AutoMQ Kafka 内存泄漏问题分析与修复

问题背景

在 AutoMQ Kafka 项目中，用户报告了一个严重的内存泄漏问题。当集群持续运行约三天，并保持1:3的读写比例时，系统会出现JVM堆内存持续增长的情况，最终导致CPU负载升高和频繁的故障转移。该问题在每次启动新集群时都会重现，对系统稳定性造成了严重影响。

问题现象

从监控图表可以观察到以下关键现象：

1. JVM堆内存呈现持续增长趋势，没有正常的垃圾回收释放
2. 系统CPU使用率随内存增长而升高
3. 当内存达到一定阈值后，节点开始出现故障转移
4. 问题在200MB/s的入站请求量下稳定重现（3节点集群）

根本原因分析

经过深入排查，发现问题根源在于元数据管理模块中的引用计数处理不当。具体表现为：

1. 当元数据追赶（catch up）过程中，epoch 0的引用未被正确释放
2. 这个未被释放的引用导致整个元数据快照链都无法被垃圾回收
3. 随着时间推移，积累的未释放快照越来越多，最终耗尽堆内存

从内存dump分析中可以清晰看到，大量MetadataSnapshot对象被保留在内存中，形成了一个不断增长的对象链。

解决方案

修复方案通过正确处理元数据epoch的引用计数来解决内存泄漏问题。关键修改点包括：

1. 确保在元数据追赶完成后，epoch 0的引用被显式释放
2. 完善引用计数机制，防止类似情况再次发生
3. 添加必要的资源清理逻辑

该修复已通过提交13657af1b9d44cf3254d9280f5d3f60c8e6b1f03合并到主分支。

技术启示

这个案例为我们提供了几个重要的技术启示：

1. 引用计数陷阱：使用引用计数管理资源时，必须确保每个获取引用的地方都有对应的释放操作，特别是在异常路径上。

2. 长生命周期对象监控：对于可能长期存在的核心对象（如元数据快照），需要特别关注其生命周期管理。

3. 压力测试的重要性：这类问题往往在长时间运行和高负载下才会显现，说明全面的压力测试对分布式系统至关重要。

4. 内存分析工具的价值：通过堆内存dump分析，能够快速定位内存泄漏的根源对象和引用链。

总结

AutoMQ Kafka团队通过系统性的问题分析和修复，成功解决了这个影响稳定性的内存泄漏问题。该案例展示了分布式存储系统中资源管理的复杂性，也体现了完善的内存管理机制对系统长期稳定运行的重要性。对于开发者而言，这提醒我们在设计核心组件时，必须充分考虑资源生命周期管理的所有边界情况。