Java OOM学习
转载自原文:
什么是OOM?
OOM,全称“Out Of Memory”,翻译成中文就是“内存用完了”,表现形式就是“java.lang.OutOfMemoryError”。异常。看下官方的说明:
Thrown when the Java Virtual Machine cannot allocate an object because it is out of memory, and no more memory could be made available by the garbage collector.
翻译:当内存用完且没有可回收的空间时 抛出这个异常。
为什么会OOM?
为什么会没有内存了?原因不外乎有两点:
- 给少了:比如虚拟机本身可使用的内存(一般通过启动时的VM参数执行)太少了。
- 用多了:应有用的太多,并且用完没有释放,造成内存泄漏或者内存溢出。
内存泄漏
申请使用完的内存没有释放,导致虚拟机不能再次使用该内存,此时这段内存就泄漏了,因为申请者不用了,而又不能被虚拟机分配给别人用。
内存溢出:
申请的内存超过了JVM能提供的内存大小,此时称之为溢出。
在之前没有垃圾自动回收的日子里,比如C语言和C++语言,我们必须亲自负责内存的申请与释放操作,如果申请了内存,用完后又忘记了释放,比如C++中的new了但是没有delete,那么就可能造成内存泄露。偶尔的内存泄露可能不会造成问题,而大量的内存泄露可能会导致内存溢出。
而在Java语言中,由于存在了垃圾自动回收机制,所以,我们一般不用去主动释放不用的对象所占的内存,也就是理论上来说,是不会存在“内存泄露”的。但是,如果编码不当,比如,将某个对象的引用放到了全局的Map中,虽然方法结束了,但是由于垃圾回收器会根据对象的引用情况来回收内存,导致该对象不能被及时的回收。如果该种情况出现次数多了,就会导致内存溢出,比如系统中经常使用的缓存机制。Java中的内存泄露,不同于C++中的忘了delete,往往是逻辑上的原因泄露。
常见的OOM类型
最常见的OOM情况有以下三种:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:Java堆内存溢出,此种情况最常见,一般由于内存泄漏或者堆的大小设置不当引起。对于内存泄漏,需要通过内存监控软件查找程序中的泄漏代码,而堆大小可以通过虚拟机参数-Xms和我-Xmx等修改。java.lang.OutOfMemoryError:PermGen space:Java永久代溢出,即方法区溢出了,一般出现大量Class或者jsp页面,或者采用cglib等反射机制的情况,因为上述情况会产生大量的Class信息存储于方法区。此种情况可以通过更改方法区的大小来解决,使用类似-XX:PermSize=64m -XX:MaxPermSize=256m的形式修改。另外,过多的常量尤其是字符串也会导致方法区溢出。java.lang.StackOverflowError:不会抛出OOM Error,但也是比较常见的Java内存溢出。Java虚拟机栈溢出,一般是由程序中存在死循环或者深度递归调用造成的,栈大小设置太小也会出现此种溢出。可以通过虚拟机参数-Xss来设置栈的大小。
OOM分析 --- heapdump
- 产生DUMP文件:
jmap -dump:format=b,file=heap.bin <bin>其中pid可以通过jps获取。 - 使用专业分析工具:
- Mat(eclipse memory analyzer tool),基于eclipse RCP的内存分析工具。
- jhat:JDK自带的
java heap analyze tool,可以将堆中的对象以html的形式显示出来,包括对象的数量,大小等等,并支持对象查询语言OQL,分析相关的应用后,可以通过http://localhost:7000来访问分析结果。不推荐使用,因为在实际的排查过程中,一般是先在生产环境dump出文件来,然后拉到自己的开发机器上分析,所以,不如采用高级的分析工具比如前面的mat来的高效。
这个链接:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-ecl-ma/index.html中提供了一个采用mat分析的例子 。
注意:因为JVM规范没有对dump出的文件的格式进行定义,所以不同的虚拟机产生的dump文件并不是一样的。在分析时,需要针对不同的虚拟机的输出采用不同的分析工具(当然,有的工具可以兼容多个虚拟机的格式)。IBM HeapAnalyzer也是分析heap的一个常用的工具。
小结
涉及到的虚拟机的技术或者工具,往往需要考虑到虚拟机规范以及不同的虚拟机实现。尤其是针对虚拟机调优时,往往需要针对虚拟机在某些方面的实现策略来考虑,比如,不同的虚拟机的垃圾回收算法是不一样的,而这直接影响了虚拟机某些参数的设置,以达到虚拟机的最佳性能。
而针对JVM运行时的分析与诊断,则需要掌握分析基本方法,针对具体情况,运用虚拟机的原理,具体分析。一句话,水很深啊。
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