深入理解JVM——第五章、JVM性能优化学习笔记

最新推荐文章于 2025-06-09 14:19:30 发布

Hankin晚风

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分类专栏：深入理解JVM 文章标签： JVM性能优化学习笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37661458/article/details/91038738

本文深入探讨了JVM的内存溢出问题，涵盖栈溢出、堆溢出、直接内存和方法区及运行时常量池溢出。详细介绍了每个区域的溢出原因、测试方法及解决思路。此外，还讨论了内存泄漏的常见场景，如长生命周期对象引用、未关闭的连接等，并分析了如何区分内存泄漏和内存溢出。最后，提到了使用MAT和JDK工具如jps、jstat进行性能分析和故障排查的重要性。

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一、内存溢出

内存溢出的原因：程序在申请内存时，没有足够的内存空间

1、栈溢出

方法死循环递归调用（StackOverflowError）、不断建立线程（OutOfMemoryError）

由于在Hotspot虚拟机中并不区分虚拟机栈和本地方法栈，因此，对于Hotspot来说，虽然-Xoss参数（设置本地方法栈大小）存在，但实际上是无效的，栈容量只由-Xss参数设定，关于虚拟机栈和本地方法栈可以出现以下两种异常：

第一种、如果线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的最大深度，将抛出StackOverflowError异常

第二种、如果虚拟机在扩展时无法申请到足够的内存空间，则抛出OutOfMemoryError异常

关于这两种情况存在相互重叠的地方，当栈空间无法分配时是线程请求深度过大？还是无法申请足够的内存空间？本质是同一事件两种描述而已。

下面这个例子，将实验范围限制于单线程中的操作，尝试了下面两种方法均无法让需积极产生OutOfMemoryError异常，尝试的结果都是获得StackOverflowError异常

第一种方法：使用-Xss 参数减少栈内存容量，结果：抛出StackOverflowError异常，异常出现时输出的栈的深度相应缩小。

第二种方法：定义了大量的本地变量，增大此方法帧中本地变量表的长度。结果：抛出StackOverflowError异常时输出的堆栈深度相应减小。

1.1、测试方法：

// VM Args: -Xss128k
public class StackOverFlow {
    private int stackLength = 1;
    public void stackLeak(){
        stackLength++;
        stackLeak(); // 死递归
    }
    public static void main(String[] args)throws Throwable {
        StackOverFlow javaStack = new StackOverFlow();
        javaStack.stackLeak();
        System.out.println("stack length: "+ javaStack.stackLength);
    }
}

1.2、运行抛出的异常为：

Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError

at com.chj.chap05.oom.StackOverFlow.stackLeak(StackOverFlow.java:10)

at com.chj.chap05.oom.StackOverFlow.stackLeak(StackOverFlow.java:11)

1.3、虚拟机栈和本地方法栈溢出分析：

实验结果表明：在单个线程下，无论是由于栈帧太大还是虚拟机容量太小，当内存无法分配的时候虚拟机都抛出的是StackOverflowError。

如果测试不限于单线程，通过不断的建立线程的方式倒是可以产生内存溢出异常，但是这样产生的内存溢出与栈空间是否够大不存在任何联系，或者说，为每个线程的栈分配的内存越大，反而越容易产生内存溢出异常。

原因是，操作系统分配给每个线程的内存是有限的，譬如32位Windows限制为2GB。虚拟机提供了参数来控制Java堆和方法区的这两部分内存的最大值。剩余的内存为2G（操作系统内存）减去Xmx（堆最大容量），再减去MaxPermSize（最大方法区容量），程序计数器消耗的内存很小，可以忽略。如果虚拟机进程本身耗费的内存不计算在内，剩下的内存就由虚拟机栈和本地方法栈“瓜分”了。每个线程分配到栈容量越大，可以建立的线程数自然越少，建立线程时越容易把剩余的内存耗尽。

这一点需要在开发多线程的应用时特别注意，出现StackOverflowError异常时有错误堆栈可以阅读，相对来说，比较容易找到问题的所在。而且，如果使用虚拟机默认参数，栈深度在大多数情况下（因为每个方法压入栈的帧大小并不是一样的，所以只能说在大多数情况下）达到1000~2000完全没有问题，对于正常的方法调用（包括递归），这个深度应该完全够用了。但是，如果是建立过多线程导致的内存溢出，在不能减少线程数或者更换64位虚拟机的情况下，就只能通过减少最大堆和减少栈容量来换取更多的线程了。如果没有这方面的处理经验，这种通过“减少内存”的手段来解决内存溢出的方式会比较难以想到。

2、堆溢出

Java堆用于存储对象实例，只要不断的创建对象，并且保证GC Roots到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制来清除这些对象，那么对象数量到达最大堆容量限制后就会产生内存溢出异常。

2.1、先创建测试类：

public static void main(String[] args){
    //String[] strings = new String[100000000];  //100m的数组（堆）
    List<Object> list = new LinkedList<>(); //在方法执行的过程中，它是GCRoots
    int i =0;
    while(true){
        i++;
        if(i%10000==0) System.out.println("i="+i);
        list.add(new Object());
    }
}

2.2、配置jvm大小

-Xms20m -Xmx20m -XX:+PrintGCDetails    堆的大小30M

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError，可以让虚拟机在出现内存溢出时Dump出当前的内存转储快照以便事后进行分析

2.3、运行抛出的异常为：

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
[Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 5631K->0K(6144K)] [ParOldGen: 13557K->646K(13824K)] 19189K->646K(19968K), [Metaspace: 3636K->3636K(1056768K)], 0.0033870 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
at java.util.LinkedList.linkLast(LinkedList.java:142)
at java.util.LinkedList.add(LinkedList.java:338)
at com.chj.chap05.oom.HeapOom.main(HeapOom.java:19)
Heap
 PSYoungGen      total 6144K, used 154K [0x00000000ff980000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
  eden space 5632K, 2% used [0x00000000ff980000,0x00000000ff9a6a10,0x00000000fff00000)
  from space 512K, 0% used [0x00000000fff80000,0x00000000fff80000,0x0000000100000000)
  to   space 512K, 0% used [0x00000000fff00000,0x00000000fff00000,0x00000000fff80000)

 ParOldGen       total 13824K, used 646K [0x00000000fec00000, 0x00000000ff980000, 0x00000000ff980000)
  object space 13824K, 4% used [0x00000000fec00000,0x00000000feca19c0,0x00000000ff980000)
 Metaspace       used 3643K, capacity 4540K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 401K, capacity 428K, committed 512K, reserved 1048576K

2.4、分析：

java堆内存的OOM异常时实际应用中常见的内存溢出异常情况。当出现Java堆内存溢出时，异常堆栈信息“java.lang.OutOfMemoryError”会跟着进一步提示“Java heap space”。

要解决这个区域的异常，一般的手段是先通过内存映像工具如（Eclipse MemoryAnalyzer）对Dump出来的堆转储快照进行分析，重点是确认内存中的对象是否是必要的，也就是要先分析到底是出现了内存泄露（Memory Leak）还是内存溢出（Memory Overflow）。

如果是内存泄露，可进一步通过工具查看泄露对象到GC Roots的引用链，于是就能找到泄露对象是通过怎样的路径与GC Roots相关联并导致垃圾回收器无法自动回收它们的。掌握了泄露对象的类型信息及GC Roots引用链的信息，就可以比较容易确定发生泄露的代码位置。

如果不存在内存泄露，换句话说，就是内存中的对象确实都还必须存活着，那就应当检查虚拟机堆参数（-Xmx与-Xms），与机器物理内存对比看是否还可以调大，从代码上检查是否存在某些对象生命周期过长、持有状态时间过长的情况，尝试减少程序运行期的内存消耗。

3、直接内存

DirectMemory容量可通过-XX：MaxDirectMemorySize指定，如果不指定，则默认与Java堆最大值（-Xmx指定）一样，下面的代码越过了DirectByteBuffer类，直接通过反射获取Unsafe实例进行内存分配（Unsafe类的getUnsafe()方法限制了只有引导类加载器才会返回示例，也就是设计者希望只有rt.jar中的类才能使用Unsafe的功能）。因为虽然使用DirectByteBuffer分配内存也会抛出内存溢出异常，但它抛出异常时并没有真正向操作系统申请分配内存，而是通过计算得知无法分配，于是手动抛出异常，真正申请分配内存的方法是unsafe.allocateMemory()。

设置jvm虚拟机大小：

VM Args : -Xmx20M -XX:MaxDirectMemorySize=10M

3.1、编写测试代码：

/**
 * VM Args：-XX:MaxDirectMemorySize=100m
 * 限制最大直接内存大小100m 直接内存溢出
 */
public class DirectMenoryOOM {
    public static void main(String[] args) {
        //直接分配128M的直接内存(100M)
        ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocateDirect(128*1024*1204);
    }
}

3.2 运行结果异常：

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
at java.nio.Bits.reserveMemory(Bits.java:693)
at java.nio.DirectByteBuffer.<init>(DirectByteBuffer.java:123)
at java.nio.ByteBuffer.allocateDirect(ByteBuffer.java:311)
at com.chj.chap05.oom.DirectMenoryOOM.main(DirectMenoryOOM.java:12)

由DirectMemory导致的内存溢出，一个明显的特征是在Heap Dump文件中不会看见明显的异常，如果发现OOM之后文件很小，而程序中有直接或简介使用了NIO，那就可以考虑一下是不是这方面的原因。