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深入JVM：线上内存泄漏问题诊断与处理

一、序言

对于Java工程师而言，深入理解JVM（Java虚拟机）不仅是掌握Java程序运行机制的基础，也是提升系统性能、优化应用和解决复杂问题能力的重要一步，更是Java进阶之路的重中之重。

本文小豪将贴近实战，带大家定位并处理内存泄漏问题，同时本文也将介绍目前较为流行的MAT内存分析工具的基本用法，以及其采用的支配树原理，相信阅读过本文之后，大家能够更深入地理解内存泄漏的检测方法和解决策略。

二、内存泄漏概念

在学习本文之前，建议先回顾上一篇【深入JVM：全面解析GC调优】，本文使用到的VisualVM监控工具，在上一篇中有做简要介绍。

在日常开发中，内存泄漏也是一个很常见的问题，首先我们需要明确一个概念，即内存泄漏和内存溢出是两种不同的内存管理问题，虽然它们最终都会导致堆内存的OOM，但它们并不对等。

1. 内存泄漏：内存泄漏指的是某些对象已经不需要再使用，但其还在GC Root引用链上，垃圾回收器无法识别并回收这些对象，导致这其占用的内存无法被释放，可用的内存逐渐减少，最终导致OOM。内存泄漏基本都是代码逻辑上有问题，造成对象一直被错误地引用。
2. 内存溢出：内存溢出指的是JVM没有足够的内存空间满足对象的分配，导致内存溢出有可能是程序设计的问题，或者JVM参数配置的堆内存过小了，没有足够的内存空间。

这里我们借助VisualVM监控工具，观察一下堆内存正常使用曲线和异常使用曲线变化情况：

• 正常情况：堆内存使用呈锯齿形状，在执行垃圾回收之后，内存使用量会下降到一个较为平衡的位置，多次垃圾回收后下降的值接近，一般这种情况，代表程序内存使用正常

• 内存泄漏情况：堆内存使用呈逐步递增趋势，在执行垃圾回收之后，内存使用量的位置越来越高，直到使用满为止，这种情况就代表程序存在内存泄漏问题

三、内存泄漏环境模拟

这里我们模拟一个内存泄漏现象，提供对外接口，每次都将新创建的对象放置于static静态变量集合中，始终保持引用：

public class FullGcController {

    public static Map<String, byte[]> map;

    // 简略内存泄漏
    static {
        map = new HashMap<>();
    }

    @GetMapping("/addMemory")
    public void addMemory() {

        // 随机ID
        String autoId = UUID.randomUUID().toString();
        // 创建对象，占用的内存大小为10M
        byte[] memory = new byte[1024 * 1024 * 2];
        map.put(autoId, memory);
    }

}

然后使用Postman测试工具不断调用接口，直到产生OOM：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

四、内存泄漏诊断与解决

在我们定位并解决内存泄漏问题之前，首先应该是先发生程序出现了内存泄漏，当然这部分工作更多是由系统运维、测试人员去完成的，比较专业一点的运维可能会采用目标比较流行的Prometheus + Grafana工具监控线上运行的程序，定期向我们反馈。

而我们开发调试中，也可用利用之前提到的VisualVM监控工具，在线观察内存使用变化。

但在绝大多数情况下，并不一定会有专门的运维人员监控线上程序，等出现内存泄漏问题时，往往是客户发现软件打不开了，我们跟踪到落盘日志时，才发现日志中打印出OutOfMemoryError异常。

在这种情况下，就要求我们导出堆内存快照dump文件，使用专业的内存分析工具定位内存泄漏：

1、步骤一：获取堆内存快照文件

首先第一步就是获取到堆内存快照dump文件，这里分为两种情况，第一种是程序仍在运行，第二种是程序已经终止。

（1）获取正在运行程序dump文件

如果程序正在运行，获取dump文件的方法还是比较多的。

• VisualVM：我们可用通过上面提到的VisualVM工具，点击[堆 Dump]快速导出dump文件：

VisualVM会返回生成的dump文件路径所在位置：

• Jmap命令：jmap是JDK自带的命令行工具，用于生成JVM堆内存快照，具体用法也比较简单：

// 文件名以.hprof为后缀，pid为Java进程号
jmap -dump:format=b,file=文件名.hprof [pid]

（2）获取已终止程序dump文件

第二种情况即程序已经挂掉了，这就要求程序运行前在JVM启动命令中添加自动生成dump文件的命令，这里需要添加两个命令：

// 当堆抛出OOM异常时，导出当前的堆内存快照
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

// 指定生成堆内存快照的路径
-XX:HeapDumpPath=<路径>

当程序发生OOM时，会在我们配置的指定路径下自动生成堆内存快照dump文件。

2、步骤二：诊断堆内存快照文件

在导出堆内存快照dump文件后，需要借助一些专业的内存分析工具帮我们智能诊断内存问题。

（1）MAT内存分析工具

MAT（Memory Analyzer Tool）是一款快速便捷且功能强大丰富的JVM堆内存离线分析工具，它是Eclipse开发工具的一个插件，一般我们独立下载MAT即可【官网在这】。

这里需要注意对应JDK与MAT的版本，小豪这里使用的是JDK 8，对应MAT的1.11版本：

同时由于堆内存快照dump文件可能比较大，这里需要在MAT配置文件中调整其启动内存大小，一般建议调整为dump文件的1.5倍：

接着启动MAT，选择File -> Open Heap Dump导入dump文件，默认选择Leak suspects Report，智能生成详细的内存泄漏报告。

3、步骤三：定位内存泄漏问题

（1）Leak suspects内存泄漏报告

生成后的内存泄漏报告如下：

针对我们模拟的内存泄漏问题，到这里其实MAT工具已经分析出来了，报告里显示FullGcController类中的一个HashMap实例对象占用了99.27%的内存，通过这些信息我们很容易就能定位到代码块，当然这个例子比较简单，实际业务中可能会较为复杂。

小豪在这里也补充MAT其它两个常用功能：Dominator Tree和Histogram

（2）Dominator Tree支配树

支配树是另一种比较重要的功能，MAT中支配树代表对象之间的支配关系，它不同于Java中GC Root的引用链

2.1 支配树原理

支配树是一种图形表示，在一张有向图中，确定一个起始点，如果起始点到终止点B的每条路径都经过A，那么称A是B支配点（如下图，经过对象D的路径都经过对象A，则对象A支配对象D）。

通过支配树，MAT快速识别出哪些对象占用了大量的内存，这里有两个概念：

• Shallow Heap（浅堆）：代表对象自身占用的内存
• Retained Heap（深堆）：代表对象自身和其关联的对象占用的内存

MAT内存泄漏检测的原理其实主要就是依据支配树，若对象的深堆大小超过一定比例，则怀疑其为造成内存泄漏的对象

比如我们的FullGcController对象自身只占用了8字节，但其支配的对象占用了大量内存，基本就可以断定，问题出在FullGcController对象中。

这里继续选择FullGcController对象，右键点击[List objects]，根据引用关系继续往下追，定位它具体引用了哪些大对象：

• with outgoing references：其引用的对象
• with incoming references：其被哪些对象引用

进一步定位到它里面占用内存最大的对象为map：

（3）Histogram直方图

直方图主要展示所有类实例的大小：

大致用法与支配树类似，根据Retained Heap深堆由大到小排列，分析具体占用内存较大的对象是谁。

4、步骤四：解决内存泄漏问题

至此我们已经定位到了代码中产生内存泄漏的对象了，剩下的就是优化设计修改代码。

小豪之前处理的一个线上内存泄漏问题的场景是这样的：当时我们的服务作为一个数据中台，接收其它厂商推过来的视频流地址，我们去解析推送过来的数据包。结果有个小伙伴先将接收到的数据包写入一个静态的阻塞队列Queue，另外开启了一个线程监听此阻塞队列，但在从阻塞队列取出数据包消费后却没有将其删除，导致阻塞队列越积越多，果不其然最终OOM了。

本文主要介绍的是内存泄漏问题的定位与解决方案，其实定位内存溢出的问题也同理，不过产生内存溢出的原因可能更为复杂一下，常见的有：

1. 并发请求量过高，业务处理时占用大量内存
2. 大文件报表导出等，一次性加载过多数据
3. 堆内存空间分配过小

这些具体问题就要具体分析了，比如并发请求量过高可以引入中间件异步处理，进行限流保护，大文件报表可以选择分批导出，减少内存开销，当然在优化设计之后也要进行完整的测试验证。

五、后记

本文从内存泄漏的概念开始介绍，通过环境模拟，逐步带大家学习MAT内存分析工具定位并诊断内存泄漏的过程，同时额外引申出支配树的原理。

最后我们总结一下针对内存泄漏的处理流程：

1. 获取到堆内存快照dump文件（关键）
2. 借助内存分析工具（MAT等），导入dump文件智能诊断内存泄漏
3. 定位到内存泄漏源头后，优化代码设计或调整技术方案

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