Netty防止内存泄漏措施
謹(jǐn)以此文獻(xiàn)給李林鋒即將新生的愛女。
1. ?背景
1.1 直播平臺(tái)內(nèi)存泄漏問題
某直播平臺(tái)，一些網(wǎng)紅的直播間在業(yè)務(wù)高峰期，會(huì)有 10W+ 的粉絲接入，如果瞬間發(fā)生大量客戶端連接掉線、或者一些客戶端網(wǎng)絡(luò)比較慢，發(fā)現(xiàn)基于 Netty 構(gòu)建的服務(wù)端內(nèi)存會(huì)飆升，發(fā)生內(nèi)存泄漏（OOM），導(dǎo)致直播卡頓、或者客戶端接收不到服務(wù)端推送的消息，用戶體驗(yàn)受到很大影響。
1.2 問題分析
首先對(duì) GC 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)老年代已滿，發(fā)生多次 Full GC，耗時(shí)達(dá) 3 分多，系統(tǒng)已經(jīng)無法正常運(yùn)行（示例）：
Dump 內(nèi)存堆棧進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)大量的發(fā)送任務(wù)堆積，導(dǎo)致內(nèi)存溢出（示例）：
通過以上分析可以看出，在直播高峰期，服務(wù)端向上萬客戶端推送消息時(shí)，發(fā)生了發(fā)送隊(duì)列積壓，引起內(nèi)存泄漏，最終導(dǎo)致服務(wù)端頻繁 GC，無法正常處理業(yè)務(wù)。
1.3 解決策略
服務(wù)端在進(jìn)行消息發(fā)送的時(shí)候做保護(hù)，具體策略如下：
根據(jù)可接入的最大用戶數(shù)做客戶端并發(fā)接入數(shù)流控，需要根據(jù)內(nèi)存、CPU 處理能力，以及性能測試結(jié)果做綜合評(píng)估。
設(shè)置消息發(fā)送的高低水位，針對(duì)消息的平均大小、客戶端并發(fā)接入數(shù)、JVM 內(nèi)存大小進(jìn)行計(jì)算，得出一個(gè)合理的高水位取值。服務(wù)端在推送消息時(shí)，對(duì) Channel 的狀態(tài)進(jìn)行判斷，如果達(dá)到高水位之后，Channel 的狀態(tài)會(huì)被 Netty 置為不可寫，此時(shí)服務(wù)端不要繼續(xù)發(fā)送消息，防止發(fā)送隊(duì)列積壓。
服務(wù)端基于上述策略優(yōu)化了代碼，內(nèi)存泄漏問題得到解決。
1.4. 總結(jié)
盡管 Netty 框架本身做了大量的可靠性設(shè)計(jì)，但是對(duì)于具體的業(yè)務(wù)場景，仍然需要用戶做針對(duì)特定領(lǐng)域和場景的可靠性設(shè)計(jì)，這樣才能提升應(yīng)用的可靠性。
除了消息發(fā)送積壓導(dǎo)致的內(nèi)存泄漏，Netty 還有其它常見的一些內(nèi)存泄漏點(diǎn)，本文將針對(duì)這些可能導(dǎo)致內(nèi)存泄漏的功能點(diǎn)進(jìn)行分析和總結(jié)。
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2. ?消息收發(fā)防內(nèi)存泄漏策略
2.1. 消息接收
?2.1.1 消息讀取
Netty 的消息讀取并不存在消息隊(duì)列，但是如果消息解碼策略不當(dāng)，則可能會(huì)發(fā)生內(nèi)存泄漏，主要有如下幾點(diǎn)：
畸形碼流攻擊：如果客戶端按照協(xié)議規(guī)范，將消息長度值故意偽造的非常大，可能會(huì)導(dǎo)致接收方內(nèi)存溢出。
代碼 BUG：錯(cuò)誤的將消息長度字段設(shè)置或者編碼成一個(gè)非常大的值，可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)方內(nèi)存溢出。
高并發(fā)場景：單個(gè)消息長度比較大，例如幾十 M 的小視頻，同時(shí)并發(fā)接入的客戶端過多，會(huì)導(dǎo)致所有 Channel 持有的消息接收 ByteBuf 內(nèi)存總和達(dá)到上限，發(fā)生 OOM。
避免內(nèi)存泄漏的策略如下：
無論采用哪種解碼器實(shí)現(xiàn)，都對(duì)消息的最大長度做限制，當(dāng)超過限制之后，拋出解碼失敗異常，用戶可以選擇忽略當(dāng)前已經(jīng)讀取的消息，或者直接關(guān)閉鏈接。
以 Netty 的 DelimiterBasedFrameDecoder 代碼為例，創(chuàng)建 DelimiterBasedFrameDecoder 對(duì)象實(shí)例時(shí)，指定一個(gè)比較合理的消息最大長度限制，防止內(nèi)存溢出：
/** * Creates a new instance. * *?@param?maxFrameLength the maximum length of the decoded frame. * A {@link?TooLongFrameException} is thrown if * the length of the frame exceeds this value. *?@param?stripDelimiter whether the decoded frame should strip out the * delimiter or not *?@param?delimiter the delimiter */ public?DelimiterBasedFrameDecoder(int?maxFrameLength,?boolean?stripDelimiter, ByteBuf delimiter)?{this(maxFrameLength, stripDelimiter,?true, delimiter); }需要根據(jù)單個(gè) Netty 服務(wù)端可以支持的最大客戶端并發(fā)連接數(shù)、消息的最大長度限制以及當(dāng)前 JVM 配置的最大內(nèi)存進(jìn)行計(jì)算，并結(jié)合業(yè)務(wù)場景，合理設(shè)置 maxFrameLength 的取值。
?2.1.2 ChannelHandler 的并發(fā)執(zhí)行
Netty 的 ChannelHandler 支持串行和異步并發(fā)執(zhí)行兩種策略，在將 ChannelHandler 加入到 ChannelPipeline 時(shí)，如果指定了 EventExecutorGroup，則 ChannelHandler 將由 EventExecutorGroup 中的 EventExecutor 異步執(zhí)行。這樣的好處是可以實(shí)現(xiàn) Netty I/O 線程與業(yè)務(wù) ChannelHandler 邏輯執(zhí)行的分離，防止 ChannelHandler 中耗時(shí)業(yè)務(wù)邏輯的執(zhí)行阻塞 I/O 線程。
ChannelHandler 異步執(zhí)行的流程如下所示：
如果業(yè)務(wù) ChannelHandler 中執(zhí)行的業(yè)務(wù)邏輯耗時(shí)較長，消息的讀取速度又比較快，很容易發(fā)生消息在 EventExecutor 中積壓的問題，如果創(chuàng)建 EventExecutor 時(shí)沒有通過 io.netty.eventexecutor.maxPendingTasks 參數(shù)指定積壓的最大消息個(gè)數(shù)，則默認(rèn)取值為 0x7fffffff，長時(shí)間的積壓將導(dǎo)致內(nèi)存溢出，相關(guān)代碼如下所示（異步執(zhí)行 ChannelHandler，將消息封裝成 Task 加入到 taskQueue 中）：
public?void?execute(Runnable task)?{if?(task ==?null) {throw?new?NullPointerException("task");}boolean?inEventLoop = inEventLoop();if?(inEventLoop) {addTask(task);}?else?{startThread();addTask(task);if?(isShutdown() && removeTask(task)) {reject();}} }解決對(duì)策：對(duì) EventExecutor 中任務(wù)隊(duì)列的容量做限制，可以通過 io.netty.eventexecutor.maxPendingTasks 參數(shù)做全局設(shè)置，也可以通過構(gòu)造方法傳參設(shè)置。結(jié)合 EventExecutorGroup 中 EventExecutor 的個(gè)數(shù)來計(jì)算 taskQueue 的個(gè)數(shù)，根據(jù) taskQueue * N * 任務(wù)隊(duì)列平均大小 * maxPendingTasks < 系數(shù)K（0 < K < 1）* 總內(nèi)存的公式來進(jìn)行計(jì)算和評(píng)估。
2.2. 消息發(fā)送
?2.2.1 如何防止發(fā)送隊(duì)列積壓
為了防止高并發(fā)場景下，由于對(duì)方處理慢導(dǎo)致自身消息積壓，除了服務(wù)端做流控之外，客戶端也需要做并發(fā)保護(hù)，防止自身發(fā)生消息積壓。
利用 Netty 提供的高低水位機(jī)制，可以實(shí)現(xiàn)客戶端更精準(zhǔn)的流控，它的工作原理如下：
當(dāng)發(fā)送隊(duì)列待發(fā)送的字節(jié)數(shù)組達(dá)到高水位上限時(shí)，對(duì)應(yīng)的 Channel 就變?yōu)椴豢蓪憼顟B(tài)。由于高水位并不影響業(yè)務(wù)線程調(diào)用 write 方法并把消息加入到待發(fā)送隊(duì)列中，因此，必須要在消息發(fā)送時(shí)對(duì) Channel 的狀態(tài)進(jìn)行判斷：當(dāng)?shù)竭_(dá)高水位時(shí)，Channel 的狀態(tài)被設(shè)置為不可寫，通過對(duì) Channel 的可寫狀態(tài)進(jìn)行判斷來決定是否發(fā)送消息。
在消息發(fā)送時(shí)設(shè)置高低水位并對(duì) Channel 狀態(tài)進(jìn)行判斷，相關(guān)代碼示例如下：
public?void?channelActive(final?ChannelHandlerContext ctx)?{ctx.channel().config().setWriteBufferHighWaterMark(10?\*?1024?*?1024);loadRunner =?new?Runnable() {@Overridepublic?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());}}}};new?Thread(loadRunner,?"LoadRunner-Thread").start(); }對(duì)上述代碼做驗(yàn)證，客戶端代碼中打印隊(duì)列積壓相關(guān)日志，說明基于高水位的流控機(jī)制生效，日志如下：
警告: The write queue is busy : 17
通過內(nèi)存監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)內(nèi)存占用平穩(wěn)：
在實(shí)際項(xiàng)目中，根據(jù)業(yè)務(wù) QPS 規(guī)劃、客戶端處理性能、網(wǎng)絡(luò)帶寬、鏈路數(shù)、消息平均碼流大小等綜合因素計(jì)算并設(shè)置高水位（WriteBufferHighWaterMark）閾值，利用高水位做消息發(fā)送速率的流控，既可以保護(hù)自身，同時(shí)又能減輕服務(wù)端的壓力，防止服務(wù)端被壓掛。
?2.2.2 其它可能導(dǎo)致發(fā)送隊(duì)列積壓的因素
需要指出的是，并非只有高并發(fā)場景才會(huì)觸發(fā)消息積壓，在一些異常場景下，盡管系統(tǒng)流量不大，但仍然可能會(huì)導(dǎo)致消息積壓，可能的場景包括：
網(wǎng)絡(luò)瓶頸，發(fā)送速率超過網(wǎng)絡(luò)鏈接處理能力時(shí)，會(huì)導(dǎo)致發(fā)送隊(duì)列積壓。
對(duì)端讀取速度小于己方發(fā)送速度，導(dǎo)致自身 TCP 發(fā)送緩沖區(qū)滿，頻繁發(fā)生 write 0 字節(jié)時(shí)，待發(fā)送消息會(huì)在 Netty 發(fā)送隊(duì)列排隊(duì)。
當(dāng)出現(xiàn)大量排隊(duì)時(shí)，很容易導(dǎo)致 Netty 的直接內(nèi)存泄漏，示例如下：
我們在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)，需要根據(jù)業(yè)務(wù)的場景、所處的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等因素進(jìn)行綜合設(shè)計(jì)，為潛在的各種故障做容錯(cuò)和保護(hù)，防止因?yàn)橥獠恳蛩貙?dǎo)致自身發(fā)生內(nèi)存泄漏。
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3. ?ByteBuf 的申請(qǐng)和釋放策略
3.1 ByteBuf 申請(qǐng)和釋放的理解誤區(qū)
有一種說法認(rèn)為 Netty 框架分配的 ByteBuf 框架會(huì)自動(dòng)釋放，業(yè)務(wù)不需要釋放；業(yè)務(wù)創(chuàng)建的 ByteBuf 則需要自己釋放，Netty 框架不會(huì)釋放。
事實(shí)上，這種觀點(diǎn)是錯(cuò)誤的，即便 ByteBuf 是 Netty 創(chuàng)建的，如果使用不當(dāng)仍然會(huì)發(fā)生內(nèi)存泄漏。在實(shí)際項(xiàng)目中如何更好的管理 ByteBuf，下面我們分四種場景進(jìn)行說明。
3.2 ByteBuf 的釋放策略
?3.2.1 基于內(nèi)存池的請(qǐng)求 ByteBuf
這類 ByteBuf 主要包括 PooledDirectByteBuf 和 PooledHeapByteBuf，它由 Netty 的 NioEventLoop 線程在處理 Channel 的讀操作時(shí)分配，需要在業(yè)務(wù) ChannelInboundHandler 處理完請(qǐng)求消息之后釋放（通常是解碼之后），它的釋放有 2 種策略：
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策略 1：業(yè)務(wù) ChannelInboundHandler 繼承自 SimpleChannelInboundHandler，實(shí)現(xiàn)它的抽象方法 channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, I msg)，ByteBuf 的釋放業(yè)務(wù)不用關(guān)心，由 SimpleChannelInboundHandler 負(fù)責(zé)釋放，相關(guān)代碼如下所示（SimpleChannelInboundHandler）：
如果當(dāng)前業(yè)務(wù) ChannelInboundHandler 需要執(zhí)行，則調(diào)用完 channelRead0 之后執(zhí)行 ReferenceCountUtil.release(msg) 釋放當(dāng)前請(qǐng)求消息。如果沒有匹配上需要繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)的 ChannelInboundHandler，則不釋放當(dāng)前請(qǐng)求消息，調(diào)用 ctx.fireChannelRead(msg) 驅(qū)動(dòng) ChannelPipeline 繼續(xù)執(zhí)行。
繼承自 SimpleChannelInboundHandler，即便業(yè)務(wù)不釋放請(qǐng)求 ByteBuf 對(duì)象，依然不會(huì)發(fā)生內(nèi)存泄漏，相關(guān)示例代碼如下所示：
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對(duì)上述代碼做性能測試，發(fā)現(xiàn)內(nèi)存占用平穩(wěn)，無內(nèi)存泄漏問題，驗(yàn)證了之前的分析結(jié)論。
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策略 2：在業(yè)務(wù) ChannelInboundHandler 中調(diào)用 ctx.fireChannelRead(msg) 方法，讓請(qǐng)求消息繼續(xù)向后執(zhí)行，直到調(diào)用到 DefaultChannelPipeline 的內(nèi)部類 TailContext，由它來負(fù)責(zé)釋放請(qǐng)求消息，代碼如下所示（TailContext）：
?3.2.2 基于非內(nèi)存池的請(qǐng)求 ByteBuf
如果業(yè)務(wù)使用非內(nèi)存池模式覆蓋 Netty 默認(rèn)的內(nèi)存池模式創(chuàng)建請(qǐng)求 ByteBuf，例如通過如下代碼修改內(nèi)存申請(qǐng)策略為 Unpooled：
// 代碼省略...? .childHandler(new?ChannelInitializer<SocketChannel>() {@Overridepublic?void?initChannel(SocketChannel ch)?throws?Exception?{ChannelPipeline p = ch.pipeline(); ch.config().setAllocator(UnpooledByteBufAllocator.DEFAULT);p.addLast(new?RouterServerHandler());} });?}也需要按照內(nèi)存池的方式去釋放內(nèi)存。
?3.2.3 基于內(nèi)存池的響應(yīng) ByteBuf
只要調(diào)用了 writeAndFlush 或者 flush 方法，在消息發(fā)送完成之后都會(huì)由 Netty 框架進(jìn)行內(nèi)存釋放，業(yè)務(wù)不需要主動(dòng)釋放內(nèi)存。
它的工作原理如下：
調(diào)用 ctx.writeAndFlush(respMsg) 方法，當(dāng)消息發(fā)送完成之后，Netty 框架會(huì)主動(dòng)幫助應(yīng)用來釋放內(nèi)存，內(nèi)存的釋放分為兩種場景：
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如果是堆內(nèi)存（PooledHeapByteBuf），則將 HeapByteBuffer 轉(zhuǎn)換成 DirectByteBuffer，并釋放 PooledHeapByteBuf 到內(nèi)存池，代碼如下（AbstractNioChannel 類）：
如果消息完整的被寫到 SocketChannel 中，則釋放 DirectByteBuffer，代碼如下（ChannelOutboundBuffer）所示：
public?boolean?remove()?{Entry e = flushedEntry;if?(e ==?null) {clearNioBuffers();return?false;}Object msg = e.msg;ChannelPromise promise = e.promise;int?size = e.pendingSize;removeEntry(e);if?(!e.cancelled) {ReferenceCountUtil.safeRelease(msg);safeSuccess(promise);decrementPendingOutboundBytes(size,?false,?true);}? // 后續(xù)代碼省略 }對(duì) Netty 源碼進(jìn)行斷點(diǎn)調(diào)試，驗(yàn)證上述分析：
斷點(diǎn) 1：在響應(yīng)消息發(fā)送處打印斷點(diǎn)，獲取到 PooledUnsafeHeapByteBuf 實(shí)例 ID 為 1506。
斷點(diǎn) 2：在 HeapByteBuffer 轉(zhuǎn)換成 DirectByteBuffer 處打斷點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)實(shí)例 ID 為 1506 的 PooledUnsafeHeapByteBuf 被釋放。
斷點(diǎn) 3：轉(zhuǎn)換之后待發(fā)送的響應(yīng)消息 PooledUnsafeDirectByteBuf 實(shí)例 ID 為 1527。
斷點(diǎn) 4：響應(yīng)消息發(fā)送完成之后，實(shí)例 ID 為 1527 的 PooledUnsafeDirectByteBuf 被釋放到內(nèi)存池。
如果是 DirectByteBuffer，則不需要轉(zhuǎn)換，當(dāng)消息發(fā)送完成之后，由 ChannelOutboundBuffer 的 remove() 負(fù)責(zé)釋放。
?3.2.4 基于非內(nèi)存池的響應(yīng) ByteBuf
無論是基于內(nèi)存池還是非內(nèi)存池分配的 ByteBuf，如果是堆內(nèi)存，則將堆內(nèi)存轉(zhuǎn)換成堆外內(nèi)存，然后釋放 HeapByteBuffer，待消息發(fā)送完成之后，再釋放轉(zhuǎn)換后的 DirectByteBuf；如果是 DirectByteBuffer，則無需轉(zhuǎn)換，待消息發(fā)送完成之后釋放。因此對(duì)于需要發(fā)送的響應(yīng) ByteBuf，由業(yè)務(wù)創(chuàng)建，但是不需要業(yè)務(wù)來釋放。
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4. ?Netty 服務(wù)端高并發(fā)保護(hù)
4.1 高并發(fā)場景下的 OOM 問題
在 RPC 調(diào)用時(shí)，如果客戶端并發(fā)連接數(shù)過多，服務(wù)端又沒有針對(duì)并發(fā)連接數(shù)的流控機(jī)制，一旦服務(wù)端處理慢，就很容易發(fā)生批量超時(shí)和斷連重連問題。
以 Netty HTTPS 服務(wù)端為例，典型的業(yè)務(wù)組網(wǎng)示例如下所示：
客戶端采用 HTTP 連接池的方式與服務(wù)端進(jìn)行 RPC 調(diào)用，單個(gè)客戶端連接池上限為 200，客戶端部署了 30 個(gè)實(shí)例，而服務(wù)端只部署了 3 個(gè)實(shí)例。在業(yè)務(wù)高峰期，每個(gè)服務(wù)端需要處理 6000 個(gè) HTTP 連接，當(dāng)服務(wù)端時(shí)延增大之后，會(huì)導(dǎo)致客戶端批量超時(shí)，超時(shí)之后客戶端會(huì)關(guān)閉連接重新發(fā)起 connect 操作，在某個(gè)瞬間，幾千個(gè) HTTPS 連接同時(shí)發(fā)起 SSL 握手操作，由于服務(wù)端此時(shí)也處于高負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)，就會(huì)導(dǎo)致部分連接 SSL 握手失敗或者超時(shí)，超時(shí)之后客戶端會(huì)繼續(xù)重連，進(jìn)一步加重服務(wù)端的處理壓力，最終導(dǎo)致服務(wù)端來不及釋放客戶端 close 的連接，引起 NioSocketChannel 大量積壓，最終 OOM。
通過客戶端的運(yùn)行日志可以看到一些 SSL 握手發(fā)生了超時(shí)，示例如下：
服務(wù)端并沒有對(duì)客戶端的連接數(shù)做限制，這會(huì)導(dǎo)致盡管 ESTABLISHED 狀態(tài)的連接數(shù)并不會(huì)超過 6000 上限，但是由于一些 SSL 連接握手失敗，再加上積壓在服務(wù)端的連接并沒有及時(shí)釋放，最終引起了 NioSocketChannel 的大量積壓。
4.2.Netty HTTS 并發(fā)連接數(shù)流控
在服務(wù)端增加對(duì)客戶端并發(fā)連接數(shù)的控制，原理如下所示：
基于 Netty 的 Pipeline 機(jī)制，可以對(duì) SSL 握手成功、SSL 連接關(guān)閉做切面攔截（類似于 Spring 的 AOP 機(jī)制，但是沒采用反射機(jī)制，性能更高），通過流控切面接口，對(duì) HTTPS 連接做計(jì)數(shù)，根據(jù)計(jì)數(shù)器做流控，服務(wù)端的流控算法如下：
獲取流控閾值。
從全局上下文中獲取當(dāng)前的并發(fā)連接數(shù)，與流控閾值對(duì)比，如果小于流控閾值，則對(duì)當(dāng)前的計(jì)數(shù)器做原子自增，允許客戶端連接接入。
如果等于或者大于流控閾值，則拋出流控異常給客戶端。
SSL 連接關(guān)閉時(shí)，獲取上下文中的并發(fā)連接數(shù)，做原子自減。
在實(shí)現(xiàn)服務(wù)端流控時(shí)，需要注意如下幾點(diǎn)：
流控的 ChannelHandler 聲明為 @ChannelHandler.Sharable，這樣全局創(chuàng)建一個(gè)流控實(shí)例，就可以在所有的 SSL 連接中共享。
通過 userEventTriggered 方法攔截 SslHandshakeCompletionEvent 和 SslCloseCompletionEvent 事件，在 SSL 握手成功和 SSL 連接關(guān)閉時(shí)更新流控計(jì)數(shù)器。
流控并不是單針對(duì) ESTABLISHED 狀態(tài)的 HTTP 連接，而是針對(duì)所有狀態(tài)的連接，因?yàn)榭蛻舳岁P(guān)閉連接，并不意味著服務(wù)端也同時(shí)關(guān)閉了連接，只有 SslCloseCompletionEvent 事件觸發(fā)時(shí)，服務(wù)端才真正的關(guān)閉了 NioSocketChannel，GC 才會(huì)回收連接關(guān)聯(lián)的內(nèi)存。
流控 ChannelHandler 會(huì)被多個(gè) NioEventLoop 線程調(diào)用，因此對(duì)于相關(guān)的計(jì)數(shù)器更新等操作，要保證并發(fā)安全性，避免使用全局鎖，可以通過原子類等提升性能。
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5. ?總結(jié)
5.1. 其它的防內(nèi)存泄漏措施
?5.1.1 NioEventLoop
執(zhí)行它的 execute(Runnable task) 以及定時(shí)任務(wù)相關(guān)接口時(shí)，如果任務(wù)執(zhí)行耗時(shí)過長、任務(wù)執(zhí)行頻度過高，可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)隊(duì)列積壓，進(jìn)而引起 OOM：
建議業(yè)務(wù)在使用時(shí)，對(duì) NioEventLoop 隊(duì)列的積壓情況進(jìn)行采集和告警。
?5.1.2 ?客戶端連接池
業(yè)務(wù)在初始化連接池時(shí)，如果采用每個(gè)客戶端連接對(duì)應(yīng)一個(gè) EventLoopGroup 實(shí)例的方式，即每創(chuàng)建一個(gè)客戶端連接，就會(huì)同時(shí)創(chuàng)建一個(gè) NioEventLoop 線程來處理客戶端連接以及后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)讀寫操作，采用的策略是典型的 1 個(gè) TCP 連接對(duì)應(yīng)一個(gè) NIO 線程的模式。當(dāng)系統(tǒng)的連接數(shù)很多、堆內(nèi)存又不足時(shí)，就會(huì)發(fā)生內(nèi)存泄漏或者線程創(chuàng)建失敗異常。問題示意如下：
優(yōu)化策略：客戶端創(chuàng)建連接池時(shí)，EventLoopGroup 可以重用，優(yōu)化之后的連接池線程模型如下所示：
5.2 內(nèi)存泄漏問題定位
?5.2.1 堆內(nèi)存泄漏
通過 jmap -dump:format=b,file=xx pid 命令 Dump 內(nèi)存堆棧，然后使用 MemoryAnalyzer 工具對(duì)內(nèi)存占用進(jìn)行分析，查找內(nèi)存泄漏點(diǎn)，然后結(jié)合代碼進(jìn)行分析，定位內(nèi)存泄漏的具體原因，示例如下所示：
?5.2.2 堆外內(nèi)存泄漏
建議策略如下：
排查下業(yè)務(wù)代碼，看使用堆外內(nèi)存的地方是否存在忘記釋放問題。
如果使用到了 Netty 的 TLS/SSL/openssl，建議到 Netty 社區(qū)查下 BUG 列表，看是否是 Netty 老版本已知的 BUG，此類 BUG 通過升級(jí) Netty 版本可以解決。
如果上述兩個(gè)步驟排查沒有結(jié)果，則可以通過 google-perftools 工具協(xié)助進(jìn)行堆外內(nèi)存分析。
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6. ?作者簡介
李林鋒，10 年 Java NIO、平臺(tái)中間件設(shè)計(jì)和開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，精通 Netty、Mina、分布式服務(wù)框架、API Gateway、PaaS 等,《Netty 進(jìn)階之路》、《分布式服務(wù)框架原理與實(shí)踐》作者。目前在華為終端應(yīng)用市場負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)微服務(wù)化、云化、全球化等相關(guān)設(shè)計(jì)和開發(fā)工作。
聯(lián)系方式：新浪微博 Nettying 微信：Nettying
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Netty防止内存泄漏措施的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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