编写一个简单的内存泄露的栗子
public class BufferCache {
private static Queue noUseData = new LinkedBlockingQueue<>();
private static Queue usedData = new LinkedBlockingQueue<>();
// 申请内存
public static byte[] allot() {
byte[] buffer = noUseData.poll();
if(buffer == null) {
buffer = new byte[1024 * 128]; // 1/8M
usedData.add(buffer);
System.out.println(usedData.size() + " - " + buffer.hashCode());
}
return buffer;
}
// 释放内存
public static void release(byte[] buffer) {
usedData.remove(buffer);
noUseData.add(buffer);
}
}
public class MemoryOutTest {
public static void main(String[] args) {
while (true) {
byte[] buffer = BufferCache.allot();
// 休眠线程，忽略sleepIgnoreException异常
ThreadUtil.sleepIgnoreException(500);
// 不释放内存
// BufferCache.release(buffer);
}
}
}
启动程序时，添加vm参数-Xms30M -Xmx30M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError。
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryErro配置了发生OOM时自动生成dump文件。
jstat
$ jstat -gc 3145 1000 50
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT CGC CGCT GCT
1024.0 1024.0 0.0 0.0 8192.0 7239.5 20480.0 0.0 4480.0 779.2 384.0 76.4 0 0.000 0 0.000 - - 0.000
1024.0 1024.0 0.0 0.0 8192.0 8007.6 20480.0 0.0 4480.0 779.2 384.0 76.4 0 0.000 0 0.000 - - 0.000
// Young GC
1024.0 1024.0 0.0 992.1 8192.0 669.3 20480.0 5776.7 4864.0 3340.3 512.0 367.6 1 0.003 0 0.000 - - 0.003
...
1024.0 1024.0 0.0 992.1 8192.0 6896.0 20480.0 5776.7 4864.0 3340.3 512.0 367.6 1 0.003 0 0.000 - - 0.003
1024.0 1024.0 0.0 992.1 8192.0 7664.1 20480.0 5776.7 4864.0 3340.3 512.0 367.6 1 0.003 0 0.000 - - 0.003
// Young GC&Full GC
1024.0 1024.0 0.0 0.0 8192.0 450.5 20480.0 14708.8 4864.0 3343.5 512.0 367.6 2 0.007 1 0.009 - - 0.016
1024.0 1024.0 0.0 0.0 8192.0 1271.9 20480.0 14708.8 4864.0 3343.5 512.0 367.6 2 0.007 1 0.009 - - 0.016
...
1024.0 1024.0 0.0 0.0 8192.0 7416.6 20480.0 14708.8 4864.0 3343.5 512.0 367.6 2 0.007 1 0.009 - - 0.016
1024.0 1024.0 0.0 0.0 8192.0 8184.7 20480.0 14708.8 4864.0 3343.5 512.0 367.6 2 0.007 1 0.009 - - 0.016
1024.0 1024.0 0.0 0.0 8192.0 3230.2 20480.0 20214.9 4864.0 3353.0 512.0 367.6 2 0.007 2 0.016 - - 0.023
...
1024.0 1024.0 0.0 0.0 8192.0 7710.7 20480.0 20214.9 4864.0 3353.0 512.0 367.6 2 0.007 2 0.016 - - 0.023
// Full GC
1024.0 1024.0 0.0 0.0 8192.0 8192.0 20480.0 20470.9 4864.0 3362.5 512.0 367.6 2 0.007 5 0.049 - - 0.056
-gc表示输出gc信息，后面两个参数1000 50表示每个1000毫秒输出一个结果，直到输出50次结果。
YGC表示Young GC次数，FGC表示Full GC次数，关注他们数量变化。
可以看到，前两次Young GC，EU(Eden区已使用内存)减少，OU(Old区已使用内存)增加。
但Full GC没有导致OU减少，最后OU不足，进行了多次Full GC，OU依然不足，发生OOM了。
jstat使用可参考：
Oracle JDK 9 Documentation - jstat
jmap
jmap -histo[:live]
打印指定进程的java对象堆的直方图
如果指定了“live”参数，则仅展示存活对象
jmap -dump:[live,]format=b,file=heap.bin
生成dump文件
jmap使用可参考：
Oracle JDK 9 Documentation - jmap
mat
MAT(EclipseMemoryAnalyzer)是eclipse中的一个插件，是分析dump文件的利器。
下面的分析主要是参考这篇文章如何使用MAT进行内存泄露分析
使用MAT打开dump文件(可以使用jmap生成或者OOM时自动生成)
LeakSuspects界面列举内存泄漏的可疑点，
点击Problem Suspect 1的Details
这里给出了内存泄露的类。
打开Histogram界面，按RetainedHeap排序，很快就可以看到内存泄露的类。
为什么按RetainedHeap排序，因为ShallowHeap是对象本身占用内存，而RetainedHeap是对象本身加所有引用对象占用内存之和。
再按ShallowHeap排序，可以看到byte[]本身占用的内存最大，
点击byte[]对象，在左边Inspector界面的byte[]项右击，选择Path to GC Roots ---> exclude all phantom/weak/soft etc.references
可以查看从GC Roots对象到选中对象的所有路径
这里也可以找到内存泄露的类。
最后看看内存快照对比，我在程序OOM前使用jmap生成了一份dump文件，与OOM时生成的dump文件对比
这里可以看到byte[]没有内存回收，泄露了。