JVM内存堆栈分析

一、JVM线程堆栈数据分析

　　JVM 内部线程主要分为以下几种：

　　　　VM 线程：单例的 VMThread 对象，负责执行 VM 操作;

　　　　定时任务线程：单例的 WatcherThread 对象， 模拟在 VM 中执行定时操作的计时器中断；

　　　　GC 线程：垃圾收集器中，用于支持并行和并发垃圾回收的线程;

　　　　编译器线程： 将字节码编译为本地机器代码;

　　　　信号分发线程：等待进程指示的信号，并将其分配给Java 级别的信号处理方法。

　　GC进行垃圾回收时，会STW，那么GC是如何让所有的用户线程都停止呢？其使用的是安全点，实现原理如下：

　　　　1、方法代码中被植入的安全点检测入口；

　　　　2. 线程处于安全点状态：线程暂停执行，这个时候线程栈不再发生改变；

　　　　3. JVM 的安全点状态：所有线程都处于安全点状态。

　　JVM 支持多种方式来进行线程转储：

　　　　1. JDK 工具， 包括: jstack 工具， jcmd 工具，jconsole，jvisualvm， Java Mission Control 等；

　　　　2. Shell 命令或者系统控制台，比如 Linux 的 kill -3，Windows 的 Ctrl + Break 等；

　　　　3. JMX 技术， 主要是使用 ThreadMxBean。

　　　　　　　　        

 

 

　　fastthread 线程分析：（https://fastthread.io/）

　　　　　　　　

二、内存分析与相关工具

　　1、OutOfMemoryError: Java heap space

　　创建新的对象时，堆内存中的空间不足以存放新创建的对象产生的原因。其实清楚了原因，问题就很容易解决了：只要增加堆内存的大小，程序就能正常运行。另外还有一些情况是由代码问题导致的：

　　　　超出预期的访问量/数据量：应用系统设计时，一般是有 “容量” 定义的，部署这么多机器，用来处理一定流量的数据/业务。 如果访问量突然飙升，超过预期的阈值，类似于时间坐标系中针尖形状的图谱。那么在峰值所在的时间段，程序很可能就会卡死、并触发 ava.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误。

　　　　内存泄露(Memory leak)：这也是一种经常出现的情形。由于代码中的某些隐蔽错误，导致系统占用的内存越来越多。如果某个方法/某段代码存在内存泄漏，每执行一次，就会（有更多的垃圾对象）占用更多的内存。随着运行时间的推移，泄漏的对象耗光了堆中的所有内存，那么 java.lang.OutOfMemoryError: Javaheap space 错误就爆发了。

　　2、OutOfMemoryError: PermGen space/OutOfMemoryError: Metaspace

　　　　java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 的主要原因，是加载到内存中的类数量太多或体积太大，超过了 PermGen 区的大小。

　　　　解决办法：增大 PermGen/Metaspace

　　　　　　-XX:MaxPermSize=512m

　　　　　　-XX:MaxMetaspaceSize=512m

　　　　高版本 JVM 也可以：

　　　　　　-XX:+CMSClassUnloadingEnabled

　　3、OutOfMemoryError: Unable to create new native thread

　　　　java.lang.OutOfMemoryError: Unable to create new native thread 错误是程序创建的线程数量已达到上限值的异常信息。

　　　　解决思路：

　　　　　　1. 调整系统参数 ulimit -a，echo 120000 > /proc/sys/kernel/threads-max

　　　　　　2. 降低 xss （为jvm启动的每个线程分配的内存大小）等参数

　　　　　　3. 调整代码，改变线程创建和使用方式

三、内存分析工具

　　1、Eclipse MAT：https://www.cnblogs.com/loong-hon/p/10475143.html

　  2、jhat：堆转快照分析工具

　　jhat和jmap是对着使用的，jhat用以分析jmap生成的堆转快照文件，但是一般不这么用，一般会使用可视化工具查看。

　　使用jhat+快照文件命令后，出现already后即可使用

　　　　　　

 　　从上图可以看到端口号为7000，在浏览器访问local host:7000

　　　　　　

 　　可以看到分析结果是以包为单位进行分组显示的，分析内存泄漏问题是要会用到其中的Heap Histogram与OQL页签的功能，Heap Histogram可以找到内存中总容量最大的对象，OQL是标准的对象查询语言，使用类似SQL的语法进行查询。