JVM:内存监视手段及各区域内存溢出解决

本文仅关注一些常见的虚拟机内存监视手段,以及JVM运行时数据区各个部分内存溢出的发生和对应的解决方案,总体来说属于概括性总结,涉及相对不是很深入,目的是让自己和其它初学者有一个框架性、概念性的了解,当遇到问题时有迹可循、不至于不知所措。


一、虚拟机内存监视手段

虚拟机常出现的问题包括:内存泄露、内存溢出、频繁GC导致性能下降等,导致这些问题的原因可以通过下面虚拟机内存监视手段来进行分析,具体实施时可能需要灵活选择,同时借助两种甚至更多的手段来共同分析。

比如GC日志可以分析出哪些GC较为频繁导致性能下降、是否发生内存泄露。jstat工具和GC日志类似,同样可以查看GC情况、分析是否发生内存泄露。判断发生内存泄露后,可以通过jmap工具和MAT等分析工具的结合查看虚拟机内存快照,分析发生内存泄露的原因。内存溢出快照可以分析出内存溢出发生的原因等。

1、GC日志记录

将JVM每次进行GC的情况记录下来,通过观察GC日志可以看出来GC的频度、以及每次GC都回收了哪些区域的内存,根据这些信息为依据来调整JVM相关设置,可以减少Minor GC的频率以及Full GC的次数,还可以判断是否有内存泄露发生。

下面是常见的GC日志输出参数:

u  -verbose.gc:显示GC的操作内容。打开它,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。

u  -XX:+printGCdetails:详细了解GC中的变化。

u  -XX:+PrintGCTimeStamps:了解垃圾收集发生的时间,自JVM启动以后以秒计量。

u  -XX:+PrintHeapAtGC:了解堆的更详细的信息。

u  -Xloggc:[file]:将GC信息输出到单独的文件中


2、jstat:虚拟机统计信息监控工具

实时监视虚拟机运行时的类装载情况、各部分内存占用情况、GC情况、JIT编译情况等。

例:每隔250ms查询一次进程2211的垃圾收集情况,查询50次

步骤①:jps列出本机所有运行的jvm实例,获取jvm的pid

步骤②:jstat实时监控gc情况,jstat –gc 2211 250 50

其他参数包括:

         -class监视类装载、卸载数量、总空间以及类装载所耗费时间

         -gccapacity监视内容与-gc相同,输出主要关注堆各个区域用到的最大、最小空间

         -gcutil监视内同与-gc相同,输出主要关注堆各个区域已使用空间所占总空间百分比

         -gcnew监视新生代GC情况

         -gcold监视旧生代GC情况


3、imap:虚拟机内存映象工具

jmap工具可以让运行中的JVM生成Dump文件,当JVM内存出现问题时可以通过jmap生成快照,分析整个堆,主要经历两个步骤:

步骤1:jps列出本机所有运行的jvm实例,获取jvm的pid

步骤2:使用jmap命令将指定JVM快照导出为dump文件

jmap -dump:format=b,file=path/heap.bin PID   

获得JVM快照的dump文件之后,可以通过MAT工具进行分析。

MAT(MemoryAnalyzer Tool)工具是eclipse的一个插件,使用起来非常方便,尤其是在分析大内存的dump文件时,可以非常直观的看到各个对象在堆空间中所占用的内存大小、类实例数量、对象引用关系、利用OQL对象查询,以及可以很方便的找出对象GC Roots的相关信息,最吸引人的是能够快速为开发人员生成内存泄露报表,方便定位和分析问题。

除此之外,jmap还可以查询finalize执行队列、java堆和持久代的详细信息,比如空间使用率,当前使用的是哪种收集器等。在这里向大家推荐一个微信公众号:Java资讯库,这里会分享JAVA业界的最新动态和技术,涵盖JAVA工程化、高性能及分布式、性能优化、微服务架构和并发编程等内容。


4、内存溢出快照生成

通过设置JVM参数,可以让虚拟机发生OutOfMemoryError(OOM)内存溢出时自动生成dump文件,通过分析dump文件查看内存使用情况可以找到内存溢出发生的原因:

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError-XX:HeapDumpPath=/path/to/heap/dump

获得JVM快照的dump文件之后,可以通过MAT工具进行分析。


二、运行时数据区内存溢出

JVM运行时数据区分为以下几个部分:

其中方法区和堆是所有工作线程共享的,而栈、程序计数器和本地方法栈是线程私有的。为了帮助大家少走弯路,我请一线互联网工作过的同事总结出一套技术体系,由于内容庞大,特整理出一套视频。主要是针对BAT一线大型互联网公司的面试,涵盖Java工程化、高性能及分布式、性能调优、Spring、Netty源码分析和大数据等面试技巧,想要了解详情的可以加入Java后端技术群:819940388,免费的大型互联网Java技术视频分享给大家。

1.程序计数器

作用:指向当前线程下一条需要执行的字节码指令的地址

内存溢出:不会发生


2.虚拟机栈

作用:由栈帧组成、每个栈帧代表一次方法调用,其包含存储变量表、操作数栈和方法出口三个部分,方法执行完成后该栈帧将被弹出。

内存溢出:StackOverflowError和OutOfMemoryError。

溢出原因:

StackOverflowError:如果请求的栈的深度大于虚拟机所允许的深度,将会抛出这个异常,如果使用虚拟机默认参数,一般达到1000到2000这样的深度没有问题。

OutOfMemoryError:因为除掉堆内存和方法区容量,剩下的内存由虚拟机栈和本地方法栈瓜分,如果剩下的内存不足以满足更多的工作线程的运行、或者不足以拓展虚拟机栈的时候,就会抛出OutOfMemoryError异常。

解决方法:

针对StackOverflowError:

1.      首先栈溢出会输出异常信息,根据信息查看对应的方法调用是否出现无限调用、或者栈帧过大等代码逻辑上的问题,通过修改代码逻辑解决;

2.      如果确确实实需要更大的栈容量,可以检查并调大栈容量:-Xss16m。

针对OutOfMemoryError:

1.      首先检查是否创建过多的线程,减少线程数

2.      可以通过“减少最大堆容量”或“减少栈容量”来解决。


3.本地方法栈

作用:与虚拟机栈唯一的不同是虚拟机栈执行的是java方法,而本地方法栈执行的是本地的C/C++方法

内存溢出:StackOverflowError和OutOfMemoryError

溢出原因:同虚拟机栈

解决方法:同虚拟机栈


4.堆

作用:所有线程共享,存放对象实例

内存溢出:OutOfMemoryError:Java heap space

溢出原因:堆中没有足够内存完成实例分配,并且无法继续拓展时

解决方法

1.内存泄露检查:首先通过“内存溢出快照 + MAT等分析工具”,分析是否存在内存泄露现象,检查时可以怀疑的点比如集合、第三方库如数据库连接的使用、new关键字相关等。

2.如果没有内存泄露,那么就是内存溢出,所有对象却是都还需要存活,这个时候就只能调大堆内存了:-Xms和-Xmx。


5.方法区

作用:所有线程共享,存放已加载的class信息、常量、静态变量和即时编译后的代码

内存溢出:OutOfMemoryError:PermGen space

溢出原因:方法区没有足够内存完成内存分配存放运行时新加载的class信息

解决方法

1. 内存泄露检查:检查是否加载过多class文件(jar文件),或者重复加载相同的class文件(jar文件)多次

2. 通过-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M改大方法区大小


6.运行时常量池

作用:方法区的一部分,存放常量

内存溢出:OutOfMemoryError:PermGen space

溢出原因:方法区没有足够的内存完成内存分配,存放运行时新创建的常量,比如String类的intern()方法,其作用是如果常量池已经包含一个相同的字符串,则返回其引用,否则将此String对象包含的字符串添加到常量池中。

解决方法

1. 内存泄露检查:检查是否创建过多常量

2. 通过-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M改大方法区大小


7.直接内存

作用:不属于JVM运行时数据区,也不是虚拟机规范中定义的内存区域,JDK1.4引入的NIO中包含通道Channel和缓冲区Buffer,应用程序从通道获取数据是先经过OS的内核缓冲区,再拷贝至Buffer,因为比较耗时,所以Buffer提供了一种直接操作操作系统缓冲区的方式,即ByteBuffer.allocateDirector(size),这个方法返回DirectByteBuffer应用就是指向这个底层存储空间关联的缓冲区,即直接内存(native memory),或者叫堆外内存

内存溢出:OutOfMemoryError

溢出原因:JVM所需内存 + 直接内存 > 机器物理内存(或操作系统级限制),无法动态拓展

判断方法:内存泄露检查:例如内存占用较高,机器性能骤降,但是通过GC信息或者jstat发现GC很少,通过jmap获得快照分析后也没发现什么异常,而程序中又直接或者间接地用到了NIO,那么和可能就是直接内存泄露了。

解决方法:分析NIO相关的程序逻辑解决。

原文出处:https://blog.csdn.net/qq_42894896/article/details/82749975

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