谨以此文献给李林锋新生的爱女。
李林锋此后还将在 InfoQ 上开设 Netty 专题持续出稿，感兴趣的同学可以持续关注。

1. 背景

1.1 直播平台内存泄漏问题

某直播平台，一些网红的直播间在业务高峰期，会有10W+的粉丝接入，如果瞬间发生大量客户端连接掉线、或者一些客户端网络比较慢，发现基于Netty构建的服务端内存会飙升，发生内存泄漏（OOM），导致直播卡顿、或者客户端接收不到服务端推送的消息，用户体验受到很大影响。

1.2 问题分析

首先对GC数据进行分析，发现老年代已满，发生多次Full GC，耗时达3分多，系统已经无法正常运行（示例）：

图1 直播高峰期服务端GC统计数据

Dump内存堆栈进行分析，发现大量的发送任务堆积，导致内存溢出（示例）：

图2 直播高峰期服务端内存Dump文件分析

通过以上分析可以看出，在直播高峰期，服务端向上万客户端推送消息时，发生了发送队列积压，引起内存泄漏，最终导致服务端频繁GC，无法正常处理业务。

1.3 解决策略

服务端在进行消息发送的时候做保护，具体策略如下：

根据可接入的最大用户数做客户端并发接入数流控，需要根据内存、CPU处理能力，以及性能测试结果做综合评估。
设置消息发送的高低水位，针对消息的平均大小、客户端并发接入数、JVM内存大小进行计算，得出一个合理的高水位取值。服务端在推送消息时，对Channel的状态进行判断，如果达到高水位之后，Channel的状态会被Netty置为不可写，此时服务端不要继续发送消息，防止发送队列积压。

服务端基于上述策略优化了代码，内存泄漏问题得到解决。

1.4.总结

尽管Netty框架本身做了大量的可靠性设计，但是对于具体的业务场景，仍然需要用户做针对特定领域和场景的可靠性设计，这样才能提升应用的可靠性。

除了消息发送积压导致的内存泄漏，Netty还有其它常见的一些内存泄漏点，本文将针对这些可能导致内存泄漏的功能点进行分析和总结。

2. 消息收发防内存泄漏策略

2.1.消息接收

2.1.1 消息读取

Netty的消息读取并不存在消息队列，但是如果消息解码策略不当，则可能会发生内存泄漏，主要有如下几点：

1.畸形码流攻击：如果客户端按照协议规范，将消息长度值故意伪造的非常大，可能会导致接收方内存溢出。

2.代码BUG：错误的将消息长度字段设置或者编码成一个非常大的值，可能会导致对方内存溢出。

3.高并发场景：单个消息长度比较大，例如几十M的小视频，同时并发接入的客户端过多，会导致所有Channel持有的消息接收ByteBuf内存总和达到上限，发生OOM。

避免内存泄漏的策略如下：

无论采用哪种解码器实现，都对消息的最大长度做限制，当超过限制之后，抛出解码失败异常，用户可以选择忽略当前已经读取的消息，或者直接关闭链接。

以Netty的DelimiterBasedFrameDecoder代码为例，创建DelimiterBasedFrameDecoder对象实例时，指定一个比较合理的消息最大长度限制，防止内存溢出：

/**

 * Creates a new instance.

 *

 * @param maxFrameLength  the maximum length of the decoded frame.

 *                        A {@link TooLongFrameException} is thrown if

 *                        the length of the frame exceeds this value.

 * @param stripDelimiter  whether the decoded frame should strip out the

 *                        delimiter or not

 * @param delimiter  the delimiter

 */

public DelimiterBasedFrameDecoder(

        int maxFrameLength, boolean stripDelimiter, ByteBuf delimiter) {

    this(maxFrameLength, stripDelimiter, true, delimiter);

}

需要根据单个Netty服务端可以支持的最大客户端并发连接数、消息的最大长度限制以及当前JVM配置的最大内存进行计算，并结合业务场景，合理设置maxFrameLength的取值。

2.1.2 ChannelHandler的并发执行

Netty的ChannelHandler支持串行和异步并发执行两种策略，在将ChannelHandler加入到ChannelPipeline时，如果指定了EventExecutorGroup，则ChannelHandler将由EventExecutorGroup中的EventExecutor异步执行。这样的好处是可以实现Netty I/O线程与业务ChannelHandler逻辑执行的分离，防止ChannelHandler中耗时业务逻辑的执行阻塞I/O线程。

ChannelHandler异步执行的流程如下所示：

图3 ChannelHandler异步并发执行流程

如果业务ChannelHandler中执行的业务逻辑耗时较长，消息的读取速度又比较快，很容易发生消息在EventExecutor中积压的问题，如果创建EventExecutor时没有通过io.netty.eventexecutor.maxPendingTasks参数指定积压的最大消息个数，则默认取值为0x7fffffff，长时间的积压将导致内存溢出，相关代码如下所示（异步执行ChannelHandler，将消息封装成Task加入到taskQueue中）：

public void execute(Runnable task) {

    if (task == null) {

        throw new NullPointerException("task");

    }

    boolean inEventLoop = inEventLoop();

    if (inEventLoop) {

        addTask(task);

    } else {

        startThread();

        addTask(task);

        if (isShutdown() && removeTask(task)) {

            reject();

        }

    }

解决对策：对EventExecutor中任务队列的容量做限制，可以通过io.netty.eventexecutor.maxPendingTasks参数做全局设置，也可以通过构造方法传参设置。结合EventExecutorGroup中EventExecutor的个数来计算taskQueue的个数，根据taskQueue * N * 任务队列平均大小 * maxPendingTasks < 系数K（0 < K < 1）* 总内存的公式来进行计算和评估。

2.2.消息发送

2.2.1 如何防止发送队列积压

为了防止高并发场景下，由于对方处理慢导致自身消息积压，除了服务端做流控之外，客户端也需要做并发保护，防止自身发生消息积压。

利用Netty提供的高低水位机制，可以实现客户端更精准的流控，它的工作原理如下：

图4 Netty高水位接口说明

当发送队列待发送的字节数组达到高水位上限时，对应的Channel就变为不可写状态。由于高水位并不影响业务线程调用write方法并把消息加入到待发送队列中，因此，必须要在消息发送时对Channel的状态进行判断：当到达高水位时，Channel的状态被设置为不可写，通过对Channel的可写状态进行判断来决定是否发送消息。

在消息发送时设置高低水位并对Channel状态进行判断，相关代码示例如下：

public void channelActive(final ChannelHandlerContext ctx) {

        **ctx.channel().config().setWriteBufferHighWaterMark(10 \* 1024 * 1024);**

        loadRunner = new Runnable() {

            @Override

            public void run() {

                try {

                    TimeUnit.SECONDS.sleep(30);

                } catch (InterruptedException e) {

                    e.printStackTrace();

                }

                ByteBuf msg = null;

                while (true) {

                    **if (ctx.channel().isWritable()) {**

                        msg = Unpooled.wrappedBuffer("Netty OOM Example".getBytes());

                        ctx.writeAndFlush(msg);

                    } else {

                        LOG.warning("The write queue is busy : " + ctx.channel().unsafe().outboundBuffer().nioBufferSize());

                    }

                }

            }

        };

        new Thread(loadRunner, "LoadRunner-Thread").start();

    }

对上述代码做验证，客户端代码中打印队列积压相关日志，说明基于高水位的流控机制生效，日志如下：

警告: The write queue is busy : 17

通过内存监控，发现内存占用平稳：

图5 进行高低水位保护优化之后内存占用情况

在实际项目中，根据业务QPS规划、客户端处理性能、网络带宽、链路数、消息平均码流大小等综合因素计算并设置高水位（WriteBufferHighWaterMark）阈值，利用高水位做消息发送速率的流控，既可以保护自身，同时又能减轻服务端的压力，防止服务端被压挂。

2.2.2 其它可能导致发送队列积压的因素

需要指出的是，并非只有高并发场景才会触发消息积压，在一些异常场景下，尽管系统流量不大，但仍然可能会导致消息积压，可能的场景包括：

网络瓶颈，发送速率超过网络链接处理能力时，会导致发送队列积压。
对端读取速度小于己方发送速度，导致自身TCP发送缓冲区满，频繁发生write 0字节时，待发送消息会在Netty发送队列排队。

当出现大量排队时，很容易导致Netty的直接内存泄漏，示例如下：

图6 消息积压导致内存泄漏相关堆栈

我们在设计系统时，需要根据业务的场景、所处的网络环境等因素进行综合设计，为潜在的各种故障做容错和保护，防止因为外部因素导致自身发生内存泄漏。

3. ByteBuf的申请和释放策略

3.1 ByteBuf申请和释放的理解误区

有一种说法认为Netty框架分配的ByteBuf框架会自动释放，业务不需要释放；业务创建的ByteBuf则需要自己释放，Netty框架不会释放。

事实上，这种观点是错误的，即便ByteBuf是Netty创建的，如果使用不当仍然会发生内存泄漏。在实际项目中如何更好的管理ByteBuf，下面我们分四种场景进行说明。

3.2 ByteBuf的释放策略

3.2.1 基于内存池的请求ByteBuf

这类ByteBuf主要包括PooledDirectByteBuf和PooledHeapByteBuf，它由Netty的NioEventLoop线程在处理Channel的读操作时分配，需要在业务ChannelInboundHandler处理完请求消息之后释放（通常是解码之后），它的释放有2种策略：

策略1：业务ChannelInboundHandler继承自SimpleChannelInboundHandler，实现它的抽象方法channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, I msg)，ByteBuf的释放业务不用关心，由SimpleChannelInboundHandler负责释放，相关代码如下所示（SimpleChannelInboundHandler）：

 @Override

  public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {

        boolean release = true;

        try {

            if (acceptInboundMessage(msg)) {

                I imsg = (I) msg;

                channelRead0(ctx, imsg);

            } else {

                release = false;

                ctx.fireChannelRead(msg);

            }

        } finally {

            **if (autoRelease && release) {**

                **ReferenceCountUtil.release(msg);**

            **}**

        }

    }

如果当前业务ChannelInboundHandler需要执行，则调用完channelRead0之后执行ReferenceCountUtil.release(msg)释放当前请求消息。如果没有匹配上需要继续执行后续的ChannelInboundHandler，则不释放当前请求消息，调用ctx.fireChannelRead(msg)驱动ChannelPipeline继续执行。

继承自SimpleChannelInboundHandler，即便业务不释放请求ByteBuf对象，依然不会发生内存泄漏，相关示例代码如下所示：

 public class RouterServerHandlerV2 **extends SimpleChannelInboundHandler<ByteBuf>** {

//代码省略...

@Override

    public void channelRead0(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf msg) {

        byte [] body = new byte[msg.readableBytes()];

        executorService.execute(()->

        {

            //解析请求消息，做路由转发，代码省略...

            //转发成功，返回响应给客户端

            ByteBuf respMsg = allocator.heapBuffer(body.length);

            respMsg.writeBytes(body);//作为示例，简化处理，将请求返回

            ctx.writeAndFlush(respMsg);

        });

    }

对上述代码做性能测试，发现内存占用平稳，无内存泄漏问题，验证了之前的分析结论。

策略2：在业务ChannelInboundHandler中调用ctx.fireChannelRead(msg)方法，让请求消息继续向后执行，直到调用到DefaultChannelPipeline的内部类TailContext，由它来负责释放请求消息，代码如下所示（TailContext）：

 protected void onUnhandledInboundMessage(Object msg) {

        try {

            logger.debug(

                    "Discarded inbound message {} that reached at the tail of the pipeline. " +

                            "Please check your pipeline configuration.", msg);

        **} finally {**

            **ReferenceCountUtil.release(msg);**

        **}**

    }

3.2.2 基于非内存池的请求ByteBuf

如果业务使用非内存池模式覆盖Netty默认的内存池模式创建请求ByteBuf，例如通过如下代码修改内存申请策略为Unpooled：

//代码省略... 

.childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {

                 @Override

                 public void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {

                     ChannelPipeline p = ch.pipeline();                     ch.config().setAllocator(UnpooledByteBufAllocator.DEFAULT);

                     p.addLast(new RouterServerHandler());

                 }

             }); 

    }

也需要按照内存池的方式去释放内存。

3.2.3 基于内存池的响应ByteBuf

只要调用了writeAndFlush或者flush方法，在消息发送完成之后都会由Netty框架进行内存释放，业务不需要主动释放内存。

它的工作原理如下：

调用ctx.writeAndFlush(respMsg)方法，当消息发送完成之后，Netty框架会主动帮助应用来释放内存，内存的释放分为两种场景：

如果是堆内存（PooledHeapByteBuf），则将HeapByteBuffer转换成DirectByteBuffer，并释放PooledHeapByteBuf到内存池，代码如下（AbstractNioChannel类）：

protected final ByteBuf newDirectBuffer(ByteBuf buf) {

        final int readableBytes = buf.readableBytes();

        if (readableBytes == 0) {

            **ReferenceCountUtil.safeRelease(buf);**

            return Unpooled.EMPTY_BUFFER;

        }

        final ByteBufAllocator alloc = alloc();

        if (alloc.isDirectBufferPooled()) {

            ByteBuf directBuf = alloc.directBuffer(readableBytes);

            directBuf.writeBytes(buf, buf.readerIndex(), readableBytes);

            **ReferenceCountUtil.safeRelease(buf);**

            return directBuf;

        }        }

   //后续代码省略

}

如果消息完整的被写到SocketChannel中，则释放DirectByteBuffer，代码如下（ChannelOutboundBuffer）所示：

public boolean remove() {

        Entry e = flushedEntry;

        if (e == null) {

            clearNioBuffers();

            return false;

        }

        Object msg = e.msg;

        ChannelPromise promise = e.promise;

        int size = e.pendingSize;

        removeEntry(e);

        if (!e.cancelled) {

            **ReferenceCountUtil.safeRelease(msg);**

            safeSuccess(promise);

            decrementPendingOutboundBytes(size, false, true);

        } 

   //后续代码省略

}

对Netty源码进行断点调试，验证上述分析：

断点1：在响应消息发送处打印断点，获取到PooledUnsafeHeapByteBuf实例ID为1506。

图7 响应发送处断点调试

断点2：在HeapByteBuffer转换成DirectByteBuffer处打断点，发现实例ID为1506的PooledUnsafeHeapByteBuf被释放。

图8 响应消息释放处断点

断点3：转换之后待发送的响应消息PooledUnsafeDirectByteBuf实例ID为1527。

图9 响应消息转换处断点

断点4：响应消息发送完成之后，实例ID为1527的PooledUnsafeDirectByteBuf被释放到内存池。

图10 转换之后的响应消息释放处断点

如果是DirectByteBuffer，则不需要转换，当消息发送完成之后，由ChannelOutboundBuffer的remove()负责释放。

3.2.4 基于非内存池的响应ByteBuf

无论是基于内存池还是非内存池分配的ByteBuf，如果是堆内存，则将堆内存转换成堆外内存，然后释放HeapByteBuffer，待消息发送完成之后，再释放转换后的DirectByteBuf；如果是DirectByteBuffer，则无需转换，待消息发送完成之后释放。因此对于需要发送的响应ByteBuf，由业务创建，但是不需要业务来释放。

4. Netty服务端高并发保护

4.1 高并发场景下的OOM问题

在RPC调用时，如果客户端并发连接数过多，服务端又没有针对并发连接数的流控机制，一旦服务端处理慢，就很容易发生批量超时和断连重连问题。

以Netty HTTPS服务端为例，典型的业务组网示例如下所示：

图11 Netty HTTPS组网图

客户端采用HTTP连接池的方式与服务端进行RPC调用，单个客户端连接池上限为200，客户端部署了30个实例，而服务端只部署了3个实例。在业务高峰期，每个服务端需要处理6000个HTTP连接，当服务端时延增大之后，会导致客户端批量超时，超时之后客户端会关闭连接重新发起connect操作，在某个瞬间，几千个HTTPS连接同时发起SSL握手操作，由于服务端此时也处于高负荷运行状态，就会导致部分连接SSL握手失败或者超时，超时之后客户端会继续重连，进一步加重服务端的处理压力，最终导致服务端来不及释放客户端close的连接，引起NioSocketChannel大量积压，最终OOM。

通过客户端的运行日志可以看到一些SSL握手发生了超时，示例如下：

图12 SSL握手超时日志

服务端并没有对客户端的连接数做限制，这会导致尽管ESTABLISHED状态的连接数并不会超过6000上限，但是由于一些SSL连接握手失败，再加上积压在服务端的连接并没有及时释放，最终引起了NioSocketChannel的大量积压。

4.2.Netty HTTS并发连接数流控

在服务端增加对客户端并发连接数的控制，原理如下所示：

图13 服务端HTTS连接数流控

基于Netty的Pipeline机制，可以对SSL握手成功、SSL连接关闭做切面拦截（类似于Spring的AOP机制，但是没采用反射机制，性能更高），通过流控切面接口，对HTTPS连接做计数，根据计数器做流控，服务端的流控算法如下：

获取流控阈值。
从全局上下文中获取当前的并发连接数，与流控阈值对比，如果小于流控阈值，则对当前的计数器做原子自增，允许客户端连接接入。
如果等于或者大于流控阈值，则抛出流控异常给客户端。
SSL连接关闭时，获取上下文中的并发连接数，做原子自减。

在实现服务端流控时，需要注意如下几点：

流控的ChannelHandler声明为@ChannelHandler.Sharable，这样全局创建一个流控实例，就可以在所有的SSL连接中共享。
通过userEventTriggered方法拦截SslHandshakeCompletionEvent和SslCloseCompletionEvent事件，在SSL握手成功和SSL连接关闭时更新流控计数器。
流控并不是单针对ESTABLISHED状态的HTTP连接，而是针对所有状态的连接，因为客户端关闭连接，并不意味着服务端也同时关闭了连接，只有SslCloseCompletionEvent事件触发时，服务端才真正的关闭了NioSocketChannel，GC才会回收连接关联的内存。
流控ChannelHandler会被多个NioEventLoop线程调用，因此对于相关的计数器更新等操作，要保证并发安全性，避免使用全局锁，可以通过原子类等提升性能。

5. 总结

5.1.其它的防内存泄漏措施

5.1.1 NioEventLoop

执行它的execute(Runnable task)以及定时任务相关接口时，如果任务执行耗时过长、任务执行频度过高，可能会导致任务队列积压，进而引起OOM：

图14 NioEventLoop定时任务执行接口

建议业务在使用时，对NioEventLoop队列的积压情况进行采集和告警。

5.1.2 客户端连接池

业务在初始化连接池时，如果采用每个客户端连接对应一个EventLoopGroup实例的方式，即每创建一个客户端连接，就会同时创建一个NioEventLoop线程来处理客户端连接以及后续的网络读写操作，采用的策略是典型的1个TCP连接对应一个NIO线程的模式。当系统的连接数很多、堆内存又不足时，就会发生内存泄漏或者线程创建失败异常。问题示意如下：

图15 错误的客户端线程模型

优化策略：客户端创建连接池时，EventLoopGroup可以重用，优化之后的连接池线程模型如下所示：

图16 正确的客户端线程模型

5.2 内存泄漏问题定位

5.2.1 堆内存泄漏

通过jmap -dump:format=b,file=xx pid命令Dump内存堆栈，然后使用MemoryAnalyzer工具对内存占用进行分析，查找内存泄漏点，然后结合代码进行分析，定位内存泄漏的具体原因，示例如下所示：

图17 通过MemoryAnalyzer工具分析内存堆栈

5.2.2 堆外内存泄漏

建议策略如下：

排查下业务代码，看使用堆外内存的地方是否存在忘记释放问题。
如果使用到了Netty的TLS/SSL/openssl，建议到Netty社区查下BUG列表，看是否是Netty老版本已知的BUG，此类BUG通过升级Netty版本可以解决。
如果上述两个步骤排查没有结果，则可以通过google-perftools工具协助进行堆外内存分析。

6. 作者简介

李林锋，10年Java NIO、平台中间件设计和开发经验，精通Netty、Mina、分布式服务框架、API Gateway、PaaS等,《Netty进阶之路》、《分布式服务框架原理与实践》作者。目前在华为终端应用市场负责业务微服务化、云化、全球化等相关设计和开发工作。

联系方式：新浪微博 Nettying 微信：Nettying

Email：neu_lilinfeng@sina.com

创作场景

Netty 防止内存泄漏措施