一次恐怖的 Java 内存泄漏排查实战

最近在看《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》（第二版）这本书，理论+实践结合，深入浅出，强烈推荐给大家。

这两天对JVM内容进行了一个讨论，讨论的内容主要包括如下几个方面。

1）内存溢出和内存泄露的介绍？
2）如何排查和处理内存泄露？

一、内存溢出和内存泄露

一种通俗的说法。

1、内存溢出：你申请了10个字节的空间，但是你在这个空间写入11或以上字节的数据，出现溢出。

2、内存泄漏：你用new申请了一块内存，后来很长时间都不再使用了（按理应该释放），但是因为一直被某个或某些实例所持有导致 GC 不能回收，也就是该被释放的对象没有释放。点击此处查看内存泄漏更多说明。

下面具体介绍。

1.1 内存溢出

java.lang.OutOfMemoryError，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现OutOfMemoryError。点击此处查看内存泄漏更多说明。

产生原因

产生该错误的原因主要包括：

• JVM内存过小。

• 程序不严密，产生了过多的垃圾。

程序体现

一般情况下，在程序上的体现为

• 内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据。

• 集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收。

• 代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体。

• 使用的第三方软件中的BUG。

• 启动参数内存值设定的过小。

错误提示

此错误常见的错误提示：

tomcat:java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
tomcat:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
weblogic:Root cause of ServletException java.lang.OutOfMemoryError
resin:java.lang.OutOfMemoryError
java:java.lang.OutOfMemoryError

解决方法

1）增加JVM的内存大小

对于tomcat容器，找到tomcat在电脑中的安装目录，进入这个目录，然后进入bin目录中，在window环境下找到bin目录中的catalina.bat，在linux环境下找到catalina.sh。
编辑catalina.bat文件，找到JAVA_OPTS（具体来说是 set "JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% %LOGGING_MANAGER%"）这个选项的位置，这个参数是Java启动的时候，需要的启动参数。
也可以在操作系统的环境变量中对JAVA_OPTS进行设置，因为tomcat在启动的时候，也会读取操作系统中的环境变量的值，进行加载。
如果是修改了操作系统的环境变量，需要重启机器，再重启tomcat，如果修改的是tomcat配置文件，需要将配置文件保存，然后重启tomcat，设置就能生效了。

2）优化程序，释放垃圾

主要思路就是避免程序体现上出现的情况。避免死循环，防止一次载入太多的数据，提高程序健壮型及时释放。因此，从根本上解决Java内存溢出的唯一方法就是修改程序，及时地释放没用的对象，释放内存空间。

1.2 内存泄露

Memory Leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存，迟早会被占光。

在Java中，内存泄漏就是存在一些被分配的对象，这些对象有下面两个特点。

1）首先，这些对象是可达的，即在有向图中，存在通路可以与其相连；
2）其次，这些对象是无用的，即程序以后不会再使用这些对象。

如果对象满足这两个条件，这些对象就可以判定为Java中的内存泄漏，这些对象不会被GC所回收，然而它却占用内存。

关于内存泄露的处理页就是提高程序的健壮型，因为内存泄露是纯代码层面的问题。点击此处查看内存泄漏更多说明。

1.3 内存溢出和内存泄露的联系

内存泄露会最终会导致内存溢出。

相同点：都会导致应用程序运行出现问题，性能下降或挂起。
不同点：1) 内存泄露是导致内存溢出的原因之一，内存泄露积累起来将导致内存溢出。2) 内存泄露可以通过完善代码来避免，内存溢出可以通过调整配置来减少发生频率，但无法彻底避免。

二、一个Java内存泄漏的排查案例

某个业务系统在一段时间突然变慢，我们怀疑是因为出现内存泄露问题导致的，于是踏上排查之路。

2.1确定频繁Full GC现象

首先通过“虚拟机进程状况工具：jps”找出正在运行的虚拟机进程，最主要是找出这个进程在本地虚拟机的唯一ID（LVMID，Local Virtual Machine Identifier），因为在后面的排查过程中都是需要这个LVMID来确定要监控的是哪一个虚拟机进程。

同时，对于本地虚拟机进程来说，LVMID与操作系统的进程ID（PID，Process Identifier）是一致的，使用Windows的任务管理器或Unix的ps命令也可以查询到虚拟机进程的LVMID。

jps命令格式为：
jps [ options ] [ hostid ]
使用命令如下：
使用jps：jps -l

使用ps：ps aux | grep tomat找到你需要监控的ID（假设为20954），再利用“虚拟机统计信息监视工具：jstat”监视虚拟机各种运行状态信息。

jstat命令格式为：
jstat [ option vmid [interval[s|ms] [count]] ]
使用命令如下：
jstat -gcutil 20954 1000
意思是每1000毫秒查询一次，一直查。gcutil的意思是已使用空间站总空间的百分比。

结果如下图：

jstat执行结果

查询结果表明：这台服务器的新生代Eden区（E，表示Eden）使用了28.30%（最后）的空间，两个Survivor区（S0、S1，表示Survivor0、Survivor1）分别是0和8.93%，老年代（O，表示Old）使用了87.33%。程序运行以来共发生Minor GC（YGC，表示Young GC）101次，总耗时1.961秒，发生Full GC（FGC，表示Full GC）7次，Full GC总耗时3.022秒，总的耗时（GCT，表示GC Time）为4.983秒。

2.2 找出导致频繁Full GC的原因

分析方法通常有两种：

1）把堆dump下来再用MAT等工具进行分析，但dump堆要花较长的时间，并且文件巨大，再从服务器上拖回本地导入工具，这个过程有些折腾，不到万不得已最好别这么干。

2）更轻量级的在线分析，使用“Java内存影像工具：jmap”生成堆转储快照（一般称为headdump或dump文件）。

jmap命令格式：
jmap [ option ] vmid
使用命令如下：
jmap -histo:live 20954
查看存活的对象情况，如下图所示：

存活对象

按照一位IT友的说法，数据不正常，十有八九就是泄露的。在我这个图上对象还是挺正常的。

我在网上找了一位博友的不正常数据，如下：

可以看出HashTable中的元素有5000多万，占用内存大约1.5G的样子。这肯定不正常。

2.3 定位到代码

定位带代码，有很多种方法，比如前面提到的通过MAT查看Histogram即可找出是哪块代码。——我以前是使用这个方法。也可以使用BTrace，我没有使用过。

来源：https://www.jianshu.com/p/4548ab7f60e2