五、jdk工具之jmap（java memory map）、 mat之四--结合mat对内存泄露的分析、jhat之二--结合jmap生成的dump结果在浏览器上展示

可以输出所有内存中对象的工具，甚至可以将VM 中的heap，以二进制输出成文本。使用方法 jmap -histo pid。如果连用SHELL jmap -histo pid>a.log可以将其保存到文本中去，在一段时间后，使用文本对比工具，可以对比出GC回收了哪些对象。jmap -dump:format=b,file=outfile 3024可以将3024进程的内存heap输出出来到outfile文件里，再配合MAT（内存分析工具(Memory Analysis Tool），使用参见：http://blog.csdn.net/fenglibing/archive/2011/04/02/6298326.aspx）或与jhat (Java Heap Analysis Tool)一起使用，能够以图像的形式直观的展示当前内存是否有问题。

查看该进程(pid)下堆内存的使用情况：

jmap -heap pid

快速定位内存泄漏的方法：只统计存活的对象

jmap -histo:live pid

还可以导出：

jmap -histo:live pid >1.txt将信息输出到指定文件中

2、命令格式

SYNOPSIS

jmap [ option ] pid

jmap [ option ] executable core

jmap [ option ] [server-id@]remote-hostname-or-IP

3、参数说明

1)、options：

executable Java executable from which the core dump was produced.

(可能是产生core dump的java可执行程序)

core 将被打印信息的core dump文件

remote-hostname-or-IP 远程debug服务的主机名或ip

server-id 唯一id,假如一台主机上多个远程debug服务

2）、基本参数：

-dump:[live,]format=b,file=<filename> 使用hprof二进制形式,输出jvm的heap内容到文件=. live子选项是可选的，假如指定live选项,那么只输出活的对象到文件.

-finalizerinfo 打印正等候回收的对象的信息.

-heap 打印heap的概要信息，GC使用的算法，heap的配置及wise heap的使用情况.

-histo[:live] 打印每个class的实例数目,内存占用,类全名信息. VM的内部类名字开头会加上前缀”*”. 如果live子参数加上后,只统计活的对象数量.

-permstat 打印classload和jvm heap长久层的信息. 包含每个classloader的名字,活泼性,地址,父classloader和加载的class数量. 另外,内部String的数量和占用内存数也会打印出来.

-F 强迫.在pid没有相应的时候使用-dump或者-histo参数. 在这个模式下,live子参数无效.

-h | -help 打印辅助信息

-J 传递参数给jmap启动的jvm.

pid 需要被打印配相信息的java进程id,创业与打工的区别 - 博文预览,可以用jps查问.

4、使用示例

tasklist命令查看进程id(Tasklist"是 winxp/win2003/vista/win7/win8下的命令,用来显示运行在本地或远程计算机上的所有进程，带有多个执行参数。)

常用的参数如下：

histo

jmap -histo pid 展示class的内存情况

展示的信息为编号，实例数，字节，类名

-finalizerinfo

打印等待回收的对象信息

jmap -finalizerinfo 4783
Attaching to process ID 4783, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.171-b11
Number of objects pending for finalization: 0
[root@ip-172-29-206-104 applogs]#

heap

jmap -heap pid 展示pid的整体堆信息

    jmap -heap 2464  
    JVM version is 16.3-b01  
      
    using thread-local object allocation.  
    Parallel GC with 13 thread(s)  
      
    Heap Configuration:  
       MinHeapFreeRatio = 40  
       MaxHeapFreeRatio = 70  
       MaxHeapSize      = 8436842496 (8046.0MB)  
       NewSize          = 5439488 (5.1875MB)  
       MaxNewSize       = 17592186044415 MB  
       OldSize          = 5439488 (5.1875MB)  
       NewRatio         = 2  
       SurvivorRatio    = 8  
       PermSize         = 21757952 (20.75MB)  
       MaxPermSize      = 88080384 (84.0MB)  
      
    Heap Usage:  
    PS Young Generation  
    Eden Space:  
       capacity = 87883776 (83.8125MB)  
       used     = 31053080 (29.614524841308594MB)  
       free     = 56830696 (54.197975158691406MB)  
       35.33425782706469% used  
    From Space:  
       capacity = 13828096 (13.1875MB)  
       used     = 196608 (0.1875MB)  
       free     = 13631488 (13.0MB)  
       1.4218009478672986% used  
    To Space:  
       capacity = 16384000 (15.625MB)  
       used     = 0 (0.0MB)  
       free     = 16384000 (15.625MB)  
       0.0% used  
    PS Old Generation  
       capacity = 156172288 (148.9375MB)  
       used     = 27098208 (25.842864990234375MB)  
       free     = 129074080 (123.09463500976562MB)  
       17.35148299805917% used  
    PS Perm Generation  
       capacity = 88080384 (84.0MB)  
       used     = 50847592 (48.492042541503906MB)  
       free     = 37232792 (35.507957458496094MB)  
       57.728622073218936% used

说明如下

Parallel GC with 13 thread(s)   #13个gc线程  
  
Heap Configuration:#堆内存初始化配置  
   MinHeapFreeRatio = 40  #-XX:MinHeapFreeRatio设置JVM堆最小空闲比率  
   MaxHeapFreeRatio = 70  #-XX:MaxHeapFreeRatio设置JVM堆最大空闲比率  
   MaxHeapSize      = 8436842496 (8046.0MB)#-XX:MaxHeapSize=设置JVM堆的最大大小  
   NewSize          = 5439488 (5.1875MB) #-XX:NewSize=设置JVM堆的‘新生代’的默认大小  
   MaxNewSize       = 17592186044415 MB  #-XX:MaxNewSize=设置JVM堆的‘新生代’的最大大小  
   OldSize          = 5439488 (5.1875MB) #-XX:OldSize=设置JVM堆的‘老生代’的大小  
   NewRatio         = 2 #-XX:NewRatio=:‘新生代’和‘老生代’的大小比率  
   SurvivorRatio    = 8 #-XX:SurvivorRatio=设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值  
   PermSize         = 21757952 (20.75MB) #-XX:PermSize=<value>:设置JVM堆的‘永生代’的初始大小  
   MaxPermSize      = 88080384 (84.0MB) #-XX:MaxPermSize=<value>:设置JVM堆的‘永生代’的最大大小  
  
Heap Usage:  
PS Young Generation  
Eden Space:#Eden区内存分布  
   capacity = 87883776 (83.8125MB)  
   used     = 31053080 (29.614524841308594MB)  
   free     = 56830696 (54.197975158691406MB)  
   35.33425782706469% used  
From Space:#其中一个Survivor区的内存分布  
   capacity = 13828096 (13.1875MB)  
   used     = 196608 (0.1875MB)  
   free     = 13631488 (13.0MB)  
   1.4218009478672986% used  
To Space:#另一个Survivor区的内存分布  
   capacity = 16384000 (15.625MB)  
   used     = 0 (0.0MB)  
   free     = 16384000 (15.625MB)  
   0.0% used  
PS Old Generation#当前的Old区内存分布  
   capacity = 156172288 (148.9375MB)  
   used     = 27098208 (25.842864990234375MB)  
   free     = 129074080 (123.09463500976562MB)  
   17.35148299805917% used  
PS Perm Generation#当前的 “永生代” 内存分布  
   capacity = 88080384 (84.0MB)  
   used     = 50847592 (48.492042541503906MB)  
   free     = 37232792 (35.507957458496094MB)  
   57.728622073218936% used

mat为eclipse的一个内存分析插件，帮助查找内存泄漏和减少内存消耗。

首先基于jmap导出的堆信息

jmap -dump:live,format=b,file=test.bin 29030

准备代码：

class User {  
    private String id;  
    private String name;  
  
    public String getId() {  
        return id;  
    }  
  
    public void setId(String id) {  
        this.id = id;  
    }  
  
    public String getName() {  
        return name;  
    }  
  
    public void setName(String name) {  
        this.name = name;  
    }  
  
    public User(String id, String name) {  
        super();  
        this.id = id;  
        this.name = name;  
    }  
  
}

main方法：

public static void main(String[] args) {  
    List<User> list = new ArrayList<User>();  
    for (int i = 1; i < 10000; i++) {  
        User o = new User(i + "", System.currentTimeMillis() + "");  
        list.add(o);  
        o = null;  
    }  
    System.out.println("end");  
    try {  
        Thread.sleep(100000000l);  
    } catch (InterruptedException e) {  
        e.printStackTrace();  
    }  
}

执行之后用jmap输出堆信息

然后导入分析工具

我们可以看到图形化展示：

然后我们点击

Problem Suspect 1

如下所示：

然后点击详情

我们可以看到有很多的User对象

这些对象有可能会溢出，然后我们打开OQL窗口看他是否为null，执行如下OQL语句

SELECT u FROM org.learn.util.User u WHERE (u.value = null)

结果如下：

也就是说这个是null，但是仍然有强引用存在，gc的时候是不能回收的，这样就会出现内存的溢出问题

示例2：如何用mat分析内存问题

我用MAT打开了heap.bin，很容易看出，char[]的数量出其意料的多，占用90%以上的内存。一般来说，char[]在JVM确实会占用很多内存，数量也非常多，因为String对象以char[]作为内部存储。但是这次的char[]太贪婪了，仔细一观察，发现有数万计的char[]，每个都占用数百K的内存。这个现象说明，Java程序保存了数以万计的大String对象。结合程序的逻辑，这个是不应该的，肯定在某个地方出了问题。

在可疑的char[]中，任意挑了一个，使用Path To GC Root功能，找到该char[]的引用路径，发现String对象是被一个HashMap中引用的。这个也是意料中的事情，Java的内存泄露多半是因为对象被遗留在全局的HashMap中得不到释放。不过，该HashMap被用作一个缓存，设置了缓存条目的阈值，导达到阈值后会自动淘汰。从这个逻辑分析，应该不会出现内存泄露的。虽然缓存中的String对象已经达到数万计，但仍然没有达到预先设置的阈值（阈值设置地比较大，因为当时预估String对象都比较小）。

但是，另一个问题引起了我的注意：为什么缓存的String对象如此巨大？内部char[]的长度达数百K。虽然缓存中的 String对象数量还没有达到阈值，但是String对象大小远远超出了我们的预期，最终导致内存被大量消耗，形成内存泄露的迹象（准确说应该是内存消耗过多）。

就这个问题进一步顺藤摸瓜，看看String大对象是如何被放到HashMap中的。通过查看程序的源代码，我发现，确实有String大对象，不过并没有把String大对象放到HashMap中，而是把String大对象进行split（调用String.split方法），然后将split出来的String小对象放到HashMap中了。

这就奇怪了，放到HashMap中明明是split之后的String小对象，怎么会占用那么大空间呢？难道是String类的split方法有问题？

posted on 2015-10-18 22:11 duanxz 阅读(8745) 评论(0) 编辑收藏举报