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JVM内存区域常见问题
Java 中会存在内存泄漏吗,简述一下?
Java 内存分配?
Java 堆的结构是什么样子的?
什么是堆中的永久代(Perm Gen space)?
简述各个版本内存区域的变化?
说说各个区域的作用?
JVM的执行子系统常见问题
Java 类加载过程?
描述一下 JVM 加载 Class 文件的原理机制?什么是类加载器?
类加载器有哪些?
类加载器双亲委派模型机制?
垃圾回收常见问题
什么是GC?
为什么要有 GC?
简述一下Java 垃圾回收机制?
如何判断一个对象是否存活?
垃圾回收的优点和原理,并考虑 2 种回收机制?
垃圾回收器的基本原理是什么?
垃圾回收器可以马上回收内存吗?
有什么办法主动通知虚拟机进行垃圾回收?
深拷贝和浅拷贝?
System.gc() 和 Runtime.gc() 会做些什么?
如果对象的引用被置为 null,垃圾收集器是否会立即释放对象占用的内存?
什么是分布式垃圾回收(DGC)?
它是如何工作的?
串行(serial)收集器和吞吐量(throughput)收集器的区别是什么?
在 Java 中,对象什么时候可以被垃圾回收?简述Minor GC 和 Major GC?JVM 的永久代中会发生垃圾回收么?Java 中垃圾收集的方法有哪些?
性能优化常见问题
讲讲你理解的性能评价及测试指标?
常用的性能优化方式有哪些?
什么是GC调优?
Jconsole,jProfile,VisualVM
Jconsole : jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里
JProfiler:商业软件,需要付费。功能强大。详细说明参考这里
VisualVM:JDK自带,功能强大,与JProfiler类似。推荐。
VisualVM 是Netbeans的profile子项目,已在JDK6.0 update 7 中自带(java启动时不需要特定参数,监控工具在bin/jvisualvm.exe),能够监控线程,内存情况,查看方法的CPU时间和内存中的对 象,已被GC的对象,反向查看分配的堆栈(如100个String对象分别由哪几个对象分配出来的)。
在JDK_HOME/bin(默认是C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_13\bin)目录下面,有一个jvisualvm.exe文件,双击打开,从UI上来看,这个软件是基于NetBeans开发的了。
可以进行远程和本地监控。远程监控需要打开jmx,下面内容会提到。
其默认页面为:
左侧分为本地和远程。双击本地中VisualVM线程,可以看到如下监控内容:
具体的介绍参看:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-visualvm/
VisualVM可以根据需要安装不同的插件,每个插件的关注点都不同,有的主要监控GC,有的主要监控内存,有的监控线程等。
如何安装:
1、从主菜单中选择“工具”>“插件”。2、在“可用插件”标签中,选中该插件的“安装”复选框。单击“安装”。3、逐步完成插件安装程序。
我这里以 Eclipse(pid 22296)为例,双击后直接展开,主界面展示了系统和jvm两大块内容,点击右下方jvm参数和系统属性可以参考详细的参数信息.
因为VisualVM的插件太多,我这里主要介绍三个我主要使用几个:监控、线程、Visual GC
监控的主页其实也就是,cpu、内存、类、线程的图表
线程和jconsole功能没有太大的区别
Visual GC 是常常使用的一个功能,可以明显的看到年轻代、老年代的内存变化,以及gc频率、gc的时间等。
以上的功能其实jconsole几乎也有,VisualVM更全面更直观一些,另外VisualVM非常多的其它功能,可以分析dump的内存快照,
dump出来的线程快照并且进行分析等,还有其它很多的插件大家可以去探索
1、定义静态变量HashMap
2、分段循环创建对象,并加入HashMap
代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class CyclicDependencies {
//声明缓存对象
private static final Map map = new HashMap();
public static void main(String args[]){
try {
Thread.sleep(10000);//给打开visualvm时间
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
//循环添加对象到缓存
for(int i=0; i<1000000;i++){
TestMemory t = new TestMemory();
map.put("key"+i,t);
}
System.out.println("first");
//为dump出堆提供时间
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
for(int i=0; i<1000000;i++){
TestMemory t = new TestMemory();
map.put("key"+i,t);
}
System.out.println("second");
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
for(int i=0; i<3000000;i++){
TestMemory t = new TestMemory();
map.put("key"+i,t);
}
System.out.println("third");
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
for(int i=0; i<4000000;i++){
TestMemory t = new TestMemory();
map.put("key"+i,t);
}
System.out.println("forth");
try {
Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("qqqq");
}
}
3、配置jvm参数如下:
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:-UseGCOverheadLimit
-XX:MaxPermSize=50m
4、运行程序并打开visualvm监控
1、修改远程tomcat的catalina.sh配置文件,在其中增加:
这次配置先不走权限校验。只是打开jmx端口。
2、打开jvisualvm,右键远程,选择添加远程主机:
3、输入主机的名称,直接写ip,如下:
右键新建的主机,选择添加JMX连接,输入在tomcat中配置的端口即可。
4、双击打开。完毕!
1、查看Visual GC标签,内容如下,这是输出first的截图
这是输出forth的截图:
通过2张图对比发现:
老生代一直在gc,当程序继续运行可以发现老生代gc还在继续:
增加到了7次,但是老生代的内存并没有减少。说明存在无法被回收的对象,可能是内存泄漏了。
如何分析是那个对象泄漏了呢?打开抽样器标签:点击后如下图:
按照程序输出进行堆dump,当输出second时,dump一次,当输出forth时dump一次。
进入最后dump出来的堆标签,点击类:
点击右上角:“与另一个堆存储对比”。如图选择第一次导出的dump内容比较:
比较结果如下:
可以看出在两次间隔时间内TestMemory对象实例一直在增加并且多了,说明该对象引用的方法可能存在内存泄漏。
如何查看对象引用关系呢?
右键选择类TestMemory,选择“在实例视图中显示”,如下所示:
左侧是创建的实例总数,右侧上部为该实例的结构,下面为引用说明,从图中可以看出在类CyclicDependencies里面被引用了,并且被HashMap引用。
如此可以确定泄漏的位置,进而根据实际情况进行分析解决。
观察内存释放情况、集合类检查、对象树
上面这些调优工具都提供了强大的功能,但是总的来说一般分为以下几类功能
堆信息查看
可查看堆空间大小分配(年轻代、年老代、持久代分配)
提供即时的垃圾回收功能
垃圾监控(长时间监控回收情况)
查看堆内类、对象信息查看:数量、类型等
对象引用情况查看
有了堆信息查看方面的功能,我们一般可以顺利解决以下问题:
–年老代年轻代大小划分是否合理
–内存泄漏
–垃圾回收算法设置是否合理
线程信息监控:系统线程数量。
线程状态监控:各个线程都处在什么样的状态下
Dump线程详细信息:查看线程内部运行情况
死锁检查
热点分析
CPU热点:检查系统哪些方法占用的大量CPU时间
内存热点:检查哪些对象在系统中数量最大(一定时间内存活对象和销毁对象一起统计)
这两个东西对于系统优化很有帮助。我们可以根据找到的热点,有针对性的进行系统的瓶颈查找和进行系统优化,而不是漫无目的的进行所有代码的优化。
快照
快照是系统运行到某一时刻的一个定格。在我们进行调优的时候,不可能用眼睛去跟踪所有系统变化,依赖快照功能,我们就可以进行系统两个不同运行时刻,对象(或类、线程等)的不同,以便快速找到问题
举例说,我要检查系统进行垃圾回收以后,是否还有该收回的对象被遗漏下来的了。那么,我可以在进行垃圾回收前后,分别进行一次堆情况的快照,然后对比两次快照的对象情况。
内存泄漏是比较常见的问题,而且解决方法也比较通用,这里可以重点说一下,而线程、热点方面的问题则是具体问题具体分析了。
内存泄漏一般可以理解为系统资源(各方面的资源,堆、栈、线程等)在错误使用的情况下,导致使用完毕的资源无法回收(或没有回收),从而导致新的资源分配请求无法完成,引起系统错误。
内存泄漏对系统危害比较大,因为他可以直接导致系统的崩溃。
需要区别一下,内存泄漏和系统超负荷两者是有区别的,虽然可能导致的最终结果是一样的。内存泄漏是用完的资源没有回收引起错误,而系统超负荷则是系统确实没有那么多资源可以分配了(其他的资源都在使用)。
年老代堆空间被占满
异常: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
说明:
这是最典型的内存泄漏方式,简单说就是所有堆空间都被无法回收的垃圾对象占满,虚拟机无法再在分配新空间。
如上图所示,这是非常典型的内存泄漏的垃圾回收情况图。所有峰值部分都是一次垃圾回收点,所有谷底部分表示是一次垃圾回收后剩余的内存。连接所有谷底的点,可以发现一条由底到高的线,这说明,随时间的推移,系统的堆空间被不断占满,最终会占满整个堆空间。因此可以初步认为系统内部可能有内存泄漏。(上面的图仅供示例,在实际情况下收集数据的时间需要更长,比如几个小时或者几天)
解决:
这种方式解决起来也比较容易,一般就是根据垃圾回收前后情况对比,同时根据对象引用情况(常见的集合对象引用)分析,基本都可以找到泄漏点。
持久代被占满
**异常:**java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
说明:
Perm空间被占满。无法为新的class分配存储空间而引发的异常。这个异常以前是没有的,但是在Java反射大量使用的今天这个异常比较常见了。主要原因就是大量动态反射生成的类不断被加载,最终导致Perm区被占满。
更可怕的是,不同的classLoader即便使用了相同的类,但是都会对其进行加载,相当于同一个东西,如果有N个classLoader那么他将会被加载N次。因此,某些情况下,这个问题基本视为无解。当然,存在大量classLoader和大量反射类的情况其实也不多。
解决:
-XX:MaxPermSize=16m
换用JDK。比如JRocket。
堆栈溢出
**异常:**java.lang.StackOverflowError
**说明:**这个就不多说了,一般就是递归没返回,或者循环调用造成
线程堆栈满
异常:Fatal: Stack size too small
说明:java中一个线程的空间大小是有限制的。JDK5.0以后这个值是1M。与这个线程相关的数据将会保存在其中。但是当线程空间满了以后,将会出现上面异常。
解决:增加线程栈大小。-Xss2m。但这个配置无法解决根本问题,还要看代码部分是否有造成泄漏的部分。
系统内存被占满
异常:java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
说明:
这个异常是由于操作系统没有足够的资源来产生这个线程造成的。系统创建线程时,除了要在Java堆中分配内存外,操作系统本身也需要分配资源来创建线程。因此,当线程数量大到一定程度以后,堆中或许还有空间,但是操作系统分配不出资源来了,就出现这个异常了。
分配给Java虚拟机的内存愈多,系统剩余的资源就越少,因此,当系统内存固定时,分配给Java虚拟机的内存越多,那么,系统总共能够产生的线程也就越少,两者成反比的关系。同时,可以通过修改-Xss来减少分配给单个线程的空间,也可以增加系统总共内生产的线程数。
解决:
重新设计系统减少线程数量。
线程数量不能减少的情况下,通过-Xss减小单个线程大小。以便能生产更多的线程。
本质上是减少GC的次数。
如果是频繁创建对象的应用,可以适当增加新生代大小。常量较多可以增加持久代大小。对于单例较多的对象可以增加老生代大小。比如spring应用中。
GC选择,在JDK5.0以后,JVM会根据当前系统配置进行判断。一般执行-Server命令便可以。gc包括三种策略:串行,并行,并发。
吞吐量大大应用,一般采用并行收集,开启多个线程,加快gc的是否。
响应速度高的应用,一般采用并发收集,比如应用服务器。
年老代建议配置为并发收集器,由于并发收集器不会压缩和整理磁盘碎片,因此建议配置:
-XX:+UseConcMarkSweepGC #并发收集年老代
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 # 表示年老代空间到80%时就开始执行CMS
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection # 打开对年老代的压缩。可能会影响性能,但是可以消除内存碎片。
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=10 # 由于并发收集器不对内存空间进行压缩、整理,所以运行一段时间以后会产生“碎片”,使得运行效率降低。此参数设置运行次FullGC以后对内存空间进行压缩、整理。