GC(Allocation Failure)引发的一些JVM知识点梳理

本文详细解读了Java GC日志中的各项指标,包括GC类型、触发原因、使用的收集器、内存区域变化及耗时。并通过实例分析了如何判断对象是否可回收,解释了可达性分析算法,并探讨了年轻代与老年代的垃圾回收机制。

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https://blog.youkuaiyun.com/zc19921215/article/details/83029952

日前查看某个程序的日志,发现一直在报GC相关的信息,不确定这样的信息是代表正确还是不正确,所以正好借此机会再复习下GC相关的内容:

以其中一行为例来解读下日志信息:

[GC (Allocation Failure) [ParNew: 367523K->1293K(410432K), 0.0023988 secs] 522739K->156516K(1322496K), 0.0025301 secs] [Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.01 secs]

 

GC:

表明进行了一次垃圾回收,前面没有Full修饰,表明这是一次Minor GC ,注意它不表示只GC新生代,并且现有的不管是新生代还是老年代都会STW。

Allocation Failure:

表明本次引起GC的原因是因为在年轻代中没有足够的空间能够存储新的数据了。

ParNew:

    表明本次GC发生在年轻代并且使用的是ParNew垃圾收集器。ParNew是一个Serial收集器的多线程版本,会使用多个CPU和线程完成垃圾收集工作(默认使用的线程数和CPU数相同,可以使用-XX:ParallelGCThreads参数限制)。该收集器采用复制算法回收内存,期间会停止其他工作线程,即Stop The World。

367523K->1293K(410432K):单位是KB

三个参数分别为:GC前该内存区域(这里是年轻代)使用容量,GC后该内存区域使用容量,该内存区域总容量。

0.0023988 secs:

    该内存区域GC耗时,单位是秒

522739K->156516K(1322496K):

三个参数分别为:堆区垃圾回收前的大小,堆区垃圾回收后的大小,堆区总大小。

0.0025301 secs:

该内存区域GC耗时,单位是秒

[Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.01 secs]:

    分别表示用户态耗时,内核态耗时和总耗时

 

分析下可以得出结论:

    该次GC新生代减少了367523-1293=366239K

    Heap区总共减少了522739-156516=366223K

    366239 – 366223 =17K,说明该次共有17K内存从年轻代移到了老年代,可以看出来数量并不多,说明都是生命周期短的对象,只是这种对象有很多。

    我们需要的是尽量避免Full GC的发生,让对象尽可能的在年轻代就回收掉,所以这里可以稍微增加一点年轻代的大小,让那17K的数据也保存在年轻代中。

 

GC时,用什么方法判断哪些对象是需要回收:
引用计数法(已经不用了)
可达性分析法
前一种简而言之就是给对象添加一个引用计数器,有其他地方引用时这个计数器+1,引用失效时-1,为0时就可以删除掉了。但是它不能解决循环引用的问题,所以一般使用的都是后一种算法。

可达性分析法的基本思路就是通过一系列名为GC Roots的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链(Reference Chain),当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时,则证明此对象是不可用的,那就可以回收掉了。

GC Roots一般都是些堆外指向堆内的引用,例如:

JVM栈中引用的对象
方法区中静态属性引用的对象
方法区中常量引用的对象
本地方法栈中引用的对象 
 

 

以CMS为例,补充一些知识点介绍:
复制算法介绍:

因为新生代对象生命周期一般很短,现在一般将该内存区域划分为三块部分,一块大的叫Eden,两块小的叫Survivor。他们之间的比例一般为8:1:1。

使用的时候只使用Eden + 一块Survivor。用Eden区用满时会进行一次minor gc,将存活下面的对象复制到另外一块Survivor上。如果另一块Survivor放不下(对应虚拟机参数为 XX:TargetSurvivorRatio,默认50,即50%),对象直接进入老年代。

(使用CMS时,默认的新生代收集器是ParNew)(有时新生代GC时,需要找到老年代中引用的新生代对象,这个时候会用到一种叫“卡表”的技术,避免老年代的全表扫描,具体怎么操作的暂时还不知道……)

 

Survivor区的意义:

    如果没有survivor,Eden每进行一次minor gc,存活的对象就会进入老年代,老年代很快被填满就会进入major gc。由于老年代空间一般很大,所以进行一次gc耗时要长的多!尤其是频繁进行full GC,对程序的响应和连接都会有影响!

    Survivor存在就是减少被送到老年代的对象,进而减少Full gc的发生。默认设置是经历了16次minor gc还在新生代中存活的对象才会被送到老年代。

 

为什么要有两个Survivor:

    主要是为了解决内存碎片化和效率问题。如果只有一个Survivor时,每触发一次minor gc都会有数据从Eden放到Survivor,一直这样循环下去。注意的是,Survivor区也会进行垃圾回收,这样就会出现内存碎片化问题。如下图所示:

    碎片化会导致堆中可能没有足够大的连续空间存放一个大对象,影响程序性能。如果有两块Survivor就能将剩余对象集中到其中一块Survivor上,避免碎片问题。如下图所示:

 

Minor GC和Full GC的区别以及触发条件:

    Minor gc:

对于复制算法来说,当年轻代Eden区域满的时候会触发一次minor gc,将Eden和Survivor的对象复制到另外一块Survivor上,并且某个对象存活的时间超过一定minor gc次数直接进入老年代(默认15次,对应虚拟机参数 -XX:+MaxTenuringThreshold)。

    Full gc:(又叫major gc)

用于回收老年代。当老年代空间不足或者直接调用System.gc(不一定有用)时,会进行一次Full gc。(HotSpot还有一些其他复杂的触发条件,JDK8之前HotSpot的JVM中还有一个永久代(Perm区),如果永久代内存不足也会触发Full gc。永久代主要存放一些class和元数据的信息 ---- 对应JVM规范中的方法区)

 一次Full gc很有可能会由一次minor gc触发,也可能是无法找到一块连续的空间分配给大对象而触发。

 

PS:JDK8中HotSpot为什么要取消永久代

    JDK8取消了永久代,新增了一个叫元空间(Metaspace)的区域,对应的还是JVM规范中的方法区。区别在于元空间使用的并不是JVM中的内存,而是使用本地内存。

    而这么做的原因大致有以下几点:

    1、字符串存在永久代中,容易出现性能问题和内存溢出。

  2、类及方法的信息等比较难确定其大小,因此对于永久代的大小指定比较困难,太小容易出现永久代溢出,太大则容易导致老年代溢出。

  3、永久代会为 GC 带来不必要的复杂度,并且回收效率偏低。

  4、Oracle 可能会将HotSpot 与 JRockit 合二为一。

 

补充下JDK8内存模型图:

参考:

 

https://blog.youkuaiyun.com/antony9118/article/details/51425581(两个Survivor的意义)

https://zhidao.baidu.com/question/1111800566588999699.html(Full GC什么时候触发)

https://blog.youkuaiyun.com/l1394049664/article/details/81486470#%E4%BA%94%E3%80%81java8%E5%86%85%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%9B%BE(JDK8内存模型图)

https://blog.youkuaiyun.com/quinnnorris/article/details/75040538(可达性分析算法解析)

https://segmentfault.com/a/1190000007726689(卡表是什么)

<think>首先,用户的问题是:"请问java.lang.OutOfMemoryError allocation failure 16 bytes free memory 644KB heap GC solution"。这看起来是关于Java的OutOfMemoryError错误的具体情况:allocation failure,只有16字节空闲内存,堆大小为644KB,GC(垃圾回收)可能相关。用户寻求解决方案。 回顾系统级指令: - 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,例如[^1]。 用户可见层: - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 参考站内引用: - [^1]: 内存泄露的表现是抛出OutofMemoryError,但出现该异常不一定内存泄露,可能是JVM配置问题;长时间运行后出现更可能内存泄露。 - [^2]: 关于在同一个JVM中运行多个应用以共享资源和减少内存需求,但可能导致资源冲突。 - [^3]: 在Spark中,spill操作可能导致内存泄露,但通过cleanup方法确保内存释放。 用户的问题是关于Java的OutOfMemoryError:allocation failure,具体是16字节空闲,644KB堆大小。这表明堆空间非常小,几乎满了,导致分配失败。GC(垃圾回收)可能无法回收足够内存。 关键点: - OutOfMemoryError: Allocation Failure: 尝试分配对象时,堆中没有足够空间。 - 只有16字节空闲:堆几乎满了。 - 堆大小644KB:这很小,可能是一个小堆或特定环境(如嵌入式系统)。 - GC solution:用户可能想知道如何通过GC或配置来解决。 可能的原因: 1. 内存泄露:对象不被释放,导致堆逐渐填满。 2. JVM配置不当:堆大小(-Xmx)设置太小,无法满足应用需求。 3. 应用负载过高:应用需要更多内存,但堆太小。 4. GC问题:垃圾回收器配置不当,无法有效回收内存。 解决方案: - 调整JVM参数:增加堆大小(-Xmx)。 - 分析内存使用:使用工具如VisualVM, JConsole, Eclipse MAT 来检查内存泄露。 - 优化代码:减少内存使用,避免内存泄露。 - 调整GC策略:选择更高效的垃圾回收器。 引用相关引用: - [^1] 提到OutOfMemoryError可能由内存泄露或JVM配置不当引起。 - 其他引用涉及内存共享和清理,但可能不直接相关。 回答结构: 1. **理解问题**:解释错误含义。 2. **可能原因**:列出常见原因。 3. **解决方案**:提供逐步解决建议。 4. **工具推荐**:介绍诊断工具。 5. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 生成相关问题: - 如何诊断Java内存泄露? - 如何优化JVM堆大小? - 垃圾回收器有哪些类型,如何选择? 使用中文回答。 确保LaTeX格式正确:问题中可能没有数学表达式,但如果有,如公式,需使用$...$或$$...$$。这里可能不需要数学,但如果有计算或变量,要处理。 最终回答大纲: 1. 介绍错误。 2. 分析原因。 3. 提供解决方案。 4. 引用相关引用。 5. 添加相关问题。</think>### Java.lang.OutOfMemoryError: Allocation Failure 分析与解决方案 您遇到的 `java.lang.OutOfMemoryError: allocation failure` 错误表明 Java 虚拟机(JVM)在分配对象时堆内存不足。具体错误信息显示:**16 bytes free memory**(仅16字节空闲内存)和 **644KB heap**(堆大小约为644KB)。这通常发生在堆空间几乎耗尽,垃圾回收(GC)无法回收足够内存时。我将逐步分析原因并提供解决方案,确保回答基于可靠知识(如JVM规范和实践经验)。参考相关引用,其中[^1]提到:内存泄露的表现是抛出OutofMemoryError,但出现该异常不一定代表内存泄露,也可能是JVM配置参数不当;不过,长时间运行后才抛出此异常,内存泄露的可能性较高[^1]。 #### 1. **错误原因分析** - **堆空间不足**:堆大小仅644KB(约0.64MB),远低于典型应用需求(现代Java应用通常需要几百MB到几GB)。当空闲内存仅剩16字节时,JVM无法分配新对象(如一个简单整数对象也需要12-16字节),导致 `allocation failure`。 - **垃圾回收(GC)问题**:GC 无法有效回收垃圾对象,可能因为: - GC 策略不当,无法及时回收。 - 内存泄露:对象被错误持有(如静态集合或未关闭资源),GC 无法回收[^1]。 - **其他因素**: - JVM 参数配置错误:堆大小(`-Xmx`)设置过小。 - 应用负载过高:应用实际内存需求超出堆容量。 - 环境限制:嵌入式系统或容器(如Docker)中堆大小受限。 - 引用[^3]补充:在类似场景中(如Spark),如果下游操作未完全消费数据,可能导致内存未释放,但通过注册清理任务(如 `cleanupResources()`)可避免泄露[^3]。 #### 2. **逐步解决方案** 以下是针对此错误的结构化解决步骤,优先从简单配置调整开始。 **步骤1: 调整JVM堆参数(最直接方法)** - 增加堆大小:使用 `-Xmx` 参数设置最大堆容量。例如,将堆提升到256MB: ```bash java -Xmx256m -jar your_application.jar ``` - 设置初始堆大小:添加 `-Xms` 确保堆初始大小合理(如 `-Xms64m`)。 - 为什么有效:644KB堆太小,无法支持大多数应用;增加堆可立即缓解分配失败。引用[^1]指出:JVM参数不当是常见原因,而非必然内存泄露[^1]。 **步骤2: 优化GC策略** - 选择高效GC算法:针对小堆或低延迟场景,使用 `-XX:+UseG1GC`(G1垃圾回收器)或 `-XX:+UseSerialGC`(单线程应用)。 - 监控GC行为:添加JVM参数记录GC日志: ```bash java -Xmx256m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log -jar your_application.jar ``` - 分析日志:检查GC频率和回收效果。如果日志显示频繁Full GC但回收率低(如 `Heap after GC` 显示空闲内存仍小),可能内存泄露。 - 工具推荐:使用VisualVM或JConsole实时监控堆使用。 **步骤3: 诊断内存泄露** - 使用内存分析工具: - **Eclipse MAT (Memory Analyzer Tool)**:下载堆转储文件(`-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError` 参数自动生成),分析对象占用。 - **VisualVM**:实时查看堆直方图,识别泄露对象(如大集合类)。 - 代码检查点: - 静态集合是否未清理(如 `static Map`)。 - 资源未关闭(如数据库连接、文件流)。 - 第三方库问题(如缓存配置不当)。 - 引用[^1]强调:长时间运行后出现OutOfMemoryError,内存泄露可能性高[^1]。引用[^3]的清理机制可借鉴:确保任务结束时释放资源(如 `taskContext.addTaskCompletionListener`)[^3]。 **步骤4: 优化应用内存使用** - 减少对象创建:避免在循环中创建临时对象。 - 使用弱引用或软引用:对缓存对象使用 `WeakHashMap`。 - 限制并发:高并发场景下,线程栈占用堆外内存,可通过 `-Xss` 减小线程栈大小(如 `-Xss256k`)。 **步骤5: 环境检查** - 容器环境:如果运行在Docker或Kubernetes中,确保容器内存限制(`-m`)与JVM堆匹配(如 `docker run -m 512m ...`)。 - 系统资源:确认物理内存充足,无其他进程抢占资源。 #### 3. **预防措施** - 监控:部署APM工具(如Prometheus + Grafana)持续监控堆使用。 - 测试:在开发阶段使用负载测试(如JMeter)模拟高内存场景。 - 引用[^2]相关:在共享JVM环境中(如多个应用在同一JVM),资源冲突可能导致内存压力,需隔离应用或优化类加载器[^2]。 #### 总结 此错误主要由堆大小过小或内存泄露引起。优先调整JVM参数(如 `-Xmx256m`),并结合GC日志分析。如果问题在长时间运行后出现,使用Eclipse MAT诊断泄露。实践中,90%的类似错误通过增加堆大小解决,但持续监控是预防关键。
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