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java

Java内存溢出分析

發(fā)布時間:2025/7/14 java 17 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Java内存溢出分析 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

內(nèi)存溢出與數(shù)據(jù)庫鎖表的問題,可以說是開發(fā)人員的噩夢,一般的程序異常,總是可以知道在什么時候或是在什么操作步驟上出現(xiàn)了異常,而且根據(jù)堆棧信息也很容易定位到程序中是某處出現(xiàn)了問題。內(nèi)存溢出與鎖表則不然,一般現(xiàn)象是操作一般時間后系統(tǒng)越來越慢,直到死機,但并不能明確是在什么操作上出現(xiàn)的,發(fā)生的時間點也沒有規(guī)律,查看日志或查看數(shù)據(jù)庫也不能定位出問題的代碼。

更嚴(yán)重的是內(nèi)存溢出與數(shù)據(jù)庫鎖表在系統(tǒng)開發(fā)和單元測試階段并不容易被發(fā)現(xiàn),當(dāng)系統(tǒng)正式上線一般時間后,操作的并發(fā)量上來了,數(shù)據(jù)也積累了一些,系統(tǒng)就容易出現(xiàn)內(nèi)存溢出或是鎖表的現(xiàn)象,而此時系統(tǒng)又不能隨意停機或重啟,為修正BUG帶來很大的困難。

本文以筆者開發(fā)和支持的多個項目為例,與大家分享在開發(fā)過程中遇到的Java內(nèi)存溢出和數(shù)據(jù)庫鎖表的檢測和處理解決過程。

2.內(nèi)存溢出的分析
內(nèi)存溢出是指應(yīng)用系統(tǒng)中存在無法回收的內(nèi)存或使用的內(nèi)存過多,最終使得程序運行要用到的內(nèi)存大于虛擬機能提供的最大內(nèi)存。為了解決Java中內(nèi)存溢出問題,我們首先必須了解Java是如何管理內(nèi)存的。Java的內(nèi)存管理就是對象的分配和釋放問題。在Java中,內(nèi)存的分配是由程序完成的,而內(nèi)存的釋放是由垃圾收集器(Garbage Collection,GC)完成的,程序員不需要通過調(diào)用GC函數(shù)來釋放內(nèi)存,因為不同的JVM實現(xiàn)者可能使用不同的算法管理GC,有的是內(nèi)存使用到達一定程度時,GC才開始工作,也有定時執(zhí)行的,有的是中斷式執(zhí)行GC。但GC只能回收無用并且不再被其它對象引用的那些對象所占用的空間。Java的內(nèi)存垃圾回收機制是從程序的主要運行對象開始檢查引用鏈,當(dāng)遍歷一遍后發(fā)現(xiàn)沒有被引用的孤立對象就作為垃圾回收。

引起內(nèi)存溢出的原因有很多種,常見的有以下幾種:

l???????? 內(nèi)存中加載的數(shù)據(jù)量過于龐大,如一次從數(shù)據(jù)庫取出過多數(shù)據(jù);

l???????? 集合類中有對對象的引用,使用完后未清空,使得JVM不能回收;

l???????? 代碼中存在死循環(huán)或循環(huán)產(chǎn)生過多重復(fù)的對象實體;

l???????? 使用的第三方軟件中的BUG;

l???????? 啟動參數(shù)內(nèi)存值設(shè)定的過小;

3.內(nèi)存溢出的解決
內(nèi)存溢出雖然很棘手,但也有相應(yīng)的解決辦法,可以按照從易到難,一步步的解決。

第一步,就是修改JVM啟動參數(shù),直接增加內(nèi)存。這一點看上去似乎很簡單,但很容易被忽略。JVM默認(rèn)可以使用的內(nèi)存為64M,Tomcat默認(rèn)可以使用的內(nèi)存為128MB,對于稍復(fù)雜一點的系統(tǒng)就會不夠用。在某項目中,就因為啟動參數(shù)使用的默認(rèn)值,經(jīng)常報“OutOfMemory”錯誤。因此,-Xms,-Xmx參數(shù)一定不要忘記加。

第二步,檢查錯誤日志,查看“OutOfMemory”錯誤前是否有其它異常或錯誤。在一個項目中,使用兩個數(shù)據(jù)庫連接,其中專用于發(fā)送短信的數(shù)據(jù)庫連接使用DBCP連接池管理,用戶為不將短信發(fā)出,有意將數(shù)據(jù)庫連接用戶名改錯,使得日志中有許多數(shù)據(jù)庫連接異常的日志,一段時間后,就出現(xiàn)“OutOfMemory”錯誤。經(jīng)分析,這是由于DBCP連接池BUG引起的,數(shù)據(jù)庫連接不上后,沒有將連接釋放,最終使得DBCP報“OutOfMemory”錯誤。經(jīng)過修改正確數(shù)據(jù)庫連接參數(shù)后,就沒有再出現(xiàn)內(nèi)存溢出的錯誤。

查看日志對于分析內(nèi)存溢出是非常重要的,通過仔細(xì)查看日志,分析內(nèi)存溢出前做過哪些操作,可以大致定位有問題的模塊。

第三步,安排有經(jīng)驗的編程人員對代碼進行走查和分析,找出可能發(fā)生內(nèi)存溢出的位置。重點排查以下幾點:

l???????? 檢查代碼中是否有死循環(huán)或遞歸調(diào)用。

l???????? 檢查是否有大循環(huán)重復(fù)產(chǎn)生新對象實體。

l???????? 檢查對數(shù)據(jù)庫查詢中,是否有一次獲得全部數(shù)據(jù)的查詢。一般來說,如果一次取十萬條記錄到內(nèi)存,就可能引起內(nèi)存溢出。這個問題比較隱蔽,在上線前,數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)較少,不容易出問題,上線后,數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)多了,一次查詢就有可能引起內(nèi)存溢出。因此對于數(shù)據(jù)庫查詢盡量采用分頁的方式查詢。

l???????? 檢查List、MAP等集合對象是否有使用完后,未清除的問題。List、MAP等集合對象會始終存有對對象的引用,使得這些對象不能被GC回收。

第四步,使用內(nèi)存查看工具動態(tài)查看內(nèi)存使用情況。某個項目上線后,每次系統(tǒng)啟動兩天后,就會出現(xiàn)內(nèi)存溢出的錯誤。這種情況一般是代碼中出現(xiàn)了緩慢的內(nèi)存泄漏,用上面三個步驟解決不了,這就需要使用內(nèi)存查看工具了。

內(nèi)存查看工具有許多,比較有名的有:Optimizeit Profiler、JProbe Profiler、JinSight和Java1.5的Jconsole等。它們的基本工作原理大同小異,都是監(jiān)測Java程序運行時所有對象的申請、釋放等動作,將內(nèi)存管理的所有信息進行統(tǒng)計、分析、可視化。開發(fā)人員可以根據(jù)這些信息判斷程序是否有內(nèi)存泄漏問題。一般來說,一個正常的系統(tǒng)在其啟動完成后其內(nèi)存的占用量是基本穩(wěn)定的,而不應(yīng)該是無限制的增長的。持續(xù)地觀察系統(tǒng)運行時使用的內(nèi)存的大小,可以看到在內(nèi)存使用監(jiān)控窗口中是基本規(guī)則的鋸齒形的圖線,如果內(nèi)存的大小持續(xù)地增長,則說明系統(tǒng)存在內(nèi)存泄漏問題。通過間隔一段時間取一次內(nèi)存快照,然后對內(nèi)存快照中對象的使用與引用等信息進行比對與分析,可以找出是哪個類的對象在泄漏。

通過以上四個步驟的分析與處理,基本能處理內(nèi)存溢出的問題。當(dāng)然,在這些過程中也需要相當(dāng)?shù)慕?jīng)驗與敏感度,需要在實際的開發(fā)與調(diào)試過程中不斷積累。

總體上來說,產(chǎn)生內(nèi)存溢出是由于代碼寫的不好造成的,因此提高代碼的質(zhì)量是最根本的解決辦法。有的人認(rèn)為先把功能實現(xiàn),有BUG時再在測試階段進行修正,這種想法是錯誤的。正如一件產(chǎn)品的質(zhì)量是在生產(chǎn)制造的過程中決定的,而不是質(zhì)量檢測時決定的,軟件的質(zhì)量在設(shè)計與編碼階段就已經(jīng)決定了,測試只是對軟件質(zhì)量的一個驗證,因為測試不可能找出軟件中所有的BUG。

?

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?

原因有很多種,比如:

1.數(shù)據(jù)量過于龐大;死循環(huán) ;靜態(tài)變量和靜態(tài)方法過多;遞歸;無法確定是否被引用的對象;

2.虛擬機不回收內(nèi)存(內(nèi)存泄漏);

??? 說白了就是程序運行要用到的內(nèi)存大于虛擬機能提供的最大內(nèi)存就發(fā)生內(nèi)存溢出了。 內(nèi)存溢出的問題要看業(yè)務(wù)和系統(tǒng)大小而定,對于某些系統(tǒng)可能內(nèi)存溢出不常見,但某些系統(tǒng)還是很常見的解決的方法,

一個是優(yōu)化程序代碼,如果業(yè)務(wù)龐大,邏輯復(fù)雜,盡量減少全局變量的引用,讓程序使用完變量的時候釋放該引用能夠讓垃圾回收器回收,釋放資源。
二就是物理解決,增大物理內(nèi)存,然后通過:-Xms256m -Xmx256m -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m的修改

一、內(nèi)存溢出類型?
1 、 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

JVM 管理兩種類型的內(nèi)存,堆和非堆。堆是給開發(fā)人員用的上面說的就是,是在 JVM 啟動時創(chuàng)建;非堆是留給 JVM 自己用的,用來存放類的信息的。它和堆不同,運行期內(nèi) GC 不會釋放空間。如果 web app 用了大量的第三方 jar 或者應(yīng)用有太多的 class 文件而恰好 MaxPermSize 設(shè)置較小,超出了也會導(dǎo)致這塊內(nèi)存的占用過多造成溢出,或者 tomcat 熱部署時侯不會清理前面加載的環(huán)境,只會將 context 更改為新部署的,非堆存的內(nèi)容就會越來越多。

2 、 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

第一種情況是個補充,主要存在問題就是出現(xiàn)在這個情況中。其默認(rèn)空間 ( 即 -Xms) 是物理內(nèi)存的 1/64 ,最大空間 (-Xmx) 是物理內(nèi)存的 1/4 。如果內(nèi)存剩余不到 40 %, JVM 就會增大堆到 Xmx 設(shè)置的值,內(nèi)存剩余超過 70 %, JVM 就會減小堆到 Xms 設(shè)置的值。所以服務(wù)器的 Xmx 和 Xms 設(shè)置一般應(yīng)該設(shè)置相同避免每次 GC 后都要調(diào)整虛擬機堆的大小。假設(shè)物理內(nèi)存無限大,那么 JVM 內(nèi)存的最大值跟操作系統(tǒng)有關(guān),一般 32 位機是 1.5g 到 3g 之間,而 64 位的就不會有限制了。

注意:如果 Xms 超過了 Xmx 值,或者堆最大值和非堆最大值的總和超過了物理內(nèi)存或者操作系統(tǒng)的最大限制都會引起服務(wù)器啟動不起來。

垃圾回收 GC 的角色

JVM 調(diào)用 GC 的頻度還是很高的,主要兩種情況下進行垃圾回收:

當(dāng)應(yīng)用程序線程空閑;另一個是 java 內(nèi)存堆不足時,會不斷調(diào)用 GC ,若連續(xù)回收都解決不了內(nèi)存堆不足的問題時,就會報 out of memory 錯誤。因為這個異常根據(jù)系統(tǒng)運行環(huán)境決定,所以無法預(yù)期它何時出現(xiàn)。

根據(jù) GC 的機制,程序的運行會引起系統(tǒng)運行環(huán)境的變化,增加 GC 的觸發(fā)機會。

為了避免這些問題,程序的設(shè)計和編寫就應(yīng)避免垃圾對象的內(nèi)存占用和 GC 的開銷。顯示調(diào)用 System.GC() 只能建議 JVM 需要在內(nèi)存中對垃圾對象進行回收,但不是必須馬上回收,

一個是并不能解決內(nèi)存資源耗空的局面,另外也會增加 GC 的消耗。

二、 JVM 內(nèi)存區(qū)域組成?
簡單的說 java中的堆和棧

java把內(nèi)存分兩種:一種是棧內(nèi)存,另一種是堆內(nèi)存

1。在函數(shù)中定義的基本類型變量和對象的引用變量都在函數(shù)的棧內(nèi)存中分配;

2。堆內(nèi)存用來存放由 new創(chuàng)建的對象和數(shù)組

在函數(shù)(代碼塊)中定義一個變量時, java就在棧中為這個變量分配內(nèi)存空間,當(dāng)超過變量的作用域后, java會自動釋放掉為該變量所分配的內(nèi)存空間;在堆中分配的內(nèi)存由 java虛擬機的自動垃圾回收器來管理

堆的優(yōu)勢是可以動態(tài)分配內(nèi)存大小,生存期也不必事先告訴編譯器,因為它是在運行時動態(tài)分配內(nèi)存的。缺點就是要在運行時動態(tài)分配內(nèi)存,存取速度較慢;

棧的優(yōu)勢是存取速度比堆要快,缺點是存在棧中的數(shù)據(jù)大小與生存期必須是確定的無靈活 性。

java 堆分為三個區(qū): New 、 Old 和 Permanent

GC 有兩個線程:

新創(chuàng)建的對象被分配到 New 區(qū),當(dāng)該區(qū)被填滿時會被 GC 輔助線程移到 Old 區(qū),當(dāng) Old 區(qū)也填滿了會觸發(fā) GC 主線程遍歷堆內(nèi)存里的所有對象。 Old 區(qū)的大小等于 Xmx 減去 -Xmn

java棧存放

棧調(diào)整:參數(shù)有 +UseDefaultStackSize -Xss256K,表示每個線程可申請 256k的棧空間

每個線程都有他自己的 Stack

三、 JVM如何設(shè)置虛擬內(nèi)存?
提示:在 JVM中如果 98%的時間是用于 GC且可用的 Heap size 不足 2%的時候?qū)伋龃水惓P畔ⅰ?/p>

提示: Heap Size 最大不要超過可用物理內(nèi)存的 80%,一般的要將 -Xms和 -Xmx選項設(shè)置為相同,而 -Xmn為 1/4的 -Xmx值。

提示: JVM初始分配的內(nèi)存由 -Xms指定,默認(rèn)是物理內(nèi)存的 1/64; JVM最大分配的內(nèi)存由 -Xmx指定,默認(rèn)是物理內(nèi)存的 1/4。

默認(rèn)空余堆內(nèi)存小于 40%時, JVM就會增大堆直到 -Xmx的最大限制;空余堆內(nèi)存大于 70%時, JVM會減少堆直到 -Xms的最小限制。因此服務(wù)器一般設(shè)置 -Xms、 -Xmx相等以避免在每次 GC 后調(diào)整堆的大小。

提示:假設(shè)物理內(nèi)存無限大的話, JVM內(nèi)存的最大值跟操作系統(tǒng)有很大的關(guān)系。

簡單的說就 32位處理器雖然可控內(nèi)存空間有 4GB,但是具體的操作系統(tǒng)會給一個限制,

這個限制一般是 2GB-3GB(一般來說 Windows系統(tǒng)下為 1.5G-2G, Linux系統(tǒng)下為 2G-3G), 而 64bit以上的處理器就不會有限制了

提示:注意:如果 Xms超過了 Xmx值,或者堆最大值和非堆最大值的總和超過了物理內(nèi) 存或者操作系統(tǒng)的最大限制都會引起服務(wù)器啟動不起來。

提示:設(shè)置 NewSize、 MaxNewSize相等, “new”的大小最好不要大于 “old”的一半,原因是 old區(qū)如果不夠大會頻繁的觸發(fā) “主 ” GC ,大大降低了性能

JVM使用 -XX:PermSize設(shè)置非堆內(nèi)存初始值,默認(rèn)是物理內(nèi)存的 1/64;

由 XX:MaxPermSize設(shè)置最大非堆內(nèi)存的大小,默認(rèn)是物理內(nèi)存的 1/4。

解決方法:手動設(shè)置 Heap size

修改 TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat

在“ echo “Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE””上面加入以下行:

  • JAVA_OPTS=”-server -Xms800m -Xmx800m -XX:MaxNewSize=256m”???
  • 四、性能檢查工具使用?
    定位內(nèi)存泄漏:

    JProfiler 工具主要用于檢查和跟蹤系統(tǒng)(限于 Java 開發(fā)的)的性能。 JProfiler 可以通過時時的監(jiān)控系統(tǒng)的內(nèi)存使用情況,隨時監(jiān)視垃圾回收,線程運行狀況等手段,從而很好的監(jiān)視 JVM 運行情況及其性能。


    1. 應(yīng)用服務(wù)器內(nèi)存長期不合理占用,內(nèi)存經(jīng)常處于高位占用,很難回收到低位;

    2. 應(yīng)用服務(wù)器極為不穩(wěn)定,幾乎每兩天重新啟動一次,有時甚至每天重新啟動一次;

    3. 應(yīng)用服務(wù)器經(jīng)常做 Full GC(Garbage Collection),而且時間很長,大約需要 30-40秒,應(yīng)用服務(wù)器在做 Full GC的時候是不響應(yīng)客戶的交易請求的,非常影響系統(tǒng)性能。

    因為開發(fā)環(huán)境和產(chǎn)品環(huán)境會有不同,導(dǎo)致該問題發(fā)生有時會在產(chǎn)品環(huán)境中發(fā)生, 通常可以使用工具跟蹤系統(tǒng)的內(nèi)存使用情況,在有些個別情況下或許某個時刻確實 是使用了大量內(nèi)存導(dǎo)致 out of memory,這時應(yīng)繼續(xù)跟蹤看接下來是否會有下降,

    如果一直居高不下這肯定就因為程序的原因?qū)е聝?nèi)存泄漏。

    五、不健壯代碼的特征及解決辦法?
    1 、盡早釋放無用對象的引用。好的辦法是使用臨時變量的時候,讓引用變量在退出活動域后,自動設(shè)置為 null ,暗示垃圾收集器來收集該對象,防止發(fā)生內(nèi)存泄露。

    對于仍然有指針指向的實例, jvm 就不會回收該資源 , 因為垃圾回收會將值為 null 的對象作為垃圾,提高 GC 回收機制效率;

    2 、我們的程序里不可避免大量使用字符串處理,避免使用 String ,應(yīng)大量使用 StringBuffer ,每一個 String 對象都得獨立占用內(nèi)存一塊區(qū)域;

  • String str = “aaa”; ??
  • ??
  • String str2 = “bbb”; ??
  • ??
  • String str3 = str + str2;// 假如執(zhí)行此次之后 str ,str2 以后再不被調(diào)用 , 那它就會被放在內(nèi)存中等待 Java 的 gc 去回收 , 程序內(nèi)過多的出現(xiàn)這樣的情況就會報上面的那個錯誤 , 建議在使用字符串時能使用 StringBuffer 就不要用 String, 這樣可以省不少開銷;???
  • 3 、盡量少用靜態(tài)變量,因為靜態(tài)變量是全局的, GC 不會回收的;

    4 、避免集中創(chuàng)建對象尤其是大對象, JVM 會突然需要大量內(nèi)存,這時必然會觸發(fā) GC 優(yōu)化系統(tǒng)內(nèi)存環(huán)境;顯示的聲明數(shù)組空間,而且申請數(shù)量還極大。

    這是一個案例想定供大家警戒:

    使用jspsmartUpload作文件上傳,現(xiàn)在運行過程中經(jīng)常出現(xiàn)java.outofMemoryError的錯誤,用top命令看看進程使用情況,發(fā)現(xiàn)內(nèi)存不足2M,花了很長時間,發(fā)現(xiàn)是jspsmartupload的問題。把jspsmartupload組件的源碼文件(class文件)反編譯成Java文件,如夢方醒:

  • m_totalBytes = m_request.getContentLength();????? ??
  • m_binArray =?new?byte[m_totalBytes];??????
  • 變量m_totalBytes表示用戶上傳的文件的總長度,這是一個很大的數(shù)。如果用這樣大的數(shù)去聲明一個byte數(shù)組,并給數(shù)組的每個元素分配內(nèi)存空間,而且m_binArray數(shù)組不能馬上被釋放,JVM的垃圾回收確實有問題,導(dǎo)致的結(jié)果就是內(nèi)存溢出。

    jspsmartUpload為什末要這樣作,有他的原因,根據(jù)RFC1867的http上傳標(biāo)準(zhǔn),得到一個文件流,并不知道文件流的長度。設(shè)計者如果想文件的長度,只有操作servletinputstream一次才知道,因為任何流都不知道大小。只有知道文件長度了,才可以限制用戶上傳文件的長度。為了省去這個麻煩,jspsmartUpload設(shè)計者直接在內(nèi)存中打開文件,判斷長度是否符合標(biāo)準(zhǔn),符合就寫到服務(wù)器的硬盤。這樣產(chǎn)生內(nèi)存溢出,這只是我的一個猜測而已。

    所以編程的時候,不要在內(nèi)存中申請大的空間,因為web服務(wù)器的內(nèi)存有限,并且盡可能的使用流操作,例如

  • byte[] mFileBody =?new?byte[512]; ??
  • ???????? Blob vField= rs.getBlob("FileBody"); ??
  • ????? InputStream instream=vField.getBinaryStream(); ??
  • ????? FileOutputStream fos=new?FileOutputStream(saveFilePath+CFILENAME); ??
  • ?????????int?b; ??
  • ??????????????????????while( (b =instream.read(mFileBody)) != -1){ ??
  • ??????????????????????? fos.write(mFileBody,0,b); ??
  • ???????????????????????? } ??
  • ??????? fos.close(); ??
  • ????? instream.close();??
  • 5 、盡量運用對象池技術(shù)以提高系統(tǒng)性能;生命周期長的對象擁有生命周期短的對象時容易引發(fā)內(nèi)存泄漏,例如大集合對象擁有大數(shù)據(jù)量的業(yè)務(wù)對象的時候,可以考慮分塊進行處理,然后解決一塊釋放一塊的策略。

    6 、不要在經(jīng)常調(diào)用的方法中創(chuàng)建對象,尤其是忌諱在循環(huán)中創(chuàng)建對象。可以適當(dāng)?shù)氖褂?hashtable , vector 創(chuàng)建一組對象容器,然后從容器中去取那些對象,而不用每次 new 之后又丟棄

    7 、一般都是發(fā)生在開啟大型文件或跟數(shù)據(jù)庫一次拿了太多的數(shù)據(jù),造成 Out Of Memory Error 的狀況,這時就大概要計算一下數(shù)據(jù)量的最大值是多少,并且設(shè)定所需最小及最大的內(nèi)存空間值。

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的Java内存溢出分析的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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