内存泄漏学习案例-1-ArrayList

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解决

内存泄漏

于是赶快登陆探测服务器，首先是 top free df 三连，结果还真发现了些异常。

我们的探测进程 CPU 占用率特别高，达到了 900%。

我们的 Java 进程，并不做大量 CPU 运算，正常情况下，CPU 应该在 100~200% 之间，出现这种 CPU 飙升的情况，要么走到了死循环，要么就是在做大量的 GC。

使用 jstat -gc pid [interval] 命令查看了 java 进程的 GC 状态，果然，FULL GC 达到了每秒一次。

这么多的 FULL GC，应该是内存泄漏没跑了，于是 使用 jstack pid > jstack.log 保存了线程栈的现场，

使用 jmap -dump:format=b,file=heap.log pid 保存了堆现场，然后重启服务，报警邮件终于停止了。

jstat

jstat 是一个非常强大的 JVM 监控工具，一般用法是： jstat [-options] pid interval

它支持的查看项有：

• -class 查看类加载信息
• -compile 编译统计信息
• -gc 垃圾回收信息
• -gcXXX 各区域 GC 的详细信息 如 -gcold

使用它，对定位 JVM 的内存问题很有帮助。

排查

分析栈

栈的分析很简单，看一下线程数是不是过多，多数栈都在干嘛。

> grep ‘java.lang.Thread.State‘ jstack.log  | wc -l
> 464

才四百多线程，并无异常。

> grep -A 1 ‘java.lang.Thread.State‘ jstack.log  | grep -v ‘java.lang.Thread.State‘ | sort | uniq -c |sort -n

     10 	at java.lang.Class.forName0(Native Method)
     10 	at java.lang.Object.wait(Native Method)
     16 	at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:404)
     44 	at sun.nio.ch.EPollArrayWrapper.epollWait(Native Method)
    344 	at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)

线程状态好像也无异常，接下来分析堆文件。

下载堆 dump 文件。

堆文件都是一些二进制数据，在命令行查看非常麻烦，Java 为我们提供的工具都是可视化的，Linux 服务器上又没法查看，那么首先要把文件下载到本地。

由于我们设置的堆内存为 4G，所以 dump 出来的堆文件也很大，下载它确实非常费事，不过我们可以先对它进行一次压缩。

gzip 是个功能很强大的压缩命令，特别是我们可以设置 -1 ~ -9 来指定它的压缩级别，数据越大压缩比率越大，耗时也就越长，推荐使用 -6~7， -9 实在是太慢了，且收益不大，有这个压缩的时间，多出来的文件也下载好了。

使用 MAT 分析 jvm heap

MAT 是分析 Java 堆内存的利器，使用它打开我们的堆文件（将文件后缀改为 .hprof）, 它会提示我们要分析的种类，对于这次分析，果断选择 memory leak suspect。

从上面的饼图中可以看出，绝大多数堆内存都被同一个内存占用了，再查看堆内存详情，向上层追溯，很快就发现了罪魁祸首。

分析代码

找到内存泄漏的对象了，在项目里全局搜索对象名，它是一个 Bean 对象，然后定位到它的一个类型为 Map 的属性。

这个 Map 根据类型用 ArrayList 存储了每次探测接口响应的结果，每次探测完都塞到 ArrayList 里去分析，由于 Bean 对象不会被回收，这个属性又没有清除逻辑，所以在服务十来天没有上线重启的情况下，这个 Map 越来越大，直至将内存占满。

内存满了之后，无法再给 HTTP 响应结果分配内存了，所以一直卡在 readLine 那。而我们那个大量 I/O 的接口报警次数特别多，估计跟响应太大需要更多内存有关。

给代码 owner 提了 PR，问题圆满解决。

出处：https://www.cnblogs.com/zhenbianshu/p/10305428.html 

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原文地址：https://www.cnblogs.com/WangXiaoYu-/p/10307657.html