本文共 1677 字，大约阅读时间需要 5 分钟。

模拟Netty客户端和服务端之间的通信,OOM问题及解决思路

在实际开发中，有时会遇到客户端在进行持续化的网络IO操作时，内存不断膨胀，最终导致内存溢出（OOM）。在此文中，我们将重点分析基于Netty框架的客户端代码，探讨内存溢出的原因，并提出相应的解决方案。

乱世风流骨， 확인到底是谁在干什么？Hindi|ohenryrough

大约五分钟后发布

分析：

文档资料：大前端遇到的是个客户端和服务端都使用Netty进行通信的情况，涉及客户端发送大量数据接收。现任开发人员，可能会遇到内存溢出( OOM )问题。比较适合有Netty基础的开发人员。

原文梳理：原文主要描述了一个Netty客户端不断发送数据给服务端，后来出现内存溢出问题。为了排查问题，作者使用MAT工具分析内存信息，发现存在大量存放在任务队列中的任务。

问题字节数：1312图片数量：5

分析结论：举例说明解决思路，问题产生的原因主要是多方面的。客户端的业务线程会一直循环发送数据到服务端，当这些发送操作无法及时被IO线程处理，任务队列就会积聚大量的任务，导致内存不足，引发溢出。这不仅依赖于编程方式，还和网络环境和配置参数有关。

结论：正确配置虚拟机参数，合理利用Netty的高水位机制，避免让业务线程无休止地进行大规模写操作，可以有效防范内存溢出的发生。同时，及时处理服务端的数据接收，释放内存空间也至关重要。

思考过程总结：中分析O OOM问题（客户端），重点步骤：

技术分析：

我会研究以下几个方面：

实际应用点是：简化业务处理逻辑，调整数据发送频率，使用_DECLARE(ANNOTATION)。配置：

setMaxirectBufferCacheSizesetWriteChunkSize超时设置任务队列容量限制

解决思路：基于Netty提供的高水位机制，在业务线程判断可用性，暂停发送，避免过度堆积。

误解和培养：初期理解可能出错的地方：错误：认为高水位仅控制写能力而不影响行程。纠正：高水位只是一个阈值，不能阻止任务队列溢出，必须合理控制业务线程的操作频率。

观察建议：

• 监控任务队列的大小，设置上限。
• 保持业务线程的空闲期，防止过度劳动。
• 合理利用Netty的阻塞和非阻塞机制，适应性地配置线程池。

改进措施：

确认：

• 減缓业务线操作：避免短时间内频繁触发IO。
• 提高网络性能：优化数据包写入方式，减少资源消耗。
• 内存管理：提前释放不再需要的资源，避免临时对象堆积。

站点改进建议进行性能测试：

精简数据传输量，优化数据处理流程，尽量减少对象创建。调整线程池配置，本地用NioEventLoopGroup,业务用HonyEventLoopGroup.查看可用性监控数据，及时发现资源 bottleneck。

葡萄美酒建议：去年的Rubyconf China上有个分享：网络编程中常让人困扰的一个问题是“写缓冲区”总满了，怎么办？

扩展思考：

• 服务端也可能出现缓冲区溢出，需要同时监控。
• 使用哪种编码解码缓冲器，是否存在资源泄漏。
• Tomcat等容器的配置，是否提供额外的内存管理支持。

总结：要避免Netty客户端OOP问题，需要综合考虑网络环境、协议obuf、任务队列容量和线程配置等多个维度。及时监控内存状态，正确应对问题，可以有效避免内存溢出的问题。

转载地址：http://cwdmz.baihongyu.com/