork子进程,通过返回值可以判断是主进程还是子进程
  pid_t pid = fork();
  if (pid == 0) {
    // Set timeout for child process
    alarm(60);
    prctl(PR_SET_NAME, "forked-dump-process");
  }
  return pid;
}

注释3源码如下：

//->hprof_dump.cpp

bool HprofDump::ResumeAndWait(pid_t pid) {
  //1、恢复虚拟机，兼容不同Android版本
  if (android_api_ < __ANDROID_API_R__) {
    resume_vm_fnc_();
  }
  ...
  int status;
  for (;;) {
    //2、waitpid,等待子进程结束
    if (waitpid(pid, &status, 0) != -1 || errno != EINTR) {
      //进程异常退出
      if (!WIFEXITED(status)) {
        ALOGE("Child process %d exited with status %d, terminated by signal %d",
              pid, WEXITSTATUS(status), WTERMSIG(status));
        return false;
      }
      return true;
    }
    return false;
  }
}

这里主要是利用Linux的waitpid函数，主进程可以等待子进程dump结束，然后再返回执行内存镜像文件分析操作。

5.6.3 内存镜像分析

前面一步已经通过Debug.dumpHprofData(path)拿到内存镜像文件，接下来就开启一个后台服务来处理

//->HeapAnalysisService
 
  override fun onHandleIntent(intent: Intent?) {
    ...
    kotlin.runCatching {
      //1、通过shark将hprof文件转换成HeapGraph对象
      buildIndex(hprofFile)
    }
    ...
    //2、将设备信息封装成json
    buildJson(intent)

    kotlin.runCatching {
      //3、过滤泄漏对象，有几个规制
      filterLeakingObjects()
    }
    ...
    kotlin.runCatching {
      // 4、gcRoot是否可达，判断内存泄漏
      findPathsToGcRoot()
    }
    ...

    //5、泄漏信息填充到json中，然后结束了
    fillJsonFile(jsonFile)


    //通知主进程内存泄漏分析成功
    resultReceiver?.send(AnalysisReceiver.RESULT_CODE_OK, null)

    //这个服务是在单独进程，分析完就退出
    System.exit(0);
  }

内存镜像分析的流程如下：

  1. 通过shark这个开源库将hprof文件转换成HeapGraph对象
  2. 收集设备信息，封装成json，现场信息很重要
  3. filterLeakingObjects：过滤出泄漏的对象，有一些规制，例如已经destroyed和finished的activity、fragment manager为空的fragment、已经destroyed的window等。
  4. findPathsToGcRoot：内存泄漏的对象，查找其到GcRoot的路径，通过这一步就可以揪出内存泄漏的原因
  5. fillJsonFile：格式化输出内存泄漏信息

小结

线上Java内存泄漏监控方案分析，这里小结一下：

  1. 挂起当前进程，然后通过fork创建子进程；
  2. fork会返回两次，一次是子进程，一次是父进程，通过返回的pid可以判断是子进程还是父进程；
  3. 如果是父进程返回，则通过resumeAndWait恢复进程，然后当前线程阻塞等待子进程结束；
  4. 如果子进程返回，通过Debug.dumpHprofData(path)读取内存镜像信息，这个会比较耗时，执行结束就退出子进程；
  5. 子进程退出，父进程的resumeAndWait就会返回，这时候就可以开启一个服务，后台分析内存泄漏情况，这块跟LeakCanary的分析内存泄漏原理基本差不多。

不画图了，结合源码看应该可以理解。

5.7 native内存泄漏监控

对于Java内存泄漏监控，线下我们可以使用LeakCanary、线上可以使用KOOM，而对于native内存泄漏应该如何监控呢？

方案如下：

首先要了解native层
申请内存的函数：malloc、realloc、calloc、memalign、posix_memalign 释放内存的函数：free

  1. hook申请内存和释放内存的函数

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_bc_15

分配内存的时候，收集堆栈、内存大小、地址、线程等信息，存放到map中，在释放内存的时候从map中移除。

【性能优化】大厂OOM优化和监控方案_线程池_16

那怎么判断native内存泄漏呢？

  • 周期性的使用 mark-and-sweep 分析整个进程 Native Heap，获取不可达的内存块信息「地址、大小」
  • 获取到不可达的内存块的地址后，可以从我们的Map中获取其堆栈、内存大小、地址、线程等信息。

具体实现可以参考：koom-native-leak

总结

本文从线上OOM问题入手，介绍了OOM原理， 以及OOM优化方案和监控方案，基本上都是大厂开源出来的比较成熟的方案：

  1. 对于pthread_create OOM问题，介绍了无侵入性的new Thread优化、无侵入性的线程池优化、以及线程泄漏监控；
  2. 对于文件描述符过多问题，介绍了原理以及文件描述符监控方案、IO监控方案；
  3. 对于Java内存不足导致的OOM、介绍了无侵入性图片自动压缩方案、两种无侵入性的大图监控方案、Java内存泄漏监控的线下方案和线上方案、以及native内存泄漏监控方案。

大厂对外开源的技术非常多，但不一定最优，我们在学习过程中可以多加思考， 例如线程优化，booster 对于new Thread的优化只是设置了线程名，有助于分析问题，而经过我的猜想和验证，通过字节码插桩，将new Thread无侵入性替换成线程池调用，才是真正意义上的线程优化。


标签：泄漏,OOM,线程,大厂,监控,进程,优化,内存
From： https://blog.51cto.com/u_16163452/6534421

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