记一次 Rust 内存泄漏排查之旅 | 经验总结篇
在某次持续压测过程中,我们发现 GreptimeDB 的 Frontend 节点内存即使在请求量平稳的阶段也在持续上涨,直至被 OOM kill。我们判断 Frontend 应该是有内存泄漏了,于是开启了排查内存泄漏之旅。
Heap Profiling
大型项目几乎不可能只通过看代码就能找到内存泄漏的地方。所以我们首先要对程序的内存用量做统计分析。幸运的是,GreptimeDB 使用的 jemalloc 自带 heap profiling,我们也支持了导出 jemalloc 的 profile dump 文件。于是我们在 GreptimeDB 的 Frontend 节点内存达到 300MB 和 800MB 时,分别 dump 出了其内存 profile 文件,再用 jemalloc 自带的 jeprof
分析两者内存差异(--base
参数),最后用火焰图显示出来:
显然图片中间那一大长块就是不断增长的 500MB 内存占用了。仔细观察,居然有 thread 相关的 stack trace。难道是创建了太多线程?简单用 ps -T -p
命令看了几次 Frontend 节点的进程,线程数稳定在 84 个,而且都是预知的会创建的线程。所以“线程太多”这个原因可以排除。
再继续往下看,我们发现了很多 Tokio runtime 相关的 stack trace,而 Tokio 的 task 泄漏也是常见的一种内存泄漏。这个时候我们就要祭出另一个神器:Tokio-console。
Tokio Console
Tokio Console 是 Tokio 官方的诊断工具,输出结果如下:
我们看到居然有 5559 个正在运行的 task,且绝大多数都是 Idle 状态!于是我们可以确定,内存泄漏发生在 Tokio 的 task 上。现在问题就变成了:GreptimeDB 的代码里,哪里 spawn 了那么多的无法结束的 Tokio task?
从上图的 "Location" 列我们可以看到 task 被 spawn 的地方:
接下来的任务是找到 GreptimeDB 里所有调用这个方法的代码。
..Default::default()
!
经过一番看代码的仔细排查,我们终于定位到了 Tokio task 泄漏的地方,并在 PR #1512 中修复了这个泄漏。简单地说,就是我们在某个会被经常创建的 struct 的构造方法中,spawn 了一个可以在后台持续运行的 Tokio task,却未能及时回收它。对于资源管理来说,在构造方法中创建 task 本身并不是问题,只要在 Drop
中能够顺利终止这个 task 即可。而我们的内存泄漏就坏在忽视了这个约定。
这个构造方法同时在该 struct 的 Default::default()
方法当中被调用了,更增加了我们找到根因的难度。
Rust 有一个很方便的,可以用另一个 struct 来构造自己 struct 的方法,即 "Struct Update Syntax"。如果 struct 实现了 Default
,我们可以简单的在 struct 的 field 构造中使用 ..Default::default()
。如果 Default::default()
内部有 “side effect”(比如我们本次内存泄漏的原因——创建了一个后台运行的 Tokio task),一定要特别注意:struct 构造完成后,Default
创建出来的临时 struct 就被丢弃了,一定要做好资源回收。
例如下面这个小例子:(Rust Playground)
struct A 的 default
方法是会被调用的,打印出 called A::default()
。
总结
排查 Rust 程序的内存泄漏,我们可以用 jemalloc 的 heap profiling 导出 dump 文件;再生成火焰图可直观展现内存使用情况。
Tokio-console 可以方便地显示出 Tokio runtime 的 task 运行情况;要特别注意不断增长的 idle tasks。
尽量不要在常用 struct 的构造方法中留下有副作用的代码。
Default
只应该用于值类型 struct。
关于 Greptime
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GreptimeDB 是一款用 Rust 语言编写的时序数据库,具有分布式、开源、云原生、兼容性强等特点,帮助企业实时读写、处理和分析时序数据的同时,降低长期存储的成本。
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