Catalog

1 怎么解决OOM？/ 怎么排查OOM？/ JVM调优
- 1.1 JDK自带工具
- 1.2 阿里开源JVM调优工具arthas
- 1.3 经验排查
2 JVM参数详解
- 2.1 JVM参数分类
- 2.2 关键JVM参数
- 2.3 常见JVM配置
3 内存溢出有多少种？
- 3.1 Java堆内存溢出Java heap space
- 3.2 栈内存溢出
- 3.3 方法区内存溢出PermGen space
- 3.4 Metaspace内存溢出java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace
- 3.5 直接内存溢出java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
- 3.6 数组超限内存溢出Requested array size exceeds VM limit
- 3.7 创建本地线程内存溢出
- 3.8 超出交换区内存溢出Out of swap space
- 3.9 GC超时内存溢出
- 3.10 系统杀死进程内存溢出Kill process or sacrifice child
- 3.11 堆内存泄露导致OOM
4 内存泄漏(Memory Leak)和内存溢出(Memory Overflow)有什么区别？
5 java内存划分？静态类放在哪里？
6 java内存模型(JMM)
7 volatile关键字
8 GC需要完成哪3件事？
- 8.1 哪些内存需要回收？/ GC作用的对象是什么？/ 怎么确定垃圾？
- 8.2 什么时候回收？/ GC在什么时候工作？
- 8.3 GC如何回收内存？/ GC做了些什么？
9 Java四种引用类型
10 为什么分代？GC分代/堆(内存)分代/JVM分代管理
11 GC触发条件
12 垃圾回收算法
- 12.1 复制-清理算法-Copy Sweep
- 12.2 标记-清理算法-Mark Sweep
- 12.3 标记-整理算法 / 标记-压缩算法-Mark Compact
- 12.4 HotSpot的算法实现
13 垃圾回收器
- 13.0 三色标记
- 13.1 串行垃圾回收器Serial GC(几十M甚至200M内存，STW在几十最多100多毫秒)
- 13.2 并行垃圾回收器Parallel GC(几个G内存)
- 13.3 CMS垃圾回收器(几十个G内存)
- 13.4 G1垃圾回收器Garbage First GC(上百G内存)
- 13.5 ZGC(4T内存)
- 13.6 shenandoah(几T内存)
- 13.7 Epsilon
14 JVM类加载机制(7个阶段)
15 JVM类加载器
16 双亲委派模型
17 如何打破双亲委派模型？
18 Java对象创建时机
19 引起类加载的五个行为
20 stackoverflow和outofmerroy区别
21 内存溢出进程还在吗？其他线程还能正常运行吗？程序还能正常访问吗？
22 静态类放在哪里？静态类会被垃圾回收吗？
23 Java堆的-Xms和-Xmx设置成一样有什么好处？
24 -verbose:class和-verbose:gc分别代表什么意思？
25 -verbose:gc和-XX:+PrintGC有什么区别？
26 Java产生dump日志的方式？
27 Eden区快满了，再实例化一个对象会发生什么？
28 HotSpot虚拟机对象详解
- 28.1 对象的创建
- 28.2 对象的内存分配(栈-TLAB-Eden-Old)
- 28.3 对象的内存布局
- 28.4 对象的访问定位
29 为什么压缩指针超过32G失效？
30 阅读GC日志

JVM知识图谱

GC知识图谱

美团面试题

1 怎么解决OOM？/ 怎么排查OOM？/ JVM调优

参考：https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/80874549

1.1 JDK自带工具

jps：打印Java进程
jstack：打印堆栈日志，jstack pid, jstack -l pid
jinfo：JVM参数, jinfo pid
jstat -gc pid：gc统计信息
jmap -histo pid | head -20，堆转储文件
- arthas只有jmap这个命令没有封装实现，jmap执行会对进程产生很大影响，甚至卡顿
- headdump，堆转储文件，导入到visualVM或者MAT、jprofiler收费

jmap

1.2 阿里开源JVM调优工具arthas

help
dashboard
jvm，比jinfo更详细
thread，比jstack好用
thread -b，直接定位产生死锁的线程
sc，search class，打印出加载的所有类名称
sm，search method
trace，跟踪方法执行时间
monitor，跟踪方法入参和返回等信息
jad：反编译
redefine：内存中改代码，应急操作

1.3 经验排查

修改JVM启动参数，直接增加内存。(-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加)
检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其它异常或错误。
对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。
- 检查对数据库查询中，是否有一次获得全部数据的查询。一般来说，如果一次取十万条记录到内存，就可能引起内存溢出。这个问题比较隐蔽，在上线前，数据库中数据较少，不容易出问题，上线后，数据库中数据多了，一次查询就有可能引起内存溢出。因此对于数据库查询尽量采用分页的方式查询。
- 检查是否有大循环重复产生新对象实体。
- 检查List、MAP等集合对象是否有使用完后，未清除的问题。List、MAP等集合对象会始终存有对对象的引用，使得这些对象不能被GC回收。
- 第三方jar包要慎重引入，坚决去掉没有用的jar包，提高编译的速度和系统的占用内存。
- 对于大的对象或者大量的内存申请，要进行优化，大的对象要分片处理，提高处理性能，减少对象生命周期。
- 尽量固定线程的数量，保证线程占用内存可控，同时需要大量线程时，要优化好操作系统的最大可打开的连接数。
- 检查代码中是否有死循环或递归调用。对于递归调用，也要控制好递归的层级，不要太高，超过栈的深度。
- 分配给栈的内存并不是越大越好，因为栈内存越大，线程多，留给堆的空间就不多了，容易抛出OOM。JVM的默认参数一般情况没有问题（包括递归）。
使用内存查看工具动态查看内存使用情况。
- 利用jmap和MAT等工具查看JVM运行时堆内存；以及Linux下/proc/meminfo、free -m、top等查看内存命令。

GC log参数

2 JVM参数详解

2.1 JVM参数分类

标准参数-：所有JVM必须实现，并且向后兼容
- -verbose:class
- -verbose:gc
- -verbose:jni
非标准参数-X：不保证所有JVM必须实现，并且不保证向后兼容
- Xms20m，-Xmx20m，-Xmn20m，-Xss128k
非Stable参数-XX：JVM实现有差异，将来可能随时取消
- -XX:+PrintGCDetails，-XX:-UseParallelGC，-XX:+PrintGCTimeStamps

2.2 关键JVM参数

-Xoss：本地方法栈(HotSpot中不会使用)
-Xss：虚拟机栈的大小，JDK1.4默认256K，JDK1.5+默认1M
-Xmx：Java堆最大内存，默认机器内存的1/4
- 操作系统位数限制：32 bit还是64 bit
  - 32 bit Windows一般1.5~2G， Linux一般2~3G
  - 64 bit不限制
- 系统可用物理内存限制
- 系统可用虚拟内存限制
-Xms：初始内存大小，默认机器内存的1/64，一般与-Xmx相同避免GC完毕后JVM重新分配
-Xmn：新生代内存
-XX:MaxPermSize：永久代/方法区最大内存
-XX:PermSize：永久代/方法区初始内存

2.3 常见JVM配置

堆设置

-Xms 初始堆大小
-Xmx 最大堆大小，默认机器内存的1/4
-XX:NewSize=n 设置年轻代大小
-XX:NewRatio=n 设置年轻代和年老代的比值。如:为3，表示年轻代与年老代比值为1：3，年轻代占整个年轻代年老代和的1/4
-XX:SurvivorRatio=n 年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5
-XX:MaxPermSize=n 设置持久代大小

收集器设置

-XX:+UseSerialGC 设置串行收集器
-XX:+UseParallelGC 设置并行收集器
-XX:+UseParalledlOldGC 设置并行年老代收集器
-XX:+UseConcMarkSweepGC 设置并发收集器

垃圾回收统计信息

-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-Xloggc:filename

并行收集器设置

-XX:ParallelGCThreads=n 设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。
-XX:MaxGCPauseMillis=n 设置并行收集最大暂停时间
-* XX:GCTimeRatio=n 设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)

并发收集器设置

-XX:+CMSIncrementalMode 设置为增量模式。适用于单CPU情况。
-XX:ParallelGCThreads=n 设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时，使用的CPU数。并行收集线程数。

JVM参数配置

JVM参数-并行收集器

JVM参数-CMS

JVM参数-辅助信息

3 内存溢出有多少种？

调整JVM参数测试OOM

3.1 Java堆内存溢出Java heap space

什么场景发生堆内存溢出？

设置的jvm内存太小，对象所需内存太大，创建对象时分配空间，超过-Xmx，就会抛出这个异常。
流量/数据峰值，应用程序自身的处理存在一定的限额，比如一定数量的用户或一定数量的数据。而当用户数量或数据量突然激增并超过预期的阈值时，那么就会峰值停止前正常运行的操作将停止并触发java . lang.OutOfMemoryError:Java堆空间错误

代码示例

package cn.homecredit.jvm;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 *VM Args：-Xms20m-Xmx20m-XX：+HeapDumpOnOutOfMemoryError
 *
 */
public class TestOOMHeap {
    static class OOMObject{
    }

    public static void main(String[]args) {
        List list = new ArrayList();
        while(true) {
            list.add(new OOMObject());
        }
    }
}

C:\ProgramFiles\Java\jdk1.8.0_144\bin\java.exe "
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
    at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:3210)
    at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:3181)
    at java.util.ArrayList.grow(ArrayList.java:261)
    at java.util.ArrayList.ensureExplicitCapacity(ArrayList.java:235)
    at java.util.ArrayList.ensureCapacityInternal(ArrayList.java:227)
    at java.util.ArrayList.add(ArrayList.java:458)
    at cn.homecredit.jvm.TestOOMHeap.main(TestOOMHeap.java:17)

解决方案

如果代码没有什么问题的情况下，可以适当调整-Xms和-Xmx两个jvm参数，使用压力测试来调整这两个参数达到最优值。
通过参数-XX：+HeapDumpOnOutOfMemoryError可以让虚拟机在出现内存溢出异常时Dump出当前的内存堆转储快照以便事后进行分析。
一般的手段是先通过内存映像分析工具（如Eclipse Memory Analyzer）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，也就是要先分清楚到底是出现了内存泄漏（Memory Leak）还是内存溢出（MemoryOverflow）。
尽量避免大的对象的申请，像文件上传，大批量从数据库中获取，这是需要避免的，尽量分块或者分批处理，有助于系统的正常稳定的执行。
尽量提高一次请求的执行速度，垃圾回收越早越好，否则，大量的并发来了的时候，再来新的请求就无法分配内存了，就容易造成系统的雪崩。

3.2 栈内存溢出

发生场景

递归

代码示例

package cn.homecredit.jvm;

/**
 *VM Args：-Xss128k
 *
 */
public class TestOOMStack {
    private int stackLength=1;
    public void stackLeak() {
        stackLength++;
        stackLeak();
    }

    public static void main(String[]args) throws Throwable {
        TestOOMStack oom=new TestOOMStack();
        try{
            oom.stackLeak();
        }catch(Throwable e) {
            System.out.println("stack length："+oom.stackLength);
            throw e;
        }
    }
}

C:\ProgramFiles\Java\jdk1.8.0_144\bin\java.exe "
stack length：19417
Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError
    at cn.homecredit.jvm.TestOOMStack.stackLeak(TestOOMStack.java:11)
    at cn.homecredit.jvm.TestOOMStack.stackLeak(TestOOMStack.java:11)
    at cn.homecredit.jvm.TestOOMStack.stackLeak(TestOOMStack.java:11)
    at cn.homecredit.jvm.TestOOMStack.stackLeak(TestOOMStack.java:11)
Process finished with exit code 1

解决方案

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，在Java虚拟机规范中描述了两种异常：
- 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。
- 如果虚拟机在扩展栈时无法申请到足够的内存空间，则抛出OutOfMemoryError异常。
如果程序中确实有递归调用，出现栈溢出时，可以调高-Xss大小，就可以解决栈内存溢出的问题了。递归调用防止形成死循环，否则就会出现栈内存溢出。但是栈内存也不能调太大会压缩堆空间内存，进而引发OOM

3.3 方法区内存溢出PermGen space

出现场景

String.intern（）是一个Native方法，它的作用是：如果字符串常量池中已经包含一个等于此String对象的字符串，则返回代表池中这个字符串的String对象；否则，将此String对象包含的字符串添加到常量池中，并且返回此String对象的引用。

代码示例

package cn.homecredit.jvm;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TestOOMPerm {
    public static void main(String[] args) {
        List