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  • Netty之有效规避内存泄漏

    有过痛苦的经历,特别能写出深刻的文章 —— 凯尔文. 肖

    直接内存是IO框架的绝配,但直接内存的分配销毁不易,所以使用内存池能大幅提高性能,也告别了频繁的GC。但,要重新培养被Java的自动垃圾回收惯坏了的惰性。

    Netty有一篇必读的文档 官方文档翻译:引用计数对象 ,在此基础上补充一些自己的理解和细节。

    1.为什么要有引用计数器

    Netty里四种主力的ByteBuf,
    其中UnpooledHeapByteBuf 底下的byte[]能够依赖JVM GC自然回收;而UnpooledDirectByteBuf底下是DirectByteBuffer,如Java堆外内存扫盲贴所述,除了等JVM GC,最好也能主动进行回收;而PooledHeapByteBuf 和 PooledDirectByteBuf,则必须要主动将用完的byte[]/ByteBuffer放回池里,否则内存就要爆掉。所以,Netty ByteBuf需要在JVM的GC机制之外,有自己的引用计数器和回收过程。

    一下又回到了C的冰冷时代,自己malloc对象要自己free。 但和C时代又不完全一样,内有引用计数器,外有JVM的GC,情况更为复杂。

    2. 引用计数器常识

    • 计数器基于 AtomicIntegerFieldUpdater,为什么不直接用AtomicInteger?因为ByteBuf对象很多,如果都把int包一层AtomicInteger花销较大,而AtomicIntegerFieldUpdater只需要一个全局的静态变量。
    • 所有ByteBuf的引用计数器初始值为1。
    • 调用release(),将计数器减1,等于零时, deallocate()被调用,各种回收。
    • 调用retain(),将计数器加1,即使ByteBuf在别的地方被人release()了,在本Class没喊cut之前,不要把它释放掉。
    • 由duplicate(), slice()和order()所衍生的ByteBuf,与原对象共享底下的buffer,也共享引用计数器,所以它们经常需要调用retain()来显示自己的存在。
    • 当引用计数器为0,底下的buffer已被回收,即使ByteBuf对象还在,对它的各种访问操作都会抛出异常

    3.谁来负责Release

    在C时代,我们喜欢让malloc和free成对出现,而在Netty里,因为Handler链的存在,ByteBuf经常要传递到下一个Hanlder去而不复还,所以规则变成了谁是最后使用者,谁负责释放

    另外,更要注意的是各种异常情况,ByteBuf没有成功传递到下一个Hanlder,还在自己地界里的话,一定要进行释放

    3.1 InBound Message

    在AbstractNioByteChannel.NioByteUnsafe.read() 处创建了ByteBuf并调用 pipeline.fireChannelRead(byteBuf) 送入Handler链。

    根据上面的谁最后谁负责原则,每个Handler对消息可能有三种处理方式

    • 对原消息不做处理,调用 ctx.fireChannelRead(msg)把原消息往下传,那不用做什么释放。
    • 将原消息转化为新的消息并调用 ctx.fireChannelRead(newMsg)往下传,那必须把原消息release掉。
    • 如果已经不再调用ctx.fireChannelRead(msg)传递任何消息,那更要把原消息release掉

    假设每一个Handler都把消息往下传,Handler并也不知道谁是启动Netty时所设定的Handler链的最后一员,所以Netty在Handler链的最末补了一个TailHandler,如果此时消息仍然是ReferenceCounted类型就会被release掉。
     

    3.2 OutBound Message

    要发送的消息由应用所创建,并调用 ctx.writeAndFlush(msg) 进入Handler链。在每个Handler中的处理类似InBound Message,最后消息会来到HeadHandler,再经过一轮复杂的调用,在flush完成后终将被release掉

    3.3 异常发生时的释放

    多层的异常处理机制,有些异常处理的地方不一定准确知道ByteBuf之前释放了没有,可以在释放前加上引用计数大于0的判断避免释放失败;

    有时候不清楚ByteBuf被引用了多少次,但又必须在此进行彻底的释放,可以循环调用reelase()直到返回true

    4. 内存泄漏检测

    所谓内存泄漏,主要是针对池化的ByteBuf。ByteBuf对象被JVM GC掉之前,没有调用release()把底下的DirectByteBuffer或byte[]归还到池里,会导致池越来越大。而非池化的ByteBuf,即使像DirectByteBuf那样可能会用到System.gc(),但终归会被release掉的,不会出大事。

    Netty担心大家不小心就搞出个大新闻来,因此提供了内存泄漏的监测机制。

    Netty默认会从分配的ByteBuf里抽样出大约1%的来进行跟踪。如果泄漏,会有如下语句打印:

     

    LEAK: ByteBuf.release() was not called before it's garbage-collected. Enable advanced leak reporting to find out where the leak occurred. To enable advanced leak reporting, specify the JVM option '-Dio.netty.leakDetectionLevel=advanced' or call ResourceLeakDetector.setLevel()

    这句话报告有泄漏的发生,提示你用-D参数,把防漏等级从默认的simple升到advanced,就能具体看到被泄漏的ByteBuf被创建和访问的地方。

    • 禁用(DISABLED) - 完全禁止泄露检测,省点消耗。
    • 简单(SIMPLE) - 默认等级,告诉我们取样的1%的ByteBuf是否发生了泄露,但总共一次只打印一次,看不到就没有了。
    • 高级(ADVANCED) - 告诉我们取样的1%的ByteBuf发生泄露的地方。每种类型的泄漏(创建的地方与访问路径一致)只打印一次。对性能有影响。
    • 偏执(PARANOID) - 跟高级选项类似,但此选项检测所有ByteBuf,而不仅仅是取样的那1%。对性能有绝大的影响。

    实现细节

    每当各种ByteBufAllocator 创建ByteBuf时,都会问问是否需要采样,Simple和Advanced级别下,就是以113这个素数来取模(害我看文档的时候还在瞎担心,1%,万一泄漏的地方有所规律,刚好躲过了100这个数字呢,比如都是3倍数的),命中了就创建一个Java堆外内存扫盲贴里说的PhantomReference。然后创建一个Wrapper,包住ByteBuf和Reference。

    simple级别下,wrapper只在执行release()时调用Reference.clear(),Advanced级别下则会记录每一个创建和访问的动作。

    当GC发生,还没有被clear()的Reference就会被JVM放入到之前设定的ReferenceQueue里。

    在每次创建PhantomReference时,都会顺便看看有没有因为忘记执行release()把Reference给clear掉,在GC时被放进了ReferenceQueue的对象,有则以 "io.netty.util.ResourceLeakDetector”为logger name,写出前面例子里的Error级别的日日志。顺便说一句,Netty能自动匹配日志框架,先找Slf4j,再找Log4j,最后找JDK logger。

    值得说三遍的事

    一定要盯紧log里有没有出现 "LEAK: "字样,因为simple级别下它只会出现一次,所以不要依赖自己的眼睛,要依赖grep。如果出现了,而且你用的是PooledBuf,那一定是问题,不要有任何的侥幸,立刻用"-Dio.netty.leakDetectionLevel=advanced" 再跑一次,看清楚它创建和访问的地方。

    功能测试时,最好开着"-Dio.netty.leakDetectionLevel=paranoid"。

    但是,怎么测试都可能存在没有覆盖到的分支。如果内存尚够,可以适当把-XX:MaxDirectMemorySize 调大,反正只是max,平时也不会真用了你的。然后监控其使用量,及时报警。

     
    文章持续修订,转载请保留原链接: http://calvin1978.blogcn.com/articles/netty-leak.html

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