排查 Open-Falcon-Graph 频繁 OOM 问题的纪实
2023-11-19 16:51:53
Open-Falcon-Graph 频繁 OOM 问题排查纪实
在 4 月初，Open-Falcon 业务量迎来大幅提升，counter 值从 0.29 billion 增长至 0.32 billion，由此导致 Open-Falcon-Graph 集群内存使用率平均上升 8%，达到 73%，机器负载（load average）也明显攀升。为此，我们展开了深入排查，以解决这一频繁 OOM 问题。
定位内存泄露
我们的排查工作从定位内存泄露入手。首先，我们利用 Java Flight Recorder (JFR) 和 VisualVM 对 Open-Falcon-Graph 服务进行采样分析，重点关注堆内存使用情况。
分析表明，对象引用循环 是导致内存泄露的主要原因。具体来说，Open-Falcon-Graph 在处理监控数据时会创建大量对象，其中包括 MetricValue 对象和 Tag 对象。而这两个对象之间存在相互引用，形成了对象引用循环。
public class MetricValue {
private List<Tag> tags;
}
public class Tag {
private MetricValue metricValue;
}
当需要将监控数据持久化时，Open-Falcon-Graph 会将这些对象序列化到磁盘。然而，由于对象引用循环的存在，序列化器无法正常终止，导致内存泄露。
解决内存泄露
确定了内存泄露的根源后，我们着手解决这一问题。首先，我们对 MetricValue 和 Tag 对象进行了修改，打破了它们之间的对象引用循环 。
public class MetricValue {
private List<String> tags;
}
public class Tag {
private String key;
private String value;
}
通过将 Tag 对象转换为轻量级数据结构（仅包含键值对），我们避免了对象引用循环的产生。
优化序列化/反序列化
除了解决内存泄露外，我们还优化了 Open-Falcon-Graph 的序列化/反序列化过程。我们引入了更轻量级的序列化器 （例如，Protobuf 或 Apache Avro），显著减少了序列化/反序列化所需的内存开销。
监控与告警
为防止 OOM 问题再次发生，我们完善了监控与告警机制 。我们使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Open-Falcon-Graph 的内存使用率和 GC 性能。当内存使用率达到预设阈值时，我们将收到告警通知，并及时采取措施。
总结与建议
通过一系列深入排查和优化措施，我们成功解决了 Open-Falcon-Graph 中频繁出现的 OOM 问题。在此过程中，我们吸取了宝贵的经验教训：
- 注意对象引用循环，它可能是导致内存泄露的主要原因。
- 选择合适的序列化/反序列化机制，以减少内存开销。
- 建立完善的监控与告警机制，及时发现和解决问题。
希望这些经验教训能够帮助其他系统工程师在面临类似问题时提供参考。
