最近在看RCA(Root Cause Analysis)的东西,不小心发现了yCrash这么个东西。它的几段问题小代码写的非常典型,我们可以稍微看一下,来看看Java应用程序常见的几个崩溃场景。
Java程序是基于GC的,在启动初始,就申请了足量的内存池,再加上JIT等编译器的实时优化,速度并不比直接用C++语言写的慢。Java语言同时由于反射和可观测等特点,再加上JFR这种神器,在发生问题的时候比二进制文件更容易找到它的根源。
最近在看RCA(Root CauseAnalysis)的东西,不小心发现了yCrash这么个东西。它的几段问题小代码写的非常典型,我们可以稍微看一下,来看看Java应用程序常见的几个崩溃场景。
(相关资料图)
OOM 一般是内存泄漏引起的,表现在 GC 日志里,一般情况下就是 GC 的时间变长了,而且每次回收的效果都非常一般。GC后,堆内存的实际占用呈上升趋势。
下面的代码是死循环,持续向HashMap里塞数据,由于myMap属于GCRoots,始终得不到释放,所以它最终的结果就是OOM。
import java.util.HashMap;public class OOMDemo { static HashMap
内存泄漏和内存溢出是一个道理,不同的是它的语意。
内存溢出可能是由于请求量过高,或者真实的业务需求需要所造成的后果,而内存溢出属于未知的、超出期望的OOM情况。
我们可以使用上面同样的代码达到这个目的。
在现实情况中,内存泄漏通常都非常的隐蔽,需要借助Mat等工具才能找到根本原因。jmap、pmap等是常用的工具。
比如,如果你忘记了重写对象的hashCode和equals方法,就会产生内存泄漏。
//leak example : created by xjjdog 2022import java.util.HashMap;import java.util.Map;public class HashMapLeakDemo { public static class Key { String title; public Key(String title) { this.title = title; } } public static void main(String[] args) { Mapmap = new HashMap<>(); map.put(new Key("1"), 1); map.put(new Key("2"), 2); map.put(new Key("3"), 2); Integer integer = map.get(new Key("2")); System.out.println(integer); }}
直接一个死循环,就可以把CPU干死。
public class CPUSpikeDemo { public static void start() { new CPUSpikerThread().start(); new CPUSpikerThread().start(); new CPUSpikerThread().start(); new CPUSpikerThread().start(); new CPUSpikerThread().start(); new CPUSpikerThread().start(); System.out.println("6 threads launched!"); }}public class CPUSpikerThread extends Thread { @Override public void run() { while (true) { // Just looping infinitely } }}
获取问题代码通常可以使用下面的方法:
(1)使用 top 命令,查找到使用 CPU 最多的某个进程,记录它的 pid。使用 Shift + P 快捷键可以按 CPU的使用率进行排序。
(2)再次使用 top 命令,加 -H 参数,查看某个进程中使用 CPU 最多的某个线程,记录线程的 ID。
(3)使用 printf函数,将十进制的 tid 转化成十六进制。
(4)使用 jstack 命令,查看 Java 进程的线程栈。
(5)使用较少命令查看生成的文件,并查找刚才转化的十六进制 tid,找到发生问题的线程上下文。
线程资源是昂贵的。如果你不停的创建线程,系统资源很快就会被耗尽。下面的代码一直不停的创建线程,如果同时请求压力比较大的话,多数能搞死宿主机。
public class ThreadLeakDemo { public static void start() { while (true) { new ForeverThread().start(); } }}public class ForeverThread extends Thread { @Override public void run() { // Put the thread to sleep forever, so they don"t die. while (true) { try { // Sleeping for 10 minutes repeatedly Thread.sleep(10 * 60 * 1000); } catch (Exception e) {} } }}
这是暴力啊,这和每个请求创建一个线程,或者创建一个线程池的后果是一样的。
java.lang.OutOfMemory错误:无法创建新的本机线程
死锁代码一般不会发生,但一旦发生还是非常严重的,相关的业务可能就跑不动了。
public class DeadLockDemo { public static void start() { new ThreadA().start(); new ThreadB().start(); }}public class ThreadA extends Thread { @Override public void run() { CoolObject.method1(); }}public class ThreadB extends Thread { @Override public void run() { HotObject.method2(); } }public class CoolObject { public static synchronized void method1() { try { // Sleep for 10 seconds Thread.sleep(10 * 1000); } catch (Exception e) {} HotObject.method2(); }} public class HotObject { public static synchronized void method2() { try { // Sleep for 10 seconds Thread.sleep(10 * 1000); } catch (Exception e) {} CoolObject.method1(); } }
死锁属于比较严重的一种情况,jstack 会以明显的信息进行提示。当然,关于线程的dump,也有一些线上分析工具可以使用。比如fastthread,但也需要你先了解这些情况发生的意义。
栈溢出不会造成 JVM 进程死亡,危害“相对较小”。下面是一个简单的模拟栈溢出的代码,只需要递归调用就可以了。
public class StackOverflowDemo { public void start() { start(); }}
通过 -Xss 参数可以设置虚拟机栈的大小。比如下面的命令就是设置栈大小为 128K:
-Xss128K
如果你的应用经常发生这种情况,可以试着调大这个值。但一般都是因为程序错误引起的,最好检查一下自己的代码。
BLOCKED是一个比较严重的线程状态,当后端的服务处理时间非常长,请求的线程就会进入等待状态。这时候通过jstack来获取堆栈,就会发现线程处于阻塞状态。它阻塞在对锁的获取上(watingto lock)
public class BlockedAppDemo { public static void start() { for (int counter = 0; counter < 10; ++counter) { // Launch 10 threads. new AppThread().start(); } }}public class AppThread extends Thread { @Override public void run() { AppObject.getSomething(); }}public class AppObject { public static synchronized void getSomething() { while (true) { try { Thread.sleep(10 * 60 * 1000); } catch (Exception e) {} } }}
一旦频繁发生这种情况,就证明你的程序相应太慢了。如果CPU资源还有剩余,可以尝试着增加请求的线程数,比如tomcat的最大线程数。
以上就是对于Java常见故障的几段小代码分析,大部分的故障都逃不出这些场景。故障的排查通常都非常耗费精力,而且你得有线上权限。怎样做一些好用的工具,把这些复杂性屏蔽在后面,才是我们所想要的。
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