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java内存泄漏的定位与分析

时间:2018-07-04 22:57:19      阅读:217      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:net   快照   run   runner   如何快速   完成   系统环境   测试   dba   

https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8538727

 

1、为什么会发生内存泄漏

java 如何检测内在泄漏呢?我们需要一些工具进行检测,并发现内存泄漏问题,不然很容易发生down机问题。

编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放,一切由jvm来进行处理,当java对象不再被应用时,等到堆内存不够用时,jvm会进行垃圾回收,清除这些对象占用的堆内存空间,如果对象一直被应用,jvm无法对其进行回收,创建新的对象时,无法从Heap中获取足够的内存分配给对象,这时候就会导致内存溢出。而出现内存泄露的地方,一般是不断的往容器中存放对象,而容器没有相应的大小限制或清除机制。容易导致内存溢出。
当服务器应用占用了过多内存的时候,如何快速定位问题呢?现在,Eclipse MAT的出现使这个问题变得非常简单。EclipseMAT是著名的SAP公司贡献的一个工具,可以在Eclipse网站下载到它,完全免费的。
    要定位问题,首先你需要获取服务器jvm某刻内存快照。jdk自带的jmap可以获取内存某一时刻的快照,导出为dmp文件后,就可以用Eclipse MAT来分析了,找出是那个对象使用内存过多。

2、内存泄漏的现象:

常常地,程序内存泄漏的最初迹象发生在出错之后,在你的程序中得到一个OutOfMemoryError。这种典型的情况发生在产品环境中,而在那里,你希望内存泄漏尽可能的少,调试的可能性也达到最小。也许你的测试环境和产品的系统环境不尽相同,导致泄露的只会在产品中暴露。这种情况下,你需要一个低负荷的工具来监听和寻找内存泄漏。同时,你还需要把这个工具同你的系统联系起来,而不需要重新启动他或者机械化你的代码。也许更重要的是,当你做分析的时候,你需要能够同工具分离而使得系统不会受到干扰。
  一个OutOfMemoryError常常是内存泄漏的一个标志,有可能应用程序的确用了太多的内存;这个时候,你既不能增加JVM的堆的数量,也不能改变你的程序而使得他减少内存使用。但是,在大多数情况下,一个OutOfMemoryError是内存泄漏的标志。一个解决办法就是继续监听GC的活动,看看随时间的流逝,内存使用量是否会增加,如果有,程序中一定存在内存泄漏。

3、发现内存泄漏

   1. jstat -gc pid

           可以显示gc的信息,查看gc的次数,及时间。

           其中最后五项,分别是young gc的次数,young gc的时间,full gc的次数,full gc的时间,gc的总时间。

     2.jstat -gccapacity pid

           可以显示,VM内存中三代(young,old,perm)对象的使用和占用大小,

           如:PGCMN显示的是最小perm的内存使用量,PGCMX显示的是perm的内存最大使用量,

           PGC是当前新生成的perm内存占用量,PC是但前perm内存占用量。

           其他的可以根据这个类推, OC是old内纯的占用量。

     3.jstat -gcutil pid

            统计gc信息统计。

     4.jstat -gcnew pid

            年轻代对象的信息。

     5.jstat -gcnewcapacity pid

           年轻代对象的信息及其占用量。

     6.jstat -gcold pid

            old代对象的信息。

     7.stat -gcoldcapacity pid

           old代对象的信息及其占用量。

     8.jstat -gcpermcapacity pid

           perm对象的信息及其占用量。

     9.jstat -class pid

           显示加载class的数量,及所占空间等信息。
     10.jstat -compiler pid

           显示VM实时编译的数量等信息。

     11.stat -printcompilation pid

          当前VM执行的信息。

        一些术语的中文解释:

         S0C:年轻代中第一个survivor(幸存区)的容量 (字节)
         S1C:年轻代中第二个survivor(幸存区)的容量 (字节)
         S0U:年轻代中第一个survivor(幸存区)目前已使用空间 (字节)
         S1U:年轻代中第二个survivor(幸存区)目前已使用空间 (字节)
          EC:年轻代中Eden(伊甸园)的容量 (字节)
          EU:年轻代中Eden(伊甸园)目前已使用空间 (字节)
          OC:Old代的容量 (字节)
          OU:Old代目前已使用空间 (字节)
          PC:Perm(持久代)的容量 (字节)
          PU:Perm(持久代)目前已使用空间 (字节)
         YGC:从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数
        YGCT:从应用程序启动到采样时年轻代中gc所用时间(s)
         FGC:从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc次数
        FGCT:从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc所用时间(s)
         GCT:从应用程序启动到采样时gc用的总时间(s)

       NGCMN:年轻代(young)中初始化(最小)的大小 (字节)

       NGCMX:年轻代(young)的最大容量 (字节)

         NGC:年轻代(young)中当前的容量 (字节)

       OGCMN:old代中初始化(最小)的大小 (字节) 

       OGCMX:old代的最大容量 (字节)

        OGC:old代当前新生成的容量 (字节)

       PGCMN:perm代中初始化(最小)的大小 (字节) 

       PGCMX:perm代的最大容量 (字节)   

         PGC:perm代当前新生成的容量 (字节)

         S0:年轻代中第一个survivor(幸存区)已使用的占当前容量百分比

          S1:年轻代中第二个survivor(幸存区)已使用的占当前容量百分比

         E:年轻代中Eden(伊甸园)已使用的占当前容量百分比

         O:old代已使用的占当前容量百分比

         P:perm代已使用的占当前容量百分比

       S0CMX:年轻代中第一个survivor(幸存区)的最大容量 (字节)

       S1CMX :年轻代中第二个survivor(幸存区)的最大容量 (字节)

        ECMX:年轻代中Eden(伊甸园)的最大容量 (字节)

         DSS:当前需要survivor(幸存区)的容量 (字节)(Eden区已满)

          TT:持有次数限制

         MTT :最大持有次数限制

 

如果定位内存泄漏问题我一般使用如下命令:

Jstat  -gcutil15469 2500 70

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[root@ssss logs]# jstat -gcutil 15469  1000 300

S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT

0.00 1.46 26.54 4.61 30.14 35 0.872 0 0.000 0.872

0.00 1.46 46.54 4.61 30.14 35 0.872 0 0.000 0.872

0.00 1.46 47.04 4.61 30.14 35 0.872 0 0.000 0.872

0.00 1.46 65.19 4.61 30.14 35 0.872 0 0.000 0.872

0.00 1.46 67.54 4.61 30.14 35 0.872 0 0.000 0.872

0.00 1.46 87.54 4.61 30.14 35 0.872 0 0.000 0.872

0.00 1.46 88.03 4.61 30.14 35 0.872 0 0.000 0.872

1.48 0.00 5.56 4.62 30.14 36 0.874 0 0.000 0.874

1000 代表多久间隔显示一次,

100 代表显示一次。

S0 — Heap上的 Survivor space 0 区已使用空间的百分比

S1 — Heap上的 Survivor space 1 区已使用空间的百分比

E — Heap上的 Eden space 区已使用空间的百分比

O — Heap上的 Old space 区已使用空间的百分比

P — Perm space 区已使用空间的百分比

YGC — 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数

YGCT– 从应用程序启动到采样时 Young GC 所用的时间(单位秒)

FGC — 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数

FGCT– 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(单位秒)

GCT — 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒)

 

如果有大量的FGC就要查询是否有内存泄漏的问题了,图中的FGC数量就比较大,并且执行时间较长,这样就会导致系统的响应时间较长,如果对jvm的内存设置较大,那么执行一次FGC的时间可能会更长。

如果为了更好的证明FGC对服务器性能的影响,我们可以使用java visualVM来查看一下:

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从上图可以发现执行FGC的情况,下午3:10分之前是没有FGC的,之后出现大量的FGC。

上图是jvm堆内存的使用情况,下午3:10分之前的内存回收还是比较合理,但是之后大量内存无法回收,最后导致内存越来越少,导致大量的full gc。

下面我们在看看大量full GC对服务器性能的影响,下面是我用loadrunner对我们项目进行压力测试相应时间的截图:

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从图中可以发现有,在进行full GC后系统的相应时间有了明显的增加,点击率和吞吐量也有了明显的下降。所以java内存泄漏对系统性能的影响是不可忽视的。

3、定位内存泄漏

当然通过上面几种方法我们可以发现java的内存泄漏问题,但是作为一名合格的高级工程师,肯定不甘心就把这样的结论交给开发,当然这也的结论交给开发,开发也很难定位问题,为了更好的提供自己在公司的地位,我们必须给开发工程师提供更深入的测试结论,下面就来认识一下MemoryAnalyzer.exe。java内存泄漏检查工具利器。

首先我们必须对jvm的堆内存进行dump,只有拿到这个文件我们才能分析出jvm堆内存中到底存了些什么内容,到底在做什么?

MemoryAnalyzer的用户我在这里就不一一说明了,我的博客里也有说明,下面就展示我测试的成功图:

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其中深蓝色的部分就为内存泄漏的部分,java的堆内存一共只有481.5M而内存泄漏的部分独自占有了336.2M所以本次的内存泄漏很明显,那么我就来看看那个方法导致的内存泄漏:

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从上图我们可以发现红线圈着的方法占用了堆内存的67.75%,如果能把这个测试结果交给开发,开发是不是应该很好定位呢。所以作为一名高级测试工程师,我们需要学习的东西太多。

虽然不确定一定是内存泄漏,但是可以准确的告诉开发问题出现的原因,有一定的说服力。

本人刚刚完成了云存储架构师的培训学习(包括了linux的内核了解、 shell的高级编程、linux安全的学习重点iptables和tcp/ip等各种协议的抓包分析、linux的集群、性能调优等接下来还有dba的课程等待着我挑战)。

java内存泄漏的定位与分析

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原文地址:https://www.cnblogs.com/yuluoxingkong/p/9265537.html

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