堆内存持续占用高 且 ygc回收效果不佳” 排查处理实践

说明:部分素材来源于网络,数据分析全为真实数据。

一、 问题背景

自建的两套工具,运行一段时间后均出现 内存占用高触发报警,频繁young gc且效果不佳。曾经尝试多次解决,因各种原因耽搁,最近下定决心处理此问题。

二、 问题描述

Q:堆内存1018M,使用达到950M左右触发一次young gc,ygc之后内存占用630M,未发生full gc



三、 容器配置

已处理关键信息

•主机名 xxx

•实例ID xxx

•ip

•操作系统名称Linux

•操作系统体系结构amd64

•CPU个数2

•JRE版本1.8.0_191

•JVM启动时间2023-02-18 17:14:10.873

•启动路径/export/App

•Full GCPS MarkSweep

•Young GCPS Scavenge

•进程ID115135

•物理内存大小251.4GB(269888389120Byte)

•交换区大小0.0GB(0Byte)

•虚拟内存大小12.5GB(13368197120Byte)

•应用路径/export/App/lib/tp-center-web.jar!/BOOT-INF/lib/

•JVM启动参数-javaagent:/export/xxx/lib/pfinder-profiler-agent-1.0.8-20210322032622-6f12bda2.jar -Ddeploy.app.name=xxx -Ddeploy.app.id=xxx -Ddeploy.instance.id=0 -Ddeploy.instance.name=server1 -DJDOS_DATACENTER=HT -Dloader.path=./conf -Dspring.profiles.active=pre -Xms1024m -Xmx1024m -Xmn384m -XX:MetaspaceSize=64m -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:ParallelGCThreads=2 -XX:CICompilerCount=2 -XX:MaxDirectMemorySize=128m -Duser.timezone=Asia/Shanghai -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=xxx -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Djava.rmi.server.hostname=xxx

四、 问题分析

1、 young gc的时机?

R:ygc在新生代的eden区满了之后就会触发,采用复制算法回收新生代的垃圾。

2、 为何young gc后堆内存使用率仍然很高?

R:新生代过小,大对象直接进入老年代,编码时要尽量减少大对象的使用。

3、 full gc 的时机?

R:HotSpot VM里,除了CMS之外,其它能收集老年代的GC都会同时收集整个GC堆,包括新生代

1) 发生fgc之前进行检查,如果 老年代可用的连续内存空间 < 新生代历次ygc后升入老年代的对象总和的平均大小,此时先触发old gc,然后执行ygc

2) 执行ygc之后有一批对象需要放入老年代,此时老年代没有足够空间存放对象,必须触发一次ogc

3) 老年代内存使用率超过阈值,也要触发ogc

4) 元空间不足时也会触发一次

4、 什么原因导致内存占用高?

R:heap dump分析、gc日志

五、 回收器

•吞吐量优先(Parallel Scavenge):新生代收集器,侧重于吞吐量(吞吐量=运行用户代码时间/(运行用户代码时间+运行垃圾收集时间))的控制。

•Serial Old:Serial Old是Serial收集器的老年代版本, 它同样是一个单线程收集器, 使用标记-整理算法:由于老年代 Serial Old 收集器在服务端应用性能上的“拖累”, 使用Parallel Scavenge 收集器也未必能在整体上获得吞吐量最大化的效果。由于单线程的老年代收集中无法充分利用服务器多处理器的并行处理能力, 在老年代内存空间很大而且硬件规格比较高级的运行环境中, 这种组合的总吞吐量甚至不一定比ParNew加CMS的组合来得优秀。

•Parallel Old :是 Parallel Scavenge 收集器的老年代版本, 支持多线程并发收集, 基于标记-整理算法实现. 这个收集器是直到 JDK 6 时才开始提供的, 在此之前, 新生代的 Parallel Scavenge收集器一直处于相当尴尬的状态, 原因是如果新生代选择了 Parallel Scavenge 收集器, 老年代除了 Serial Old(PS MarkSweep)收集器以外别无选择

UseParallelGC: JDK9 之前虚拟机运行在 Server 模式下的默认值, 使用 ParallelScavenge + Serial Old(PS MarkSweep)的收集器组合进行内存回收。

UseParallelOldGC: 打开此开关后, 使用 Parallel Scavenge + Parallel Old 的收集器组合进行内存回收。

•ParNew收集器与Parallel收集器类似:此收集器是许多运行在Server模式下的虚拟机的首选,除了Serial收集器外,只有它能与CMS收集器配合工作

•并发标记清除(CMS)回收器:是一种以获取最短回收停顿时间为目标的回收器,该回收器是基于“标记-清除”算法实现的。注重回收时产生的停顿时间,是停顿时间最短的收集器。非常适合注重用户体验的应用上,是Hotspot虚拟机第一款真正意义上的并发收集器,第一次实现了让垃圾收集线程与用户线程几乎同时运行

六、 优化策略

1、 加gc日志

-XX:+PrintGCDetails // 创建详细的gc日志

-XX:+PrintGCTimeStamps

-Xloggc:/export/Logs/com/gc.log // gc日志文件名

-XX:+U

<think>首先,用户的问题是:“请问如何监控JVM堆内存使用情况”。我需要基于提供的引用和系统指令来回答。 系统指令: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用,但引用是用户真正的需求;用户想了解如何监控JVM堆内存使用情况。 引用内容: - [^1]:讨论JVM内存监控与诊断,包括堆内结构和参数调整。 - [^2]:在Tomcat中监控JVM内存使用情况,使用JMX。 - [^3]:使用jstat工具监控JVM内存。 - [^4]:排查JVM堆内存使用率上升的方法。 - [^5]:命令查看jvm堆内存使用情况,包括年轻代和老年代。 用户的需求是监控JVM堆内存使用情况,所以我需要综合这些引用来提供全面的回答。 回答结构: 1. **介绍**:简要解释JVM堆内存的重要性。 2. **方法**:逐步描述监控方法,包括工具和命令。 3. **示例**:提供代码或命令示例。 4. **引用**:在相关部分末尾添加引用标识。 5. **相关问题**:在最后生成相关问题。 关键监控方法从引用中提取: - 使用命令行工具如jstat(引用[^3])。 - 使用JMX监控,如在Tomcat中(引用[^2])。 - 使用JConsole或其他工具(引用[^3])。 - 排查方法如分析日志(引用[^4])。 - 参数调整(引用[^1])。 逐步解决问题: 1. **理解JVM堆内存**:堆内存包括年轻代和老年代。 2. **监控工具**: - jstat命令(引用[^3])。 - JConsole(引用[^3])。 - JMX(引用[^2])。 3. **实践步骤**:提供具体命令或代码。 4. **诊断和优化**:简要提到如何诊断问题(引用[^4])。 确保使用中文回答。 生成相关问题:在回答末尾添加相关问题,基于主题。 添加引用标识:例如,当提到jstat时,添加[^3]。 LaTeX:可能需要数学表达式,但如果有,比如内存大小公式,但用户问题涉及,所以可能需要。如果有,例如内存使用率公式,但引用中没有提到具体公式,所以可以省略。 现在,构建回答: - **标题或开头**:直接回答问题。 - **步骤**: - 使用命令行工具。 - 使用图形化工具。 - 在特定环境如Tomcat中。 - 诊断方法。 - **结束**:总结。 - **相关问题**:例如,如何优化JVM堆内存?如何诊断内存泄漏? 相关问题示例: 1. 如何优化JVM堆内存大小? 2. 如何诊断JVM内存泄漏? 3. 在Tomcat中如何配置JVM内存参数? 引用标识: - 当引用具体内容时添加,例如,“jstat命令可以监控堆内存使用情况[^3]。” 完整回答结构: 1. 介绍监控JVM堆内存的重要性。 2. 详细方法: - 使用jstat命令。 - 使用JConsole。 - 使用JMX(如在Tomcat中)。 - 其他工具或方法。 3. 示例代码或命令。 4. 总结。 5. 相关问题。</think>### 如何监控JVM堆内存使用情况 监控Java虚拟机(JVM堆内存使用情况是优化应用性能和防止内存泄漏的关键步骤。JVM堆内存分为年轻代(Young Generation)和老年代(Old Generation),用于存储对象实例。堆内存使用当可能导致`OutOfMemoryError`或性能下降。下面我将逐步介绍常用监控方法,包括命令行工具、图形化工具和集成环境方案,确保回答基于可靠实践。所有方法都支持跨平台使用(如Linux、Windows)。 #### 1. **使用命令行工具监控** 命令行工具适合快速诊断和自动化监控,无需图形界面。常用工具包括`jstat`和`jcmd`,它们随JDK安装。 - **jstat工具**: 这是最常用的命令行工具,能实时报告堆内存各区域(如年轻代、老年代)的使用率和垃圾回收(GC)统计。命令格式: ```bash jstat -gc <pid> <interval> <count> ``` 其中: - `<pid>` 是Java进程ID(可通过`jps`命令获取)。 - `<interval>` 是采样间隔(毫秒),例如`1000`表示每秒一次。 - `<count>` 是采样次数,例如`10`表示采样10次后停止。 示例输出: ``` S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT 1024.0 1024.0 0.0 0.0 8192.0 1024.0 20480.0 0.0 4480.0 778.9 384.0 76.6 0 0.000 0 0.000 0.000 ``` 关键列解释: - `EC/EU`:年轻代Eden区容量/已使用量。 - `OC/OU`:老年代容量/已使用量。 - `YGC/FGC`:年轻代/Full GC次数。 - `YGCT/FGCT`:GC耗时。 通过`-gcutil`参数可简化输出,显示使用率百分比: ```bash jstat -gcutil <pid> 1000 5 # 每秒采样一次,共5次 ``` 此方法适合脚本化监控,但需注意权限问题(需运行用户有JVM进程访问权)[^3]。 - **jcmd工具**: 用于生成堆内存快照(Heap Dump),便于离线分析。命令: ```bash jcmd <pid> GC.heap_dump /path/to/dump.hprof ``` 生成的`dump.hprof`文件可用工具(如Eclipse MAT)分析对象占用,帮助定位内存泄漏[^4]。 #### 2. **使用图形化工具监控** 图形化工具提供直观视图,适合实时分析和历史趋势跟踪。 - **JConsole**: JDK自带的监控工具,支持可视化堆内存使用。启动方式: ```bash jconsole ``` 在界面中选择目标Java进程,切换到“内存”标签页: - 实时图表显示堆内存(包括年轻代和老年代)使用量。 - 可监控GC活动、对象创建率。 - 优点:无需配置,适合开发环境;缺点:生产环境可能有性能开销[^3]。 - **VisualVM**: 更强大的免费工具(需单独下载),支持插件扩展。功能包括: - 内存 Profiler:抽样堆内存对象分布。 - 监控GC行为,识别内存泄漏模式。 - 使用步骤: ```bash jvisualvm # 启动后连接本地或远程JVM ``` #### 3. **在应用服务器中监控(如Tomcat)** 在Web环境中,可通过JMX(Java Management Extensions)集成监控。 - **启用JMX远程监控**: 在Tomcat启动脚本(如`catalina.sh`或`catalina.bat`)中添加JVM参数: ```bash -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9010 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false ``` 然后使用JConsole或VisualVM连接`localhost:9010`监控堆内存。此方法允许远程监控生产环境,但需注意安全风险(建议启用SSL和认证)[^2]。 - **Tomcat内置监控**: 通过`Manager App`(需配置权限)访问`/manager/status`页面,查看JVM内存摘要。 #### 4. **诊断和优化建议** 监控后,需分析数据以优化: - **内存泄漏排查**:如果堆使用率持续上升(如老年代`OU`断增长),结合日志(如Nginx 504错误)和Heap Dump分析对象引用链[^4]。 - **参数调整**:基于监控结果优化JVM启动参数,例如: - `-Xms` 和 `-Xmx`:设置堆初始和最大大小(如`-Xms512m -Xmx1024m`)。 - `-XX:NewRatio`:调整年轻代与老年代比例。 监控工具可验证参数效果,避免`OutOfMemoryError`[^1]。 - **自动化报警**:集成监控到APM工具(如Prometheus + Grafana),设置堆使用率阈值报警。 #### 总结 监控JVM堆内存的核心是结合命令行工具(如`jstat`)快速采样和图形化工具(如JConsole)深入分析。在生产环境中,优先使用JMX或APM集成以减少开销。定期检查年轻代GC频率和老年代使用率,能预防大多数内存问题。如果堆使用异常上升,立即生成Heap Dump并分析日志[^1][^3][^4]。
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