糟了，线上服务出现OOM了

由于这个服务，并发量不大，在那段时间的日志量并不多。

所以，我们很快就锁定了excel文件导入导出功能。

该功能的流程图如下：

用户通过浏览器上传excel，调用文件上传接口。该接口会上传excel到文件服务器。然后将文件url，通过mq消息，发送到mq服务器。mq消费者消费mq消息，从文件服务器中获取excel数据，做业务处理，然后把结果写入新的excel中。mq消费者将新excel文件上传到文件服务器，然后发websocket消息通知用户。用户收到通知结果，然后可以下载新的excel。

经过日志分析，时间点刚好吻合，从excel文件导入之后，mq消费者服务的内存使用率一下子飙升。

3. 打不开dump文件

从上面分析我们得出初步的结论，线上mq消费者服务的OOM问题，是由于excel导入导出导致的。

于是，我们查看了相关excel文件导入导出代码，并没有发现明显的异常。

为了找到根本原因，我们不得不把内存快照解析出来。

此时，运维把内存快照已经想办法发给了相关的开发人员（我的同事）。

那位同事用电脑上安装的内存分析工具：MAT（Memory Analyzer Tool），准备打开那个内存快照文件。

但由于该文件太大，占了3G多的内存下载失败 临时文件或其所在磁盘不可写，直接打开失败了。MemoryAnalyzer.ini文件默认支持打开的内存文件是1G，后来它将参数-xmx修改为4096m。

修改之后，文件可以打开了，但打开的内容却有问题。

猛然发现，原来是JDK版本不匹配导致的。

他用的MAT工具是基于SunJDK，而我们生成环境用的OpenJDK，二者有些差异。

SunJDK采用JRL协议发布，而OpenJDK则采用GPL V2协议发布。两个协议虽然都是开放源代码的，但是在使用上的不同，GPL V2允许在商业上使用，而JRL只允许个人研究使用。

所以需要下载一个基于OpenJDK版本的MAT内存分析工具。

4. 进一步分析

刚好，另一个同事的电脑上下载过OpenJDK版本的MAT内存分析工具。

把文件发给他帮忙分析了一下。最后发现org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFSheet类的对象占用的内存是最多的。

目前excel的导入导出功能，大部分是基于apache的POI技术，而POI给我们提供了WorkBook接口。

常用的WorkBook接口实现有三种：

看到了这个类，可以验证之前我们通过日志分析问题，得出excel导入导出功能引起OOM的结论，是正确的。

那个引起OOM问题的功能，刚好使用了XSSFWorkbook处理excel，一次性创建了大量的对象。

关键代码如下：

XSSFWorkbook wb = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(file));
XSSFSheet sheet = wb.getSheetAt(0);

我们通过MAT内存分析工具，已经确定OOM问题的原因了。接下来，最关键的一点是：如何解决这个问题呢？

5. 如何解决问题？

根据我们上面的分析，既然XSSFWorkbook在导入导出大excel文件时，会导致内存溢出。那么，我们改成SXSSFWorkbook不就行了？

关键代码改动如下：

XSSFWorkbook wb = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(file));
SXSSFWorkbook swb = new SXSSFWorkbook(wb,100);
SXSSFSheet sheet = (SXSSFSheet) swb.createSheet("sheet1");

使用SXSSFWorkbook将XSSFWorkbook封装了一层，其中100表示excel一次读入内存的最大记录条数，excel中其余的数据将会生成临时文件保存到磁盘上。这个参数，可以根据实际需要调整。

还有一点非常重要：

sheet.flushRows();

需要在程序的结尾处加上上面的这段代码，不然生成的临时文件是空的。

这样调整之后，问题被暂时解决了。

此外，顺便说一句，在使用WorkBook接口的相关实现类时，用完之后，要记得调用close方法及时关闭喔，不然也可能会出现OOM问题。

6. 后续思考

其实，当时我建议过使用阿里开源的EasyExcel解决OOM的问题。

但同事说，excel中有很多样式，在导出的新excel中要保留之前的样式下载失败 临时文件或其所在磁盘不可写，同时增加一列，返回导入的结果。

如果使用EasyExcel不太好处理，使用原始的Workbook更好处理一些。

但是使用mq异步导入excel文件这套方案，如果并发量大的话，任然可能会出现OOM问题，有安全隐患。

因此，有必要调整一下mq消费者。

后来，mq消费者的线程池，设置成4个线程消费，避免消费者同时处理过多的消息，读取大量的excel，导致内存占用过多的问题。当然线程个数参数，可以根据实际情况调整。

此外，使用阿里的arthas也可以定位线上OOM问题，后面会有专门的文章介绍，感兴趣的小伙伴可以关注一下。

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