Netty 防止内存泄漏措施

浅浅的花香味﹌ 2022-02-19 02:45 200阅读 0赞

1.  背景  
    1.1 直播平台内存泄漏问题  
    某直播平台，一些网红的直播间在业务高峰期，会有 10W+ 的粉丝接入，如果瞬间发生大量客户端连接掉线、或者一些客户端网络比较慢，发现基于 Netty 构建的服务端内存会飙升，发生内存泄漏（OOM），导致直播卡顿、或者客户端接收不到服务端推送的消息，用户体验受到很大影响。

1.2 问题分析  
首先对 GC 数据进行分析，发现老年代已满，发生多次 Full GC，耗时达 3 分多，系统已经无法正常运行（示例）：  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty]

图 1 直播高峰期服务端 GC 统计数据  
Dump 内存堆栈进行分析，发现大量的发送任务堆积，导致内存溢出（示例）：  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 1]

图 2 直播高峰期服务端内存 Dump 文件分析  
通过以上分析可以看出，在直播高峰期，服务端向上万客户端推送消息时，发生了发送队列积压，引起内存泄漏，最终导致服务端频繁 GC，无法正常处理业务。

1.3 解决策略  
服务端在进行消息发送的时候做保护，具体策略如下：

根据可接入的最大用户数做客户端并发接入数流控，需要根据内存、CPU 处理能力，以及性能测试结果做综合评估。

设置消息发送的高低水位，针对消息的平均大小、客户端并发接入数、JVM 内存大小进行计算，得出一个合理的高水位取值。服务端在推送消息时，对 Channel 的状态进行判断，如果达到高水位之后，Channel 的状态会被 Netty 置为不可写，此时服务端不要继续发送消息，防止发送队列积压。

服务端基于上述策略优化了代码，内存泄漏问题得到解决。

1.4. 总结  
尽管 Netty 框架本身做了大量的可靠性设计，但是对于具体的业务场景，仍然需要用户做针对特定领域和场景的可靠性设计，这样才能提升应用的可靠性。

除了消息发送积压导致的内存泄漏，Netty 还有其它常见的一些内存泄漏点，本文将针对这些可能导致内存泄漏的功能点进行分析和总结。

1.  消息收发防内存泄漏策略  
    2.1. 消息接收  
    2.1.1 消息读取  
    Netty 的消息读取并不存在消息队列，但是如果消息解码策略不当，则可能会发生内存泄漏，主要有如下几点：
2.  畸形码流\*\*\*：如果客户端按照协议规范，将消息长度值故意伪造的非常大，可能会导致接收方内存溢出。
3.  代码 BUG：错误的将消息长度字段设置或者编码成一个非常大的值，可能会导致对方内存溢出。
4.  高并发场景：单个消息长度比较大，例如几十 M 的小视频，同时并发接入的客户端过多，会导致所有 Channel 持有的消息接收 ByteBuf 内存总和达到上限，发生 OOM。

避免内存泄漏的策略如下：

无论采用哪种×××实现，都对消息的最大长度做限制，当超过限制之后，抛出解码失败异常，用户可以选择忽略当前已经读取的消息，或者直接关闭链接。  
以 Netty 的 DelimiterBasedFrameDecoder 代码为例，创建 DelimiterBasedFrameDecoder 对象实例时，指定一个比较合理的消息最大长度限制，防止内存溢出：

 复制代码

/\*\*  
\{1\}

*  Creates a new instance.  
    \{1\}
 *  \{1\}  
    \*@parammaxFrameLength the maximum length of the decoded frame.  
    \{1\}
 *  A \{@linkTooLongFrameException\} is thrown if  
    \{1\}
 *  the length of the frame exceeds this value.  
    \{1\}  
    \*@paramstripDelimiter whether the decoded frame should strip out the  
    \{1\}
 *  delimiter or not  
    \{1\}  
    *@paramdelimiter the delimiter  
    \{1\}*  
    /

publicDelimiterBasedFrameDecoder(

intmaxFrameLength,booleanstripDelimiter, ByteBuf delimiter) \{

this(maxFrameLength, stripDelimiter,true, delimiter);

\}  
需要根据单个 Netty 服务端可以支持的最大客户端并发连接数、消息的最大长度限制以及当前 JVM 配置的最大内存进行计算，并结合业务场景，合理设置 maxFrameLength 的取值。  
2.1.2 ChannelHandler 的并发执行  
Netty 的 ChannelHandler 支持串行和异步并发执行两种策略，在将 ChannelHandler 加入到 ChannelPipeline 时，如果指定了 EventExecutorGroup，则 ChannelHandler 将由 EventExecutorGroup 中的 EventExecutor 异步执行。这样的好处是可以实现 Netty I/O 线程与业务 ChannelHandler 逻辑执行的分离，防止 ChannelHandler 中耗时业务逻辑的执行阻塞 I/O 线程。

ChannelHandler 异步执行的流程如下所示：  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 2]

图 3 ChannelHandler 异步并发执行流程  
如果业务 ChannelHandler 中执行的业务逻辑耗时较长，消息的读取速度又比较快，很容易发生消息在 EventExecutor 中积压的问题，如果创建 EventExecutor 时没有通过 io.netty.eventexecutor.maxPendingTasks 参数指定积压的最大消息个数，则默认取值为 0x7fffffff，长时间的积压将导致内存溢出，相关代码如下所示（异步执行 ChannelHandler，将消息封装成 Task 加入到 taskQueue 中）：

 复制代码

public void execute(Runnable task) \{

if(task==null) \{

thrownewNullPointerException("task");

boolean inEventLoop =inEventLoop();

if(inEventLoop) \{

addTask(task);

\}else\{

startThread();

addTask(task);

if(isShutdown()&&removeTask(task)) \{

reject();

\}  
解决对策：对 EventExecutor 中任务队列的容量做限制，可以通过 io.netty.eventexecutor.maxPendingTasks 参数做全局设置，也可以通过构造方法传参设置。结合 EventExecutorGroup 中 EventExecutor 的个数来计算 taskQueue 的个数，根据 taskQueue *N *任务队列平均大小 *maxPendingTasks < 系数 K（0 < K < 1）* 总内存的公式来进行计算和评估。

2.2. 消息发送  
2.2.1 如何防止发送队列积压  
为了防止高并发场景下，由于对方处理慢导致自身消息积压，除了服务端做流控之外，客户端也需要做并发保护，防止自身发生消息积压。

利用 Netty 提供的高低水位机制，可以实现客户端更精准的流控，它的工作原理如下：

![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 3]  
图 4 Netty 高水位接口说明  
当发送队列待发送的字节数组达到高水位上限时，对应的 Channel 就变为不可写状态。由于高水位并不影响业务线程调用 write 方法并把消息加入到待发送队列中，因此，必须要在消息发送时对 Channel 的状态进行判断：当到达高水位时，Channel 的状态被设置为不可写，通过对 Channel 的可写状态进行判断来决定是否发送消息。

在消息发送时设置高低水位并对 Channel 状态进行判断，相关代码示例如下：

 复制代码

public void channelActive(finalChannelHandlerContextctx)\{

**ctx.channel().config().setWriteBufferHighWaterMark(10 \*1024\*1024);**

loadRunner =newRunnable()\{

@Override

public void run()\{

try\{

TimeUnit.SECONDS.sleep(30);

\} catch (InterruptedException e) \{

e.printStackTrace();

ByteBuf msg = null;

while(true) \{

**if(ctx.channel().isWritable()) \{**

msg =Unpooled.wrappedBuffer("Netty OOM Example".getBytes());

ctx.writeAndFlush(msg);

\}else\{

LOG.warning("The write queue is busy : "+ ctx.channel().unsafe().outboundBuffer().nioBufferSize());

\};

newThread(loadRunner,"LoadRunner-Thread").start();

\}  
对上述代码做验证，客户端代码中打印队列积压相关日志，说明基于高水位的流控机制生效，日志如下：

警告: The write queue is busy : 17  
通过内存监控，发现内存占用平稳：  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 4]

图 5 进行高低水位保护优化之后内存占用情况  
在实际项目中，根据业务 QPS 规划、客户端处理性能、网络带宽、链路数、消息平均码流大小等综合因素计算并设置高水位（WriteBufferHighWaterMark）阈值，利用高水位做消息发送速率的流控，既可以保护自身，同时又能减轻服务端的压力，防止服务端被压挂。

2.2.2 其它可能导致发送队列积压的因素  
需要指出的是，并非只有高并发场景才会触发消息积压，在一些异常场景下，尽管系统流量不大，但仍然可能会导致消息积压，可能的场景包括：

网络瓶颈，发送速率超过网络链接处理能力时，会导致发送队列积压。

对端读取速度小于己方发送速度，导致自身 TCP 发送缓冲区满，频繁发生 write 0 字节时，待发送消息会在 Netty 发送队列排队。

当出现大量排队时，很容易导致 Netty 的直接内存泄漏，示例如下：

![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 5]  
图 6 消息积压导致内存泄漏相关堆栈  
我们在设计系统时，需要根据业务的场景、所处的网络环境等因素进行综合设计，为潜在的各种故障做容错和保护，防止因为外部因素导致自身发生内存泄漏。

1.  ByteBuf 的申请和释放策略  
    3.1 ByteBuf 申请和释放的理解误区  
    有一种说法认为 Netty 框架分配的 ByteBuf 框架会自动释放，业务不需要释放；业务创建的 ByteBuf 则需要自己释放，Netty 框架不会释放。

事实上，这种观点是错误的，即便 ByteBuf 是 Netty 创建的，如果使用不当仍然会发生内存泄漏。在实际项目中如何更好的管理 ByteBuf，下面我们分四种场景进行说明。

3.2 ByteBuf 的释放策略  
3.2.1 基于内存池的请求 ByteBuf  
这类 ByteBuf 主要包括 PooledDirectByteBuf 和 PooledHeapByteBuf，它由 Netty 的 NioEventLoop 线程在处理 Channel 的读操作时分配，需要在业务 ChannelInboundHandler 处理完请求消息之后释放（通常是解码之后），它的释放有 2 种策略：

策略 1：业务 ChannelInboundHandler 继承自 SimpleChannelInboundHandler，实现它的抽象方法 channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, I msg)，ByteBuf 的释放业务不用关心，由 SimpleChannelInboundHandler 负责释放，相关代码如下所示（SimpleChannelInboundHandler）：  
 复制代码

@Override

public void channelRead(ChannelHandlerContextctx, Objectmsg)throws Exception \{

boolean release =true;

try\{

if(acceptInboundMessage(msg)) \{

I imsg = (I) msg;

channelRead0(ctx,imsg);

\}else\{

release =false;

ctx.fireChannelRead(msg);

\} finally \{

**if(autoRelease&&release) \{**

**ReferenceCountUtil.release(msg);**

**\}**

\}  
如果当前业务 ChannelInboundHandler 需要执行，则调用完 channelRead0 之后执行 ReferenceCountUtil.release(msg) 释放当前请求消息。如果没有匹配上需要继续执行后续的 ChannelInboundHandler，则不释放当前请求消息，调用 ctx.fireChannelRead(msg) 驱动 ChannelPipeline 继续执行。

继承自 SimpleChannelInboundHandler，即便业务不释放请求 ByteBuf 对象，依然不会发生内存泄漏，相关示例代码如下所示：

 复制代码

publiccla\*\*\*outerServerHandlerV2**extendsSimpleChannelInboundHandler<ByteBuf>**\{

// 代码省略...

@Override

publicvoidchannelRead0(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf msg)\{

byte\[\] body =newbyte\[msg.readableBytes()\];

executorService.execute(()->

// 解析请求消息，做路由转发，代码省略...

// 转发成功，返回响应给客户端

ByteBuf respMsg = allocator.heapBuffer(body.length);

respMsg.writeBytes(body);// 作为示例，简化处理，将请求返回

ctx.writeAndFlush(respMsg);

\});

\}  
对上述代码做性能测试，发现内存占用平稳，无内存泄漏问题，验证了之前的分析结论。

策略 2：在业务 ChannelInboundHandler 中调用 ctx.fireChannelRead(msg) 方法，让请求消息继续向后执行，直到调用到 DefaultChannelPipeline 的内部类 TailContext，由它来负责释放请求消息，代码如下所示（TailContext）：  
 复制代码

protectedvoidonUnhandledInboundMessage(Object msg)\{

try\{

logger.debug(

"Discarded inbound message \{\} that reached at the tail of the pipeline. "+

"Please check your pipeline configuration.", msg);

**\}finally\{**

**ReferenceCountUtil.release(msg);**

**\}**

\}  
3.2.2 基于非内存池的请求 ByteBuf  
如果业务使用非内存池模式覆盖 Netty 默认的内存池模式创建请求 ByteBuf，例如通过如下代码修改内存申请策略为 Unpooled：

 复制代码

// 代码省略...

.childHandler(newChannelInitializer<SocketChannel>() \{

@Override

publicvoidinitChannel(SocketChannel ch)throwsException\{

ChannelPipeline p = ch.pipeline(); ch.config().setAllocator(UnpooledByteBufAllocator.DEFAULT);

p.addLast(newRouterServerHandler());

\});

\}  
也需要按照内存池的方式去释放内存。

3.2.3 基于内存池的响应 ByteBuf  
只要调用了 writeAndFlush 或者 flush 方法，在消息发送完成之后都会由 Netty 框架进行内存释放，业务不需要主动释放内存。

它的工作原理如下：

调用 ctx.writeAndFlush(respMsg) 方法，当消息发送完成之后，Netty 框架会主动帮助应用来释放内存，内存的释放分为两种场景：

如果是堆内存（PooledHeapByteBuf），则将 HeapByteBuffer 转换成 DirectByteBuffer，并释放 PooledHeapByteBuf 到内存池，代码如下（AbstractNioChannel 类）：  
 复制代码

protected final ByteBufnewDirectBuffer(ByteBufbuf)\{

finalintreadableBytes = buf.readableBytes();

if(readableBytes==0) \{

**ReferenceCountUtil.safeRelease(buf);**

return Unpooled.EMPTY\_BUFFER;

final ByteBufAllocator alloc = alloc();

if(alloc.isDirectBufferPooled()) \{

ByteBuf directBuf = alloc.directBuffer(readableBytes);

directBuf.writeBytes(buf,buf.readerIndex(), readableBytes);

**ReferenceCountUtil.safeRelease(buf);**

return directBuf;

\} \}

// 后续代码省略

\}  
如果消息完整的被写到 SocketChannel 中，则释放 DirectByteBuffer，代码如下（ChannelOutboundBuffer）所示：

 复制代码

public boolean remove()\{

Entry e = flushedEntry;

if(e==null) \{

clearNioBuffers();

returnfalse;

Object msg = e.msg;

ChannelPromise promise = e.promise;

intsize = e.pendingSize;

removeEntry(e);

if(!e.cancelled) \{

**ReferenceCountUtil.safeRelease(msg);**

safeSuccess(promise);

decrementPendingOutboundBytes(size,false,true);

// 后续代码省略

\}  
对 Netty 源码进行断点调试，验证上述分析：

断点 1：在响应消息发送处打印断点，获取到 PooledUnsafeHeapByteBuf 实例 ID 为 1506。  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 6]

图 7 响应发送处断点调试  
断点 2：在 HeapByteBuffer 转换成 DirectByteBuffer 处打断点，发现实例 ID 为 1506 的 PooledUnsafeHeapByteBuf 被释放。

![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 7]  
图 8 响应消息释放处断点  
断点 3：转换之后待发送的响应消息 PooledUnsafeDirectByteBuf 实例 ID 为 1527。  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 8]

图 9 响应消息转换处断点  
断点 4：响应消息发送完成之后，实例 ID 为 1527 的 PooledUnsafeDirectByteBuf 被释放到内存池。  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 9]

图 10 转换之后的响应消息释放处断点  
如果是 DirectByteBuffer，则不需要转换，当消息发送完成之后，由 ChannelOutboundBuffer 的 remove() 负责释放。  
3.2.4 基于非内存池的响应 ByteBuf  
无论是基于内存池还是非内存池分配的 ByteBuf，如果是堆内存，则将堆内存转换成堆外内存，然后释放 HeapByteBuffer，待消息发送完成之后，再释放转换后的 DirectByteBuf；如果是 DirectByteBuffer，则无需转换，待消息发送完成之后释放。因此对于需要发送的响应 ByteBuf，由业务创建，但是不需要业务来释放。

1.  Netty 服务端高并发保护  
    4.1 高并发场景下的 OOM 问题  
    在 RPC 调用时，如果客户端并发连接数过多，服务端又没有针对并发连接数的流控机制，一旦服务端处理慢，就很容易发生批量超时和断连重连问题。

以 Netty HTTPS 服务端为例，典型的业务组网示例如下所示：

![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 10]  
图 11 Netty HTTPS 组网图  
客户端采用 HTTP 连接池的方式与服务端进行 RPC 调用，单个客户端连接池上限为 200，客户端部署了 30 个实例，而服务端只部署了 3 个实例。在业务高峰期，每个服务端需要处理 6000 个 HTTP 连接，当服务端时延增大之后，会导致客户端批量超时，超时之后客户端会关闭连接重新发起 connect 操作，在某个瞬间，几千个 HTTPS 连接同时发起 SSL 握手操作，由于服务端此时也处于高负荷运行状态，就会导致部分连接 SSL 握手失败或者超时，超时之后客户端会继续重连，进一步加重服务端的处理压力，最终导致服务端来不及释放客户端 close 的连接，引起 NioSocketChannel 大量积压，最终 OOM。

通过客户端的运行日志可以看到一些 SSL 握手发生了超时，示例如下：  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 11]

图 12 SSL 握手超时日志  
服务端并没有对客户端的连接数做限制，这会导致尽管 ESTABLISHED 状态的连接数并不会超过 6000 上限，但是由于一些 SSL 连接握手失败，再加上积压在服务端的连接并没有及时释放，最终引起了 NioSocketChannel 的大量积压。

4.2.Netty HTTS 并发连接数流控  
在服务端增加对客户端并发连接数的控制，原理如下所示：  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 12]

图 13 服务端 HTTS 连接数流控  
基于 Netty 的 Pipeline 机制，可以对 SSL 握手成功、SSL 连接关闭做切面拦截（类似于 Spring 的 AOP 机制，但是没采用反射机制，性能更高），通过流控切面接口，对 HTTPS 连接做计数，根据计数器做流控，服务端的流控算法如下：

获取流控阈值。

从全局上下文中获取当前的并发连接数，与流控阈值对比，如果小于流控阈值，则对当前的计数器做原子自增，允许客户端连接接入。

如果等于或者大于流控阈值，则抛出流控异常给客户端。

SSL 连接关闭时，获取上下文中的并发连接数，做原子自减。

在实现服务端流控时，需要注意如下几点：

流控的 ChannelHandler 声明为 @ChannelHandler.Sharable，这样全局创建一个流控实例，就可以在所有的 SSL 连接中共享。

通过 userEventTriggered 方法拦截 SslHandshakeCompletionEvent 和 SslCloseCompletionEvent 事件，在 SSL 握手成功和 SSL 连接关闭时更新流控计数器。

流控并不是单针对 ESTABLISHED 状态的 HTTP 连接，而是针对所有状态的连接，因为客户端关闭连接，并不意味着服务端也同时关闭了连接，只有 SslCloseCompletionEvent 事件触发时，服务端才真正的关闭了 NioSocketChannel，GC 才会回收连接关联的内存。

流控 ChannelHandler 会被多个 NioEventLoop 线程调用，因此对于相关的计数器更新等操作，要保证并发安全性，避免使用全局锁，可以通过原子类等提升性能。

1.  总结  
    5.1. 其它的防内存泄漏措施  
    5.1.1 NioEventLoop  
    执行它的 execute(Runnable task) 以及定时任务相关接口时，如果任务执行耗时过长、任务执行频度过高，可能会导致任务队列积压，进而引起 OOM：

![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 13]  
图 14 NioEventLoop 定时任务执行接口  
建议业务在使用时，对 NioEventLoop 队列的积压情况进行采集和告警。

5.1.2 客户端连接池  
业务在初始化连接池时，如果采用每个客户端连接对应一个 EventLoopGroup 实例的方式，即每创建一个客户端连接，就会同时创建一个 NioEventLoop 线程来处理客户端连接以及后续的网络读写操作，采用的策略是典型的 1 个 TCP 连接对应一个 NIO 线程的模式。当系统的连接数很多、堆内存又不足时，就会发生内存泄漏或者线程创建失败异常。问题示意如下：  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 14]

图 15 错误的客户端线程模型  
优化策略：客户端创建连接池时，EventLoopGroup 可以重用，优化之后的连接池线程模型如下所示：  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 15]

图 16 正确的客户端线程模型  
5.2 内存泄漏问题定位  
5.2.1 堆内存泄漏  
通过 jmap -dump:format=b,file=xx pid 命令 Dump 内存堆栈，然后使用 MemoryAnalyzer 工具对内存占用进行分析，查找内存泄漏点，然后结合代码进行分析，定位内存泄漏的具体原因，示例如下所示：  
![Netty 防止内存泄漏措施][Netty 16]

图 17 通过 MemoryAnalyzer 工具分析内存堆栈  
5.2.2 堆外内存泄漏  
建议策略如下：

排查下业务代码，看使用堆外内存的地方是否存在忘记释放问题。

如果使用到了 Netty 的 TLS/SSL/openssl，建议到 Netty 社区查下 BUG 列表，看是否是 Netty 老版本已知的 BUG，此类 BUG 通过升级 Netty 版本可以解决。

如果上述两个步骤排查没有结果，则可以通过 google-perftools 工具协助进行堆外内存分析

[Netty]: /images/20220219/e46996e1d97e45a88d8120ea2de05d7c.png
[Netty 1]: /images/20220219/fdca99d041f34e459ddcd497af58726a.png
[Netty 2]: /images/20220219/1cc244bf5c9842eeb5d0ade63b62ef4a.png
[Netty 3]: /images/20220219/8965e0f83c594468a75aced58f10f050.png
[Netty 4]: /images/20220219/32e8c139f5d54774b3f33a40d2f65a90.png
[Netty 5]: /images/20220219/ae1b6d1ca1874818b872cccbb0b1b74f.png
[Netty 6]: /images/20220219/3762891106f349779855c4a24fe6e16c.png
[Netty 7]: /images/20220219/a286ae0cda8943f98fca8dea396ff5dc.png
[Netty 8]: /images/20220219/33b3e505eda24cc0b9d104a2c05e7bd0.png
[Netty 9]: /images/20220219/9c9b385adc6d4200a8e35e1333559437.png
[Netty 10]: /images/20220219/86713ed1b31848e2b033a17b323e9bee.png
[Netty 11]: /images/20220219/83986542fb4a48f1b8c264262df7c88e.png
[Netty 12]: /images/20220219/8df907dd028b4f38be32bd5ffa04d3ac.png
[Netty 13]: /images/20220219/ec6891f1d7d4410f8d5582f6240f6ca7.png
[Netty 14]: /images/20220219/c8d8c7e0c44e4c37b0aae97fef4b1df9.png
[Netty 15]: /images/20220219/8fdbe4da569445eeac713dce1f54294c.png
[Netty 16]: /images/20220219/3193a12a52344db8a8730e24198f5c4b.png