# 案發現場

昨天晚上突然短信收到 APM (即 Application Performance Management 的簡稱，我們內部自己搭建了這樣一套系統來對應用的性能、可靠性進行線上的監控和預警的一種機制)大量告警 畫外音: 監控是一種非常重要的發現問題的手段，沒有的話一定要及時建立哦。

緊接著運維打來電話告知線上部署的四臺機器全部 OOM (out of memory, 內存不足)，服務全部不可用,趕緊查看問題!

# 問題排查

首先運維先重啟了機器，保證線上服務可用，然后再仔細地看了下線上的日志，確實是因為 OOM 導致服務不可用。第一時間想到 dump 當時的內存狀態，但由于為了讓線上盡快恢復服務，運維重啟了機器，導致無法 dump 出事發時的內存。所以我又看了下我們 APM 中對 JVM 的監控圖表 。畫外音：一種方式不行，嘗試另外的角度切入！再次強調，監控非常重要！完善的監控能還原當時的事發現場，方便定位問題。不看不知道，一看嚇一跳，從 16：00 開始應用中創建的線程居然每時每刻都在上升，一直到 3w 左右，重啟后(藍色箭頭)，線程也一直在不斷增長)，正常情況下的線程數是多少呢，600！問題找到了，應該是在下午 16:00 左右發了一段有問題的代碼，導致線程一直在創建，且創建的線程一直未消亡!查看發布記錄,發現發布記錄只有這么一段可疑的代碼 diff：在 HttpClient 初始化的時候額外加了一個 evictExpiredConnections 配置。問題定位了，應該是就是這個配置導致的！(線程上升的時間點和發布時間點完全吻合！)，于是先把這個新加的配置給干掉上線，上線之后線程數果然恢復正常了。那 evictExpiredConnections 做了什么導致線程數每時每刻在上升呢？這個配置又是為了解決什么問題而加上的呢？于是找到了相關同事來了解加這個配置的前因后果。

# 還原事發經過

最近線上出現不少 NoHttpResponseException 的異常, 而上面那個配置就是為了解決這個異常而添加的，那是什么導致了這個異常呢?在說這個問題之前我們得先了解一下 http 的 keep-alive 機制。先看下正常的一個 TCP 連接的生命周期可以看到每個 TCP 連接都要經過三次握手建立連接后才能發送數據，要經過四次揮手才能斷開連接，如果每個 TCP 連接在 server 返回 response 后都立馬斷開，則發起多個 HTTP 請求就要多次創建斷開 TCP, 這在 Http 請求很多的情況下無疑是很耗性能的， 如果在 server 返回 response 不立即斷開 TCP 鏈接，而是復用這條鏈接進行下一次的 Http 請求，則無形中省略了很多創建 / 斷開 TCP 的開銷，性能上無疑會有很大提升。如下圖示，左圖是不復用 TCP 發起多個 HTTP 請求的情況，右圖是復用 TCP 的情況，可以看到發起三次 HTTP 請求，復用 TCP 的話可以省去兩次建立 / 斷開 TCP 的開銷，理論上一個應用只要開啟一個 TCP 連接即可，其他 HTTP 請求都可以復用這個 TCP 連接，這樣 n 次 HTTP 請求可以省去 n-1 次創建 / 斷開 TCP 的開銷。這對性能的提升無疑是有巨大的幫助。回過頭來看 keep-alive (又稱持久連接，連接復用)做的就是復用連接， 保證連接持久有效。畫外音: Http 1.1 之后 keep-alive 默認支持并開啟，目前大部分網站都用了 http 1.1 了，也就是說大部分都默認支持連接復用了。天下沒有免費的午餐 ,雖然 keep-alive 省去了很多不必要的握手/揮手操作，但由于連接長期保活，如果一直沒有 http 請求的話，這條連接也就長期閑著了，會占用系統資源,有時反而會比復用連接帶來更大的性能消耗。所以我們一般會為 keep-alive 設置一個 timeout, 這樣如果連接在設置的 timeout 時間內一直處于空閑狀態(未發生任何數據傳輸)，經過 timeout 時間后，連接就會釋放，就能節省系統開銷。看起來給 keep-alive 加 timeout 是完美了，但是又引入了新的問題(一波已平，一波又起!),考慮如下情況:如果服務端關閉連接，發送 FIN 包(注：在設置的 timeout 時間內服務端如果一直未收到客戶端的請求，服務端會主動發起帶 FIN 標志的請求以斷開連接釋放資源)，在這個 FIN 包發送但是還未到達客戶端期間，客戶端如果繼續復用這個 TCP 連接發送 HTTP 請求報文的話，服務端會因為在四次揮手期間不接收報文而發送 RST 報文給客戶端，客戶端收到 RST 報文就會提示異常 (即 NoHttpResponseException)。我們再用流程圖仔細梳理一下上述這種產生 NoHttpResponseException 的原因,這樣能看得更明白一些費了這么大的功夫，我們終于知道了產生 NoHttpResponseException 的原因，那該怎么解決呢，有兩種策略：

重試，收到異常后，重試一兩次，由于重試后客戶端會用有效的連接去請求，所以可以避免這種情況，不過一次要注意重試次數，避免引起雪崩!

設置一個定時線程，定時清理上述的閑置連接,可以將這個定時時間設置為 keep alive timeout 時間的一半以保證超時前回收。

evictExpiredConnections 就是用的上述第二種策略，來看下官方用法使用說明Makes this instance of HttpClient proactively evict idle connections from the
connection pool using a background thread.調用這個方法只會產生一個定時線程，那為啥應用中線程會一直增加呢,因為我們對每一個請求都創建了一個 HttpClient! 這樣由于創建每一個 HttpClient 實例j時都會調用 ?evictExpiredConnections ,導致有多少請求就會創建多少個定時線程！還有一個問題，為啥線上四臺機器幾乎同一時間點全掛呢？因為由于負載均衡，這四臺機器的權重是一樣的，硬件配置也一樣，收到的請求其實也可以認為是差不多的，這樣這四臺機器由于創建 HttpClient 而生成的后臺線程也在同一時間達到最高點，然后同時 OOM。

# 解決問題

所以針對以上提到的問題，我們首先把 HttpClient 改成了單例，這樣保證服務啟動后只會有一個定時清理線程，另外我們也讓運維針對應用的線程數做了監控，如果超過某個閾值直接告警，這樣能在應用 OOM 前及時發現處理。畫外音：再次強調，監控相當重要，能把問題扼殺在搖籃里！

# 總結

本文通過線上四臺機器同時 OOM 的現象，來詳細剖析定位了產生問題的原因，可以看到我們在應用某個庫時首先要對這個庫要有充分的了解(上述 HttpClient 的創建不用單例顯然是個問題)，其次必要的網絡知識還是需要的，所以要成為一個合格的程序員，不光對語言本身有所了解，還要對網絡，數據庫等也要有所涉獵，這些對排查問題以及性能調優等會有非常大的幫助，再次，完善的監控非常重要，通過觸發某個閾值提前告警，可以將問題扼殺在搖籃里！熱文推薦

拜托，別再問我MySQL事務的實現原理了！！！

推薦：排查Java應用線上問題工具匯總。

經驗：谷歌大佬告訴你，如何寫一份面試官愛不釋手的簡歷！

覺得不錯，請給個「在看」

分享給你的朋友！

點我，查看更多精彩文章。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的接收不到其他机器发来的报文_大厂真实案例：线上四台机器同一时间全部 OOM......的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。