面试官：内存泄漏，内存溢出如何排查？

面试官：内存泄漏，内存溢出如何排查？

前言

我们先来了解一下Java堆的组成机构。对于大多数应用来说，Java堆（Java Heap）是Java虚拟机锁管理的内存中最大的一块。Java堆是所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例，几乎所有的对象实例都在这里分配内存

堆的结构如下

新生代老年代的具体划分比例如下

分代的主要作用就是为了更高效的管理内存

内存泄漏和内存溢出是2个不同的概念

内存泄漏：对象已经不使用了，但是还占用着内存空间，没有被释放 内存溢出：堆空间不够用了，通常表现为OutOfMemoryError，内存泄漏通常会导致内存溢出

使用Java VisualVM远程分析堆

我们可以通过jdk自带的jvisualvm命令来分析堆的使用情况

我们写一个程序，来演示内存不断增加的场景

public class OomDemo { private static final int NUM = 1024; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { List list = Lists.newArrayList(); for (int i = 0; i < NUM; i++) { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); list.add(new byte[NUM * NUM]); } }}

命令行中执行jvisualvm即可弹出图形界面，我们可以连接到本机上的程序，也可以连接到远程机器，还可以分析生成的快照文件等。

可以清晰的看到堆空间在不断上涨，用抽样器分析一下内存不断上涨的源头在哪里？

好家伙，byte数组居然占用了这么多内存

byte数组实例很少，但是占用内存很多，再看一下具体的引用

可以看到在ArrayList中。最后推荐一个插件Visual GC，可以清晰的看到堆的使用情况以垃圾收集信息。

当然你可以通过jmap命令生成heapdump文件，然后用其他工具分析

jmap -dump:file=文件名字 进程id

使用Eclipse Memory Analyzer分析

Java VisualVM只提供了一些基本的功能，所以我们一般不使用Java VisualVM来分析，而是使用Eclipse Memory Analyzer来分析

Eclipse Memory Analyzer-：​​​ -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/Users/peng

-Xmx30m：最大堆内存为30m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError：当JVM发生OOM时，自动生成DUMP文件。 -XX:HeapDumpPath：指定文件路径，例如：-XX:HeapDumpPath=${目录}/java_heapdump.hprof。如果不指定文件名，默认为：java_pid.hprof

当内存溢出的时候自动生成了一个文件，java_pid28598.hprof

用Eclipse Memory Analyzer打开这个文件，可以很清晰的看到总共使用的内存，以及各个对象占用的内存，如下图

总共使用的内存为26.8M Thread对象占用了26M ZoneInfoFile对象占用了157.8KB 其他对象占用了696.7KB

分析出来有问题的部分只有一处（例子太简单的缘故，很多时候会分析出来多处）main占用了97.21%的内存空间

另外可以很清晰的看到内存溢出时代码的执行位置，排查问题非常方便

618事故复盘

原来以为内存溢出这种事情只会发生在书本上，没想到在我们生产环境发生了，而且是618，P0事故安排上了

先来看一下事故发生前和事故发生后JVM的情况，我们新生代用的是ParNew垃圾收集器，老年代用的是CMS垃圾收集器

13:00-13:10这段时间的情况，系统正常运行

每分钟GC暂停时间（绿色部分是CMS，黄色部分是ParNew）

每分钟GC次数和GC平均耗时（绿色部分是CMS，黄色部分是ParNew）

新生代和老年代的占用情况

可以看到问题发生之前老年代已经设置的不合理了，偏小了。

14:00-14:10这段时间的情况，14:06系统内存溢出

14:00活动开始，14:05之后每分钟垃圾回收暂停的时间过长，都达到30s了

老年代垃圾回收的时间飙升

是在没有可回收的了，最终老年代被占满，内存溢出

分析dump文件

运维配置了上面说的2个参数，内存溢出时生成了dump文件，用Eclipse Memory Analyzer打开分析一波

总共1.9G，ThreadPoolExecutor占用了918.8MB，我们来看看ThreadPoolExecutor这个线程池里面到底放了些啥

好家伙，线程池占用了900多m空间，里面用LinkedBlockingDeque存放待执行的任务

队列的能存放的最大数量是10000，目前放了883个任务，这个队列的长度设置的也忒大了把！

继续点下去，就能看到队列中存的具体对象，是个DTO。看包名就猜到是中间件团队将这个DTO放到线程池中

大概逻辑如上图，中间件团队会通过一个agent拦截应用中方法的执行，并将入参和返回值打印在日志中，flume收集日志后给链路平台，监控平台提供数据。

方法每执行一次打印一次日志，但是日志的打印是异步化的，将参数和返回值封装成任务，放到线程池中执行。由于618方法被高频调用，而其中一类DTO对象很大（一个对象6，7m），任务一旦堆积，很快就是OOM。因为队列的最大值被设置为10000，但是当放了883个任务的时候已经OOM了

解决方案：增大老年代的大小，后续减少大对象的封装

Java虚拟机性能监控与故障处理工具

Java提供了很多实用命令供我们分析Java虚拟机的状态，如下面几个命令

jps：列出正在运行的虚拟机进程，并显示虚拟机执行主类

cis@mt002:~$ jps70208 KmpService183525 LinkAnalysisServer25160 MipSerachServer

jmap（Memory Map for Java）：命令用于生成堆转储快照（一般称为heapdump或dump文件）

在启动命令中配置如下参数，可以在OOM时生成快照，方便我们分析

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=路径

jstack（Stack Trace for Java）：Java堆栈跟踪工具，生成虚拟机当前时刻的线程快照

可以用来分析线程死锁，死循环，线程长时间等待

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