JVM实战篇：内存调优

Java虚拟机进行生产环境线上问题解决以及性能问题的优化。

一.内存泄漏

内存泄漏（memory leak）：在Java中如果不再使用一个对象，但是该对象依然在GC ROOT的引用链上，这个对象就不会被垃圾回收器回收，这种情况就称之为内存泄漏。
少量的内存泄漏可以容忍，但是如果发生持续的内存泄漏，就像滚雪球雪球越滚越大，不管有多大的内存迟早会被消耗完，最终导致的结果就是内存溢出。但是产生内存溢出并不是只有内存泄漏这一种原因。
内存泄漏绝大多数情况都是由堆内存泄漏引起的，没有特别说明则讨论的都是堆内存泄漏。

1.1内存泄漏的常见场景

内存泄漏导致溢出的常见场景是大型的Java后端应用中，在处理用户的请求之后，没有及时将用户的数据删除。随着用户请求数量越来越多，内存泄漏的对象占满了堆内存最终导致内存溢出。
这种产生的内存溢出会直接导致用户请求无法处理，影响用户的正常使用。重启可以恢复应用使用，但是在运行一段时间之后依然会出现内存溢出。

第二种常见场景是分布式任务调度系统如Elastic-job、Quartz等进行任务调度时，被调度的Java应用在调度任务结束中出现了内存泄漏，最终导致多次调度之后内存溢出。
这种产生的内存溢出会导致应用执行下次的调度任务执行。同样重启可以恢复应用使用，但是在调度执行一段时间之后依然会出现内存溢出。

1.2解决内存溢出的思路

解决内存溢出的步骤总共分为四个步骤，其中前两个步骤是最核心的：

二.发现问题

2.1监控工具

VisualVM

VisualVM是多功能合一的Java故障排除工具并且他是一款可视化工具，整合了命令行 JDK 工具和轻量级分析功能，功能非常强大。这款软件在Oracle JDK 6~8 中发布，但是在 Oracle JDK 9 之后不在JDK安装目录下需要单独下载。下载地址：VisualVM: Home

优点：功能丰富，实时监控CPU、内存、线程等详细信息
缺点：
- 适用于开发、测试环境，不适用于生产环境，VisualVM部分功能会停止所有的线程，这会影响到用户的使用
- 对大量集群化部署的Java进程需要手动进行管理

Arthas

Arthas 是一款线上监控诊断产品，通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的出入参、异常，监测方法执行耗时，类加载信息等，大大提升线上问题排查效率。arthas (aliyun.com)

优点：

功能强大，不止于监控基础的信息，还能监控单个方法的执行耗时等细节内容。
支持应用的集群管理，使用阿里arthas tunnel可以管理所有的需要监控的程序
开发人员可以在线解决生产问题。无需 JVM 重启，无需代码更改。 Arthas 作为观察者永远不会暂停正在运行的线程。

Prometheus + Grafana

Prometheus+Grafana是企业中运维常用的监控方案，其中Prometheus用来采集系统或者应用的相关数据，同时具备告警功能。Grafana可以将Prometheus采集到的数据以可视化的方式进行展示。

优点：

支持系统级别和应用级别的监控，比如linux操作系统、Redis、MySQL、Java进程
支持告警并允许自定义告警指标，通过邮件、短信等方式尽早通知相关人员进行处理

2.2堆内存状况的对比

三.内存溢出的产生原因

①代码中的内存泄漏

实际上，代码中的内存泄漏大部分能在测试环境上被排除。在测试环境上采用压力测试，发送大量的请求到服务端测试。

equals()和hashCode()未重写导致的内存泄漏

问题：在定义新类时没有重写正确的equals()和hashCode()方法。在使用HashMap的场景下，如果使用这个类对象作为key，HashMap在判断key是否已经存在时会使用这些方法，如果重写方式不正确，会导致相同的数据被保存多份。

内部类引用外部类

问题：

非静态的内部类默认会持有外部类，尽管代码上不再使用外部类，所以如果有地方引用了这个非静态内部类，会导致外部类也被引用，垃圾回收时无法回收这个外部类。
匿名内部类对象如果在非静态方法中被创建，会持有调用者对象，垃圾回收时无法回收调用者。

解决方案：

如果不想持有外部类对象，应该使用静态内部类。
使用静态方法，可以避免匿名内部类持有调用者对象。

ThreadLocal的使用

问题：如果仅仅使用手动创建的线程，就算没有调用ThreadLocal的remove方法清理数据，也不会产生内存泄漏。因为当线程被回收时，ThreadLocal也同样被回收。但是如果使用线程池就不一定了。

解决方案：线程方法执行完，一定要调用ThreadLocal中的remove方法清理对象。

通过静态字段保存对象

问题：如果大量的数据在静态变量中被长期引用，数据就不会被释放，如果这些数据不再使用，就成为了内存泄漏。

解决方案：

尽量减少将对象长时间的保存在静态变量中，如果不再使用，必须将对象删除（比如在集合中）或者将静态变量设置为null。
使用单例模式时，尽量使用懒加载，而不是立即加载。
Spring的Bean中不要长期存放大对象，如果是缓存用于提升性能，尽量设置过期时间定期失效。

资源没有正常关闭

问题：连接和流这些资源会占用内存，如果使用完之后没有关闭，这部分内存不一定会出现内存泄漏

解决方案：从 Java 7 开始，使用try-with-resources语法可以用于自动关闭资源。

②并发请求问题

并发请求问题指的是用户通过发送请求向Java应用获取数据，正常情况下Java应用将数据返回之后，这部分数据就可以在内存中被释放掉。但是由于用户的并发请求量有可能很大，同时处理数据的时间很长，导致大量的数据存在于内存中，最终超过了内存的上限，导致内存溢出。

四.诊断原因

4.1内存快照

当堆内存溢出时，需要在堆内存溢出时将整个堆内存保存下来，生成内存快照(Heap Profile )文件。
生成内存快照的Java虚拟机参数：-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=<path>
- -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 发生OutOfMemoryError错误时，自动生成hprof内存快照文件。
- XX:HeapDumpPath=<path> 指定hprof文件的输出路径。
使用内存分析工具MAT（Memory Analyzer Tool）打开hprof文件，并选择内存泄漏检测功能，MAT会自行根据内存快照中保存的数据分析内存泄漏的根源。

如果并未产生内存溢出，也可以导出运行中系统的内存快照，比较简单的方式有两种，注意只需要导出标记为存活的对象：

通过JDK自带的jmap命令导出，格式为：

jmap -dump:live,format=b,file=文件路径和文件名 进程ID

通过arthas的heapdump命令导出，格式为：
```
heapdump --live 文件路径和文件名
```

4.2内存分析工具（MAT）

我们用下面的程序来模拟内存溢出的场景：

/**
 * 内存溢出的参数
 * -Xms20m -Xmx20m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=D:\Develop_Tools\Java\hprof
 * 分析内存溢出：
 * 1.占用内存过大的对象有哪些（Histogram）
 * 2.被谁引用的（dominator_tree）
 * 3.定位到具体的代码（thread_overview）
 */
public class OOMTest {
    public static void main(String[] args) {
        List<byte[]> memoryLeakArray=new ArrayList<>();
        for(int i=0;i<100;i++){
            byte[] temp=new byte[1024*1024];//添加 1m 的数据到list中
            memoryLeakArray.add(temp);
        }
    }
}

这里我使用的内存分析工具是 Eclipse Memory Analyzer，分析内存溢出主要分3个步骤：

占用内存过大的对象有哪些（Histogram）
被谁引用的（dominator_tree）
定位到具体的代码（thread_overview）

Histogram（直方图）：查看内存占用

dominator_tree（支配树）：关系引用图

thread_overview：查看线程的概览信息

定位到了具体的26行代码

4.3MAT内存泄漏检测的原理

支配树

MAT提供了称为支配树（Dominator Tree）的对象图。支配树展示的是对象实例间的支配关系（非引用关系）。在对象引用图中，所有指向对象B的路径都经过对象A，则认为对象A支配对象B。
MAT就是根据支配树，从叶子节点向根节点遍历，如果发现深堆的大小超过整个堆内存的一定比例阈值，就会将其标记成内存泄漏的“嫌疑对象”。

深堆和浅堆

支配树中对象本身占用的空间称之为浅堆(Shallow Heap）。
支配树中对象的子树就是所有被该对象支配的内容，这些内容组成了对象的深堆（Retained Heap），也称之为保留集（ Retained Set ）。深堆的大小表示该对象如果可以被回收，能释放多大的内存空间。

4.4分析超大堆的内存快照

在程序员开发用的机器内存范围之内的快照文件，直接使用MAT打开分析即可。但是经常会遇到服务器上的程序占用的内存达到10G以上，开发机无法正常打开此类内存快照，我们可以找一台内存足够的服务器，在服务器上使用MAT。

此时需要下载服务器操作系统对应的MAT。下载地址：Eclipse Memory Analyzer Open Source Project | The Eclipse Foundation

然后通过MAT中的脚本生成分析报告（体积很小，包括了一些静态页面），下载到开发机上

./ParseHeapDump.sh 快照文件路径 org.eclipse.mat.api:suspects

org.eclipse.mat.api:overview org.eclipse.mat.api:top_components

suspects：内存泄漏检测报告
overview：总览图
top_components：组件图

注意：默认MAT分析时只使用了1G的堆内存，如果快照文件超过1G，需要修改MAT目录下的 MemoryAnalyzer.ini配置文件调整最大堆内存。