事务处理不当，线上接口又双叒内存泄漏了！（附图解问题全过程）
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来自：匠心Java
情景
项目上线了一个接口，先灰度一台机器观察调用情况；接口不断的调用，过了一段时间，发现机器上的接口调用开始报 OOM异常 ！
当天就是上线deadline了，刺激。。
发现问题
第一步，使用 jps命令获取出问题jvm进程的进程ID
使用 jps-l-m获取到当前jvm进程的pid，通过上述命令获取到了服务的进程号：427726 （此处假设为这个）jps命令
jps(JVM Process Status Tool)：显示指定系统内所有的HotSpot虚拟机进程
jps-l-m：参数-l列出机器上所有jvm进程，-m显示出JVM启动时传递给main()的参数
第二步，使用 jstat观察jvm状态，发现问题
因为是OOM异常，所以我们首先重启机器观察了JVM的运行情况；
我们使用 jstat-gc pid time命令观察GC，发现GC在YGC后，GC掉的内存并不多，每次YGC后都有一部分内存未回收，导致在多次YGC后回收不掉的内存被挪到堆的old区，old满了之后FGC发现也是回收不掉；
这里基本可以确定是内存泄漏的问题了，下面我们有简单看了下机器的cpu、内存、磁盘状态
jstat命令：
jstat(JVM statistics Monitoring)是用于监视虚拟机运行时状态信息的命令，它可以显示出虚拟机进程中的类装载、内存、垃圾收集、JIT编译等运行数据。
jstat-gc pid time：-gc 监控jvm的gc信息，pid 监控的jvm进程id，time每个多少毫秒刷新一次
jstat-gccause pid time：-gccause 监控gc信息并显示上次gc原因，pid 监控的jvm进程id，time每个多少毫秒刷新一次
jstat-classpid time：-class 监控jvm的类加载信息，pid 监控的jvm进程id，time每个多少毫秒刷新一次
在这里先简单说一下，堆的GC：
在GC开始的时候，对象只会存在于Eden区和名为“From”的Survivor区，Survivor区“To”是空的。紧接着进行GC，Eden区中所有存活的对象都会被复制到“To”，而在“From”区中，仍存活的对象会根据他们的年龄值来决定去向。
年龄达到一定值(年龄阈值，可以通过-XX:MaxTenuringThreshold来设置)的对象会被移动到年老代中，没有达到阈值的对象会被复制到“To”区域。经过这次GC后，Eden区和From区已经被清空。这个时候，“From”和“To”会交换他们的角色，也就是新的“To”就是上次GC前的“From”，新的“From”就是上次GC前的“To”。不管怎样，都会保证名为To的Survivor区域是空的，minor GC会一直重复这样的过程。
第三步，观察机器状态，确认问题
使用 top-p pid获取进程的cpu和内存使用率；查看RES 和 %CPU %MEM三个指标：
在这里先简单说一下，top命令展示的内容：
VIRT：virtual memory usage 虚拟内存 1、进程“需要的”虚拟内存大小，包括进程使用的库、代码、数据等 2、假如进程申请100m的内存，但实际只使用了10m，那么它会增长100m，而不是实际的使用量
RES：resident memory usage 常驻内存 1、进程当前使用的内存大小，但不包括swap out 2、包含其他进程的共享 3、如果申请100m的内存，实际使用10m，它只增长10m，与VIRT相反 4、关于库占用内存的情况，它只统计加载的库文件所占内存大小
SHR：shared memory 共享内存 1、除了自身进程的共享内存，也包括其他进程的共享内存 2、虽然进程只使用了几个共享库的函数，但它包含了整个共享库的大小 3、计算某个进程所占的物理内存大小公式：RES – SHR 4、swap out后，它将会降下来
DATA 1、数据占用的内存。如果top没有显示，按f键可以显示出来。2、真正的该程序要求的数据空间，是真正在运行中要使用的。
ps : 如果程序占用实存比较多，说明程序申请内存多，实际使用的空间也多。如果程序占用虚存比较多，说明程序申请来很多空间，但是没有使用。
发现机器的自身状态不存在问题， so毋庸置疑，发现问题了，典型的内存泄漏。。
第四步，使用jmap获取jvm进程dump文件
我们使用 jmap-dump:format=b,file=dump_file_name pid 命令，将当前机器的jvm的状态dump下来或缺的一份dump文件，用做下面的分析
jmap命令：
jmap(JVM Memory Map)命令用于生成heap dump文件，还可以查询finalize执行队列、Java堆和永久代的详细信息，如当前使用率、当前使用的是哪种收集器等。
jmap-dump:format=b,file=dump_file_name pid：file=指定输出数据文件名， pid jvm进程号
接下来，回滚灰度的机器，开始解决问题=.=
解决问题
第一步，dump文件分析
在这里，我们分析dump文件，使用的 Jprofiler软件，就是下面这个东东：
具体的使用方法，在这就不再赘述了，下面将dump文件导入到 Jprofiler中：选择 HeapWalker 中的 CurrentObjectSet，这里面显示的是当前的类的占用资源，从占用空间从大到小排序；从上图中，没有观察出什么问题，我们点击 BiggestObjects，查看哪个对象的占用的内存高：从上图中，我们发现 org.janusgraph.graphdb.database.StandardJanusGraph这个对象居然占用了高达724M的内存！
看来内存泄漏八九不离十就是这个对象的问题了！再点开看看 ，如下图，可以发现是一个 openTransactions的类型为 ConcurrentHashMap的数据结构：
第二步，源码查找定位代码
这到底是什么对象呢，去项目中查找一下，打开idea-打开项目-双击shift键-打开全局类查找-输入 StandardJanusGraph，如下图：发现是我们项目使用的图数据库 janusgraph的一个类，找到对应的数据结构：类型定义：
private Set<StandardJanusGraphTx> openTransactions;
初始化为一个ConcurrentHashMap：
openTransactions = Collections.newSetFromMap(new
ConcurrentHashMap<StandardJanusGraphTx, Boolean>(100,
0.75f, 1));
观察上述代码，我们可以看到，里面的存储的 StandardJanusGraphTx从字面意义上理解是janusgraph框架中的事务对象，下面往上追一下代码，看看什么时候会往这个Map中赋值：
// 找到执行openTransactions.add()的方法
public StandardJanusGraphTx newTransaction(final TransactionConfiguration configuration) {
if (!isOpen) ExceptionFactory.graphShutdown();
try {
StandardJanusGraphTx tx = new StandardJanusGraphTx(this, configuration);
tx.setBackendTransaction(openBackendTransaction(tx));
openTransactions.add(tx); // 注意！此处对上述的map对象进行了add
return tx;
} catch (BackendException e) {
throw new JanusGraphException("Could not start new transaction", e);
}
}
// 上述发现，是一个newTransaction，创建事务的一个方法，为确保起见，再往上跟找到调用上述方法的类：
public JanusGraphTransaction start() {
TransactionConfiguration immutable = new ImmutableTxCfg(isReadOnly, hasEnabledBatchLoading,
assignIDsImmediately, preloadedData, forceIndexUsage, verifyExternalVertexExistence,
verifyInternalVertexExistence, acquireLocks, verifyUniqueness,
propertyPrefetching, singleThreaded, threadBound, getTimestampProvider(), userCommitTime,
indexCacheWeight, getVertexCacheSize(), getDirtyVertexSize(),
logIdentifier, restrictedPartitions, groupName,
defaultSchemaMaker, customOptions);
return graph.newTransaction(immutable); // 注意！此处调用了上述的newTransaction方法
}
// 接着找上层调用，发现了最上层的方法
public JanusGraphTransaction newTransaction() {
return buildTransaction().start(); // 此处调用了上述的start方法
}
在我们对图数据库中图数据操作的过程中，采用的是手动创建事务的方式，在每次查询图数据库之前，我们都会调用类似于 dataDao.begin()代码， 其中就是调用的 publicJanusGraphTransactionnewTransaction()这个方法；
最后，我们简单的看下源码可以发现，从上述内存泄漏的map中去除数据的逻辑就是 commit事务的接口，调用链如下：
public void closeTransaction(StandardJanusGraphTx tx) {
openTransactions.remove(tx); // 从map中删除StandardJanusGraphTx对象
}
private void releaseTransaction() {
isOpen = false;
graph.closeTransaction(this); // 调用上述closeTransaction方法
vertexCache.close();
}
public synchronized void commit() {
Preconditions.checkArgument(isOpen(), "The transaction has already been closed");
boolean success = false;
if (null != config.getGroupName()) {
MetricManager.INSTANCE.getCounter(config.getGroupName(), "tx", "commit").inc();
}
try {
if (hasModifications()) {
graph.commit(addedRelations.getAll(), deletedRelations.values(), this);
} else {
txHandle.commit(); // 这个commit方法中释放事务也是调用releaseTransaction
}
success = true;
} catch (Exception e) {
try {
txHandle.rollback();
} catch (BackendException e1) {
throw new JanusGraphException("Could not rollback after a failed commit", e);
}
throw new JanusGraphException("Could not commit transaction due to exception during persistence", e);
} finally {
releaseTransaction(); // // 调用releaseTransaction
if (null != config.getGroupName() && !success) {
MetricManager.INSTANCE.getCounter(config.getGroupName(), "tx", "commit.exceptions").inc();
}
}
}
终于，我们找到了内存泄漏的根源所在：项目代码中存在调用了事务 begin但是没有 commit的代码!
第三步，修复问题验证
解决问题：找到内存泄漏接口的代码，并发现了没有commit()的位置，try-catch-finally中添加上了commit()代码；
提交-部署-发布-灰度一台机器后观察内存泄漏的现象消失，GC回收正常；
内存泄漏问题解决，项目如期上线~
最后
大家，有没有遇到过内存泄漏的情况，欢迎在评论区说出你的故事=.=
写这篇文章耗费的时间超出了我的预料，预计2个小时写完，结果花了一下午的时间...
原创不易，如果大家有所收获，希望大家可以在看支持一下~
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