记录一次OOM分析过程

工具：

• jstat
• jmap
• jhat

1.jstat查看gc情况

S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used）
EC、EU：Eden区容量和使用量
OC、OU：年老代容量和使用量
PC、PU：永久代容量和使用量
YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时
FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时
GCT：GC总耗时

　　

这次遇到的情况是，old区到了指定的回收阀值触发fgc，但old区回收不了，持续增长（但一直频繁fgc）。

jvm配置如下：

-server -XX:PermSize=64m -XX:MaxPermSize=128m -Xmn500m -Xms3000m -Xmx3000m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/home/apps/oom/gc.hprof  -XX:ErrorFile=/var/log/java_error_%p.log

2.当发现old区回收不了的时候，使用jmap分析内存情况。

jmap -heap pid

使用jmap -heap pid查看进程堆内存使用情况，包括使用的GC算法、堆配置参数和各代中堆内存使用情况。

例如：

Attaching to process ID 10253, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 24.65-b04

using parallel threads in the new generation.
using thread-local object allocation.
Concurrent Mark-Sweep GC

Heap Configuration:
   MinHeapFreeRatio = 40
   MaxHeapFreeRatio = 70
   MaxHeapSize      = 3145728000 (3000.0MB)
   NewSize          = 524288000 (500.0MB)
   MaxNewSize       = 524288000 (500.0MB)
   OldSize          = 5439488 (5.1875MB)
   NewRatio         = 2
   SurvivorRatio    = 8
   PermSize         = 67108864 (64.0MB)
   MaxPermSize      = 134217728 (128.0MB)
   G1HeapRegionSize = 0 (0.0MB)

Heap Usage:
New Generation (Eden + 1 Survivor Space):
   capacity = 471859200 (450.0MB)
   used     = 113244456 (107.99832916259766MB)
   free     = 358614744 (342.00167083740234MB)
   23.99962870279948% used
Eden Space:
   capacity = 419430400 (400.0MB)
   used     = 66465208 (63.38616180419922MB)
   free     = 352965192 (336.6138381958008MB)
   15.846540451049805% used
From Space:
   capacity = 52428800 (50.0MB)
   used     = 46779248 (44.61216735839844MB)
   free     = 5649552 (5.3878326416015625MB)
   89.22433471679688% used
To Space:
   capacity = 52428800 (50.0MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 52428800 (50.0MB)
   0.0% used
concurrent mark-sweep generation:
   capacity = 2621440000 (2500.0MB)
   used     = 259229192 (247.22022247314453MB)
   free     = 2362210808 (2252.7797775268555MB)
   9.888808898925781% used
Perm Generation:
   capacity = 67108864 (64.0MB)
   used     = 37059440 (35.34263610839844MB)
   free     = 30049424 (28.657363891601562MB)
   55.22286891937256% used

19254 interned Strings occupying 2351584 bytes.

jmap -heap 只能查看jvm各个区的详细使用情况，内存中到底有哪些数据（咬着old区不放）得用jmap -histo进行分析。

jmap -histo[:live] pid

例如：

num     #instances         #bytes  class name
----------------------------------------------
   1:         32727       88492856  [I
   2:        369677       62058808  [C
   3:        145200       54408968  [B
   4:        545638       17460416  java.util.HashMap$Entry
   5:        451316       14442112  org.wltea.analyzer.dic.DictSegment
   6:        158024       10051408  [Ljava.lang.Object;
   7:         59193        8940656  <constMethodKlass>
   8:         59193        7588736  <methodKlass>
   9:          6105        7139824  <constantPoolKlass>
  10:         39329        6230272  [Ljava.util.HashMap$Entry;
  11:        255466        6131184  java.lang.String
  12:        182746        5847872  [Lorg.wltea.analyzer.dic.DictSegment;
  13:          6097        4220448  <instanceKlassKlass>
  14:          5064        3900032  <constantPoolCacheKlass>
  15:        100084        3202688  org.apache.lucene.document.LazyDocument$LazyField
  16:         78719        3148760  java.util.LinkedHashMap$Entry
  17:         11980        3120656  [S
  18:        122352        2936448  java.util.ArrayList
  19:          9747        2740192  [J
  20:         95649        2295576  java.util.LinkedList$Node
  21:         53484        2139360  org.apache.lucene.document.FieldType
  22:        125687        2010992  java.lang.Character
  23:         41021        1969008  org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.PackedTokenAttributeImpl
  24:         53663        1913576  [Lorg.apache.lucene.util.automaton.Transition;

class name是对象类型，说明如下：

B  byte
C  char
D  double
F  float
I  int
J  long
Z  boolean
[  数组，如[I表示int[]
[L+类名 其他对象

如果还需要看更加详细的信息，则使用：

jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid

dump出来的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，也可以使用jhat。

jhat -port 9999 dumpFileName

如果dump出来的文件过大，可能需要指定Xmx（jhat实际启动了一个web应用）。

jhat -J-Xmx1000m -port 9999 dumpFileName

启动成功后，则可以通过浏览器查看：

ip:port

例如：

在该页面的最后面有一些查询工具，例如：OQL(object query language)

例如上图查询的是长度大于256的int数组。

------------------------------------

企业开发的时候，有可能碰到的问题：

• oom
• 内存泄露
• 线程死锁
• 锁争用
• java进程消耗cpu过高 

工具：

• jps（java virtual machine process status tool）

jps主要用来输出JVM中运行的进程状态信息。语法格式如下：

jps [options] [hostid]

q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数
-m 输出传入main方法的参数
-l 输出main类或Jar的全限名
-v 输出传入JVM的参数

• jstack

jstack主要用来查看某个Java进程内的线程堆栈信息。

检查过程：

1）得到相应的进程号（ps -ef |grep ***）

2）查询该进程对应的线程信息（top -Hp pid）

这里的Pid需要转成16进制，后面需要用到。

[apps@java1818 bin]$ printf "%x\n" 10831
2a4f

使用jstack进行分析

[apps@java1818 bin]$ jstack 10253 | grep 2a4f
"http-bio-2223-exec-172" daemon prio=10 tid=0x00007fb2d400a000 nid=0x2a4f waiting on condition [0x00007fb28c5c4000]

也可以将信息dump到文件中进行分析，更加方便。　　

　　

• jmap ( memory map ) / jhat ( java heap analysis tool )

jmap用来查看堆内存使用状况，一般结合jhat使用。

jmap -heap pid
jmap -histo[:live] pid
jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid

　　

• jstat

堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代
年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区（From和To）

　　

• hprof ( heap/cpu profiling tool )

hprof能够展现CPU使用率，统计堆内存使用情况。

参考资料：

http://my.oschina.net/feichexia/blog/196575