Netty之有效规避内存泄漏

http://www.iteye.com/news/30866

 

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。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(ByteOrder)所创建的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，配置好的ByteBufAllocator创建相应ByteBuf并调用 pipeline.fireChannelRead(byteBuf) 送入Handler链。 

根据上面的谁最后谁负责原则，每一个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会在Handler链的最末补一个TailHandler，如果此时消息仍然是ReferenceCounted类型就会被release掉。
不过如果我们的业务Hanlder不再把消息往下传了，这个TailHandler就派不上用场。 
3.2 OutBound Message 
要发送的消息通常由应用所创建，并调用 ctx.writeAndFlush(msg) 进入Handler链。在每一个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的判断避免异常； 

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()去把底下的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担心大家一定会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默认就会从分配的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： 

引用

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，具体看到被泄漏的ByteBuf创建的地方和被访问的地方。 

• 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。
• 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%。在高压力测试时，对性能有明显影响。

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()把Reference清理掉，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，看清楚它创建和最后访问的地方。 

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

但是，怎么测试都可能有没覆盖到的分支，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。 

已有 0 人发表留言，猛击->> 这里<<-参与讨论


ITeye推荐

• —软件人才免语言低担保 赴美带薪读研！—