【JVM调优实战100例】03——JVM堆调优四例

前 言
🍉 作者简介：半旧518，长跑型选手，立志坚持写10年博客，专注于java后端
☕专栏简介：实战案例驱动介绍JVM知识，教你用JVM排除故障、评估代码、优化性能
🌰 文章简介：介绍堆的相关概念、教你排查5个常见的JVM堆案例实战

6.堆

6.1 堆的特点

使用new关键字创建的对象都会使用堆。

特点：

• 线程共享，堆中的对象需要考虑线程安全问题。
• 具有垃圾回收机制。

6.2 堆内存溢出问题

堆中具有垃圾回收机制，但是垃圾回收的前提是堆中的对象不再被引用(实际上，回收引用的算法是根可达算法，后面会讲述，这里的表述是不准确的)，因此如果我们有过多无法被回收的对象，就可能导致内存溢出。

public class MemoryOverFlow {
    public static void main(String[] args) {
        int i = 0;
        String a = "hello";
        List list = new ArrayList(); // 直到catch代码块执行，一直被使用
        try {
            while (true) {
                list.add(a);
                a = a + a;
                i++;
            }
        } catch (Throwable e) { //使用Throwable，如果使用Exception包不住Error，i无法被打印出来
           e.printStackTrace();
           System.out.println(i);
        }

    }
}
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出现OutOfMemoryError

java.lang.OutOfMemoryError: Overflow: String length out of range
        at java.base/java.lang.StringConcatHelper.checkOverflow(StringConcatHelper.java:57)
        at java.base/java.lang.StringConcatHelper.mix(StringConcatHelper.java:138)
        at java.base/java.lang.StringConcatHelper.simpleConcat(StringConcatHelper.java:420)
        at MemoryOverFlow.main(MemoryOverFlow.java:12)
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另：参数-Xmx 可以设置jvm内存空间大小，排查堆内存问题时可以将其设置得比较小(如8m)，更容易暴露出内存溢出问题。设置方法：点击build and run同行的modify options->add vm options.

6.3 代码内存性能影响的评估

工作中编写了一段代码，如何去判断一段代码对于内存性能的影响呢？可以借助如下工具。

• jps 查看系统有哪些java进程

• jmap 查看某一时刻堆内存的占用情况

• jconsole 多功能实时监测工具

通过下面的demo来演示。

public class jvmdemo {
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        System.out.println("1....."); //输出提示，方便进行Heap Dump
        Thread.sleep(60000); //给30s时间用于Heap Dump
        byte [] arr = new byte[1024 * 1024 * 10];
        System.out.println("2.......");
        Thread.sleep(60000);
        arr = null;
        System.gc();
        System.out.println("3......");
        Thread.sleep(100000L);
	}

}
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当输出1…后，先执行jps查看jvmdemo对应的pid

💡 tip：如果您是windows系统，jps无返回结果，可以参考博客

Windows中jps命令无法查看java进程问题_无数_mirage的博客-CSDN博客_windows 查看java进程

结果如下。

执行jmap -heap xxx(pid)查看此时堆内存占用情况。

💡 tip:

如果执行jmap报错。

Error: -heap option used
Cannot connect to core dump or remote debug server. Use jhsdb jmap instead
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是因为jdk8之后的版本之前的jmap -heap xxx(pid)命令不可再使用。可以改用命令jhsdb jmap --heap --pid xxx.

在提示信息输出1，2，3后分别进行三次操作得到的结果如下。

Heap Usage:
G1 Heap:
   regions  = 2034
   capacity = 8531214336 (8136.0MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 8531214336 (8136.0MB)
   0.0% used
G1 Young Generation:
Eden Space:
   regions  = 0
   capacity = 29360128 (28.0MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 29360128 (28.0MB)
   0.0% used
Survivor Space:
   regions  = 0
   capacity = 0 (0.0MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 0 (0.0MB)
   0.0% used
G1 Old Generation:
   regions  = 0
   capacity = 507510784 (484.0MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 507510784 (484.0MB)
   0.0% used
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Heap Usage:
G1 Heap:
   regions  = 2034
   capacity = 8531214336 (8136.0MB)
   used     = 12582912 (12.0MB)
   free     = 8518631424 (8124.0MB)
   0.14749262536873156% used
G1 Young Generation:
Eden Space:
   regions  = 0
   capacity = 29360128 (28.0MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 29360128 (28.0MB)
   0.0% used
Survivor Space:
   regions  = 0
   capacity = 0 (0.0MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 0 (0.0MB)
   0.0% used
G1 Old Generation:
   regions  = 3
   capacity = 507510784 (484.0MB)
   used     = 12582912 (12.0MB)
   free     = 494927872 (472.0MB)
   2.479338842975207% used
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Heap Usage:
G1 Heap:
   regions  = 2034
   capacity = 8531214336 (8136.0MB)
   used     = 673872 (0.6426544189453125MB)
   free     = 8530540464 (8135.357345581055MB)
   0.007898898954588403% used
G1 Young Generation:
Eden Space:
   regions  = 0
   capacity = 8388608 (8.0MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 8388608 (8.0MB)
   0.0% used
Survivor Space:
   regions  = 0
   capacity = 0 (0.0MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 0 (0.0MB)
   0.0% used
G1 Old Generation:
   regions  = 1
   capacity = 8388608 (8.0MB)
   used     = 673872 (0.6426544189453125MB)
   free     = 7714736 (7.3573455810546875MB)
   8.033180236816406% used
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重点查看uesd这一项，可以看到代码中内存的变化过程，这里JVM version 是16.0.2+7-67，不同版本可能略有差异。

使用jconsole可以实时观测数据，而且不仅仅可以观测本地进程，还可以观测远程进程。

使用方法很简单。在命令终端输入jconsole就会自动弹出来。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-27AjN2Zs-1656678910764)(F:/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%9B%BE%E7%89%87/jvm/image-20220630213435635.png)]

上面代码的观测结果如下。

📕 总结：

上面在排查问题时，我们通过加log以及sleep的方式，帮助我们进行dump时间的把握，在实际生产中可以运用类似方式。

除了内存，jconsole还可以监测线程、cpu占用率以及类的数量变化等。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-J3O31REj-1656678910765)(F:/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%9B%BE%E7%89%87/jvm/image-20220630214317498.png)]

还可以帮我们检测死锁。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-98hyGDJs-1656678910765)(F:/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%9B%BE%E7%89%87/jvm/image-20220630214429419.png)]

6.4 多次垃圾回收内存占用仍很高问题的排查

jvisualvm也是一个可视化工具，比jconsole更好用。

使用方法很简单，使用命令which java查找到java安装路径，并切换至该路径,然后在对应路径执行jvisualvm即可。

在高版本JDK（大于1.8或后期更新的1.8版本）中已经不会再自动集成它了。参考博客可以下载独立版：JDK 高版本没有VisualVM_东理羁客的博客-CSDN博客。

下面使用它演示，多次垃圾回收内存占用仍很高问题的排查

/**
 * 演示查看对象个数 堆转储 dump
 */
public class Demo1_13 {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        List<Student> students = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            students.add(new Student());
//            Student student = new Student();
        }
        Thread.sleep(1000000000L);
    }
}
class Student {
    private byte[] big = new byte[1024*1024];
}
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使用jvisualvm点击选择对应的进程，可以看到堆内存占用很高，执行垃圾回收。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gCeFjrEJ-1656678910765)(F:/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%9B%BE%E7%89%87/jvm/image-20220630215736401.png)]

内存并没有减少很多。

进行Heap Dump，选择右侧菜单栏，按照占用内存大小对class进行排序

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OXUm6CVo-1656678910766)(F:/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%9B%BE%E7%89%87/jvm/image-20220630215949114.png)]

按照占用内存大小对class进行排序结果如下。

点击类即可看到对应类的所有实例，我们点击占用内存最高的ArrayList查看实例，点击实例中的elementData即可查看详情。

发现是可能是student的锅，可以看若干适量实例，确认结论。

再点student对象，定位到属性big。发现一个属性占用了大约1M的空间。这忍不了

然后定位到对应的源码。

/**
 * 演示查看对象个数 堆转储 dump
 */
public class Demo1_13 {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        List<Student> students = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            students.add(new Student());
//            Student student = new Student();
        }
        Thread.sleep(1000000000L);
    }
}
class Student {
    private byte[] big = new byte[1024*1024];
}
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果然，我们有200个Student对象，持有了内存占用1M的big实例200个，并且一直处于生存中。