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线上四台机器同一时间全部 OOM，到底发生了什么？

案发现场

昨天晚上突然短信收到 APM （即 Application Performance Management 的简称，我们内部自己搭建了这样一套系统来对应用的性能、可靠性进行线上的监控和预警的一种机制）大量告警画外音: 监控是一种非常重要的发现问题的手段，没有的话一定要及时建立哦

紧接着运维打来电话告知线上部署的四台机器全部 OOM (out of memory, 内存不足)，服务全部不可用,赶紧查看问题!

问题排查

首先运维先重启了机器，保证线上服务可用，然后再仔细地看了下线上的日志，确实是因为 OOM 导致服务不可用

第一时间想到 dump 当时的内存状态，但由于为了让线上尽快恢复服务，运维重启了机器，导致无法 dump 出事发时的内存。所以我又看了下我们 APM 中对 JVM 的监控图表

画外音：一种方式不行，尝试另外的角度切入！再次强调，监控非常重要！完善的监控能还原当时的事发现场，方便定位问题。

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不看不知道，一看吓一跳，从 16：00 开始应用中创建的线程居然每时每刻都在上升，一直到 3w 左右，重启后（蓝色箭头），线程也一直在不断增长），正常情况下的线程数是多少呢，600！问题找到了，应该是在下午 16:00 左右发了一段有问题的代码，导致线程一直在创建，且创建的线程一直未消亡!查看发布记录,发现发布记录只有这么一段可疑的代码 diff：在 HttpClient 初始化的时候额外加了一个 evictExpiredConnections 配置

问题定位了，应该是就是这个配置导致的！（线程上升的时间点和发布时间点完全吻合！），于是先把这个新加的配置给干掉上线，上线之后线程数果然恢复正常了。那 evictExpiredConnections 做了什么导致线程数每时每刻在上升呢？这个配置又是为了解决什么问题而加上的呢？于是找到了相关同事来了解加这个配置的前因后果

还原事发经过

最近线上出现不少 NoHttpResponseException 的异常, 而上面那个配置就是为了解决这个异常而添加的，那是什么导致了这个异常呢?

在说这个问题之前我们得先了解一下 http 的 keep-alive 机制。

先看下正常的一个 TCP 连接的生命周期

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可以看到每个 TCP 连接都要经过 三次握手 建立连接后才能发送数据，要经过 四次挥手 才能断开连接，如果每个 TCP 连接在 server 返回 response 后都立马断开，则发起多个 HTTP 请求就要多次创建断开 TCP, 这在 Http 请求很多 的情况下无疑是很耗性能的，如果在 server 返回 response 不立即断开 TCP 链接，而是复用这条链接进行下一次的 Http 请求，则无形中省略了很多创建 / 断开 TCP 的开销，性能上无疑会有很大提升。

如下图示，左图是不复用 TCP 发起多个 HTTP 请求的情况，右图是复用 TCP 的情况，可以看到发起三次 HTTP 请求，复用 TCP 的话可以省去两次建立 / 断开 TCP 的开销，理论上一个应用只要开启一个 TCP 连接即可，其他 HTTP 请求都可以复用这个 TCP 连接，这样 n 次 HTTP 请求可以省去 n-1 次创建 / 断开 TCP 的开销。这对性能的提升无疑是有巨大的帮助。

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回过头来看 keep-alive （又称持久连接，连接复用）做的就是复用连接，保证连接持久有效。

画外音: Http 1.1 之后 keep-alive 默认支持并开启，目前大部分网站都用了 http 1.1 了，也就是说大部分都默认支持连接复用了

天下没有免费的午餐,虽然 keep-alive 省去了很多不必要的握手/挥手操作，但由于连接长期保活，如果一直没有 http 请求的话，这条连接也就长期闲着了，会占用系统资源,有时反而会比复用连接带来更大的性能消耗。所以我们一般会为 keep-alive 设置一个 timeout, 这样如果连接在设置的 timeout 时间内一直处于空闲状态（未发生任何数据传输），经过 timeout 时间后，连接就会释放，就能节省系统开销。

看起来给 keep-alive 加 timeout 是完美了，但是又引入了新的问题（一波已平，一波又起!）,考虑如下情况:

如果服务端关闭连接，发送 FIN 包（注：在设置的 timeout 时间内服务端如果一直未收到客户端的请求，服务端会主动发起带 FIN 标志的请求以断开连接释放资源），在这个 FIN 包发送但是还未到达客户端期间，客户端如果继续复用这个 TCP 连接发送 HTTP 请求报文的话，服务端会因为在四次挥手期间不接收报文而发送 RST 报文给客户端，客户端收到 RST 报文就会提示异常 (即 NoHttpResponseException )

我们再用流程图仔细梳理一下上述这种产生 NoHttpResponseException 的原因,这样能看得更明白一些

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费了这么大的功夫，我们终于知道了产生 NoHttpResponseException 的原因，那该怎么解决呢，有两种策略

重试，收到异常后，重试一两次，由于重试后客户端会用有效的连接去请求，所以可以避免这种情况，不过一次要注意重试次数，避免引起雪崩!
设置一个定时线程，定时清理上述的闲置连接,可以将这个定时时间设置为 keep alive timeout 时间的一半以保证超时前回收。

evictExpiredConnections就是用的上述第二种策略，来看下官方用法使用说明

Makes this instance of HttpClient proactively evict idle connections from the
connection pool using a background thread.

调用这个方法只会产生一个定时线程，那为啥应用中线程会一直增加呢,因为我们对每一个请求都创建了一个 HttpClient! 这样由于创建每一个 HttpClient 实例j时都会调用 evictExpiredConnections ,导致有多少请求就会创建多少个定时线程！

还有一个问题，为啥线上四台机器几乎同一时间点全挂呢？因为由于负载均衡，这四台机器的权重是一样的，硬件配置也一样，收到的请求其实也可以认为是差不多的，这样这四台机器由于创建 HttpClient 而生成的后台线程也在同一时间达到最高点，然后同时 OOM。

解决问题

所以针对以上提到的问题，我们首先把 HttpClient 改成了单例，这样保证服务启动后只会有一个定时清理线程，另外我们也让运维针对应用的线程数做了监控，如果超过某个阈值直接告警，这样能在应用 OOM 前及时发现处理。

画外音： 再次强调，监控相当重要，能把问题扼杀在摇篮里！

总结

本文通过线上四台机器同时 OOM 的现象，来详细剖析定位了产生问题的原因，可以看到我们在应用某个库时首先要对这个库要有充分的了解（上述 HttpClient 的创建不用单例显然是个问题），其次必要的网络知识还是需要的，所以要成为一个合格的程序员，不光对语言本身有所了解，还要对网络，数据库等也要有所涉猎，这些对排查问题以及性能调优等会有非常大的帮助，再次，完善的监控非常重要，通过触发某个阈值提前告警，可以将问题扼杀在摇篮里！

线上四台机器同一时间全部 OOM，到底发生了什么？