Java应用异常状态监测

中间件小哥说：“老板最近分派了一个任务，说线上客户在部署应用的时候发生了系统级别的OOM，触发了OOM Killer杀掉了应用，让我们解决这个问题。对于这个任务，我从如下几点开始调研、分析与解决。”

1、什么是系统级别的OOM（Out-Of-Memory）？

当创建进程时，进程都会建立起自己的虚拟地址空间（对于32位系统来说为4g）。这些虚拟地址空间并不等同于物理内存，只有进程访问这些地址空间时，操作系统才会为其分配物理内存并建立映射。关于虚拟内存和物理内存有很多资料，这里不再赘述，这篇文章写的通俗易懂，可以看下。

通过虚拟内存技术，操作系统可以允许多个进程同时运行，即便它们的虚拟内存加起来远超过系统的物理内存（和swap空间）。如果这些进程不断访问其虚拟地址，操作系统不得不为它们分配物理内存，当到达一个临界点时，操作系统耗尽了所有的物理内存和swap空间，此时OOM就发生了。

2、系统发生了OOM会怎么样？

当发生了OOM，操作系统有两个选择：1）重启系统；2）根据策略杀死特定的进程并且释放其内存空间。这两种策略当然是第二种影响面较小，由于我们线上系统也是采取杀死特定进程的策略，因此这里只展开第二种。

第二种行为也称之为OOM Killer。那系统会杀死什么样的进程释放其内存呢？这篇文档的“Selecting a Process”部分大概描述了Linux内核的操作系统选取算法：首先，根据

badness_for_task = total_vm_for_task / (sqrt(cpu_time_in_seconds) * sqrt(sqrt(cpu_time_in_minutes)))

来算起始值，total_vm_for_task为进程占用的实际内存，cpu_time_in_seconds为运行时间，这个公式会选取占用内存多且运行时间短的进程；

如果进程是root进程或者拥有超级用户权限，那么上述得分会除以4；
如果进程能够直接访问硬件（也就是硬件驱动），那么将得分再除以4。
但文档中描述并不完整，这个是Linux内核OOM_Killer的相关代码，然后这篇文章对代码进行了分析，除了上述因素之外还包含子进程内存、nice值、omkill_adj等因素。

操作系统会对每个进程进行计算得分，并记录在/proc/[pid]/oom_score文件中；当发生系统OOM时，操作系统会选取评分最高的进程进行杀死。

3、如何实现系统OOM告警？

OOM告警有两种方式，如下：

提前OOM告警：在系统即将发生OOM时，发出告警信息。
事中/事后告警：在系统完成OOM Killer杀死进程后，发出告警信息。
提前OOM告警是最好的方式，但实际上如果想达到不误报、不漏报，实现难度极大。我们线上应用为Java应用，考虑这么个场景：客户应用不断申请内存，当系统物理内存占用率达到90%的时候，系统及应用下一步行为会是什么样？个人认为有三种可能性：1）Java应用停止申请内存，并且进行了垃圾回收释放内存，这样系统将会恢复正常；2）应用继续申请内存导致应用内存超过了堆大小，但此时系统仍然有部分物理内存，这样会发生Java应用的OOM；3）应用继续申请内存导致系统耗尽物理内存，但此时没有超过堆内存的最大值，这样会发生操作系统的OOM。对于这个场景来说，我们想准确预判出系统及应用的下一步行为难度极大。

另一方面，我们线上其实已经有基于机器内存使用率的报警，这个报警其实已经包含了三种可能性：1）应用本身有问题但不会导致堆溢出或者系统OOM；2）应用可能会导致堆溢出；3）应用可能会导致系统OOM。无论实际情况为哪一种，这个报警都是有意义的。

事中/事后告警也是一种可取的方式，原因在于：1）这种方式能够实现不误报、不漏报；2）对于即将发生OOM的应用来说，事中报警与事前报警时间相差其实并不大。另外，到目前为止客诉的情况都是抱怨其应用死了没有任何通知，排查起来既浪费了客户时间，也浪费了研发排查问题的时间。

综合考虑，如果能够实现Java应用的异常状态检测并提供事中/事后报警与现场分析，也是很有意义的！

4、Java应用的异常状态为哪些？

这里定义的Java应用异常状态有：

Java应用被用户杀死（Kill、Kill -9）；
Java应用发生堆溢出；
Java应用被系统OOM（Kill -9）。

5、如何检测出上述Java应用异常状态？

首先，Java应用发生堆溢出可以通过-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数来生成dump信息，我们可以通过轮询方式即可发现是否发生堆溢出（当然基于事件通知方式更好，待调研）。

因此，现在问题在于我们怎么发现一个Java应用被用户杀死或者被系统OOM Kill掉？

5.1 ShutdownHook/sun.misc.Signal

老司机可能很快就想到，通过注册shutdownHook就可以检测到系统信号了呀！注册shutdownHook的确能检测到SIGTERM信号（也就是通常不带参数的Kill命令，如Kill pid），但不能检测到SIGKILL信号（Kill -9）。另外，调研发现也可以通过sun.misc.Signal.handle方法来检测系统信号，但遗憾的是还是不能检测到SIGKILL信号。

5.2 strace

这个工具非常强大，它能够拦截所有的系统调用（包括SIGKILL），并且具有系统已经内置、使用方便、输出信息可读性好等优点。下图是我的一个实验（进程24063是一个触发系统OOM的Java进程）：

但这个工具的缺点是，被跟踪的应用的性能影响非常大。应用原来进行系统调用（比如open、read、write、close）时会发生一次上下文切换（从用户态到内核态），使用了strace之后会变成多次上下文调用，如下图所示：

但无论如何，我们已经找到一种可行的解决方案，虽然性能影响很大，但可以作为debug方案开放给客户。

5.3 ftrace + 系统日志

ftrace是Linux系统已经内置的工具（debugfs挂载情况见附录），它的作用是帮助开发人员了解 Linux 内核的运行时行为，以便进行故障调试或性能分析。重要的是，它对应用本身的性能影响极小，而且我们可以只检测Kill事件，这样对客户应用几乎零影响（性能分析见第6节）。在我们的场景下，它也支持内核事件（包括进程SIGKILL信号）监听。ftrace使用起来非常方便，可以参考这篇文档，或者直接使用这个GITHUB脚本即可。下面是运行该GITHUB脚本的一个截图：

在上图中，SIGNAL为15的是我执行Kill 29265命令，SIGNAL为9的是我执行Kill -9 29428命令。但这个工具的问题在于，当Java进程触发系统级别的OOM Killer时，并没有检测到相应的信号（待进一步调研）。

另外，当系统触发OOM Killer时，会在系统日志（Centos的为/var/log/messages）中记录下特定信息，如下所示：

5.4 auditd + 系统日志

（系统日志用来发现OOM信息，不再赘述，下文主要介绍auditd）

同事建议可以尝试下auditd，因此这里调研auditd，发现它能满足需求，而且测试性能影响比ftrace更小（性能分析见第6节）。auditd是Linux Auditing System（Linux审计系统）的一部分，它负责接收内核中发生的事件（系统调用、文件访问），并将这些事件写入日志供用户分析。

下图是Linux审计系统的框架：

其中：

左边是我们的应用程序；

中间为Linux内核，内核中包含了审计模块，可以记录三类事件：1）User：记录用户产生的事件；2）Task：记录任务类型（如fork子进程）事件；3）Exit：在系统调用结束时记录该事件。同时，可以结合Exclude规则来过滤事件，最终将这些事件发送到用户空间的auditd守护进程；

右边是在用户空间的应用程序，其中auditd是核心的守护进程，主要接收内核中产生的事件，并记录到audit.log中，然后我们可以通过ausearch或者aureport来查看这些日志；auditd在启动时会读取auditd.conf文件来配置守护进程的各种行为（如日志文件存放位置），并读取audit.rules中的事件规则来控制内核中的事件监听及过滤行为；另外，我们也可以通过auditctl来控制内核事件监听和过滤规则。

内核已经内置审计模块，而auditd守护进程也默认在centos（>=6.8）中启动，下面我们来测试下该工具。首先，我们执行如下命令：

auditctl -a always,exit -F arch=b64 -S kill -k test_kill

这条命令作用是，在kill系统调用返回时记录事件，并且绑定test_kill标记（以便后面进行日志筛选）。然后，我们可以随便执行一个脚本并kill掉，可以在/var/log/audit/audit.log中看到如下输出：

第一条SYSCALL日志记录发送SIGKILL信号的进程信息，第二条OBJ_PID日志记录接收SIGKILL信号的进程信息。

5.5 Shell + dmesg

如果我们能够控制Java应用的启动脚本，那么此方式是影响最小的方案。先看下面这个shell脚本：

这个脚本做了这几个事情：

使用Java -Xms4g -Xmx4g Main来启动一个Java应用；

Java应用退出后通过$?获取程序退出状态码；

如果退出码大于128，则为应用收到SIGNAL退出；如果为SIGKILL，则通过dmesg收集kernal ring buffer中的信息。

如果应用由于被OOM Killer杀死而退出，则dmesg-kill.log中会有如下信息：

此方案优点在于影响面最小，但进程杀死信息量相比auditd少，只知道收到何种SIGNAL信号；而auditd能够知道SIGNAL信号来源于哪个进程、用户、组。

6、性能测试

6.1 测试环境

6.2 测试脚本

6.2.1 测试一：系统调用性能影响

测试方法

从/dev/zero中读取500个字节数据并写入到/dev/null中，循环执行1亿次（也就是100M）：

该脚本会产生大约2亿次系统调用（read 1亿次，write 1亿次）

测试结果

6.2.2 测试二：JAVA应用性能影响

测试方法：

构造consumer和provider应用，consumer向provider发起HSF调用，provider返回预定义数据，循环调用1百万次，观察consumer耗时。

测试结果：

7、总结

综上，我们可以通过如下手段来解决客户的应用OOM问题：

1. 使用机器的基于内存使用率报警来事前通知客户；

   
   

2. JVM启动参数可以添加-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError等参数来协助收集JVM内存溢出信息；

   
   

3. 通过系统日志（/var/log/messages）或者dmesg来收集系统OOM Killer信息；

   
   

4. 使用启动shell脚本（见5.5节）或auditd（见5.4节） ftrace 来获取应用被Kill掉的信息（可能被客户自身Kill掉）。

   
   

5. 【可选】开放strace工具来帮助客户debug问题。

8、其他工具

8.1 trap

trap命令用于指定在接收到信号后将要采取的动作，通常在脚本程序被中断时完成清理工作。当shell接收到sigspec指定的信号时，arg参数（命令）将会被读取，并被执行。下面我试图拦截当前脚本的SIGTERM和SIGKILL信号：

测试发现，trap命令能够检测到当前进程的SIGTERM信号，但是无法检测SIGKILL信号。这个命令相当于Java应用中的shutdownHook或者Signal。

9、附录

9.1 ftrace系统debugfs挂载情况

（注：以下统计阿里云上主要的操作系统）

end

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