Java核心实操：内存溢出实战、内存泄漏实战

青旅半醒 2024-03-30 10:14 28阅读 0赞

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### 实操1：使用JVisualVM分析内存溢出OOM ###

OOM后系统已挂，使用JVisualVM分析内存溢出OOM

> 注：本文以 PDF 持续更新，最新尼恩 架构笔记、面试题 的PDF文件，请从下面的链接获取：[语雀][Link 2] 或者 [码云][Link 3]

**前置条件：**

oom时导出了堆的dump文件

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=

**分析路径：**

*  查看占用 内存多的对象
 *  找到GCRoot
 *  查看线程栈、找到业务代码

#### 准备模拟内存泄漏demo ####

1、定义静态变量HashMap

2、分段循环创建对象，并加入HashMap

代码如下：

package com.crazymaker.springcloud.demo.controller;
    
    import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
    import com.crazymaker.springcloud.common.result.RestOut;
    import com.crazymaker.springcloud.common.util.ThreadUtil;
    import io.swagger.annotations.Api;
    import io.swagger.annotations.ApiOperation;
    import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
    
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    
    @Api(value = "JvmMemoryDemo", tags = {
        "JvmMemory"})
    
    @RestController
    @RequestMapping("/jvm/file")
    public class JvmMemoryDemoController {
        
    
        private int count=0;
    
        static class TestMemory {
        
            int foo;
        }
    
        //声明缓存对象
        private static final Map map = new HashMap();
    
    
        @GetMapping("/addObject/v1")
        @ApiOperation(value = "添加对象到缓存")
        public RestOut<JSONObject> addObject()
        {
        
    
            //循环添加对象到缓存
            for(int i=0; i<1_000_000;i++){
        
                TestMemory t = new TestMemory();
                map.put("key"+i,t);
            }
            JSONObject data = new JSONObject();
    
            data.put("第N次操作：", ++count);
            return RestOut.success(data).setRespMsg("操作成功");
        }
    }

3、配置jvm参数如下：

-Xms150m
    -Xmx150m

![c03122d2244c4d609512fcf1e98ed62f.png][]

#### 第1步： 点击 测试接口 ####

http://192.168.56.121:7700/demo-provider/swagger-ui.html

![3cc5448483364af384363a80f19cdc2d.png][]

#### 第2步： Jvm发生内存溢出，再说导出堆 ####

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
    Dumping heap to /vagrant/chapter26/java_pid26149.hprof ...
    Heap dump file created [208327083 bytes in 1.117 secs]

![d85214af73f14b629eecbe01058cb313.png][]

#### 第3步： 找到dump文件 ####

![95ed2c2a320e4767b0ca89f2c33f423a.png][]

#### 第4步： 装入dump文件到JvirtualVm ####

![ab440891afa14e3093f49935ff45f163.png][]

#### 第5步： JVisualVM查看类的信息 ####

![93415cc48e5d48129c6413ad4971234a.png][]

#### 第6步： JVisualVM查看实例的信息 ####

![9163bb07b1ef4fc2aa53d2edbb441782.png][]

通过GC-Root 对象，查看线程信息

#### 第7步： JVisualVM查看线程的信息 ####

![cc282615d6034965ab5f6d654ce1b208.png][]

### 实操2：使用JVisualVM分析内存泄漏 ###

#### 相关命令：导出堆的dump文件 ####

1.查看进程id

jps

2.查看内存状态

jmap -heap 进程ID

3.查看JVM堆中对象详情占用情况  
jmap -histo 进程ID

4.导出整个JVM 中内存信息，可以利用其它工具打开dump文件分析，例如jdk自带的visualvm工具

jmap -dump:file=文件名.dump \[pid\]

jmap -dump:format=b,file=文件名 \[pid\]

format=b指定为二进制格式文件

一般情况下，是 在shell脚本，配置这些选项：

使用脚本，速度更快：

function dump() {
        
        pid=$(ps -ef | grep -v 'grep' | egrep $JAR_NAME| awk '{printf $2 " "}')
        jps
        echo "${JAR_NAME} is running and pid is $pid"
        if [ "$pid" != "" ]; then
    #    jmap -dump:format=b,file=文件名
         cmd="jmap -dump:format=b,file=dump001.hprof  $pid"
         echo $cmd
         eval $cmd
    
         ls -l
        else
            echo "${JAR_NAME} is stopped"
        fi
        status
    }

#### 第1步：调整配置 ####

免得一次就oom了，这一次，需要晚点oom

PRO_NAME="demo-provider-1.0-SNAPSHOT"
    JAR_NAME="${PRO_NAME}.jar"
    WORK_PATH="/work/${PRO_NAME}"
    MAIN_CLASS="com.crazymaker.springcloud.demo.start.DemoCloudApplication"
    #JVM="-server -Xms64m -Xmx256m"
    #JVM="-server -Xms150m -Xmx150m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/vagrant/chapter26/"
    JVM="-server -Xms500m -Xmx4G -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/vagrant/chapter26/"

#### 第2步：开始启动应用 ####

http://192.168.56.121:7700/demo-provider/swagger-ui.html

#### 第3步：JVisualVM 远程监控 SpringBoot应用 ####

1、修改远程jvm的启动命令，在其中增加：

JVM_monitor="-Djava.rmi.server.hostname=192.168.56.121 -Dcom.sun.management.jmxremote.port=18999  -Dcom.sun.management.jmxremote.rmi.port=18998 -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=false  -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false  -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false"

这次配置先不走权限校验。

只是打开jmx端口。

2、打开jvisualvm，右键远程，选择添加远程主机：  
![20200708194216611.png][]

3、输入主机的名称，直接写ip，如下：

![993301accfc943d981f54332fd54d00f.png][]

右键新建的主机，选择添加JMX连接，输入在tomcat中配置的端口即可。

4、双击打开。

导入JVisualVM，并且Visual GC标签，内容如下，

这是输出first的截图

![20200708193958189.png][]

#### 第4步：第一次请求和dump ####

![02ce56f9b1014a759b3cf4e44bd7ed23.png][]

dump 堆，这里使用 脚本，没有直接使用 jmap 命令

![fa897d29189543d4a8d63a0273336fca.png][]

第1次请求之后，

![cd6b6fb3224b4abcaa13d043a353f6da.png][]

#### 第5步：第2次请求和dump ####

第2次请求之后

![e056acab68f3473e90f0d68b5792ce43.png][]

dump 堆，这里使用 脚本，没有直接使用 jmap 命令

![2d55f59ce7f445c388723009350d43d9.png][]

#### 第6步：第6次请求和dump ####

第6次请求之后

![7f908ef45a7f404aaf10824d99dc59d7.png][]

dump 堆，这里使用 脚本，没有直接使用 jmap 命令

![93ca34a6306b44d19347788e75c725d4.png][]

#### 第3步：对照三个dump文件 ####

![8e036e02ea2641c1845504ba1a01b365.png][]

进入最后dump出来的堆标签，点击类：

![20200708194049990.png][]  
点击右上角：“与另一个堆存储对比”。如图选择第一次导出的dump内容比较：

![20200708194057506.png][]

![421fa4b79287afa6be9e473f08d1c5e9.png][]

比较结果如下：  
![20200708194104685.png][]

![3a12f35afe22419396faf3687f71251e.png][]

可以看出在两次间隔时间内TestMemory对象实例一直在增加并且多了，说明该对象引用的方法可能存在内存泄漏。

如何查看对象引用关系呢？

右键选择类TestMemory，选择“在实例视图中显示”，如下所示：

![15edbad00fde4db5a54cb420d386c34c.png][]

*  左侧是创建的实例总数，
 *  右侧上部为该实例的结构，
 *  下面为引用说明，

从图中可以看出在类JvmMemoryDemoController里面被引用了，并且被HashMap引用。

如此可以确定泄漏的位置，进而根据实际情况进行分析解决。

### 如何进行JVM调优 ###

观察内存释放情况、集合类检查、对象树

上面这些调优工具都提供了强大的功能，但是总的来说一般分为以下几类功能

**堆信息查看**

> 可查看堆空间大小分配（年轻代、年老代、持久代分配）
> 
> 提供即时的垃圾回收功能
> 
> 垃圾监控（长时间监控回收情况）

![976a0679c9fd451ab24464a6bc6c3e96.png_pic_center][]

> 查看堆内类、对象信息查看：数量、类型等

![9cbd66673d0a44c592450855a7806356.png_pic_center][]

> 对象引用情况查看

有了堆信息查看方面的功能，我们一般可以顺利解决以下问题：

– 年老代年轻代大小划分是否合理  
– 内存泄漏  
– 垃圾回收算法设置是否合理

### 线程监控 ###

![3f5ca4f3c1d1e4768022a27b7b09db3f.png][]

> 线程信息监控：系统线程数量。
> 
> 线程状态监控：各个线程都处在什么样的状态下

![611c17f298881b876a5f3199633acb6a.png][]

> Dump线程详细信息：查看线程内部运行情况
> 
> 死锁检查

**热点分析**

![9d9b6305fd83b5a02374181208f08600.png][]

> CPU热点：检查系统哪些方法占用的大量CPU时间
> 
> 内存热点：检查哪些对象在系统中数量最大（一定时间内存活对象和销毁对象一起统计）

这两个东西对于系统优化很有帮助。

我们可以根据找到的热点，有针对性的进行系统的瓶颈查找和进行系统优化，而不是漫无目的的进行所有代码的优化。

**快照分析**

快照是系统运行到某一时刻的一个定格。

在我们进行调优的时候，不可能用眼睛去跟踪所有系统变化，

依赖快照功能，我们就可以进行系统两个不同运行时刻，对象（或类、线程等）的不同，以便快速找到问题

举例说，我要检查系统进行垃圾回收以后，是否还有该收回的对象被遗漏下来的了。

那么，我可以在进行垃圾回收前后，分别进行一次堆情况的快照，然后对比两次快照的对象情况。

### 内存泄漏检查 ###

内存泄漏是比较常见的问题，而且解决方法也比较通用，这里可以重点说一下，而线程、热点方面的问题则是具体问题具体分析了。

内存泄漏一般可以理解为系统资源（各方面的资源，堆、栈、线程等）在错误使用的情况下，导致使用完毕的资源无法回收（或没有回收），从而导致新的资源分配请求无法完成，引起系统错误。

内存泄漏对系统危害比较大，因为他可以直接导致系统的崩溃。

需要区别一下，内存泄漏和系统超负荷两者是有区别的，虽然可能导致的最终结果是一样的。

内存泄漏是用完的资源没有回收引起错误，而系统超负荷则是系统确实没有那么多资源可以分配了（其他的资源都在使用）。

**年老代堆空间被占满**

**异常**： java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

**说明**：

![7a2c52c55e73b60de42bfb7038c0156f.png][]

这是最典型的内存泄漏方式，简单说就是所有堆空间都被无法回收的垃圾对象占满，虚拟机无法再在分配新空间。

如上图所示，这是非常典型的内存泄漏的垃圾回收情况图。

所有峰值部分都是一次垃圾回收点，所有谷底部分表示是一次垃圾回收后剩余的内存。

连接所有谷底的点，可以发现一条由底到高的线，这说明，随时间的推移，系统的堆空间被不断占满，最终会占满整个堆空间。因此可以初步认为系统内部可能有内存泄漏。

（上面的图仅供示例，在实际情况下收集数据的时间需要更长，比如几个小时或者几天）

**解决**：

这种方式解决起来也比较容易，一般就是根据垃圾回收前后情况对比，同时根据对象引用情况（常见的集合对象引用）分析，基本都可以找到泄漏点。

**持久代被占满**

**异常**：java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

**说明**：

Perm空间被占满。

无法为新的class分配存储空间而引发的异常。这个异常以前是没有的，但是在Java反射大量使用的今天这个异常比较常见了。主要原因就是大量动态反射生成的类不断被加载，最终导致Perm区被占满。

更可怕的是，不同的classLoader即便使用了相同的类，但是都会对其进行加载，相当于同一个东西，如果有N个classLoader那么他将会被加载N次。因此，某些情况下，这个问题基本视为无解。当然，存在大量classLoader和大量反射类的情况其实也不多。

**解决**：

1.  \-XX:MaxPermSize=16m
2.  换用JDK。比如JRocket。

**堆栈溢出**

**异常**：java.lang.StackOverflowError

**说明**：这个就不多说了，一般就是递归没返回，或者循环调用造成

**线程堆栈满**

**异常**：Fatal: Stack size too small

**说明**：java中一个线程的空间大小是有限制的。JDK5.0以后这个值是1M。与这个线程相关的数据将会保存在其中。但是当线程空间满了以后，将会出现上面异常。

**解决**：增加线程栈大小。-Xss2m。但这个配置无法解决根本问题，还要看代码部分是否有造成泄漏的部分。

**系统内存被占满**

**异常**：java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread

**说明**：

这个异常是由于操作系统没有足够的资源来产生这个线程造成的。系统创建线程时，除了要在Java堆中分配内存外，操作系统本身也需要分配资源来创建线程。因此，当线程数量大到一定程度以后，堆中或许还有空间，但是操作系统分配不出资源来了，就出现这个异常了。

分配给Java虚拟机的内存愈多，系统剩余的资源就越少，因此，当系统内存固定时，分配给Java虚拟机的内存越多，那么，系统总共能够产生的线程也就越少，两者成反比的关系。同时，可以通过修改-Xss来减少分配给单个线程的空间，也可以增加系统总共内生产的线程数。

**解决：**

1.  重新设计系统减少线程数量。
2.  线程数量不能减少的情况下，通过-Xss减小单个线程大小。以便能生产更多的线程。

### jvm参数优化建议 ###

本质上是减少GC的次数。

如果是频繁创建对象的应用，可以适当增加新生代大小。常量较多可以增加持久代大小。对于单例较多的对象可以增加老生代大小。比如spring应用中。

GC选择，在JDK5.0以后，JVM会根据当前[系统配置][Link 4]进行判断。一般执行-Server命令便可以。

gc包括三种策略：串行，并行，并发。

吞吐量大大应用，一般采用并行收集，开启多个线程，加快gc的是否。

响应速度高的应用，一般采用并发收集，比如应用服务器。

年老代建议配置为并发收集器，由于并发收集器不会压缩和整理磁盘碎片，因此建议配置：

-XX:+UseConcMarkSweepGC  #并发收集年老代
    -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 # 表示年老代空间到80%时就开始执行CMS
    -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection # 打开对年老代的压缩。可能会影响性能，但是可以消除内存碎片。 
    -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=10 # 由于并发收集器不对内存空间进行压缩、整理，所以运行一段时间以后会产生“碎片”，使得运行效率降低。此参数设置运行次FullGC以后对内存空间进行压缩、整理。

#### 如何防止被Linux系统OOM ( Out Of Memory Killer)暗杀 ####

Linux内核根据服务器上当前运行应用的需要来分配内存。

因为这通常是预先发生的，所以应用并不会使用所有分配的内存。这将会导致资源浪费，Linux内核允许超分内存以提高内存使用效率。

Linux内核允许超分内存，比如总共8G内存，可以分给10个进程各1G，这通常没问题。

但问题发生在太多应用一起占用内存，有8个进程各占了1G，剩下两个进程要喝西北风了。

由于内存不足，服务器有崩溃的风险。

The server runs the risk of crashing because it ran out of memory。

为了防止服务器到达这个临近状态，内核中有一个OOM Killer杀手进程。

To prevent the server from reaching that critical state, the kernel also contains a process known as the OOM Killer。

内核利用这个杀手进程开始屠杀那些非必要进程，以便服务器正常运行。

The kernel uses this process to start killing non-essential processes so the server can remain operational.

当你认为这一切都不是问题时，因为OOM Killer只杀掉那些非必要的，不是用户需要的进程。

举例，两个应用(Apache和MySQL)通常先被杀掉，因为占用大量的内存。但这将导致一个web网站立马瘫痪了。

> **为啥某个进程被杀?**

当尝试找到为什么一个应用程序或进程被OOM killer杀掉时，有很多地方可以找到一个进程如何被杀掉以及被杀掉的原因。

##### 1) 系统日志 #####

$ grep -i kill /var/log/messages

host kernel: Out of Memory: Killed process 5123 (exampleprocess)

The capital K in Killed tells you that the process was killed with a -9 signal, and this typically is a good indicator that the OOM Killer is to blame.

##### 2) 检查服务器的高低内存统计 #####

$ free -lh

The -l switch shows high and low memory statistics, and the -h switch puts the output into gigabytes for easier human readability. You can change this to the -m switch if you prefer the output in megabytes.

同时该命令会给出Swap内存使用信息。

注意：free命令给出某个时刻得数据，需要多执行几次才能知道内存动态的占用情况。

##### 3) vmstat可以给出某个时间段内的内存使用情况 #####

$ vmstat -SM 10 20

20次，每次间隔10秒给出内存使用情况。

##### 4) top命令查看内存 #####

top 默认输出CPU的使用情况，不过你可以在top后再按下shift + M，你将得到内存的使用情况。

#### 如何配置(Configure the OOM Killer) ####

##### 1) 内存不足则重启 #####

配置文件 /etc/sysctl.conf：

sysctl vm.panic_on_oom=1
    
    sysctl kernel.panic=X

使用命令

echo “vm.panic_on_oom=1” >> /etc/sysctl.conf
    
    echo “kernel.panic=X” >> /etc/sysctl.conf

大多数情况下，内存不足时每次都重启是不合适的。

##### 2) 修改进程的优先级 #####

既可以保护一些重要进程不被OMM killer杀掉，又可以让不重要的进程更容易杀掉:

echo -15 > /proc/(PID)/oom_adj (不被杀)
    
    echo 10 > /proc/(PID)/oom_adj (更易杀)
    
    pstree -p | grep "process" | head -1

##### 3) 豁免一个进程Exempt a process #####

在某些情况下，豁免进程可能导致意外的行为变化，取决于系统和资源配置。

假如内核无法杀死一个占用大量内存的进程，将杀死其他进程，包括那些重要的操作系统进程。

由于OOM killer可调节的有效范围在-16到+15之间，设置为-17将豁免一个进程，因为在OOM killer调节范围之外。

通常的规则是这个参数越大越容易被杀死豁免一个进程的命令是

echo -17 > /proc/(PID)/oom_adj

##### 4) 有风险的参数 #####

警告：不建议用于生产环境。

假如重启，修改进程优先级，豁免一个进程不足够好，有个风险的选项：

将oom killer 功能关闭。

sysctl vm.overcommit_memory=2

使用命令

echo “vm.overcommit_memory=2” >> /etc/sysctl.conf

这一选项参数将有如下影响：

*  严重的内核恐慌kernel panic
 *  系统挂住system hang-up
 *  一个完整的系统崩溃system crash

为什么关闭有风险呢呢？

如果你关闭此功能，将不能避免内存耗尽。考虑此项时请极度慎重。不推荐用在生产环境

> 注：本文以 PDF 持续更新，最新尼恩 架构笔记、面试题 的PDF文件，请从下面的链接获取：[语雀][Link 2] 或者 [码云][Link 3]

### 参考文献： ###

http://www.manongjc.com/detail/63-vghxrdhsiblevlf.html

https://www.cnblogs.com/krock/p/14421332.html

https://www.cnblogs.com/pxblog/p/16102490.html

https://blog.csdn.net/lusa1314/article/details/84134458

https://www.bilibili.com/video/BV12S4y1u7bY/?spm\_id\_from=333.788

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[Link 1]: https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/9904544.html
[Java]: https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/13917138.html
[Java_1]: https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/14493539.html
[Link 2]: https://www.yuque.com/crazymakercircle/gkkw8s/khigna
[Link 3]: https://gitee.com/crazymaker/SimpleCrayIM/blob/master/%E7%96%AF%E7%8B%82%E5%88%9B%E5%AE%A2%E5%9C%88%E6%80%BB%E7%9B%AE%E5%BD%95.md
[c03122d2244c4d609512fcf1e98ed62f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/25de50e0492041e3bcdaace4991971f2.png
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[Redis_ - _ -]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/116425814
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