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前言

在平时开发、测试过程中、甚至是生产环境中,有时会遇到OutOfMemoryError,Java堆溢出了,这表明程序有严重的问题。我们需要找造成OutOfMemoryError原因。一般有两种情况:

1、内存泄露,对象已经死了,无法通过垃圾收集器进行自动回收,通过找出泄露的代码位置和原因,才好确定解决方案;
2、内存溢出,内存中的对象都还必须存活着,这说明Java堆分配空间不足,检查堆设置大小(-Xmx与-Xms),检查代码是否存在对象生命周期太长、持有状态时间过长的情况。
以上是处理Java堆问题的思路,具体是怎么进行分析,这里介绍的是使用Eclipse Memory Analyzer tool(MAT)工具分析的过程。
 
生成dump文件

通过jvm参数--XX:-HeapDumpOnOutOfMemoryError可以让JVM在出现内存溢出是Dump出当前的内存转储快照;
     或者,用jmap生产dump文件,win通过任务管理器查看tomcat的进程pid,linux用ps命令查看进程pid,然后用jmap命令(Java5:jmap -heap:format=b <pid>;Java6:jmap -dump:format=b,file=HeapDump.bin <pid>)。
    
     我这里使用的是,我一生产环境项目,运行一段时间大概3周的样子,就会报OutOfMemoryError。(ps:这个项目出现这种情况已经有好长一段时间了,我们之前的做法是定期的重启tomcat,没有去分析它的原因。)JDK64位主要参数:-Xmx3078M -Xms3078M -XX:PermSize=1024M -XX:MaxPermSize=1024M,内存还是蛮大的。

 
 
MAT安装与介绍
     下载地址:http://www.eclipse.org/mat/downloads.php。
     通过MAT打开dump出来的内存文件,打开后如下图:

 
     
     从上图可以看到它的大部分功能。
     1. Histogram可以列出内存中的对象,对象的个数以及大小。
     2. Dominator Tree可以列出那个线程,以及线程下面的那些对象占用的空间。
     3.Top consumers通过图形列出最大的object。
     4.Leak Suspects通过MA自动分析泄漏的原因。
     
     Histogram如下图:
     Objects:类的对象的数量。
     Shallow size:就是对象本身占用内存的大小,不包含对其他对象的引用,也就是对象头加成员变量(不是成员变量的值)的总和。

Retained size:是该对象自己的shallow size,加上从该对象能直接或间接访问到对象的shallow size之和。换句话说,retained size是该对象被GC之后所能回收到内存的总和。

     我们发现ThreadLocal和bingo.persister.dao.Daos类的对象占用了很多空间。


 

 
     Dominator Tree如下图:
     我们发现quartz的定时器的工作线程(10个)占了很多的内存空间

 
     Top consumers如下图:
     这里显示了内存中最大的对象有哪些,他们对应的类是哪些,类加载器classloader是哪些。
     有些时候,我们在这里就可以看到代码泄露的位置。

 
 
 
     Leak Suspects如下图:
     从那个饼图,该图深色区域被怀疑有内存泄漏,可以发现整个heap才250M内存,深色区域就占了34%。后面的描述,告诉我们quartz线程占用了大量内存,并指出system class loader加载的"java.lang.ThreadLocal"实例的内存中聚集(消耗空间),并建议用关键字"java.lang.ThreadLocal$ThreadLocalMap$Entry[]"进行检查。所以,MAT通过简单的报告就说明了问题所在。

 
 
 
通过Leak Suspects的Problem Suspect 1点击【Details »】,
如下图如下图所示的上下文菜单中选择 List objects -> with outgoning references, 查看ThreadLocal都应用了些什么对象。
 

 
 
现在看到ThreadLocal中引用的对象如下图:
是dao对象
ps:该dao对象包含一个轻量级的ORM关系内容,所以Retained size比较大

 
 
下面继续查看dao的gc ROOT
如下图所示的上下文菜单中选择 Path To GC Roots -> exclude weak references, 过滤掉弱引用,因为在这里弱引用不是引起问题的关键。
 

  
 
从下图中,可以看到在org.quartz.simpl.SimpleThreadPool中保存了daos的引用。所以可以得出是是因为定时器在运行的过程中持有大量的Daos对象应起了内存泄露。为什么会有那么多的Daos呢,Daos不是一个无状态的单例的、可以重用的吗?继续查看spring配置文件发现Daos的bean配置成scope="prototype",导致定时任务又是每次调用都生产新的Daos实例。由于是Daos是无状态的,修改为单例的,问题解决。
 

 
 
以上是通过MAT分析Tomcat应用程序,找到内存泄露的原因,并解决。

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