JVM 利用MAT 工具分析内存泄漏详解（九）

Love The Way You Lie 2022-12-08 01:38 123阅读 0赞

今天分析MAT 工具

一、先分析  **VisualVM**

1、我们前面讲过，我们可以使用  jmap –histo  这种命令去分析哪些对象占据着我们的堆空间。但是那是比较容易分析的问题，如果是遇到内存情况比较复杂 的情况，命令的方式是看不出来的，这个时候我们必须要借助一下工具。当然前提是通过 jmap  命令把整个堆内存的数据  dump  下来

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**2、内存分析工具  VisualVM**

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3、这个是上节的那个案例抛出了 OOM 后到处的内存的 dump 日志信息，我们可以导入

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VisualVm 属于比较寒酸的工具，基本上跟 jmap 之类的命令没多少区别，它只是可以事后看，通过 dump 信息来看，里面没有多少可以做分析的功能

二、 MAT **简介**

1、MAT 工具是基于 Eclipse 平台开发的，本身是一个 Java程序，是一款很好的内存分析工具，所以如果你的堆快照比较大的话，则需要一台内存比较大的分析机器，并给 MAT 本身加大初始内存，这个可以修改安装目录中的 MemoryAnalyzer.ini 文件。

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柱状图：

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**2、MAT**  **中的**  **Incoming/Outgoing References**

在柱状图中，我们看到，其实它显示的东西跟  jmap –histo  非常相似的，也就是类、实例、空间大小。 但是 MAT  有一个专业的概念，这个可以显示对象的引入和对象的引出。 在 Eclipse MAT  中，当右键单击任何对象时，将看到下拉菜单。如果选择 “ListObjects” 菜单项，则会注意到两个选项：

with incoming references  对象的引入

with outgoing references   对象的引出

**3、案例解释理解**

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代码中对象和引用关系如下：

对象  A  和对象  B  持有对象  C  的引用

对象  C  持有对象  D  和对象  E  的引用

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4、我们具体分析对象  C  的  Incoming references  和  Outgoing references  。

MAT  连接上（ MAT  不单单只打开  dump  日志，也可以打开正在运行的  JVM  进程，跟  arthas  有点类似，效果是一样的，只是一个是动态的，一个是日 志导出那个时刻的）

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对象  C  的  incoming  references  为对象  A 、对象  B  和  C  的类对象（ class ）

**我们再来分析下**  **outgoing reference**

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对象  C  的  outgoing references  为对象  D 、对象  E  和  C  的类对象（ class ） 这个 outgoing references  和  incoming  references  非常有用，因为我们做  MAT  分析一般时对代码不了解，排查内存泄漏也好，排查问题也好，垃圾回收中有 一个很重要的概念，可达性分析算法，那么根据这个引入和引出，我就可以知道这些对象的引用关系，在 MAT  中我们就可以知道比如  A,B,C,D,E,F  之间的 引用关系图，便于做具体问题的分析。

**5、MAT**  **中的浅堆与深堆**

**浅堆（** **shallow heap** **）** 代表了对象本身的内存占用，包括对象自身的内存占用，以及“为了引用”其他对象所占用的内存。

**深堆（** **Retained heap** **）** 是一个统计结果，会循环计算引用的具体对象所占用的内存。但是深堆和“对象大小”有一点不同，深堆指的是一个对象被垃圾回 收后，能够释放的内存大小，这些被释放的对象集合，叫做保留集（Retained Set ）

需要说明一下： JAVA  对象大小 = 对象头 \+ 实例数据 \+ 对齐填充

**非数组类型的对象的**  **shallow heap**

shallow\_size= 对象头 \+ 各成员变量大小之和 \+ 对齐填充

其中，各成员变量大小之和就是实例数据，如果存在继承的情况，需要包括父类成员变量

**数组类型的对象的**  **shallow size**

shallow size= 对象头 \+ 类型变量大小 \* 数组长度 \+ 对齐填充，如果是引用类型，则是四字节或者八字节（ 64  位系统），

如果是  boolean  类型，则是一个字节

注意：这里 类型变量大小 \* 数组长度 就是实例数据，强调是变量不是对象本身

对象的内存布局：

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**案例分析：**

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对象  A  持有对象  B  和  C  的引用。

对象  B  持有对象  D  和  E  的引用。

对象  C  持有对象  F  和  G  的引用。

Shallow Heap  大小

请记住： **对象的**  **Shallow heap**  **是其自身在内存中的大小** 。

**引用变动的影响**

在下面的示例中，让对象  H  开始持有对  B  的引用。注意对象  B  已经被对象  A  引用了。

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**在这种情况下，对象**  **A**  **的**  **Retained heap**  **大小将从之前的**  **70**  **减小到**  **40**  **个字节。**

如果对象  A  被垃圾回收了，则将仅会影响  C 、 F  和  G  对象的引用。因此，仅对象  C 、 F  和  G  将被垃圾回收。另一方面，由于  H  持有对  B  的活动引 用，因此对象 B 、 D  和  E  将继续存在于内存中。因此，即使  A  被垃圾回收， B 、 D  和  E  也不会从内存中删除。因此， A  的  Retained heap  大小为： = A 的 shallow heap  大小  \+ C  的  shallow heap  大小  \+ F  的  shallow heap  大小  \+ G  的  shallow heap  大小  = 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes + 10 bytes = 40 bytes.

**小结：** 我们可以看到在进行内存分析时，浅堆和深堆是两个非常重要的概念，尤其是深堆，影响着回收这个对象能够带来的垃圾回收的效果，所以在内 存分析中，我们往往会去找那些深堆比较的大的对象，尤其是那些浅堆比较小但深堆比较大的对象，这些对象极有可能是问题对象。

**6、使用**  **MAT**  **进行内存泄漏检测** ：

如果问题特别突出，则可以通过  Find Leaks  菜单快速找出问题。

运行以下代码， 我们开始跑程序：

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这里一个名称叫做  king-thread  的线程，持有了超过  99%  的对象，数据被一个  HashMap  所持有。 这个就是内存泄漏的点，因为我代码中对线程进行了标识，所以像阿里等公司的编码规范中为什么一定要给线程取名字，这个是有依据的，如果不取名 字的话，这种问题的排查将非常困难。

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所以，如果是对于特别明显的内存泄漏，在这里能够帮助我们迅速定位，但通常内存泄漏问题会比较隐蔽，我们需要做更加复杂的分析。

**7、支配树视图**

支配树列出了堆中最大的对象，第二层级的节点表示当被第一层级的节点所引用到的对象，当第一层级对象被回收时，这些对象也将被回收。这个工具 可以帮助我们定位对象间的引用情况，以及垃圾回收时的引用依赖关系。

支配树视图对数据进行了归类，体现了对象之间的依赖关系。我们通常会根据“深堆”进行倒序排序，可以很容易的看到占用内存比较高的几个对象， 点击前面的箭头，即可一层层展开支配关系（依次找深堆明显比浅堆大的对象）。

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从上图层层分解，我们也知道，原来是  king-thread  的深堆和浅堆比例很多（深堆比浅堆多很多、一般经验都是找那些浅堆比较小，同时深堆比较大的对 象）

1 、 一个浅堆非常小的  king-thread  持有了一个非常大的深堆

2 、 这个关系来源于一个  HashMap

3 、 这个  map  中有对象  A ，同时  A  中引用了  B ， B  中引用了  C

4 、 最后找到  C  中里面有一个  ArrayList  引用了一个大数据的数组。

经过分析，内存的泄漏点就在此。一个线程长期持有了  200  个这样的数组 , 有可能导致内存泄漏。

**8、MAT**  **中内存对比**

我们对于堆的快照，其实是一个“瞬时态”，有时候仅仅分析这个瞬时状态，并不一定能确定问题，这就需要对两个或者多个快照进行对比，来确定一

个增长趋势。

我们导出两份  dump  日志，分别是上个例子中循环次数分别是  10  和  100  的两份日志

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导出dump文件  对比：打开柱状图，要注意通过包来分组快速找到我们项目中对象的类

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经过内存日志的对比，分析出来这个类的对象的增长，也可以辅助到问题的定位（快速增加的地方有可能存在内存泄漏）

**9、线程视图**

想要看具体的引用关系，可以通过线程视图。线程在运行中是可以作为  GC Roots  的。我们可以通过线程视图展示了线程内对象的引用关系，以及方法调 用关系，相对比 jstack  获取的栈  dump ，我们能够更加清晰地看到内存中具体的数据。

我们找到了  king-thread ，依次展开找到  holder  对象，可以看到内存的泄漏点

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还有另外一段是陷入无限循环，这个是相互引用导致的（进行问题排查不用被这种情况给误导了，这样的情况一般不会有问题 \--- 可达性分析算法的解决了

相互引用的问题）

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**10、柱状图视图**

柱状图视图，可以看到除了对象的大小，还有类的实例个数。结合  MAT  提供的不同显示方式，往往能够直接定位问题。也可以通过正则过滤一些信息， 我们在这里输入 MAT ，过滤猜测的、可能出现问题的类，可以看到，创建的这些自定义对象，不多不少正好一百个。

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右键点击类，然后选择  incoming ，这会列出所有的引用关系。

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**Path To GC Roots**

被  JVM  持有的对象，如当前运行的线程对象，被  systemclass loader  加载的对象被称为  GC Roots ，从一个对象到  GC Roots  的引用链被称为  Path to GC Roots ， 通过分析 Path to GC Roots  可以找出  JAVA  的内存泄露问题，当程序不在访问该对象时仍存在到该对象的引用路径（这个对象可能内存泄漏）。 再次选择某个引用关系，然后选择菜单“Path To GC Roots ”，即可显示到  GC Roots  的全路径。通常在排查内存泄漏的时候，会选择排除虚弱软等引用。

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使用这种方式，即可在引用之间进行跳转，方便的找到所需要的信息（这里从对象反推到了线程  king-thread ） , 也可以快速定位到有内存泄漏的问题代码。

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**10、高级功能—** **OQL**

MAT  支持一种类似于  SQL  的查询语言  OQL （ Object Query Language ），这个查询语言  VisualVM  工具也支持。

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查询  A  对象：

select  \*  from  ex14.ObjectsMAT$A

查询包含  java  字样的所有字符串：

select  \*  from  java.lang.String s  wheretoString (s)  like ".\*java.\*"

OQL  有比较多的语法和用法，若想深入了解，可以了解这个网址  http://tech.novosoft-us.com/products/oql\_book.htm

到此JVM 利用MAT 工具分析内存泄漏详解结束，下篇在利用MAT工具实战分析内存泄漏，敬请期待。

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