深入理解JVM（八）——java堆分析

飄揚的紅領巾發表於2017-09-12

上一節介紹了針對JVM的監控工具，包括JPS可以檢視當前所有的java程式，jstack檢視執行緒棧可以幫助你分析是否有死鎖等情況，jmap可以匯出java堆檔案在MAT工具上進行分析等等。這些工具都非常有用，但要用好他們需要不斷的進行實踐分析。本文將介紹使用MAT工具進行java堆分析的案例。

記憶體溢位（OOM）的原因

我們常見的OOM（OutOfMemoryError）發生的原因不只是堆記憶體溢位，堆記憶體溢位只是OOM其中一種情況，OOM還可能發生在元空間、執行緒棧、直接記憶體。

下面演示在各個區發生OOM的情況：

堆OOM

public static void main(String[] args)
    {
        List<Byte[]> list=new ArrayList<Byte[]>();
        for(int i=0;i<100;i++){
            //構造1M大小的byte數值
            Byte[] bytes=new Byte[1024*1024];
            //將byte陣列新增到list列表中，因為存在引用關係所以bytes陣列不會被GC回收
            list.add(bytes);
        }
    }

以上程式設定最大堆記憶體50M，執行：

顯然程式透過迴圈將佔用100M的堆空間，超過了設定的50M，所以發生了堆記憶體的OOM。

針對這種OOM，解決辦法是增加堆記憶體空間，在實際開發中必要的時候去掉引用關係，使垃圾回收器儘快對無用物件進行回收。

元空間OOM

public static void main(String[] args) throws Exception
    {
        for(int i=0;i<1000;i++){
            //動態建立類
            Map<Object,Object> propertyMap = new HashMap<Object, Object>();  
            propertyMap.put("id", Class.forName("java.lang.Integer"));    
            CglibBean bean=new CglibBean(propertyMap);
            //給 Bean 設定值    
            bean.setValue("id", new Random().nextInt(100));  
            //列印 Bean的屬性id
            System.out.println("id=" + bean.getValue("id"));    
        }
    }

以上程式碼透過Cglib動態建立class，設定後設資料區大小為4M：

由於程式碼迴圈建立class，大量的class後設資料，存放在後設資料區超過了設定的4M空間，因此報後設資料區OOM：

解決該OOM的辦法是增大MaxMetaspaceSize引數值，或者乾脆不設定該引數，在預設情況元空間可使用的記憶體會受到本地記憶體的限制。

棧OOM

當建立新的執行緒時JVM會給每個執行緒分配棧記憶體，當建立執行緒過多，佔用的記憶體也就越多，這種情況下有可能發生OOM:

public static void main(String[] args) throws Exception {
        //迴圈建立執行緒
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                    public void run() {
                        try {
                            //執行緒sleep時間足夠長，保證執行緒不銷燬
                            Thread.sleep(200000000);
                        } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                    }
                }).start();
            System.out.println("created " + i + "threads");
        }
    }

很明顯解決此OOM的辦法是減小執行緒數。

直接記憶體OOM

public static void main(String[] args) throws Exception {
        
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            //申請堆外記憶體，這個記憶體是本地的直接記憶體，並非java堆記憶體
            ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024*1024*1024);
            System.out.println("created "+i+" byteBuffer");
        }
    }

ByteBuffer的allocateDirect方法可以申請直接記憶體，當申請的記憶體超過的本地可用記憶體時，會報OOM：

解決該OOM的辦法是適當使用堆外記憶體，如有必要可顯式執行垃圾回收。（即在程式碼中執行System.gc();）

MAT工具使用

當java應用出現故障時，我們可能需要使用MAT分析問題，找出問題出現的原因，下面透過一個案例介紹MAT的使用方法：

準備：

我們事先從程式執行環境上使用jmap工具或者jvisualvm匯出一個堆快照檔案出來。

使用MAT工具開啟：

我們發現佔用記憶體最大的物件是AppClassLoader，我們知道AppClassLoader是用來載入應用的類，因此我們進一步檢視它引用的物件。

下圖顯示了AppClassLoader引用的物件空間使用情況，“Shallow Heap”表示淺堆的大小，淺堆就是類自身所佔用的空間大小，也就是類本身後設資料的大小。“Retained Heap”表示深堆的大小，深堆表示該類以及它引用的其他類所佔用空間的總和，也表示該類被垃圾回收後，所能夠釋放的空間大小。（如果該類被回收了，他引用的物件會變成不可達物件因此也會被回收）

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