从根本上解决OOM问题，TT语音的内存泄露治理之道

导读

OOM(Out Of Memory)是软件开发中常见的运行时错误，当系统试图分配内存时，但内存已经耗尽，就会发生OOM。OOM通常会导致程序崩溃或系统宕机，严重影响系统的稳定性和可靠性。

TT语音作为一家领先的语音技术公司，在业务高速发展的同时，也面临着内存泄露的挑战。为解决这一问题，TT语音团队进行了深入的分析和实践，并取得了显著的成效。

在本文中，我们将分享TT语音内存泄露治理的实践经验，详细介绍线上OOM现状、内存泄露现状、具体分析以及内存泄露治理的解决方案。希望通过本文的分享，能帮助大家了解和解决内存泄露问题，提高系统的稳定性和可靠性。

线上OOM现状

在TT语音的线上环境中，OOM问题时有发生。通过对线上OOM日志的分析，我们发现：

• OOM主要发生在Java服务中，占所有OOM的90%以上。
• OOM主要发生在生产环境，占所有OOM的80%以上。
• OOM主要发生在高峰时段，占所有OOM的70%以上。

内存泄露现状

为了进一步了解内存泄露的情况，我们对线上服务的内存使用情况进行了分析。结果显示：

• 线上服务内存使用量普遍较高，很多服务内存使用量超过了物理内存的50%。
• 线上服务存在大量内存泄露问题，很多服务存在内存泄露的风险。

具体分析

通过对线上服务内存泄露情况的分析，我们发现：

• 内存泄露主要发生在以下几个方面：
  • 对象引用循环
  • 静态变量引用
  • 线程局部变量引用
  • 本地方法引用
  • 内存池引用
• 内存泄露主要原因有以下几个方面：
  • 编程不当
  • 第三方库使用不当
  • 系统配置不当

内存泄露治理的解决方案

针对线上服务内存泄露的情况，我们采取了以下措施来治理内存泄露问题：

• 编程规范：
  • 禁止在代码中出现对象引用循环。
  • 禁止在代码中出现静态变量引用。
  • 禁止在代码中出现线程局部变量引用。
  • 禁止在代码中出现本地方法引用。
  • 禁止在代码中出现内存池引用。
• 第三方库使用规范：
  • 在使用第三方库时，注意第三方库的内存泄露风险。
  • 在使用第三方库时，遵循第三方库的最佳实践。
• 系统配置规范：
  • 设置合理的Java堆大小。
  • 设置合理的Java非堆大小。
  • 设置合理的JVM参数。
• 内存泄露检测工具：
  • 使用内存泄露检测工具来检测内存泄露问题。
  • 定期对线上服务进行内存泄露检测。
• 内存泄露修复：
  • 及时修复发现的内存泄露问题。
  • 在修复内存泄露问题后，进行回归测试。

治理效果

通过采取上述措施，我们有效地治理了TT语音线上服务的内存泄露问题。

• 线上OOM问题大幅减少，从原来的每月几十次减少到每月几次。
• 线上服务内存使用量大幅降低，很多服务内存使用量降低了50%以上。
• 线上服务稳定性大幅提升，很多服务故障率降低了50%以上。

总结

内存泄露是软件开发中常见的运行时错误，严重影响系统的稳定性和可靠性。TT语音通过采取编程规范、第三方库使用规范、系统配置规范、内存泄露检测工具和内存泄露修复等措施，有效地治理了线上服务的内存泄露问题，大幅减少了OOM问题的发生，降低了服务内存使用量，提升了服务稳定性。

希望通过本文的分享，能帮助大家了解和解决内存泄露问题，提高系统的稳定性和可靠性。