app开发者平台在数字化时代的重要性与发展趋势解析
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2022-12-05
一文教会你使用jmap和MAT进行堆内存溢出分析
jmap:java内存映像工具
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)。另外,还有几种方式获取dump文件:使用JVM参数选项-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数,可以让虚拟机在OOM异常出现之后自动生成dump文件,通过-XX:HeapDumpPath=path 设置dump文件路径(有时候dump文件比较大的时候可能无法自动导出,这时候就需要使用jmap -dump手动导出了);通过-XX.+HeapDumpOnCtrlBreak参数则可以使用[Ctrl]+[Break]键让虚拟机生成dump文件;又或者在linux系统下通过Kill -3命令发送进程退出信号“吓唬”一下虚拟机,也能拿到dump文件。
jmap的作用并不仅仅是为了获取dump文件,它还可以查询finalize执行队列、Java堆和永久代的详细信息,如空间使用率、当前用的是哪种收集器等。和jinfo命令一样,jmap有不少功能在Windows平台下都是受限的,除了生成dump文件的-dump选项和用于查看每个类的实例、空间占用统计的-histo选项在所有操作系统都提供之外,其余选项都只能在Linux/Solans下使用。其官方文档地址为:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/jmap.html
jmap命令格式:jmap [option] vmid
C:\Users\Administrator>jmap -help
Usage:
jmap [option]
(to connect to running process)
jmap [option]
(to connect to a core file)
jmap [option] [server_id@]
(to connect to remote debug server)
where
-heap to print java heap summary
-histo[:live] to print histogram of java object heap; if the "live"
suboption is specified, only count live objects
-clstats to print class loader statistics
-finalizerinfo to print information on objects awaiting finalization
-dump:
dump-options:
live dump only live objects; if not specified,
all objects in the heap are dumped.
format=b binary format
file=
Example: jmap -dump:live,format=b,file=heap.bin
-F force. Use with -dump:
to force a heap dump or histogram when
respond. The "live" suboption is not supported
in this mode.
-h | -help to print this help messahttp://ge
-J
option选项介绍如下:
选项
作用
-heap
显示Java堆详细信息,使用哪种收集器、参数配置、分代状况等。只在Linux/Solaris平台下有效。
-histo[:live]
对于每个Java类,打印对象的数量、字节大小的内存大小以及完全限定的类名。jvm内部类名以星号(*)前缀打印。如果使用 -histo:live,则仅计算存活的对象。
-clstats
打印Java堆的类加载器统计信息。对于每个类加载器,都会打印其名称、活动程度、地址、父类加载器以及已装入的类的数量和大小。
-finalizerinfo
显示在F-Queue中等待Finalizer线程执行finalize方法的对象。只在Linux/Solaris平台下有效
-dump:
生成Java堆转储快照,格式为 -dump:[live,]format=b,file=
-F
当虚拟机进程对-dump选项没有响应时,可使用这个选项强制生成dump快照。只在Linux/Solaris平台下有效
注意:使用 jmap -histo:live
使用例:jmap -heap在JDK1.7中打印结果如下:可以看到永久代Perm区
[root@wkp ~]# jmap -heap 3177
Attaching to process ID 3177, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 24.80-b11
using thread-local object allocation.
Parallel GC with 2 thread(s)
Heap Configuration:
MinHeapFreeRatio = 0
MaxHeapFreeRatio = 100
MaxHeapSize = 2099249152 (2002.0MB)
NewSize = 1310720 (1.25MB)
MaxNewSize = 17592186044415 MB
OldSize = 5439488 (5.1875MB)
NewRatio = 2
SurvivorRatio = 8
PermSize = 21757952 (20.75MB)
MaxPermSize = 85983232 (82.0MB)
G1HeapRegionSize = 0 (0.0MB)
Heap Usage:
PS Young Generation
Eden Space:
capacity = 371720192 (354.5MB)
used = 330326552 (315.0239486694336MB)
free = 41393640 (39.476051330566406MB)
88.86430145823232% used
From Space:
capacity = 5242880 (5.0MB)
used = 5073520 (4.8384857177734375MB)
free = 169360 (0.1615142822265625MB)
96.76971435546875% used
To Space:
capacity = 47710208 (45.5MB)
used = 0 (0.0MB)
free = 47710208 (45.5MB)
0.0% used
PS Old Generation
capacity = 159383552 (152.0MB)
used = 113434496 (108.1795654296875MB)
free = 45949056 (43.8204345703125MB)
71.17076673005757% used
PS Perm Generation
capacity = 42991616 (41.0MB)
used = 42852648 (40.867469787597656MB)
free = 138968 (0.13253021240234375MB)
99.67675557950648% used
19120 interned Strings occupying 2253456 bytes.
jmap -heap在JDK1.8中打印结果如下:可以看到了元空间,没有了永久代
[root@wkp ~]# jmap -heap 8543
Attaching to process ID 8543, please wait...
Debugger attached successfully.
Server kWkGxFrcompiler detected.
JVM version is 25.171-b11
using thread-local object allocation.
Parallel GC with 4 thread(s)
Heap Configuration:
MinHeapFreeRatio = 0
MaxHeapFreeRatio = 100
MaxHeapSize = 2051014656 (1956.0MB)
NewSize = 42991616 (41.0MB)
MaxNewSize = 683671552 (652.0MB)
OldSize = 87031808 (83.0MB)
NewRatio = 2
SurvivorRatio = 8
MetaspaceSize = 21807104 (20.796875MB)
CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB)
MaxMetaspaceSize = 17592186044415 MB
G1HeapRegionSize = 0 (0.0MB)
Heap Usage:
PS Young Generation
Eden Space:
capacity = 28311552 (27.0MB)
used = 13137328 (12.528732299804688MB)
free = 15174224 (14.471267700195312MB)
46.402712221498845% used
From Space:
capacity = 524288 (0.5MB)
used = 98304 (0.09375MB)
free = 425984 (0.40625MB)
18.75% used
To Space:
capacity = 524288 (0.5MB)
used = 0 (0.0MB)
free = 524288 (0.5MB)
0.0% used
PS Old Generation
capacity = 76021760 (72.5MB)
used = 27335480 (26.06914520263672MB)
free = 48686280 (46.43085479736328MB)
35.957441658809266% used
24117 interned Strings occupying 2830304 bytes.
通过命令 jmap -dump:live,format=b,file=/usr/local/heap.hprof 12632 就可以生成dump文件了
[root@wkp ~]# jmap -dump:live,format=b,file=/usr/local/heap.hprof 12632
Dumping heap to /usr/local/heap.hprof ...
Heap dump file created
好了,介绍了dump文件的生成,下面分析工具MAT就要粉墨登场了。
MAT
MAT(Eclipse Memory Analyzer)是一种快速且功能丰富的Java堆分析器,它帮助查找内存泄漏并减少内存消耗。使用内存分析器分析具有数亿个对象的高效堆转储,快速计算对象的保留大小,查看谁在阻止垃圾收集器收集对象,运行报告以自动提取泄漏嫌疑。官网地址https://eclipse.org/mat,-为https://eclipse.org/mat/downloads.php。我们可以在-页面看到:MAT可以独立运行,也可以通过插件的形式在Eclipse中安装使用,具体的安装过程就不再这里介绍了,我是-的独立运行的程序包。
MAT的官方文档地址https://help.eclipse.org/2019-09/index.jsp?topic=/org.eclipse.mat.ui.help/welcome.html, 里面做了很详细的介绍。
下面我们通过一个例子,来介绍一下MAT的使用。我们创建一个springboot应用程序,controller代码如下:通过往成员变量userList中一直添加user对象来构造堆内存溢出。controller中heap方法的注释中表明了运行时添加的JVM参数 -Xmx32M -Xms32M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=./ 设置堆内存最大为32兆,当内存溢出时自动在当前目录生成dump文件。
@RestController
public class MemoryController {
private List
/**
*-Xmx32M -Xms32M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=./
*/
@GetMapping("/heap")
public String heap() {
int i=0;
while(true){
userList.add(new User(i++, UUID.randomUUID().toString()));
}
}
}
User类代码如下:
public class User {
private int id;
private String name;
public User(int id, String name) {
super();
this.id = id;
this.name = name;
}
//省略set,get方法
}
设置JVM参数运行如下:
然后启动springboot应用,启动端口为9999,访问 http://localhost:9999/heap 后触发堆内存溢出,可以看到控制台输出已经生成了dump文件java_pid16500.hprof
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
Dumping heap to ./\java_pid11524.hprof ...
Heap dump file created [44602961 bytes in 0.239 secs]
Exception in thread "http-nio-9999-exec-3" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
下面我们打开MAT,选择File——>Open Heap Dump,打开我们上面生成的dump文件
点击finish后,会看到如下界面:
从上图可以看到它的主要功能:
1. Histogram可以列出内存中的对象,对象的个数以及大小(对象大小的单位是byte)。
2. Dominator Tree可以列出对象占用的大小及百分比等。
3.Top consumers通过图形列出最大的对象。
4.Leak Suspects通过MA自动分析,会出具内存泄漏可能产生的原因的报告。
在MAT的图表中,有一些常用选项:
list objects -- with outgoing references : 查看这个对象持有的外部对象引用。
list objects -- with incoming references : 查看这个对象被哪些外部对象引用。
show objects by class -- with outgoing references :查看这个对象类型持有的外部对象引用
show objects by class -- with incoming references :查看这个对象类型被哪些外部对象引用
paths to gc root : 显示不同类型引用(强引用、弱引用、虚引用、软引用 )到跟节点的路径。
merge shorest path to gc root : 合并最短路径到root节点
Shallow size:就是对象本身占用内存的大小,不包含其引用的对象,也就是对象头加成员变量(不是成员变量的值)的总和。
Retained size:是该对象自己的shallow size,加上从该对象能直接或间接访问到对象的shallow size之和。换句话说,retained size是该对象被GC之后所能回收到内存的总和。这个是需要重点关注的,一般这个Retained size比较大的对象就是跟内存溢出相关的。
对于上图左边的object1,object1大小就是shallow size,object1及所有蓝色对象就是该对象直接或是间接引用的就是retained size。右图中object4还被gc roots引用到,那么retained size就不包含这个。
Top consumers视图
Top consumers如下图:这里显示了内存中最大的对象有哪些,他们对应的类是哪些,类加载器classloader是哪些。可以看到MemoryController类的对象占用了15MB的堆内存,占比达50%多,这是很不正常的。我这里只截图了关于对象相关的,后面还会有类,类加载器,包相关的信息,就不一一截图了,大家可以自己看一下。
Leak Suspects视图
Leak Suspects(内存泄露分析)如下图:内存泄露分析报告怀疑有两个内存泄露嫌疑,显示我们看到Problem Suspect 1显示MemoryController类对象占用了57.74%的内存,这部分内存积聚在一个Object[]中。
接下来我们点击Problem Suspect 1 中的Details查看详情,可以看到如下所示:通过图示也可以看到MemoryController中的userList占用了15兆多的内存,userList中存储的是user对象,这些user对象都存储在ArrayList中的Object[] elementData 中,查看ArrayList源码就知道了。另外,还可以看到是在org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread @ 0xfecb3220 http-nio-9999-exec-3 Thread 这个线程中创建的。
transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access
/**
* Constructs an empty list with an initial capacity of ten.
*/
public ArrayList() {
this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
}
通过点击右键,可以通过List objects-with outgoing references : 查看这个对象持有的外部对象引用。
Histogram视图
Histogram视图中我们可以使用正则表达式进行删选,我是按照com.wkp进行筛选的,可以看到有111305个user对象,我们通过merge shorest path to gc roots可以查找user对象的GC Roots,通过exclude all phantom/weak/soft etc.references去排除掉虚引用、弱引用、软引用等,
查看GC Roots如下, 可以看到http-nio-9999-exec-3 Thread 这个线程就是GC Roots,就是因为这个线程中userList中存储了太多的user对象导致堆内存撑爆了,才会出现内存溢出的。
Dominator Tree视图
Dominator Tree可以列出对象占用空间大小及百分比等信息。可以看到跟上面的视图类似,可以看到MemoryController对象的Shallow Heap才16byte,但是Retained Heap却达到了15MB多,这是极其不正常的,这种就是内存泄露的重点怀疑对象。
关于jmap和MAT的使用就先介绍到这里,因为这个内存溢出是我们手动构造出来的,查找比较简单,真的到了生产上面需要我们仔细排除。总的来说查找内存溢出的原因,总结如下两点:
1.首先看retained size最大的那些数据,一般看内存都是想解决内存泄漏问题,可以通过Top Consumers或者是donimator tree等actions。
2.找到最大的数据后,通过list objects -- with outgoing references 查看具体持有了哪些对象。
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