OutOfMemoryError系列（1）: Java heap space

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OutOfMemoryError系列（1）: Java heap space

      每个Java程序都只能使用一定量的内存, 这种限制是由JVM的启动参数决定的。而更复杂的情况在于, Java程序的内存分为两部分: 堆内存(Heap space)和 永久代(Permanent Generation, 简称 Permgen):

 

      这两个区域的最大内存大小, 由JVM启动参数 -Xmx 和 -XX:MaxPermSize 指定. 如果没有明确指定, 则根据平台类型(OS版本+ JVM版本)和物理内存的大小来确定。

      假如在创建新的对象时, 堆内存中的空间不足以存放新创建的对象, 就会引发java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误。

      不管机器上还没有空闲的物理内存, 只要堆内存使用量达到最大内存限制,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误。

原因分析

      产生 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误的原因, 很多时候, 就类似于将 XXL 号的对象,往 S 号的 Java heap space 里面塞。其实清楚了原因, 就很容易解决对不对? 只要增加堆内存的大小, 程序就能正常运行. 另外还有一些比较复杂的情况, 主要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 java.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的, 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: Java heap space 错误就爆发了。

具体示例

 

      一个非常简单的示例

      以下代码非常简单, 程序试图分配容量为 2M 的 int 数组. 如果指定启动参数 -Xmx12m, 那么就会发生 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误。而只要将参数稍微修改一下, 变成 -Xmx13m, 错误就不再发生。

publicclass OOM { static final int SIZE=2*1024*1024; publicstaticvoidmain(String[] a) { int[] i = newint[SIZE]; } }

 

      内存泄漏示例

      这个示例更真实一些。在Java中, 创建一个新对象时, 例如 Integer num = new Integer(5); , 并不需要手动分配内存。因为 JVM 自动封装并处理了内存分配. 在程序执行过程中, JVM 会在必要时检查内存中还有哪些对象仍在使用, 而不再使用的那些对象则会被丢弃, 并将其占用的内存回收和重用。这个过程称为 垃圾收集. JVM中负责垃圾回收的模块叫做 垃圾收集器(GC)。

      Java的自动内存管理依赖 GC, GC会一遍又一遍地扫描内存区域, 将不使用的对象删除. 简单来说, Java中的内存泄漏, 就是那些逻辑上不再使用的对象, 却没有被 垃圾收集程序 给干掉. 从而导致垃圾对象继续占用堆内存中, 逐渐堆积, 最后造成 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误。

      很容易写个BUG程序, 来模拟内存泄漏:

import java.util.*; publicclass KeylessEntry { static class Key { Integer id; Key(Integer id) { this.id = id; } @Override publicinthashCode() { return id.hashCode(); } } publicstaticvoidmain(String[] args) { Map m = new HashMap(); while (true){ for (int i = 0; i < 10000; i++){ if (!m.containsKey(new Key(i))){ m.put(new Key(i), "Number:" + i); } } System.out.println("m.size()=" + m.size()); } } }

      粗略一看, 可能觉得没什么问题, 因为这最多缓存 10000 个元素嘛! 但仔细审查就会发现, Key 这个类只重写了 hashCode() 方法, 却没有重写 equals() 方法, 于是就会一直往 HashMap 中添加更多的 Key。

      请参考: Java中hashCode与equals方法的约定及重写原则

      随着时间推移, “cached” 的对象会越来越多. 当泄漏的对象占满了所有的堆内存, GC 又清理不了, 就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space 错误。

      解决办法很简单, 在 Key 类中恰当地实现 equals() 方法即可：

@Overridepublicbooleanequals(Object o) { boolean response = false; if (o instanceof Key) { response = (((Key)o).id).equals(this.id); } return response; }

      说实话, 在寻找真正的内存泄漏原因时, 你可能会死掉很多很多的脑细胞。

 

      一个SpringMVC中的场景

      译者曾经碰到过这样一种场景:

      为了轻易地兼容从 Struts2 迁移到 SpringMVC 的代码, 在 Controller 中直接获取 request.

      所以在 ControllerBase 类中通过 ThreadLocal 缓存了当前线程所持有的 request 对象:

publicabstractclass ControllerBase { privatestatic ThreadLocal<HttpServletRequest> requestThreadLocal = new ThreadLocal<HttpServletRequest>(); publicstatic HttpServletRequest getRequest(){ return requestThreadLocal.get(); } publicstaticvoidsetRequest(HttpServletRequest request){ if(null == request){ requestThreadLocal.remove(); return; } requestThreadLocal.set(request); } }

      然后在 SpringMVC的拦截器(Interceptor)实现类中, 在 preHandle 方法里, 将 request 对象保存到 ThreadLocal 中:

/** * 登录拦截器 */publicclassLoginCheckInterceptorimplementsHandlerInterceptor {private List<String> excludeList = new ArrayList<String>(); publicvoidsetExcludeList(List<String> excludeList) { this.excludeList = excludeList; } privatebooleanvalidURI(HttpServletRequest request){ // 如果在排除列表中 String uri = request.getRequestURI(); Iterator<String> iterator = excludeList.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String exURI = iterator.next(); if(null != exURI && uri.contains(exURI)){ returntrue; } } // 可以进行登录和权限之类的判断 LoginUser user = ControllerBase.getLoginUser(request); if(null != user){ returntrue; } // 未登录,不允许returnfalse; } privatevoidinitRequestThreadLocal(HttpServletRequest request){ ControllerBase.setRequest(request); request.setAttribute("basePath", ControllerBase.basePathLessSlash(request)); } privatevoidremoveRequestThreadLocal(){ ControllerBase.setRequest(null); } @OverridepublicbooleanpreHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { initRequestThreadLocal(request); // 如果不允许操作,则返回false即可if (false == validURI(request)) { // 此处抛出异常,允许进行异常统一处理thrownew NeedLoginException(); } returntrue; } @OverridepublicvoidpostHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) throws Exception { removeRequestThreadLocal(); } @OverridepublicvoidafterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception { removeRequestThreadLocal(); } }

      在 postHandle 和 afterCompletion 方法中, 清理 ThreadLocal 中的 request 对象。

      但在实际使用过程中, 业务开发人员将一个很大的对象（如占用内存200MB左右的List）设置为 request 的 Attributes， 传递到 JSP 中。

      JSP代码中可能发生了异常, 则SpringMVC的postHandle 和 afterCompletion 方法不会被执行。

      Tomcat 中的线程调度, 可能会一直调度不到那个抛出了异常的线程, 于是 ThreadLocal 一直 hold 住 request。 随着运行时间的推移,把可用内存占满, 一直在执行 Full GC, 系统直接卡死。

      后续的修正: 通过 Filter, 在 finally 语句块中清理 ThreadLocal。

@WebFilter(value="/*", asyncSupported=true) publicclassClearRequestCacheFilterimplementsFilter{@OverridepublicvoiddoFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException { clearControllerBaseThreadLocal(); try { chain.doFilter(request, response); } finally { clearControllerBaseThreadLocal(); } } privatevoidclearControllerBaseThreadLocal() { ControllerBase.setRequest(null); } @Overridepublicvoidinit(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {} @Overridepublicvoiddestroy() {} }

      教训是：可以使用 ThreadLocal, 但必须有受控制的释放措施、一般就是 try-finally 的代码形式。

      说明: SpringMVC 的 Controller 中, 其实可以通过 @Autowired 注入 request, 实际注入的是一个 HttpServletRequestWrapper 对象, 执行时也是通过 ThreadLocal 机制调用当前的 request。

      常规方式: 直接在controller方法中接收 request 参数即可。

解决方案

      如果设置的最大内存不满足程序的正常运行, 只需要增大堆内存即可, 配置参数可以参考下文。

      但很多情况下, 增加堆内存空间并不能解决问题。比如存在内存泄漏, 增加堆内存只会推迟 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误的触发时间。

      当然, 增大堆内存, 可能会增加 GC pauses 的时间, 从而影响程序的 吞吐量或延迟。

      要从根本上解决问题, 则需要排查分配内存的代码. 简单来说, 需要解决这些问题:

1.       哪类对象占用了最多内存？
2.       这些对象是在哪部分代码中分配的。

      要搞清这一点, 可能需要好几天时间。下面是大致的流程:

•       获得在生产服务器上执行堆转储(heap dump)的权限。“转储”(Dump)是堆内存的快照, 稍后可以用于内存分析. 这些快照中可能含有机密信息, 例如密码、信用卡账号等, 所以有时候, 由于企业的安全限制, 要获得生产环境的堆转储并不容易。

•       在适当的时间执行堆转储。一般来说,内存分析需要比对多个堆转储文件, 假如获取的时机不对, 那就可能是一个“废”的快照. 另外, 每次执行堆转储, 都会对JVM进行“冻结”, 所以生产环境中,也不能执行太多的Dump操作,否则系统缓慢或者卡死,你的麻烦就大了。

•       用另一台机器来加载Dump文件。一般来说, 如果出问题的JVM内存是8GB, 那么分析 Heap Dump 的机器内存需要大于 8GB. 打开转储分析软件(我们推荐Eclipse MAT , 当然你也可以使用其他工具)。

•       检测快照中占用内存最大的 GC roots。详情请参考: Solving OutOfMemoryError (part 6) – Dump is not a waste。 这对新手来说可能有点困难, 但这也会加深你对堆内存结构以及navigation机制的理解。

•       接下来, 找出可能会分配大量对象的代码. 如果对整个系统非常熟悉, 可能很快就能定位了。