JVM调优实战

叁歲伎倆 2021-11-16 20:38 411阅读 0赞

收到线上环境JAVA内存异常邮件，登录线上服务器查看异常日志：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

以下是分析OOM的原因与定位内存泄漏步骤：

*  下载堆dump文件（文件比较大，需要一段时间）
 *  利用jstack -l <pid>(进程id) > text.txt 将所有线程运行状态导入文件中，下载之后以便分析。
 *  利用jdk自带的jvisualvm工具打开dump文件，这里也可以用MAT或者是JProfiler。

通过jvisualvm打开的堆转储快照文件可以看出，在某个线程执行时发生了OOM。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

查看一下各个类的实例数和占用内存大小：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

可以看到ThreadLocal有31万多个实例，差不多占用10M内存，怀疑内存泄漏和线程有关。

打开线程快照：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

![20190729142641776.png][]

从线程快照来看，线程池创建了3000多个，结合堆dump文件可以推断出线程池没有及时关闭，导致新的线程申请不到内存空间，从而导致OOM。

结合GC日志来看一下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

从GC日志可以看出，此时Full GC相当频繁，并且Full GC之后，还是申请不到足够的内存。

通过以上堆dump文件、线程快照以及GC日志，综合来分析，导致内存泄漏的原因是线程池没有及时关闭，从而占用过多的内存，导致新创建的线程申请不到足够内存而导致内存溢出。通过回代码中查找，发现代码中存在大量局部创建线程池的定时任务。

**附：JVM参数（服务器为4核8G）**

-server \  #以服务器模式运行
    -Xms2048m -Xmx2048m  \  #最小堆内存与最大堆内存相同，避免频繁Minor GC,频繁申请内存。一般设置为服务器物理内存的1/4左右
    -XX:PermSize=512M \   #老年代大小
    -XX:MaxPermSize=512m \ #最大老年代大小
    -Xss4m \ #设置每个线程的堆栈大小,在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右
    -Xmn768m \  #年轻代大小，一般为堆内存的3/8
    -XX:+AggressiveOpts \ #启用JVM开发团队最新的调优成果。例如编译优化，偏向锁，并行年老代收集等
    -XX:+UseBiasedLocking \#启用偏向锁
    -XX:+CMSParallelRemarkEnabled \#降低标记停顿	
    -XX:+UseConcMarkSweepGC \ #启用CMS低停顿垃圾收集器,减少FGC的暂停时间
    -XX:ParallelGCThreads=2 \
    -XX:SurvivorRatio=2 \ #Survivor:Eden = 2:2(Survivor永远都是2)
    -verbose:gc \#可以显示最忙和最空闲收集行为发生的时间、收集前后的内存大小、收集需要的时间等。
    -XX:+PrintGCDetails \ #打印详细GC日志
    -XX:+PrintGCDateStamps \ #输出GC的时间戳（以日期的形式，如 2013-05-04T21:53:59.234+0800）
    -XX:+PrintHeapAtGC \ #每一次GC后，都打印堆信息
    -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \#发生OOM时候，生成堆快照文件
    -XX:HeapDumpPath=/usr/local/tomcat/logs \ #指定堆dump文件存放目录
    -Xloggc:./gc.log #指定GC日志目录
    -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=9007 \ #开启远程调试参数

更多JVM参数设置，请参考：[http://blog.sina.com.cn/s/blog\_55d3f3300102w42u.html][http_blog.sina.com.cn_s_blog_55d3f3300102w42u.html]

**总结：**

1.  **局部创建的线程池、连接池等在使用完之后需要及时关闭，避免造成内存泄漏。**
2.  **寻找内存泄漏，应该结合堆转储dump文件和线程dump综合来查找问题。**

--------------------

**知识扩展：**

*  JVM调优命令总结：

a.jmap -heap <pid>，可以看到JVM内存使用情况。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

b.jmap -histo\[:live\] <pid>，打印java堆中各个对象的数量大小，加上live只打印活跃的对象。

c.jstack -l <pid>，生成java虚拟机当前时刻的线程快照。

d.jmap -dump\[:live\],format=b,file=heap-dump.hprof <pid> 生成堆快照文件。

e.jstat -gcutil <pid> 1000 10 1秒钟打印10次gc统计信息，达到以下标准则不需要优化。

1.  Minor GC执行时间不到50ms;
2.  Minor GC执行不频繁，约10秒一次。
3.  Full GC执行不到1s。
4.  Full GC执行频率不算频繁，不低于10分钟一次。

*  GC日志可视化分析工具gcviewer

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

从图中可以清楚的看出年轻代、老年代占用的内存大小以及走势。还可以知道Minor GC、Full GC次数和花费的时间。

*  OOM异常是否会导致JVM退出？----（美团面试题）

1.  OOM说到底只是异常的一种类型，一个线程的OOM，会导致该线程退出，然后释放该线程占用的内存。
2.  如果该线程释放的内存足够大，能够满足其他线程申请内存需要，则JVM依然能够继续运行。否则，就会导致其他线程也申请不到内存空间发生OOM，引起连锁反应，导致整个JVM退出。（只有所有非守护线程都退出的时候，JVM才会退出）

以上是个人的一点愚见，如果有不对或者错误，请大神指出。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211116/e28b80916914475292f26ea152e22e77.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20211116/ea47cee836654daaa8637f612eb7304b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20211116/c0ef6e5f40734b2fbe0f400c89849af0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20211116/0b6a813d82de419db2b6b11281101c81.png
[20190729142641776.png]: /images/20211116/6bea8001f4cb43ad882a128e931bee05.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20211116/1f4f1b5c3e714d40b089dfaab43ec692.png
[http_blog.sina.com.cn_s_blog_55d3f3300102w42u.html]: http://blog.sina.com.cn/s/blog_55d3f3300102w42u.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20211116/9ad4f886054446e9ba32a3a4b488205b.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM1ODU5ODQ0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20211116/f0dc9b3823a3403db84af0105638306e.png