JVM学习十三：JVM之堆分析

本章进入JVM学习的最后一节，此节主要分析的是堆，因为堆是JAVA程序中最常用使用到的地方，因此对这个地方有必要进行下细致的分析特别是OOM，言归正传，进入正文。

一、内存溢出(OOM)的原因

在JVM中，有哪些内存区间？

堆溢出

public static void main(String args[]){
    ArrayList<byte[]> list=new ArrayList<byte[]>();
    for(int i=0;i<1024;i++){
        list.add(new byte[1024*1024]);
    }
}

永久区

生成大量的类
public static void main(String[] args) {
    for(int i=0;i<100000;i++){
        CglibBean bean = new CglibBean("geym.jvm.ch3.perm.bean"+i,new HashMap());
    }
}

Java栈溢出

这里的栈溢出指，在创建线程的时候，需要为线程分配栈空间，这个栈空间是向操作系统请求的，如果操作系统无法给出足够的空间，就会抛出OOM

public static class SleepThread implements Runnable{
    public void run(){
        try {
            Thread.sleep(10000000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

public static void main(String args[]){
    for(int i=0;i<1000;i++){
        new Thread(new SleepThread(),"Thread"+i).start();
        System.out.println("Thread"+i+" created");
    }
}

直接内存溢出

ByteBuffer.allocateDirect()无法从操作系统获得足够的空间

for(int i=0;i<1024;i++){
    ByteBuffer.allocateDirect(1024*1024);
    System.out.println(i);
      System.gc();
}

二、MAT使用基础

浅堆(Shallow Heap)与深堆(Retained Heap)
显示入引用（incoming）和出引用(outgoing)
支配树

nMemory Analyzer（MAT）

n基于Eclipse的软件

nhttp://www.eclipse.org/mat/

 

                                       

浅堆

一个对象结构所占用的内存大小

 

–3个int类型以及一个引用类型合计占用内存3*4+4=16个字节。再加上对象头的8个字节，因此String对象占用的空间，即浅堆的大小是16+8=24字节

–对象大小按照8字节对齐

–浅堆大小和对象的内容无关，只和对象的结构有关

 深堆

–一个对象被GC回收后，可以真实释放的内存大小

–只能通过对象访问到的（直接或者间接）所有对象的浅堆之和 （支配树）

可以看到，所有的Point实例浅堆和深堆的大小都是16字节。而dLine对象，浅堆为16字节，深堆也是16字节，这是因为dLine对象内的两个点f和g没有被设置为null，因此，即使dLine被回收，f和g也不会被释放。对象cLine内的引用对象d和e由于仅在cLine内还存在引用，因此只要cLine被释放，d和e必然也作为垃圾被回收，即d和e在cLine的保留集内，因此cLine的深堆为16*2+16=48字节。

对于aLine和bLine对象，由于两者均持有对方的一个点，因此，当aLine被回收时，公共点a在bLine中依然有引用存在，故不会被回收，点a不在aLine对象的保留集中，因此aLine的深堆大小为16+16=32字节。对象bLine与aLine完全一致。

三、使用Visual VM分析堆

– java自带的多功能分析工具，可以用来分析堆Dump

类的柱状图 ，显示对象数量，总大小等：

从类试图切换到实例试图，显示所有的实例：

使用OQL查询：

返回引用了(0,0)这个点的所有对象

四、Tomcat OOM分析案例

Tomcat 在接收大量请求时发生OOM，获取堆Dump文件，进行分析。

如果是session过多引起OOM

–  OOM由于保存session过多引起，可以考虑增加堆大小

–  如果应用允许，缩短session的过期时间，使得session可以及时过期，并回收

PS：具体的分析逻辑太长，此处不做详细介绍，可以参考附件。

感谢大家的学习，thank you !  后面将进入多线程学习系列，敬请关注。 

参考文献：

葛一鸣《深入JVM内核》视频学习