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为什么 java 容器推荐使用ExitOnOutOfMemoryError而非HeapDumpOnOutOfMemoryError? 今天我们一起来聊聊这个问题。
前言
最近，我们公司的某个应用后端的用户微服务频繁的出现内存泄露，导致OutOfMemoryError，导致经常会发生服务不可用。这对于 toC 场景来说，简直就是灾难性的。
于是，我们决定对 openjdk 的容器参数进行精心优化，通过一些优化，其后面再次发生故障时，对用户完全无感知💪💪💪
那么我们是如何做到的呢？
内存溢出异常时Dump VS 内存溢出时退出
HeapDumpOnOutOfMemoryError VS ExitOnOutOfMemoryError。
在传统的虚拟机环境中部署Java应用时，为了便于问题诊断和分析，通常会在JVM启动参数中加入-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError。这个参数的作用是在Java虚拟机发生内存溢出（OutOfMemoryError）时，自动触发堆转储（HeapDump）的生成。通过这种方式，开发者和运维人员可以在事后获取到一个详细的堆转储文件，其中包含了内存溢出时的内存使用情况和对象信息。
这个堆转储文件对于分析和定位内存泄漏、内存溢出等问题至关重要。通过分析HeapDump，可以查看到各个对象的内存占用情况，识别出内存使用异常的代码路径，以及追踪到具体的代码行。此外，还可以通过HeapDump来分析垃圾回收（GC）的行为，了解不同垃圾回收代的内存使用情况，以及识别出可能导致GC性能问题的潜在原因。
然而，需要注意的是，生成HeapDump是一个资源密集型的操作，可能会占用大量的磁盘空间，并且可能会延长应用的恢复时间。因此，在配置HeapDump时，还需要考虑磁盘空间的容量和性能影响。此外，为了保护敏感信息，还需要确保HeapDump文件中不包含敏感数据，或者在分析完成后及时删除这些文件。
也就是说，在传统的虚拟机环境中，通过配置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数，可以在Java应用发生内存溢出时自动生成HeapDump，为后续的问题诊断和分析提供重要的数据支持。但同时，也需要权衡HeapDump对资源的占用和性能影响，并采取相应的安全措施来保护敏感信息。通过综合考虑这些因素，可以更有效地利用HeapDump来提升Java应用的稳定性和性能。
但是，“大人，时代变了！”
容器技术的发展，给传统运维模式带来了巨大的挑战，这个挑战是革命性的：
传统的应用都是“永久存在的” vs 容器pod是“短暂临时的存在”
传统应用扩缩容相对困难 vs 容器扩缩容丝般顺滑
传统应用运维模式关注点是：“定位问题” vs 容器运维模式是：“快速恢复”
传统应用一个实例报HeapDumpError就会少一个 vs 容器HeapDump shutdown后可以自动启动，已达到指定副本数
...
简单总结一下，在使用容器平台后，我们的工作倾向于：
遇到故障快速失败
遇到故障快速恢复
尽量做到用户对故障“无感知”
所以，针对Java应用容器，我们也要优化以满足这种需求，以 OutOfMemoryError 故障为例：
遇到故障快速失败，即尽可能“快速退出，快速终结”
有问题java应用容器实例退出后，新的实例迅速启动填补；
“快速退出，快速终结”，同时配合LB，退出和冷启动的过程中用户请求不会分发进来。
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError 就正好满足这种需求：
传递此参数时，抛出OutOfMemoryError时JVM将立即退出。如果您想终止应用程序，则可以传递此参数。
细节
让我们重新回顾故障：“我们公司的某个手机APP后端的用户(customer)微服务出现内存泄露，导致OutOfMemoryError”
该 customer 应用概述如下：
无状态
通过 Deployment 部署，有 6 个副本
通过 SVC 提供服务
完整的过程如下：
6 个副本，其中 1 个出现
OutOfMomoryError因为副本的 jvm 参数配置有：
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError，该实例的 JVM(PID 为 1)立即退出。因为
pid 1进程退出，此时 pod 立刻出于Terminating状态，并且变为：Terminated同时，customer 的 SVC 负载均衡会将该副本从SVC 负载均衡中移除，用户请求不会被分发到该节点。
K8S检测到副本数和 Deployment replicas 不一致，启动1个新的副本。
待新的部分 Readiness Probe 探测通过，customer 的 SVC 负载均衡将这个新的副本加入到负载均衡中，接收用户请求。
在此过程中，用户基本上是对后台故障“无感知”的。
当然，要做到这些，其实JVM参数以及启动脚本中，还有很多细节和门道。如：启动脚本应该是：exec java ....$*
新的疑问
上面，我们解释了《为什么 Java 容器推荐使用 ExitOnOutOfMemoryError 而非 HeapDumpOnOutOfMemoryError》，但是细心的小伙伴也会发现，新的配置也会带来新的问题，比如：
JVM 从 fullgc -> OutOfMemoryError 这段时间内，用户的体验还是会下降的，怎么会是“故障无感知”呢？
用
ExitOnOutOfMemoryError代替HeapDumpOnOutOfMemoryError，那我怎么定位该问题的根因并解决？2 个参数一起用不是更香么？
这些其实可以通过其他手段来解决：
JVM 从 fullgc -> OutOfMemoryError 这段时间内，用户的体验还是会下降的，怎么会是“故障无感知”呢？
答：
在容器化应用的运维实践中，合理配置Readiness Probe对于确保服务的高可用性至关重要。Readiness Probe的主要作用是检测应用是否已经准备好接收流量。当Readiness Probe探测失败时，Kubernetes会自动将该容器实例从服务的负载均衡池中移除，防止未准备好的实例影响整体服务的稳定性和响应时间。
为了实现这一目标，Readiness Probe的配置需要精心设计，以确保在应用不可用时，Probe能够准确反映应用状态。通常，仅仅检查端口是否开放是不够的，因为即使端口开放，应用也可能因为内部错误而无法正常处理请求。因此，更合理的方法是探测应用的特定API端点，这些端点能够更准确地反映应用的实际可用性。例如，可以配置Readiness Probe去调用一个特定的健康检查API，该API会检查应用的内部状态和依赖服务的连通性，从而提供更全面的可用性信息。
除了Readiness Probe，还可以利用Prometheus JVM Exporter、Prometheus监控系统和AlertManager的组合来进一步增强应用的监控和预警能力。通过配置合理的AlertRule，比如设置“在过去X分钟内，GC（垃圾回收）总时间超过5秒”的规则，可以在潜在的性能问题演变成严重故障之前发出告警。这样的告警机制可以帮助运维团队及时发现并介入处理问题，从而避免服务中断或性能下降。
总的来说，通过结合使用Readiness Probe和先进的监控工具，可以有效地提高容器化应用的稳定性和可靠性，确保在应用出现问题时能够快速响应和恢复。这种综合的监控和响应策略，是现代云原生应用运维的最佳实践之一。
用
ExitOnOutOfMemoryError代替HeapDumpOnOutOfMemoryError，那我怎么定位该问题的根因并解决？2 个参数一起用不是更香么？
答：
在容器化的应用环境中，我们通常追求的是快速失败和快速恢复，以此来确保服务的高可用性。在Java应用中，当遇到内存溢出（OutOfMemoryError）时，-XX:+ExitOnOutOfMemoryError 参数能够确保JVM立即退出，避免在生成堆转储（HeapDump）时消耗的额外时间，这段时间可能会导致服务体验进一步下降。因此，我们更倾向于使用 ExitOnOutOfMemoryError 来实现快速退出和终结，以最小化对用户体验的影响。
为了在应用出现内存溢出时快速恢复服务，我们可以依赖于Kubernetes的探针机制，特别是就绪探针（Readiness Probe）。通过配置合理的就绪探针，当应用不可用时，探针探测失败，Kubernetes会自动将该节点从服务负载均衡中摘除，确保用户请求不会被分发到不可用的实例。这样的探针配置应该能够准确反映应用的可用性，而不仅仅是检查端口是否在监听，而是应该探测应用的特定API端点是否正常响应。
在问题诊断方面，虽然HeapDumpOnOutOfMemoryError可以生成堆转储文件以供后续分析，但在容器环境中，我们更推荐使用其他监控手段。例如，通过嵌入分布式追踪代理（Tracing agent），我们可以收集和分析故障发生时的追踪信息，从而定位问题的根本原因。此外，结合Prometheus JVM Exporter、Prometheus监控系统和AlertManager，我们可以设置合理的告警规则，如GC总时间超过阈值时触发告警。在告警触发后，运维人员可以手动介入，使用jcmd等命令工具执行堆转储操作，以便进一步分析和解决问题。
各种平衡之后，再来看这个问题。就是在容器化的应用环境中，我们更倾向于使用ExitOnOutOfMemoryError来实现快速的失败和恢复，同时通过监控和探针机制来确保服务的高可用性，并通过其他手段进行问题诊断，而不是依赖于在OOM时生成堆转储。这种方法更符合容器化应用的运维模式，有助于实现快速响应和问题恢复。
readinessProbe:
httpGet:
path: /actuator/info
port: 8088
scheme: HTTP
initialDelaySeconds: 60
timeoutSeconds: 3
periodSeconds: 10
successThreshold: 1
failureThreshold: 3
在容器时代，推荐使用-XX:+ExitOnOutOfMemoryError而非-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError的主要原因与容器技术的特点和运维模式的转变有关。以下是几个关键点：
快速失败与快速恢复：容器技术的一个核心优势是其快速的启动和停止能力。在容器环境中，当应用出现内存泄漏或溢出时，快速失败并迅速启动新实例可以更快地恢复服务，而不是花费时间生成堆转储文件进行问题分析。
容器的短暂性：与传统的虚拟机部署相比，容器被设计为短暂和临时的存在。它们通过快速的扩缩容来适应负载变化，而不是长期运行单个实例。
用户无感知：在容器环境中，通过配置如Kubernetes的Readiness Probe和Liveness Probe，可以确保在实例出现问题时，不会将用户请求分发到该实例，并且在实例恢复后迅速重新加入服务，实现用户对故障的无感知。
避免在OOM期间的资源消耗：生成堆转储（HeapDump）是一个资源密集型操作，可能会导致服务进一步恶化或延长故障恢复时间。使用
ExitOnOutOfMemoryError可以立即终止进程，避免在OOM情况下继续消耗资源。故障分析的其他手段：即使没有堆转储文件，也可以通过其他监控和日志分析工具来定位和分析问题。例如，使用Prometheus JVM Exporter、Prometheus和AlertManager进行监控，可以在GC时间超过阈值时发出告警，从而提前介入处理问题。
总结
新的技术带来新的变革，我们需要以发展的眼光看待“最佳实践，最佳配置”。
过去(2016 年以前)，针对虚机部署的 Java 的最优参数，在今天来看，并不一定仍是最优解。
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError在容器环境中更符合快速恢复和高可用性的需求，而-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError虽然有助于问题分析，但在容器的快速运维模式下可能不是最佳选择。
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