FE / 协调节点内存满问题故障排查

防止"FE内存已满"问题，快速恢复，并尽可能找出原因以防止再次发生。

备注

• This information is applicable to FE nodes and Coordinator nodes (shared-data deployments). For readability, we will use "FE" to refer to both types of frontend nodes.
• This article mainly analyzes the situation and solutions of in-heap memory, without covering off-heap memory. If the OOM is caused by off-heap memory issues, consider reducing the JVM XMX configuration or expanding the machine's memory.

FE 内存结构与分配建议

FE 内存组成

前端服务（FE）运行在 JVM 上，其内存消耗来自 Java 堆内存和堆外内存开销。

JVM 内存模块概述

在FE进程中，通过JVM分配的所有内存大致可以分为以下几个模块：

模块	类型	描述
Java 堆	堆	Java 对象实例的内存，例如 Plan Cache、元数据、临时对象等。
类	堆外	加载 Class 时生成的元数据等结构
线程	堆外	线程占用的内存，主要是每个线程的栈空间（通常每个线程约 1MB）。
代码	堆外	JVM 将字节码编译为本机机器码时占用的内存
GC	堆外	垃圾收集器的内部工作数据结构
编译器	堆外	HotSpot 编译器使用的内存可能与 Code 的内存类似。
其他	堆外	包括直接内存，如 Direct ByteBuffer、Netty buffer 等。
符号	堆外	SymbolTable 结构，如字符串常量池、整数常量池等。
本机内存跟踪 (NMT)	堆外	NMT 自身记录的内存使用所占用的内存
Arena 块	堆外	JVM 内部使用 malloc 分配的临时内存块，用于临时存储和重用
日志记录	堆外	日志系统（如 log4j）占用的内存
参数	堆外	JVM 启动参数传递所占用的内存
模块	堆外	Java 模块系统中使用的结构

考虑到JVM和StarRocks的运行特性，FE的内存主要由以下几部分组成：

1. JVM堆内存（Heap）

   • 存储 Java 对象实例，例如 Plan Cache、元数据缓存等。
   • 最大大小通过参数 -Xmx 设置，并受垃圾回收机制的显著影响。

2. 非堆内存（Metaspace）

   • 存储类定义、常量池等元数据。
   • Java 8 及更高版本替代了 PermGen。

3. 直接内存

   • Netty、ByteBuffer、日志缓冲区、RPC 框架等使用的堆外内存。
   • 由 sun.misc.Unsafe 分配，通常不受 GC 控制。

4. 线程栈内存

   • 每个 Java 线程在创建时会申请一个线程栈，默认大小约为 1MB（可通过 -Xss 配置）。
   • 当线程数量较多时（例如高并发场景），容易导致内存积压。

5. JNI / 本地内存调用

   • 数据库在通过日志组件（如 RocksDB、Netty）、Cache 等调用本地层时可能会消耗内存。

JVM 参数配置建议

在 JVM 中，堆内存通过 Xmx 进行配置。通常，进程使用的内存小于 Xmx 的 130% 是合理的。也就是说，除了 JVM Xmx 配置的内存之外，还会使用一部分堆外内存。例如，如果 JVM 配置了 21g，则在 top 中看到的进程 RSS 内存使用量约为 27g。

根据经验，tablet 数量与 FE 内存的推荐关系如下：

Tablet 数量	推荐 FE 内存配置
少于 1M	16 GB
1M - 2M	32 GB
2M - 5M	64 GB
5M - 10M	128 GB

对于独立部署环境，建议为系统预留足够的内存。除了为系统预留的内存外，还需要考虑堆外内存。

对于混合部署环境，需要根据其他服务的使用情况尽可能预留足够的内存，以防止 OOM。

在 FE 独立部署的情况下（不建议混合部署）：

1. 当机器内存小于 32G 时，-Xmx（最大堆大小）应配置为机器内存的最多 70%。
2. 当机器内存大于 32G 时，-Xmx（最大堆大小）应配置为机器内存的最多 80%。
3. 由于 FE leader 节点需要执行 checkpoint，通常情况下，leader 节点的内存约为 follower 节点的两倍。

在 3.4+ 版本中，leader 会选择一个 follower 节点执行 checkpoint，然后下载 follower 的结果并分发给其他 follower。leader 的内存使用量将接近 follower 的内存使用量。请参阅PR #52103。

FE JVM 监控与内存 Profile 部署

对于 FE 状态，堆监控和 GC 监控能够有效监控服务状态，也是事后排查问题的关键线索。建议及时配置监控，并在必要时配置相应的告警。

具体监控指标如下：

指标	描述
jvm_heap_size_bytes	堆内存使用量。
jvm_non_heap_size_bytes	主要包括 metaspace、代码缓存等，不包含所有堆外内存。
jvm_old_gc{type="count"}	Full GC 次数。
jvm_old_gc{type="time"}	Full GC 时间。

这些指标及其他指标的监控信息请参阅监控与告警

内存 profile 可以分析堆内存的突然增长。需要在服务安装完成后确认其是否正常工作。

在 3.3.6+ 版本中，数据库会定期打印内存 profile 并输出到 log/proc_profile，格式为 HTML，通过 tgz 压缩。

控制配置：

proc_profile_collect_interval_s = 600
proc_profile_collect_time_s = 300
proc_profile_cpu_enable = true
proc_profile_mem_enable = true

对于 3.3.6 之前的版本，可以通过脚本定期打印 profile。在每个 FE 的安装目录下新建一个名为 mem_profiler.sh 的脚本文件，并将以下内容复制到该文件中。

备注

此脚本对 FE 进程无影响，不影响服务的正常使用，并会自动清理已过期 48 小时的文件。

#!/bin/bash
mkdir -p mem_alloc_log

cleanup_old_files() {
    find mem_alloc_log -name "alloc-profile-*.html" -mmin +2880 -exec rm -f {} \;
}

while true
do
    cleanup_old_files

    current_time=$(date +'%Y-%m-%d-%H-%M-%S')
    file_name="mem_alloc_log/alloc-profile-${current_time}.html"
    ./bin/profiler.sh -e alloc --alloc 2m -d 300 -f "$file_name" `cat bin/fe.pid`
done

# 后台启动
chmod +x mem_profiler.sh
nohup ./mem_profiler.sh > mem_profiler.out 2>&1 &

# 检查进程是否存在
ps aux | grep mem_profiler.sh

# 停止进程
pkill -f mem_profiler.sh

FE 崩溃

FE 崩溃的原因大致分为 4 种类型。

1. FE 进程内存占用过高，被操作系统杀死

您可以通过查询系统日志来检查是否为此原因：

# 查看 dmesg
dmesg | grep -iE 'out of memory|oom|kill|killed process'

# 查看消息日志
sudo grep -Ei 'killed process|oom.kill|sending SIG' -C5 /var/log/messages /var/log/syslog 2>/dev/null | tail -n 100

被 OOM 杀死后，日志可能会打印系统进程的内存使用情况。OOM 显示的 total_vm 和 rss 等字段以页为单位，默认 1 页 = 4KB：

• total_vm = 8793525 → 表示已申请约 8793525 × 4KB ≈ 33.5 GB 的虚拟内存
• rss = 7218120 → 表示实际已使用约 27.5 GB 的物理内存，即 7218120 × 4KB

OOM 日志示例：

Jun 10 11:20:24 tp-prod-bigdata-sr-ss-fe-2-b kernel: [ pid ]  uid  tgid  total_vm     rss  nr_ptes  swapents  oom_score_adj  name
Jun 10 11:21:58 tp-prod-bigdata-sr-ss-fe-2-b kernel: [22654]  1005 22654   8793525 7218120    14943         0              0  java

检查实际 RSS 使用量。如果非常接近机器内存，通常是由于 JVM 分配不合理。请参考JVM 参数配置建议章节。

2. FE leader 堆内存过高，触发 Full GC，导致 leader 切换

当旧 leader 因 leader 切换而退出时，fe.out 中会打印以下信息：

transfer FE type from LEADER to UNKNOWN. exit

或

transfer FE type from LEADER to FOLLOWER. exit

大多数 leader 切换是由 Full GC 引起的；少数情况下，是由 leader CPU 使用率过高或执行 jstack 触发的。

分析 GC 日志：

将 GC 日志上传至https://gceasy.io/并点击暂停 GC 持续时间。如果单次暂停 GC 的持续时间超过 30 秒，或频繁出现超过 10 秒的暂停 GC，将会触发 leader 切换。

点击GC 前堆内存以找到堆内存上升的时间点。利用该时间范围定位该时段的内存 profile 文件，从而确定当时是哪个模块在申请内存。

3. FE 程序内部 bug 导致崩溃

此情况不在本文讨论范围内。请参考恢复元数据文档。

4. JVM bug 导致 FE 崩溃

此情况极为罕见。遇到后，可通过查看崩溃日志来排查原因，日志位于 log/hs_err_pid%p.log，其中 %p 为进程 ID。

FE 进程正常但内存占用过高

在 FE 长期运行过程中，堆内内存使用量可能异常增加，频繁触发 Full GC，导致查询或导入变慢。问题可能表现为堆内存突然增加或持续缓慢增长。

现场排查流程

打开您的监控工具：监控与告警

第一步：检查以下监控

• FE JVM 面板：JVM 堆内存使用量指标

第二步：识别内存增长类型

类型	特征	后续排查路径
突然增长	堆内存在短时间内（秒到分钟级）急剧飙升	优先查看 QPS、连接数和 SQL 请求
缓慢上升	内存持续增长，GC 后回收效果越来越差	优先排查内存泄漏或缓存积累

内存飙升排查

短时间内请求压力是否增大——高 QPS 或高并发的元数据操作可能导致内存骤增。

1. 检查以下监控：

• QPS 面板：FE 接收的请求数是否突然增加？
• 连接数面板：FE 的并发连接数是否瞬间飙升？

2. 通过审计表或日志确认异常 SQL：

查询最近 5-10 分钟内的高频 SQL 语句：

SELECT * FROM starrocks_audit_db__.starrocks_audit_tbl__
WHERE feip = 'IP of memory abnormal node'
  AND `timestamp` >= now() - INTERVAL 1000 MINUTE
ORDER BY `timestamp` DESC;

重点关注：

• 含有深层子查询、多重 JOIN 及复杂聚合的语句
• 非常规业务 SQL（例如 BI 平台生成的数据集并发 SQL）
• 在 3.3.13+ 版本中，可以查看 FE 审计日志中的 queryFeMemory 字段，该字段表示某个查询在 FE 中总共申请了多少内存。
• 当 FE 进程因 FE OOM 退出时，会自动打印正在执行的查询及对应的 QueryFEAllocatedMemory。

在 FE 日志中搜索关键词：

QueryFEAllocatedMemory

3. 通过 FE 日志检查是否存在大量元数据操作（建表和删表）：

# 创建表
grep "Begin to unprotect create table" fe.log

# 删除表
grep "Finished drop table" fe.log

内存缓慢增长

4. JVM 配置的内存过小

监控 FE 进程的 GC 状态，判断是否频繁发生 Full GC。通过 jstat 命令查看 JVM 内存使用情况：

jstat -gcutil $pid 1000 1000

示例输出：

 S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT
  0.00 100.00  27.78  95.45  97.77  94.45   24    0.226     1    0.065    0.291
  0.00 100.00  44.44  95.45  97.77  94.45   24    0.226     1    0.065    0.291
  0.00 100.00  55.56  95.45  97.77  94.45   24    0.226     1    0.065    0.291

如果 O（老年代）占比一直较高，说明 JVM 内存配置存在问题，需要增大 JVM 内存。

5. 通过 FE 的内存追踪器（3.3.7+）观察是否存在泄漏

可以通过查看 MemoryUsageTracker 的日志来定位哪个模块存在内存泄漏，该日志每小时打印一次各模块的内存消耗：

2025-06-06 16:37:50.633+08:00 INFO (MemoryUsageTracker|74)
[MemoryUsageTracker.trackMemory():161] (6ms) Module Dict -
CacheDictManager estimated 0B of memory. Contains ColumnDict with 0 object(s).

2025-06-06 16:37:50.657+08:00 INFO (MemoryUsageTracker|74)
[MemoryUsageTracker.trackMemory():161] (21ms) Module LocalMetastore -
LocalMetastore estimated 3.8MB of memory. Contains Partition with 17473 object(s).

2025-06-06 16:37:50.667+08:00 INFO (MemoryUsageTracker|74)
[MemoryUsageTracker.trackMemory():161] (0ms) Module TabletInvertedIndex -
TabletInvertedIndex estimated 37.7MB of memory. Contains TabletMeta with 353459 object(s).

2025-06-06 16:37:50.741+08:00 INFO (MemoryUsageTracker|74)
[MemoryUsageTracker.trackMemory():108] total tracked memory: 46.8MB,
jvm: Process used: 18.6GB, heap used: 4.4GB, non heap used: 289.1MB, direct buffer used: 395.5MB

对比最近几条日志中各模块的内存增长情况，找出持续增长的模块。

现场信息采集

如果进程尚未重启，请立即采集 jmap 信息。

jmap 内存排查流程

第一步：确认 FE 的进程 PID

ps aux | grep FE

第二步：使用 jmap

注意事项

• jmap -dump 会短暂暂停 FE 进程。在对线上稳定性要求较高时请谨慎使用，建议提前告知相关人员。
• jmap -histo 通常对进程无影响；触发 GC 可能需要数十毫秒。
• 不建议频繁使用 -dump 导出堆文件，因为这会带来较大的开销。
• histo 足以对大对象进行初步判断，不一定需要进行 dump。

jmap -histo:live（在生产环境中请谨慎使用）

通过强制执行 GC 来捕获当前堆内对象分布。使用 live 参数可能有助于解决内存占用过高的问题：

jmap -histo:live <pid> > jmap_histo_$(date +%s).log

建议采集两次样本并对比差异：

jmap -histo:live <pid> > histo_1.log
sleep 60
jmap -histo:live <pid> > histo_2.log

jmap -histo pid（轻量级，不触发 Full GC）

# 获取当前 JVM 堆中的所有对象，可能包含
# 已被清理的对象——会影响结果分析。
jmap -histo <pid> > histo.txt

第三步：分析 Top N 对象占用

查看文件的头部条目：

head -n 30 histo_2.log

字段说明：

列名	含义
num	类编号
#instances	实例数量
#bytes	总字节数
class name	对象名称

对比 histo_1 和 histo_2，以识别哪些类的实例数量或内存占用显著增加。

示例：以 java 开头的类是被业务类引用的工具类。从上到下查看，排在前面的相关类占比更大。例如，com.starrocks.lake.LakeTablet 占用大量内存表明 tablet 使用过多。

第四步：导出完整堆转储（若 histo 不足以分析）

# 将触发 Full GC，请谨慎使用。
jmap -dump:live,format=b,file=heap_$(date +%s).hprof <pid>

该文件可能非常大（数 GB），需要使用 MAT 或 VisualVM 打开并进行分析。

第五步：配置 OOM 时自动 dump

在 fe.conf 的 JVM 配置中添加以下内容，以便在 FE 内存耗尽时自动生成 dump 文件：

JAVA_OPTS="-Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true \
  -Xmx8192m \
  -XX:+UseG1GC \
  -Xlog:gc*:${LOG_DIR}/fe.gc.log.$DATE:time \
  -XX:ErrorFile=${LOG_DIR}/hs_err_pid%p.log \
  -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
  -XX:HeapDumpPath=${LOG_DIR}/heap_dump_oom.hprof \
  -Djava.security.policy=${STARROCKS_HOME}/conf/udf_security.policy \
  -Djava.security.krb5.conf=/etc/krb5.conf \
  -Dsun.security.krb5.debug=true \
  -Dsun.security.spnego.debug=true \
  -Dcom.sun.management.jmxremote \
  -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false \
  -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false \
  -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=*:8113"

注意：HeapDumpPath 指定的是目录路径，而非文件名。

保留内存分析文件以供分析

从 3.3.6 版本开始，内存分析文件输出至 log/proc_profile 目录，格式为 HTML，并使用 tgz 压缩。

找到与内存增长时间对应的文件，解压后在浏览器中打开，即可查看内存分配的火焰图。堆栈中较宽的部分表示分配了更多内存。

如果在内存增长期间未打印内存分析文件，可以关闭 CPU 分析并将打印间隔调整为 5 分钟：

proc_profile_cpu_enable = false
proc_profile_collect_interval_s = 300

这些是动态参数，可直接修改而无需重启：

ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("proc_profile_cpu_enable" = "false");
ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("proc_profile_collect_interval_s" = "300");

紧急恢复

1. 停止 FE 服务

2. 将堆内存配置调整为更大的值并重启

修改 fe.conf 中的 -Xmx 值：

JAVA_OPTS="-Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true -Xmx8192m -XX:+UseG1GC \
  -Xlog:gc*:${LOG_DIR}/fe.gc.log.$DATE:time \
  -XX:ErrorFile=${LOG_DIR}/hs_err_pid%p.log \
  -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
  -XX:HeapDumpPath=${LOG_DIR}/heap_dump_oom.hprof \
  -Djava.security.policy=${STARROCKS_HOME}/conf/udf_security.policy \
  -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false \
  -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false \
  -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=*:8113"

3. 如果机器本身内存有限，重启后仍可能出现 OOM 问题。请考虑扩充机器内存，然后增大 JVM 配置后再重启。

4. 如果在案例中找到了历史对应的 PR，建议升级至对应的修复版本。

案例集锦

案例一：频繁且大规模的元数据操作导致 FE 内存占用过高

背景：某客户业务需要定期建表和清理，顺序操作每秒创建数十张表，同步操作将其删除，整个过程中累计创建了数十万张表。

问题表现：堆内存和机器 CPU 持续上升，查询响应变慢。查看 FE 日志后，发现大量建表和删表操作，导致服务压力急剧增加。

恢复方法：停止建表和删除表的作业，重启服务，恢复正常使用。

解决方案：针对此业务场景，使用 DROP TABLE 时必须添加 FORCE，否则元数据将持续被占用。同时，降低建表的并发频率。

---

案例 2：复杂并发 SQL 导致 FE 内存突然增加

问题表现：堆内存突然增加，定时导入任务明显延迟。QPS 和连接数在正常变化范围内。通过审计日志和 FE 日志发现，并发定时 SQL 中存在大量高度复杂的查询，导致查询计划解析过程中占用了大量内存。

恢复方法：扩展 FE 服务的内存——停机扩容内存，增大 JVM XMX 配置，并重启服务。

解决方案：拆分复杂 SQL，观察作业高峰期的内存使用情况，确保其保持在 80% 以下。

---

案例 3：MV 刷新过于频繁，导致 leader FE 内存缓慢增长并持续偏高

背景：用户存在 MV 刷新任务，且许多任务配置了分钟级或秒级刷新。

问题表现：FE leader 内存持续上升，查询出现卡顿。检查 FE 日志发现大量慢锁，导致占用的资源无法释放。

慢锁日志示例：

2025-06-06 15:41:43.813+08:00 WARN (AutoStatistic|41)
[LockManager.logSlowLockTrace():423] LockManager detects slow lock :
{"owners":[{"id":13479085,"name":"starrocks-taskrun-pool-22075","type":"INTENTION_SHARED","heldFor":6935,"queryId":"ab976f93-42a9-11f0-98e6-fa163e3710f8","waitTime":0,"stack":["java.base@11.0.20.1/java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)","java.base@11.0.20.1/java.net.SocketInputStream.socketRead(SocketInputStream.java:115)","java.base@11.0.20.1/java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:168)","java.base@11.0.20.1/java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:140)","app//org.postgresql.core.VisibleBufferedInputStream.readMore(VisibleBufferedInputStream.java:161)","app//org.postgresql.core.VisibleBufferedInputStream.ensureBytes(VisibleBufferedInputStream.java:128)","app//org.postgresql.core.VisibleBufferedInputStream.ensureBytes(VisibleBufferedInputStream.java:113)","app//org.postgresql.core.VisibleBufferedInputStream.read(VisibleBufferedInputStream.java:73)","app//org.postgresql.core.PGStream.receiveChar(PGStream.java:453)","app//org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl.processResults(QueryExecutorImpl.java:2120)","app//org.postgresql.core.v3.QueryExecutorImpl.execute(QueryExecutorImpl.java:356)","app//org.postgresql.jdbc.PgStatement.executeInternal(PgStatement.java:496)","app//org.postgresql.jdbc.PgStatement.execute(PgStatement.java:413)","app//org.postgresql.jdbc.PgStatement.executeWithFlags(PgStatement.java:333)","app//org.postgresql.jdbc.PgStatement.executeCachedSql(PgStatement.java:319)","app//org.postgresql.jdbc.PgStatement.executeWithFlags(PgStatement.java:295)","app//org.postgresql.jdbc.PgStatement.executeQuery(PgStatement.java:244)","app//org.postgresql.jdbc.PgDatabaseMetaData.getColumns(PgDatabaseMetaData.java:1584)","app//com.starrocks.connector.jdbc.PostgresSchemaResolver.getColumns(PostgresSchemaResolver.java:49)","app//com.starrocks.connector.jdbc.JDBCMetadata.lambda$getTable$1(JDBCMetadata.java:200)","app//com.starrocks.connector.jdbc.JDBCMetadata$$Lambda$1340/0x000014e17aa20960.apply(Unknown Source)","app//com.starrocks.connector.jdbc.JDBCMetaCache.get(JDBCMetaCache.java:73)","app//com.starrocks.connector.jdbc.JDBCMetadata.getTable(JDBCMetadata.java:197)","app//com.starrocks.connector.CatalogConnectorMetadata.getTable(CatalogConnectorMetadata.java:136)","app//com.starrocks.server.MetadataMgr.lambda$getTable$5(MetadataMgr.java:501)","app//com.starrocks.server.MetadataMgr$$Lambda$513/0x000014e2116f0cb0.apply(Unknown Source)","java.base@11.0.20.1/java.util.Optional.map(Optional.java:265)","app//com.starrocks.server.MetadataMgr.getTable(MetadataMgr.java:501)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer.resolveTable(QueryAnalyzer.java:1391)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.resolveTableRef(QueryAnalyzer.java:482)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.resolveTableRef(QueryAnalyzer.java:420)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.resolveTableRef(QueryAnalyzer.java:420)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitSelect(QueryAnalyzer.java:363)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitSelect(QueryAnalyzer.java:283)","app//com.starrocks.sql.ast.SelectRelation.accept(SelectRelation.java:232)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.process(QueryAnalyzer.java:288)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitQueryRelation(QueryAnalyzer.java:303)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitQueryStatement(QueryAnalyzer.java:293)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitQueryStatement(QueryAnalyzer.java:283)","app//com.starrocks.sql.ast.QueryStatement.accept(QueryStatement.java:70)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.process(QueryAnalyzer.java:288)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitSubquery(QueryAnalyzer.java:907)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitSubquery(QueryAnalyzer.java:283)","app//com.starrocks.sql.ast.SubqueryRelation.accept(SubqueryRelation.java:66)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.process(QueryAnalyzer.java:288)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitSelect(QueryAnalyzer.java:370)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitSelect(QueryAnalyzer.java:283)","app//com.starrocks.sql.ast.SelectRelation.accept(SelectRelation.java:232)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.process(QueryAnalyzer.java:288)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitQueryRelation(QueryAnalyzer.java:303)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitQueryStatement(QueryAnalyzer.java:293)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitQueryStatement(QueryAnalyzer.java:283)","app//com.starrocks.sql.ast.QueryStatement.accept(QueryStatement.java:70)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.process(QueryAnalyzer.java:288)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitSubquery(QueryAnalyzer.java:907)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitSubquery(QueryAnalyzer.java:283)","app//com.starrocks.sql.ast.SubqueryRelation.accept(SubqueryRelation.java:66)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.process(QueryAnalyzer.java:288)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitJoin(QueryAnalyzer.java:739)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitJoin(QueryAnalyzer.java:283)","app//com.starrocks.sql.ast.JoinRelation.accept(JoinRelation.java:134)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.process(QueryAnalyzer.java:288)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitSelect(QueryAnalyzer.java:370)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitSelect(QueryAnalyzer.java:283)","app//com.starrocks.sql.ast.SelectRelation.accept(SelectRelation.java:232)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.process(QueryAnalyzer.java:288)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitQueryRelation(QueryAnalyzer.java:303)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitQueryStatement(QueryAnalyzer.java:293)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.visitQueryStatement(QueryAnalyzer.java:283)","app//com.starrocks.sql.ast.QueryStatement.accept(QueryStatement.java:70)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer$Visitor.process(QueryAnalyzer.java:288)","app//com.starrocks.sql.analyzer.QueryAnalyzer.analyze(QueryAnalyzer.java:121)","app//com.starrocks.sql.analyzer.InsertAnalyzer.analyzeWithDeferredLock(InsertAnalyzer.java:74)","app//com.starrocks.sql.analyzer.InsertAnalyzer.analyze(InsertAnalyzer.java:62)","app//com.starrocks.sql.analyzer.Analyzer$AnalyzerVisitor.visitInsertStatement(Analyzer.java:398)","app//com.starrocks.sql.analyzer.Analyzer$AnalyzerVisitor.visitInsertStatement(Analyzer.java:176)","app//com.starrocks.sql.ast.InsertStmt.accept(InsertStmt.java:304)","app//com.starrocks.sql.ast.AstVisitor.visit(AstVisitor.java:80)","app//com.starrocks.sql.analyzer.Analyzer.analyze(Analyzer.java:173)","app//com.starrocks.sql.StatementPlanner.analyzeStatement(StatementPlanner.java:218)","app//com.starrocks.sql.StatementPlanner.plan(StatementPlanner.java:116)","app//com.starrocks.sql.StatementPlanner.plan(StatementPlanner.java:95)","app//com.starrocks.load.InsertOverwriteJobRunner.executeInsert(InsertOverwriteJobRunner.java:351)","app//com.starrocks.load.InsertOverwriteJobRunner.doLoad(InsertOverwriteJobRunner.java:171)","app//com.starrocks.load.InsertOverwriteJobRunner.handle(InsertOverwriteJobRunner.java:151)","app//com.starrocks.load.InsertOverwriteJobRunner.transferTo(InsertOverwriteJobRunner.java:212)","app//com.starrocks.load.InsertOverwriteJobRunner.prepare(InsertOverwriteJobRunner.java:256)","app//com.starrocks.load.InsertOverwriteJobRunner.handle(InsertOverwriteJobRunner.java:148)","app//com.starrocks.load.InsertOverwriteJobRunner.run(InsertOverwriteJobRunner.java:136)","app//com.starrocks.load.InsertOverwriteJobMgr.executeJob(InsertOverwriteJobMgr.java:91)","app//com.starrocks.qe.StmtExecutor.handleInsertOverwrite(StmtExecutor.java:2152)","app//com.starrocks.qe.StmtExecutor.handleDMLStmt(StmtExecutor.java:2244)","app//com.starrocks.qe.StmtExecutor.handleDMLStmtWithProfile(StmtExecutor.java:2161)","app//com.starrocks.scheduler.PartitionBasedMvRefreshProcessor.refreshMaterializedView(PartitionBasedMvRefreshProcessor.java:1271)","app//com.starrocks.scheduler.PartitionBasedMvRefreshProcessor.doRefreshMaterializedView(PartitionBasedMvRefreshProcessor.java:464)","app//com.starrocks.scheduler.PartitionBasedMvRefreshProcessor.doRefreshMaterializedViewWithRetry(PartitionBasedMvRefreshProcessor.java:373)","app//com.starrocks.scheduler.PartitionBasedMvRefreshProcessor.doMvRefresh(PartitionBasedMvRefreshProcessor.java:332)","app//com.starrocks.scheduler.PartitionBasedMvRefreshProcessor.processTaskRun(PartitionBasedMvRefreshProcessor.java:200)","app//com.starrocks.scheduler.TaskRun.executeTaskRun(TaskRun.java:285)","app//com.starrocks.scheduler.TaskRunExecutor.lambda$executeTaskRun$0(TaskRunExecutor.java:60)","app//com.starrocks.scheduler.TaskRunExecutor$$Lambda$3311/0x000014db15a06cb0.get(Unknown 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恢复方法：leader GC 后，切换为主节点并自动恢复。

解决方案：放宽刷新频率。将非实时强依赖场景调整为小时级甚至天级，避免大量分钟级 MV 同时触发。慢锁消失后，问题即可解决。

---

案例 4：查询 Iceberg catalog 中的外部表导致 FE 内存增加

背景：用户对 Iceberg 表执行查询作业。

问题表现：提交 SQL 后，FE leader 的内存显著增加，CPU 也持续上升。其他查询和导入任务报错。检查进程状态发现频繁触发 GC，导致服务状态异常。

恢复方法：重启 leader 节点，并定期管理对应 Iceberg 表的 delete files。

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案例 5：Insert 内存泄漏问题导致 FE 内存异常增加

背景：用户在操作过程中发现 FE 内存异常增加，进程重启，且 leader 未能正常切换。客户端集群的主要任务为导入任务。

问题表现：导出 leader 节点进程的 jmap 以进行排查：

jmap -histo <FEpid> > jmap.txt  # This operation will not trigger Full GC

在导出文件中发现：

14: 521358 154321968 com.starrocks.load.loadv2.InsertLoadJob

InsertLoadJob 实例数量为 52 万。当该数量超过 1 万时，表明已发生内存泄漏。

• [Issue](https://github.com/StarRocks/starrocks/issues/538100
• 修复 PR

受影响版本：

• 3.1.0 - 3.1.16
• 3.2.0 - 3.2.12
• 3.3.0 - 3.3.7

修复版本：3.1.17+、3.2.13+、3.3.8+

恢复方法：升级集群版本。

---

案例 6：async-profiler 导致 JVM 崩溃，进而引发 FE 崩溃

问题表现：FE 进程崩溃或重启。

问题排查：当进程异常且日志目录中生成了 hs_err_pid$pid.log 文件时，FE 崩溃可能是由 JVM 崩溃引起的。

--------------- S U M M A R Y ------------
...
--------------- T H R E A D ---------------
Current thread: JavaThread "tablet scheduler" ...

Native frames:
V  [libjvm.so] frame::entry_frame_is_first() const
V  [libjvm.so] forte_fill_call_trace_given_top(...)
V  [libjvm.so] AsyncGetCallTrace
C  [libasyncProfiler.so] Profiler::getJavaTraceAsync(...)
C  [libasyncProfiler.so] Profiler::recordSample(...)
C  [libasyncProfiler.so] PerfEvents::signalHandler(...)

崩溃断点 PerfEvents::signalHandler 由 async-profiler 引起。该工具在尝试获取 Java 调用栈时，在 JVM 内部触发了段错误。在企业版中，该工具默认部署，用于定期获取进程信息。

处理方法：停止 async-profiler CPU 信息采集：

ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("proc_profile_cpu_enable" = "false");

同时在 fe.conf 中添加以下内容：

proc_profile_cpu_enable = false

---

案例 7：JVM 堆配置不足导致 OOM

正常情况下，3 个 FE 中，若 Leader 节点因内存不足崩溃，剩余 2 个 FE 可以选举出新的 Leader 并提供服务。若 Leader 崩溃后 2 个 Follower 节点无法正常通信，即将晋升为 Leader 的 FE 也可能因元数据副本不足而退出，导致 2 个 FE 同时崩溃。

问题排查：

FE Leader 日志显示：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
2025-08-09 08:22:30.926-06:00 WARN (thrift-server-pool-9443633|65019425)
[TIOStreamTransport.close():153] Error closing output stream.
java.net.SocketException: Socket closed
    at java.net.SocketOutputStream.socketWrite(SocketOutputStream.java:113) ~[?:?]
    at java.net.SocketOutputStream.write(SocketOutputStream.java:150) ~[?:?]
    at java.io.BufferedOutputStream.flushBuffer(BufferedOutputStream.java:81) ~[?:?]
    at java.io.BufferedOutputStream.flush(BufferedOutputStream.java:142) ~[?:?]
    at java.io.FilterOutputStream.close(FilterOutputStream.java:182) ~[?:?]
    at org.apache.thrift.transport.TIOStreamTransport.close(TIOStreamTransport.java:151) ~[libthrift-0.20.0.jar:0.20.0]
    at org.apache.thrift.transport.TSocket.close(TSocket.java:238) ~[libthrift-0.20.0.jar:0.20.0]
    at com.starrocks.common.SRTThreadPoolServer$WorkerProcess.run(SRTThreadPoolServer.java:326) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128) ~[?:?]
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:628) ~[?:?]
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:829) ~[?:?]
2025-08-09 08:22:30.927-06:00 ERROR (thrift-server-accept|144)
[SRTThreadPoolServer.execute():221] ExecutorService threw error:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
2025-08-09 08:22:30.931-06:00 WARN (starrocks-mysql-nio-pool-42252|65019486)
[StmtExecutor.execute():595] New planner error: ...
com.starrocks.sql.common.StarRocksPlannerException: StarRocks planner use long time 3000 ms in memo phase,
This probably because 1. FE Full GC, 2. Hive external table fetch metadata took a long time, 3. The SQL is
very complex. You could 1. adjust FE JVM config, 2. try query again, 3. enlarge new_planner_optimize_timeout
session variable
    at com.starrocks.sql.optimizer.task.SeriallyTaskScheduler.executeTasks(SeriallyTaskScheduler.java:50) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.sql.optimizer.Optimizer.memoOptimize(Optimizer.java:900) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.sql.optimizer.Optimizer.optimizeByCost(Optimizer.java:272) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.sql.optimizer.Optimizer.optimize(Optimizer.java:196) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.sql.StatementPlanner.createQueryPlanWithReTry(StatementPlanner.java:348) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.sql.StatementPlanner.plan(StatementPlanner.java:138) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.sql.StatementPlanner.plan(StatementPlanner.java:95) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.qe.StmtExecutor.execute(StmtExecutor.java:580) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.qe.ConnectProcessor.handleQuery(ConnectProcessor.java:389) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.qe.ConnectProcessor.dispatch(ConnectProcessor.java:598) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.qe.ConnectProcessor.processOnce(ConnectProcessor.java:936) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.mysql.nio.ReadListener.lambda$handleEvent$0(ReadListener.java:69) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128) ~[?:?]
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:628) ~[?:?]
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:829) ~[?:?]
2025-08-09 08:22:30.932-06:00 INFO (TaskCleaner|111)
[TaskManager.dropTasks():392] drop tasks:[]
2025-08-09 08:22:35.431-06:00 INFO (main|1)
[StarRocksFE.start():123] StarRocks FE starting, version: 3.3.14-ee-5b29ea9

正在晋升为 Leader 的 FE 失败：

    at com.starrocks.common.util.Daemon.run(Daemon.java:109) ~[starrocks-fe.jar:?]
2025-08-09 08:16:07.844-06:00 ERROR (stateChangeExecutor|86)
[GlobalStateMgr.transferToLeader():1333] failed to init journal after transfer to leader! will exit
com.starrocks.journal.JournalException: catch exception after retried 3 times
    at com.starrocks.journal.bdbje.BDBJEJournal.open(BDBJEJournal.java:222) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.server.GlobalStateMgr.transferToLeader(GlobalStateMgr.java:1323) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.server.GlobalStateMgr$1.transferToLeader(GlobalStateMgr.java:795) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.ha.StateChangeExecutor.runOneCycle(StateChangeExecutor.java:125) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.common.util.Daemon.run(Daemon.java:109) ~[starrocks-fe.jar:?]
Caused by: com.sleepycat.je.rep.InsufficientReplicasException: (JE 18.3.20) Commit policy:
SIMPLE_MAJORITY required 1 replica. But none were active with this master.
    at com.sleepycat.je.rep.impl.node.DurabilityQuorum.ensureReplicasForCommit(DurabilityQuorum.java:116) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.rep.impl.RepImpl.txnBeginHook(RepImpl.java:1171) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.rep.txn.MasterTxn.txnBeginHook(MasterTxn.java:195) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.txn.Txn.initTxn(Txn.java:384) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.txn.Txn.<init>(Txn.java:288) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.txn.Txn.<init>(Txn.java:267) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.rep.txn.MasterTxn.<init>(MasterTxn.java:146) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.rep.txn.MasterTxn$1.create(MasterTxn.java:117) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.rep.txn.MasterTxn.create(MasterTxn.java:435) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.rep.impl.RepImpl.createRepUserTxn(RepImpl.java:1145) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.txn.Txn.createAutoTxn(Txn.java:334) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.txn.LockerFactory.getWritableLocker(LockerFactory.java:79) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.Environment.setupDatabase(Environment.java:816) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.sleepycat.je.Environment.openDatabase(Environment.java:668) ~[starrocks-bdb-je-18.3.20.jar:?]
    at com.starrocks.journal.bdbje.BDBEnvironment.openDatabase(BDBEnvironment.java:446) ~[starrocks-fe.jar:?]
    at com.starrocks.journal.bdbje.BDBJEJournal.open(BDBJEJournal.java:213) ~[starrocks-fe.jar:?]
    ... 4 more
2025-08-09 08:16:07.845-06:00 INFO (Thread-69|145)
[StarRocksFE.lambda$addShutdownHook$1():374] start to execute shutdown hook
2025-08-09 08:16:07.852-06:00 WARN (Thread-70|2103846)
[ConnectScheduler.lambda$printAllRunningQuery$4():339] FE ShutDown! Running Query:show frontends;, QueryFEAllocatedMemory: 69224
2025-08-09 08:16:07.853-06:00 WARN (Thread-70|2103846)
[ConnectScheduler.lambda$printAllRunningQuery$4():339] FE ShutDown! Running Query:show frontends;, QueryFEAllocatedMemory: 31128
2025-08-09 08:16:07.853-06:00 WARN (Thread-70|2103846)
[ConnectScheduler.lambda$printAllRunningQuery$4():339] FE ShutDown! Running Query:SET NAMES utf8, QueryFEAllocatedMemory: 64464
2025-08-09 08:16:07.853-06:00 WARN (Thread-70|2103846)
[ConnectScheduler.lambda$printAllRunningQuery$4():339] FE ShutDown! Running Query:SET NAMES utf8, QueryFEAllocatedMemory: 119040
2025-08-09 08:16:07.853-06:00 WARN (Thread-70|2103846)
[ConnectScheduler.lambda$printAllRunningQuery$4():339] FE ShutDown! Running Query:show frontends;, QueryFEAllocatedMemory: 83760
2025-08-09 08:16:07.853-06:00 WARN (Thread-70|2103846)
[ConnectScheduler.lambda$printAllRunningQuery$4():339] FE ShutDown! Running Query:show frontends;, QueryFEAllocatedMemory: 69080
2025-08-09 08:16:07.853-06:00 WARN (Thread-70|2103846)
[ConnectScheduler.lambda$printAllRunningQuery$4():339] FE ShutDown! Running Query:show frontends;, QueryFEAllocatedMemory: 83760
2025-08-09 08:16:07.853-06:00 WARN (Thread-70|2103846)
[ConnectScheduler.lambda$printAllRunningQuery$4():339] FE ShutDown! Running Query:show frontends;, QueryFEAllocatedMemory: 84072
2025-08-09 08:16:07.853-06:00 WARN (Thread-70|2103846)
[ConnectScheduler.lambda$printAllRunningQuery$4():339] FE ShutDown! Running Query:SET NAMES utf8, QueryFEAllocatedMemory: 10048

处理方法：增加 FE JVM 内存配置，生产环境建议最低 16GB，后续根据元数据增量进行调整。

恢复步骤请参考 元数据恢复 文档中的步骤 8 和 9。

---

案例 8：FE 响应缓慢导致导入任务耗时增加

问题现象：Agent 在与 FE 通信时，若遇到 FE 未及时响应的情况，会打印 jstack。两个 Follower FE 的日志中包含打印消息 "notify new FE type"。Agent 日志中存在大量 jstack 采集记录。

jstack 采集加剧了 FE 无响应状态的持续时间。

处理方法：关闭 jstack 采集。3.3+ 版本已默认关闭。可在集群配置中移除 jstack 命令。

---

案例 9：FE 内存缓慢增长（版本 3.3.13 - 3.3.18）

版本范围：此问题出现在 3.3.13 至 3.3.18 版本之间。

问题现象：若发现 FE 堆内存持续缓慢增长，可能由此问题引起。

获取 jmap 并检查后发现，com.starrocks.catalog.Replica 占用了过多内存。所有涉及大量 DROP、SWAP 和 INSERT OVERWRITE 的操作均可能触发此问题。

此问题源于 3.3.13 版本对 tablet 删除路径的优化，该优化引入了内存泄漏，已在 3.3.18 版本中修复。

• 3.3.13 中的优化 PR：[BugFix] Fix recycle bin missing to delete lake mv's expired partitions after mv refreshed
• 修复 PR 位于 3.3.18

处理方法:

• 临时解决方案：重启 FE
• 根本解决方案：升级到已修复的版本

已修复版本：3.3.18、3.4.7、3.5.4

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附录：工具使用命令

jstat — 监控 JVM GC 状态

jstat -gcutil <pid> 1000 10

每隔 1 秒打印一次 FE 进程的 GC 使用情况，连续打印 10 次。

常用指标：

指标	含义
S0, S1	Survivor 区使用率（年轻代）
E	Eden 区使用率（年轻代）
O	老年代使用率
YGC, YGCT	年轻代 GC 次数与耗时
FGC, FGCT	Full GC 次数与耗时

用途：快速判断 GC 是否频繁、老年代是否接近满载，以及是否存在 Full GC。

jmap — 查看 JVM 内存对象分布

方法一：查看当前堆中的对象（包括垃圾对象）

jmap -histo <pid> | head -n 30

统计所有对象类型的实例数量和占用大小。用于检查堆中的大对象是什么，例如 byte[]、String、HashMap 等。

方法二：强制 GC 后检查存活对象

jmap -histo:live <pid> | head -n 30

触发一次 Full GC，然后仅显示 GC 后仍然存活的对象。用于排查对象泄漏或缓存未释放等问题。