Java内存溢出排查（必看）

最新推荐文章于 2025-10-22 16:35:56 发布

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本文围绕Java OOM问题展开，以Scala开发的Web服务为例，介绍了OOM排查及定位方法。通过添加参数生成二进制文件，用工具分析定位问题，找到是因将所有内容存入一个对象致内存占满。还给出解决办法，强调要分析问题根源，MAT工具很实用。

Java OOM毫无疑问是开发人员常见并且及其痛恨的问题，但是任何服务的开发都没法避免OOM。因此，OOM的排查及定位是每个Java工程师都必备的技能。

所遇到的问题

在使用scala开发的一个web服务，在用户使用中，经常出现：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。而且还束手无策，每次都只能重启服务解决。

准备

服务使用jetty发布的，先来看一下我这个服务的启动参数：

/opt/soft/jdk/jdk1.7.0_40/bin/java \
  -server -Xmx4G -XX:MaxPermSize=1024M -XX:PermSize=256M \
  -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:-CMSConcurrentMTEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=65 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled \
  -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
  -XX:HeapDumpPath=/opt/soft/heapdump/ \
  -Dscala.concurrent.context.numThreads=500 \
  -Dscala.concurrent.context.maxThreads=500 \
  -Dfile.encoding=UTF-8 -jar start.jar >> log 2>&1 &

排查

增加通过了参数-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError状语从句：-XX:HeapDumpPath当在OOM的时候，会服务在/opt/soft/heapdump下生成一个java_pid$pid.hprof二进制文件。

这个java_pid$pid.hprof也可通过jmap命令来即时生成：jmap -dump:format=b,file=java_pid$pid.hprof $pid（$ pid为java进程ID）

下面就是使用工具分析这个.hprof文件来定位问题了。使用Memory Analyzer（MAT）来分析该文件，效果如下：

在这里插入图片描述
效果很吓人，什么鬼，什么东西，吃了3.8G的内存，我＃％ $KaTeX parse error: Double superscript at position 9: ＃@＃@＃＆^＆^̲＆＃$ …
打开泄漏嫌疑人»泄漏»问题可疑1看到如下详情：

一开始可能没那么快找到问题，但是这个图已经很明显说明了问题，的英文ArrayList的内容太大，沾满了内存。但是你可能还不清楚具体那块代码导致，时候这个你可以点击那个ArrayList在左侧栏看Attribute。
然后一直鼠标右键into进去看里面的详情，最终是可以看内容的。

问题原因
问题排查到最后，ArrayList看到的是里面存的全是ResponseBodyPart，然后就想到了项目使用到Dispatch请求下载结果文件，
于是乎去找到问题代码，错误代码如下：

val outputReq = dispatch.url(url) / "task" / "output" / id
val outputFuture = Http(outputReq > { res =>
  val out = new FileOutputStream(outputFile(taskId), true)
  IOUtils.copy(res.getResponseBodyAsStream(), out)
  out.close
})

看不出问题，感觉一切正常。翻源码会发现，res.getResponseBodyAsStream()之前，将已经所有内容都存入一个ArrayList当中了。哎，没用对啊。

解决办法

问题已经定位到，于是去了解了一下这个项目，该如何使用stream的方式来读取并写入文件流。然后发现，人家有一个逐行读取的实现。但是切割上其实是有问题的，因为拿到一批bytes之后，直接转成了string并用分隔符分割，
奈何内容里面有中文，出现乱码了。

最终，参考项目本身的as.stream.Lines写了一个as.stream.Bytes来通过bytes边读边写，如下：

val bos = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream("/tmp/file.txt", true))
val outputFuture = Http(outputReq > as.stream.Bytes(bytes => {
  bos.write(bytes)
}))

总结

主要描述了分析问题的思路和方向，问题都大同小异，OOM总会有原因的，有原因肯定可以找到并解决.MAT这个分析工具很实用，内容很详细。以前遇到OOM问题都是重启服务，治标不治本，还是要多分析问题并解决。

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