Java服务_GC内存溢出OOM问题如何定位?

介绍


Java运行时环境内置了 垃圾收集(GC) 模块. 上一代的很多编程语言中并没有自动内存回收机制, 需要程序员手工编写代码来进行内存分配和释放, 以重复利用堆内存。

在Java程序中, 只需要关心内存分配就行。如果某块内存不再使用, 垃圾收集(Garbage Collection) 模块会自动执行清理。 一般来说, JVM内置的垃圾收集算法就能够应对绝大多数的业务场景。

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 这种情况发生的原因是, 程序基本上耗尽了所有的可用内存, GC也清理不了。

OutOfMemoryError常见原因


某Java服务(假设PID=103587)出现了OOM,最常见的原因

  • 有可能是内存分配确实过小,而正常业务使用了大量内存
  • 某一个对象被频繁申请,却没有释放,内存不断泄漏,导致内存耗尽
  • 某一个资源被频繁申请,系统资源耗尽,例如:不断创建线程,不断发起网络连接

画外音:无非“本身资源不够”“申请资源太多”“资源耗尽”几个原因。

确认是不是内存本身就分配过小


jmap -heap 103587

[root@NEWCWS-AS06 data]# jmap -heap 103587
Attaching to process ID 103587, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.151-b12

using thread-local object allocation.
Parallel GC with 8 thread(s)

Heap Configuration:
   MinHeapFreeRatio         = 0
   MaxHeapFreeRatio         = 100
   MaxHeapSize              = 1073741824 (1024.0MB)
   NewSize                  = 536870912 (512.0MB)
   MaxNewSize               = 536870912 (512.0MB)
   OldSize                  = 536870912 (512.0MB)
   NewRatio                 = 2
   SurvivorRatio            = 8
   MetaspaceSize            = 134217728 (128.0MB)
   CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB)
   MaxMetaspaceSize         = 335544320 (320.0MB)
   G1HeapRegionSize         = 0 (0.0MB)

Heap Usage:
PS Young Generation
Eden Space:
   capacity = 529530880 (505.0MB)
   used     = 453118544 (432.1275177001953MB)
   free     = 76412336 (72.87248229980469MB)
   85.56980548518719% used
From Space:
   capacity = 3670016 (3.5MB)
   used     = 3375232 (3.2188720703125MB)
   free     = 294784 (0.2811279296875MB)
   91.9677734375% used
To Space:
   capacity = 3670016 (3.5MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 3670016 (3.5MB)
   0.0% used
PS Old Generation
   capacity = 536870912 (512.0MB)
   used     = 410616392 (391.5943069458008MB)
   free     = 126254520 (120.40569305419922MB)
   76.48326307535172% used

33292 interned Strings occupying 3675544 bytes.

上面可以查看新生代,老生代堆内存的分配大小以及使用情况,看是否本身分配过小。

找到最耗内存的对象


 num     #instances         #bytes  class name
----------------------------------------------
   1:          8485       13503648  [B
   2:         25059       10963800  [Ljava.lang.Object;
   3:        100128       10175088  [C
   4:         99416        2385984  java.lang.String
   5:         59166        1893312  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Node
   6:         15793        1747080  java.lang.Class
   7:          7507        1450440  [I
   8:         16454        1447952  java.lang.reflect.Method
   9:         30518        1220720  java.util.LinkedHashMap$Entry
  10:           449        1208128  [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Node;
  11:          1794        1176864  io.grpc.netty.shaded.io.netty.util.internal.shaded.org.jctools.queues.MpscArrayQueue
  12:         32515        1040480  java.util.HashMap$Node
  13:         11690         974592  [Ljava.util.HashMap$Node;
  14:         16384         786432  com.alipay.sofa.jraft.core.FSMCallerImpl$ApplyTask
  15:         11956         669536  java.util.LinkedHashMap
  16:         37191         595056  java.lang.Object
  17:         16384         524288  com.alipay.sofa.jraft.core.NodeImpl$LogEntryAndClosure
  18:         16384         524288  com.alipay.sofa.jraft.core.ReadOnlyServiceImpl$ReadIndexEvent
  19:         16384         393216  com.alipay.sofa.jraft.storage.impl.LogManagerImpl$StableClosureEvent
  20:          4055         338464  [Ljava.util.WeakHashMap$Entry;
  21:          7831         313240  java.lang.ref.Finalizer
  22:         13650         306008  [Ljava.lang.Class;
  23:         11306         271344  org.springframework.security.access.method.DelegatingMethodSecurityMetadataSource$DefaultCacheKey
  24:          3787         242368  org.springframework.boot.loader.jar.JarFileWrapper

如上图,输入命令后,会以表格的形式显示存活对象的信息,并按照所占内存大小排序:

  • 实例数
  • 所占内存大小
  • 类名
    是不是很直观?对于实例数较多,占用内存大小较多的实例/类,相关的代码就要针对性review了。

上图中占内存最多的对象 共占用内存才10几M,都属于正常使用范围。

如果发现某类对象占用内存很大(例如几个G),很可能是类对象创建太多,且一直未释放。例如:

  • 申请完资源后,未调用close()或dispose()释放资源
  • 消费者消费速度慢(或停止消费了),而生产者不断往队列中投递任务,导致队列中任务累积过多
    画外音:线上执行该命令会强制执行一次fgc。另外还可以dump内存进行分析。

确认是否是资源耗尽


工具:

  • pstree
  • netstat
    查看进程创建的线程数,以及网络连接数,如果资源耗尽,也可能出现OOM。

这里介绍另一种方法,通过

  • /proc/${PID}/fd
  • /proc/${PID}/task
    可以分别查看句柄详情和线程数。

例如,某一台线上服务器的sshd进程PID是9339,查看

  • ll /proc/1309/fd
  • ll /proc/1309/task
    在这里插入图片描述
    如上图,sshd共占用了四个句柄
  • 0 -> 标准输入
  • 1 -> 标准输出
  • 2 -> 标准错误输出
  • 3 -> socket(容易想到是监听端口)

sshd只有一个主线程PID为1309,并没有多线程。

所以,只要

  • ll /proc/${PID}/fd | wc -l
  • ll /proc/${PID}/task | wc -l (效果等同pstree -p | wc -l)

就能知道进程打开的句柄数和线程数。

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