Windbg调优Kafka.Client内存泄露

    从来没写过Blog，想想也是，工作十多年了，搞过N多的架构、技术，不与大家分享实在是可惜了。另外，从传统地ERP行业转到互联网，也遇到了很所前所未有的问题，原来知道有一些坑，但是不知道坑太多太深。借着填坑的机会，把过程Log下来。

    言归正传，先说说背景吧。Teld的业务平台中存在大量的物联网终端传感数据和车辆运行数据，这些数据中蕴含着大量的财富。So，要存储。Teld的充电终端还是很NB的，现在已经有2W+，而且每隔30S上报一次数据，当然单条数据量不会很大。这才是开始，按照国家规划，到2020年，我们要到百万级别了。擦，说的太远了！换算了一下，仅充电终端上报数据的TPS要求还是挺高的。通过2个月的研究和技术选型，我们选用Kafka作为海量数据处理的应用中间件。

    好吧！选了Kafka，开始填坑吧。由于我们采用了.net技术路线，Kafka Client也必须是.net的。…(此处省略1万字)，Kafka环境顺利调试成功，但是基于Kafka.Client编写的Consumer程序却出现严重的内存泄露。

     

    Consumer程序需长时间运行，上图仅仅运行了2个小时后的内存就达到了570M。果断抓Dump，Windbg分析。

    启动Windbg，设置符号文件，加载Dump。

    执行下面命令：

        .loadby sos clr  （说明：程序是4.0的，2.0请问度娘）。

        !dumpheap –stat (说明：按照类型显示堆中的对象数量和内存占用大小)

    执行结果：

00007ff947e2f2e8  1215019     29160456 Kafka.Client.Common.NoOpTimer
00007ff947e2f1a8  1215019     29160456 Kafka.Client.Metrics.KafkaTimer
00007ff947e39600  1215018     38880576 Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics
00007ff947e2df70  1215018     38880576 Kafka.Client.Common.ClientIdAndBroker
00007ff947e3a058  1215007     58320336 System.Collections.Concurrent.ConcurrentDictionary`2+Node[[Kafka.Client.Common.ClientIdAndBroker, Kafka.Client],[Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics, Kafka.Client]]
00007ff9a5cc3d60  1267853     86313134 System.String

    通过执行结果可以看到，NoOpTimer、KafkaTimer、TetchRequestAndResponseMetrics、ConcurrentDictionary对象每类都有120w+，占用内存近200M。好吧，好像是这几个家伙的原因，矛头直指Kafka.Client。选取NoOpTimer，先看看gcroot情况吧，继续！

    执行命令：（对象太多了，命令运行一会，break吧。）

!dumpheap -mt 00007ff947e2f2e8  

    执行结果：

 000021ae62af490 00007ff947e2f2e8 24 

0000021ae62af5a8 00007ff947e2f2e8 24
0000021ae62af6c0 00007ff947e2f2e8 24
0000021ae62af7c0 00007ff947e2f2e8 24
0000021ae62af890 00007ff947e2f2e8 24
0000021ae62af960 00007ff947e2f2e8 24
0000021ae62afa30 00007ff947e2f2e8 24
0000021ae62afb00 00007ff947e2f2e8 24
0000021ae62afc18 00007ff947e2f2e8 24
0000021ae62afd18 00007ff947e2f2e8 24

    执行结果的第一列为NoOpTimer对象的地址。查看gcroot情况。

    执行命令：

!gcroot 000021ae62af490 

    执行结果：

0000021ae58965a8 Teld.Core.Log.Processor.ProcessService
-> 0000021ae58966a8 System.Collections.Generic.List`1[[Teld.Core.Log.Processor.LogListener, Teld.Core.Log.Processor]]
-> 0000021ae5898068 Teld.Core.Log.Processor.LogListener[]
-> 0000021ae5897b38 Teld.Core.Log.Processor.LogListener
-> 0000021ae5897b78 Teld.Core.Log.Processor.KafkaConsumer
-> 0000021a8ac0de20 Kafka.Client.Consumers.ZookeeperConsumerConnector
-> 0000021a90839800 Kafka.Client.Consumers.ConsumerFetcherManager
-> 0000021a90839908 System.Collections.Generic.Dictionary`2[[Kafka.Client.Server.BrokerAndFetcherId, Kafka.Client],[Kafka.Client.Server.AbstractFetcherThread, Kafka.Client]]
-> 0000021a92dcd208 System.Collections.Generic.Dictionary`2+Entry[[Kafka.Client.Server.BrokerAndFetcherId, Kafka.Client],[Kafka.Client.Server.AbstractFetcherThread, Kafka.Client]][]
-> 0000021a962e2710 Kafka.Client.Consumers.ConsumerFetcherThread
-> 0000021a962e2a70 Kafka.Client.Consumers.SimpleConsumer
-> 0000021ae58fcca8 Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseStats
-> 0000021ae58fccd8 Kafka.Client.Utils.Pool`2[[Kafka.Client.Common.ClientIdAndBroker, Kafka.Client],[Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics, Kafka.Client]]
-> 0000021a91cb17f8 System.Collections.Concurrent.ConcurrentDictionary`2+Tables[[Kafka.Client.Common.ClientIdAndBroker, Kafka.Client],[Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics, Kafka.Client]]
-> 0000021af64f1728 System.Collections.Concurrent.ConcurrentDictionary`2+Node[[Kafka.Client.Common.ClientIdAndBroker, Kafka.Client],[Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics, Kafka.Client]][]
-> 0000021a91c82b18 System.Collections.Concurrent.ConcurrentDictionary`2+Node[[Kafka.Client.Common.ClientIdAndBroker, Kafka.Client],[Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics, Kafka.Client]]
-> 0000021ae62af470 Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics
-> 0000021ae62af4a8 Kafka.Client.Metrics.KafkaTimer
-> 0000021ae62af490 Kafka.Client.Common.NoOpTimer

    通过执行结果可以看到，NoOpTimer对象被FetchRequestAndResponseMetric所持有，而FetchRequestAndResponseMetric好像被缓存到ConcurrentDictionary中了。ConcurrentDictionary这一坨看着这么熟悉呢，fuck！刚才!dumpheap –stat的结果里面有它！那就再分析ConCurrentDictionary类型看看吧。继续！

    执行命令：（00007ff947e3a058 是第一次!dumpheap –stat 执行结果中的ConcurrentDictionary类型第一列的值（MT）。）

!dumpheap -mt 00007ff947e3a058

    执行结果：（随机截取一段）

0000021aefcd5a90 00007ff947e3a058       48    
0000021aefcd5c20 00007ff947e3a058       48    
0000021aefcd5d60 00007ff947e3a058       48    
0000021aefcd5ef0 00007ff947e3a058        48    
0000021aefcd6030 00007ff947e3a058       48    
0000021aefcd65e8 00007ff947e3a058       48    
0000021aefcd6790 00007ff947e3a058       48    
0000021aefcd68d8 00007ff947e3a058       48    
0000021aefcd6a68 00007ff947e3a058       48  

    随机选取一个，继续查看gcroot情况。

    执行命令：

!gcroot 0000021aefcd6a68

    执行结果：

0000021ae58965a8 Teld.Core.Log.Processor.ProcessService
            ->  0000021ae58966a8 System.Collections.Generic.List`1[[Teld.Core.Log.Processor.LogListener, Teld.Core.Log.Processor]]
            ->  0000021ae5898068 Teld.Core.Log.Processor.LogListener[]
            ->  0000021ae58970a8 Teld.Core.Log.Processor.LogListener
            ->  0000021ae58970e8 Teld.Core.Log.Processor.KafkaConsumer
            ->  0000021a8cedba08 Kafka.Client.Consumers.ZookeeperConsumerConnector
            ->  0000021a94f56710 Kafka.Client.Consumers.ConsumerFetcherManager
            ->  0000021a94f56818 System.Collections.Generic.Dictionary`2[[Kafka.Client.Server.BrokerAndFetcherId, Kafka.Client],[Kafka.Client.Server.AbstractFetcherThread, Kafka.Client]]
            ->  0000021a94f5bd20 System.Collections.Generic.Dictionary`2+Entry[[Kafka.Client.Server.BrokerAndFetcherId, Kafka.Client],[Kafka.Client.Server.AbstractFetcherThread, Kafka.Client]][]
            ->  0000021a962e5e80 Kafka.Client.Consumers.ConsumerFetcherThread
            ->  0000021a962e61e0 Kafka.Client.Consumers.SimpleConsumer
            ->  0000021ae58f60e8 Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseStats
            ->  0000021ae58f6118 Kafka.Client.Utils.Pool`2[[Kafka.Client.Common.ClientIdAndBroker, Kafka.Client],[Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics, Kafka.Client]]
            ->  0000021a89deda70 System.Collections.Concurrent.ConcurrentDictionary`2+Tables[[Kafka.Client.Common.ClientIdAndBroker, Kafka.Client],[Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics, Kafka.Client]]
            ->  0000021af5a43128 System.Collections.Concurrent.ConcurrentDictionary`2+Node[[Kafka.Client.Common.ClientIdAndBroker, Kafka.Client],[Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics, Kafka.Client]][]
            ->  0000021aefcd6a68 System.Collections.Concurrent.ConcurrentDictionary`2+Node[[Kafka.Client.Common.ClientIdAndBroker, Kafka.Client],[Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics, Kafka.Client]]

    通过结果可以看到，ConcurrentDictionary被Pool引用，而Pool又被FetchRequestAndResponseStats引用。这与NoOpTimer类型的引用情况很相似啊！

    搜一下第一次！dumpheap –stat 的结果，发现FetchRequestAndResponseStats和Pool类型的对象数量只有11个。

00007ff947e387f8       11          528 Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseStats

7ff947e397d8       11          792 Kafka.Client.Utils.Pool`2[[Kafka.Client.Common.ClientIdAndBroker, Kafka.Client],[Kafka.Client.Consumers.FetchRequestAndResponseMetrics, Kafka.Client]]

    看来，100多万个对象都是从Pool上来的。果断翻开kafka.Client的源代码。

internal class FetchRequestAndResponseStats
    {
        private string clientId;

        private Func<ClientIdAndBroker, FetchRequestAndResponseMetrics> valueFactory;
        private Pool<ClientIdAndBroker, FetchRequestAndResponseMetrics> stats;

        private FetchRequestAndResponseMetrics allBrokerStats;

        public FetchRequestAndResponseStats(string clientId)
        {
            this.clientId = clientId;
            this.valueFactory = k => new FetchRequestAndResponseMetrics(k);
            this.stats = new Pool<ClientIdAndBroker, FetchRequestAndResponseMetrics>(this.valueFactory);
            this.allBrokerStats = new FetchRequestAndResponseMetrics(new ClientIdAndBroker(clientId, "AllBrokers"));
        }

        public FetchRequestAndResponseMetrics GetFetchRequestAndResponseAllBrokersStats()
        {
            return this.allBrokerStats;
        }

        public FetchRequestAndResponseMetrics GetFetchRequestAndResponseStats(string brokerInfo)
        {
            return this.stats.GetAndMaybePut(new ClientIdAndBroker(this.clientId, brokerInfo + "-"));
        }
    }

    Pool类型的对象是FetchRequestAndResponseStats的一个属性，并且Pool是继承自ConcurrentDictionary，Key的类型为ClientIdAndBroker。Pool的定义如下：

public class Pool<TKey, TValue> : ConcurrentDictionary<TKey, TValue>
    {
        public Func<TKey, TValue> ValueFactory { get; set; }

        public Pool(Func<TKey, TValue> valueFactory = null)
        {
            this.ValueFactory = valueFactory;
        }

        public TValue GetAndMaybePut(TKey key)
        {
            if (this.ValueFactory == null)
            {
                throw new KafkaException("Empty value factory in pool");
            }
            return this.GetOrAdd(key, this.ValueFactory);
        }

    }

    问题来了，FetchRequestAndResponseStats.GetFetchRequestAndResponseStats方法，每次New ClientIdAndBroker 对象后，调用Pool.GetAndMaybePut方法。擦！！！每次访问都是新对象，这个对象是要作为ConcurrentDictionary的Key存入的。并且存入方法调用的是ConcurrentDictionary.GetOrAdd()。新建的对象只能从ConcurrentDictionary中Add，没有任何Get到的可能性啊。Kafka.Client中竟然会出现这么低级的问题，瞬间对开源的组件有了新的认识：开源组件的坑太深了，不填不知道啊。

    抓紧把开源组件的代码改一下吧。把Pool的key类型从ClientIdAndBroker改为string。调试运行，下面是Run了2天的Consumer程序的内存占用情况，期间Consumer已经处理了60万日志。

   

    问题终于完美解决了！最后，国际惯例，感谢JuQiang老师指导。在互联网领域，我是个新手，Blog中难免存在一些不客观，不成熟的见解，还请多多包涵！