探究内存泄露—Part1—编写泄露代码

本文由 ImportNew - 黄索远 翻译自 captaindebug。如需转载本文，请先参见文章末尾处的转载要求。

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几天前我发现了一个小问题：有一个服务器在跑了一段时间后挂掉了。重启脚本和系统后，这个问题还是会出现。因为问题代码不是关键业务，所以尽管有大量的数据丢失，但是问题并不严重。不过我还是决定作进一步的调查，来探寻一下问题到底出现在哪。首先注意到的是，服务器通过了所有的单元测试和集成环境的完整测试。在测试环境下使用测试数据时运行得非常正常。那么为什么在工作环境中一跑起来就会出现问题呢？很容易就能想到，也许是因为在实际运行时的负载大于测试，甚至超过了设计时所能承载的负重，从而耗尽了资源。但是到底是什么资源，又是在哪里耗尽的呢？这就是本文需要探究的难题。

为了演示如何调查这个问题，第一件事情就是写一些内存泄露的代码。我将会采用生产者—消费者模型，以便更好的说明这个问题。

和往常一样，为了说明内存泄露代码，我需要人为建立一个场景。在这个场景中，假定你为一个证劵经纪公司工作，这个公司将股票的销售额和股份记录在一个数据库中。通过一个简单进程获取命令并将其存放在一个队列中。另一个进程从该队列中读取命令并将其写入数据库。命令的POJO（简单Java对象）非常的直观：

public class Order {

  private final int id;

  private final String code;

  private final int amount;

  private final double price;

  private final long time;

  private final long [] padding;

  /**
   * @param id
   *            The order id
   * @param code
   *            The stock code
   * @param amount
   *            the number of shares
   * @param price
   *            the price of the share
   * @param time
   *            the transaction time
   */
  public Order( int id, String code, int amount, double price, long time) {
    super ();
    this .id = id;
    this .code = code;
    this .amount = amount;
    this .price = price;
    this .time = time;
    // This just makes the Order object bigger so that
    // the example runs out of heap more quickly.
    this .padding = new long [ 3000 ];
    Arrays.fill(padding, 0 , padding.length - 1 , - 2 );
  }

  public int getId() {
    return id;
  }

  public String getCode() {
    return code;
  }

  public int getAmount() {
    return amount;
  }

  public double getPrice() {
    return price;
  }

  public long getTime() {
    return time;
  }

}

这个命令POJO是Spring应用的一部分。这个应用有三个主要的抽象类，当应用调用他们的start()方法时分别创建一个新进程。

第一个抽象类是OrderFeed。run()方法会生成一个虚拟的命令并将其放置在队列中。生成命令后它会睡眠一会儿，然后生成一个新的命令。

public class OrderFeed implements Runnable {

private static Random rand = new Random();

private static int id = 0 ;

private final BlockingQueue<Order> orderQueue;

public OrderFeed(BlockingQueue<Order> orderQueue) {
this .orderQueue = orderQueue;
}

/**
* Called by Spring after loading the context. Start producing orders
*/
public void start() {

Thread thread = new Thread( this , "Order producer" );
thread.start();
}

/** The main run loop */
@Override
public void run() {

while ( true ) {
Order order = createOrder();
orderQueue.add(order);
sleep();
}
}

private Order createOrder() {

final String[] stocks = { "BLND.L" , "DGE.L" , "MKS.L" , "PSON.L" , "RIO.L" , "PRU.L" ,
"LSE.L" , "WMH.L" };
int next = rand.nextInt(stocks.length);
long now = System.currentTimeMillis();

Order order = new Order(++id, stocks[next], next * 100 , next * 10 , now);
return order;
}

private void sleep() {
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep( 100 );
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

第二个类是OrderRecord，这个类负责从队列中提取命令并将它们写入数据库。问题是，将命令写入数据库的耗时比产生命令的耗时要长得多。为展示这一现象，我将在recordOrder()方法中让其睡眠1秒。

public class OrderRecord implements Runnable {

private final BlockingQueue<Order> orderQueue;

public OrderRecord(BlockingQueue<Order> orderQueue) {
this .orderQueue = orderQueue;
}

public void start() {

Thread thread = new Thread( this , "Order Recorder" );
thread.start();
}

@Override
public void run() {

while ( true ) {

try {
Order order = orderQueue.take();
recordOrder(order);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}

}

/**
* Record the order in the database
*
* This is a dummy method
*
* @param order
*            The order
* @throws InterruptedException
*/
public void recordOrder(Order order) throws InterruptedException {
TimeUnit.SECONDS.sleep( 1 );
}

结果将是显而易见的，OrderRecord线程跟不上命令产生的速度，导致这个队列越来越长，直到JAVA虚拟机用尽堆内存从而崩溃。这就是生产者—消费者模式的存在一个大问题：消费者的速度必须跟上生产者的速度。

为了证明这一点，我加入了第三个类OrderMonitor。这个类每隔几秒就会打印出队列的大小，这样就能看到运行时产生的问题。

public class OrderQueueMonitor implements Runnable {
    private final BlockingQueue<Order> orderQueue;
    public OrderQueueMonitor(BlockingQueue<Order> orderQueue) {
        this .orderQueue = orderQueue;
    }
    public void start() {
       Thread thread = new Thread( this , "Order Queue Monitor" );
       thread.start();
    }
    @Override public void run() {
       while ( true ) {
          try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep( 2 );
            int size = orderQueue.size();
            System.out.println( "Queue size is:" + size);
          } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
         }
    }
}

为了完成Spring框架，我加入了应用上下文，示例代码如下：

<? xml version = "1.0" encoding = "UTF-8" ?>
< beans xmlns = "http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:p = "http://www.springframework.org/schema/p"
xmlns:xsi = "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context = "http://www.springframework.org/schema/context"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.1.xsd"
default-init-method = "start"
default-destroy-method = "destroy" >

< bean id = "theQueue" />

< bean id = "orderProducer" >
< constructor-arg ref = "theQueue" />
</ bean >

< bean id = "OrderRecorder" >
< constructor-arg ref = "theQueue" />
</ bean >

< bean id = "QueueMonitor" >
< constructor-arg ref = "theQueue" />
</ bean >

</ beans >

下一步就是把这个内存泄露的代码跑起来，你需要改变下面的目录：

<your-path> /git/captaindebug/producer-consumer/target/classes

然后输入下面的命令：

java -cp /path-to/spring-beans- 3.2 . 3 .RELEASE.jar:/path-to/spring-context- 3.2 . 3 .RELEASE.jar:/path-to/spring-core- 3.2 . 3 .RELEASE.jar:/path-to/slf4j-api- 1.6 . 1 -javadoc.jar:/path-to/commons-logging- 1.1 . 1 .jar:/path-to/spring-expression- 3.2 . 3 .RELEASE.jar:. com.captaindebug.producerconsumer.problem.Main

“path-to”对应着你的jar文件目录。

Java比较讨厌的一点是，从命令行来运行程序非常的困难——你必须要搞清楚类的目录、选项、需要设定的属性、main所在的类在哪里。当然，有方法能让你只需要输入Java的项目名称，然后Java虚拟机帮你把一切都搞定，特别是使用默认设置：这有多难呢？

你也可以通过附加一个简单的JConsole来监控应用程序的内存泄漏。如果你最近运行过，则需要在上面的命令行中添加如下的选项（选择自己的端口号）：

-Dcom.sun.management.jmxremote
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=9010
-Dcom.sun.management.jmxremote. local .only= false
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate= false
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl= false

如果你看看堆的使用量，你会发现随着队列的增大堆逐渐变大。

你可能不会发现1KB的内存泄露，但1GB的内存泄露就很明显了。所以，接下来要做的事情就是等待内存的泄露直到进入下一个阶段的研究。下回见……