没有监控过JVM内存的职场生涯,是不完美的
2021/4/18 7:26:55
本文主要是介绍没有监控过JVM内存的职场生涯,是不完美的,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
前言
如果你从事Java开发多年,还没用过JVM分析工具,还没尝试着通过对JVM的dump日志来进行故障定位和性能调优,那么可以说是你职场生涯中的一大遗憾,也是一种能力的缺失。
这篇文章就基于一款JDK自带的工具(VisualVM),然后编写内存溢出的案例,带大家体验一下JVM分析的入门。文中涉及到多个知识点的融合与实战经验分享,读者可留意一下。
VisualVM简介
VisualVM是Netbeans的profile子项目,在JDK6.0 update 7 中自带,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)。
如果已经正确配置classpath路径,VisualVM的启动非常简单,只需在命令行输入jvisualvm即可启动图形化界面。VisualVM不仅支持本机监控,还支持远程监控。
远程监控配置稍微复杂一些,这里以本地监控为示例进行演示。至于生产环境,可选择远程监控,也可配合jmap先生成dump文件,然后下载dump文件进行分析。
VisualVM功能界面
启动VisualVM之后,先来看一下有助于JVM分析的几项功能。这里先以本地启动的Idea为例来进行展示。
概述
进入VisualVM之后,点击左边的对应进程,首先展示的是【概述】内容:
概述中显示了JVM、Java版本、dump批次等信息,在实战中这里的信息可用来进行信息核对。特别是JVM从参数和系统属性项的核对。
曾遇到一个场景,就是通过启动Java程序时JVM参数的位置写错了,导致JVM参数并不生效。
比如如下指令,由于JVM的参数写在了最后,会导致参数设置无效。
java -jar app.jar -Xms256m -Xmx512m
而正确的写法应该是如下:
java -Xms256m -Xmx512m -jar app.jar
上面这种情况,通过该工具可以轻易的看出JVM参数项里面并没有指定的参数值。
监视
监视界面是用的比较多的一个界面,通过该界面可以查看CPU使用情况、堆和Metaspace的使用情况、线程的使用情况、类的加载情况等。
通过对堆和Metaspace的使用情况分析,可以看到对应内存空间的使用和增长情况,可进行合理调整和规划。
点击右上角的“堆 dump”,会基于点击的时间节点生成dump文件。
概要部分会显示生成dump文件的时间节点和存储路径。我们用来分析内存主要是在此页面中的“类”菜单内。
进入可查看在堆中不同实例占用的内存大小。双击类名,即可进入查看“实例数”,也就是具体类的实例详情。
而我们在内存分析时最重要的其实就是“类”的数量。在了解了上述的基本操作之后,我们就用一个实例来模拟分析一下内存溢出的场景吧。
内存溢出场景构建
先写一段代码,用来模拟内存溢出,也就是创建一个Map,然后向其中不断的新增对象。同时在程序处理的过程中让线程睡眠或死循环来方便通过VisualVM进行查看。
测试代码如下:
public class MemoryLeakTest { /** * 声明缓存对象 */ private static final Map<String, TestMemory> CACHE_MAP = new HashMap<>(); public static void main(String[] args) { try { //给打开visualVm时间 Thread.sleep(10000); } 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(); CACHE_MAP.put("key" + i, t); } System.out.println("-------1------"); //为dump出堆提供时间 try { //给打开visualVm时间 Thread.sleep(10000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } for(int i=0; i<1000000;i++){ TestMemory t = new TestMemory(); CACHE_MAP.put("key"+i,t); } } }
TestMemory类代表生成中的业务类。
public class TestMemory { }
为了让程序更快的达到内存的阈值,我们启动时可限制JVM的大小,这里设置为:
-Xms128m -Xmx128m
另外,为了分析堆的内存结构中每个区域(新生代、老年代)的内存使用情况,可在VisualVM的“工具”、“插件”中安装Visual GC插件。该插件的使用后续会看到效果。
一切准备妥当,下面来进行验证。
内存溢出分析
下面我们就来启动程序,启动VisualVM来进行内存溢出的分析。
当程序执行的过程中,我们会发现“堆”内存会出现一个快速增加的曲线。
这个过程中Metaspace也在随之增长。
打开Visual GC界面,我们会看到面试中被问过很多遍的堆内存结构:
通过这张图,可以直观的看到堆内存中的老年代、新生代、Metaspace空间(JDK8),还有新生代中的Eden、S0(Survivor From)、S1(Survivor To),而且它们的分配比例也有一个比较直观的展示。通过这种形式,是不是可以更直观的学习堆内存结构呢?
这里Eden已经被填满、S0和S1为空,老年代也几乎被填满(因为垃圾收集无法清除持有引用的对象)。
最重要的是你会发现针对老年代在20分钟内进行了3850次垃圾回收。也就是说已经触发了频繁的Full GC操作,而且内存并没有被释放掉。在生产系统中,当你看到系统在频繁的进行Full GC操作,那是JVM在释放一个很恐怖的信号了。
上面说了一些表象的内容,现在真正开进行内存分析了。回到上面提到的“监视”、“堆dump”、“类”中,可以看到下图:
可以看到,堆中存在着100万个TestMemory对象。当你看到堆中有类似的大量的对象存在,你应该意识到此处可能有内存泄露。也就是大量的对象被创建,而没有被“顺利”回收。我们这里没被回收的原因是对象被放在了静态变量里面了。
上面已经提到,你还可以进一步双击对象名称,去查看对象的详细信息。
通过上面步骤,基本上可以定位到哪些对象的处理出现了问题,此时再回到代码中针对相应的代码进行排查,便可快速定位内存溢出的问题所在。其中我们需要特别留意上述过程中VisualVM为我们提供的那些报警信号和数据呈现。
小结
本文我们是在讲VisualVM的使用,也是在讲线上JVM的排查,也是在讲JVM的内存结构,还是在讲如何去构造一个内存溢出(bug)的场景。但讲什么并不重要,关键是看,通过这篇文章,你重温了什么,学到了什么,又收获了什么。
JVM系列
最近还写了一系列JVM相关的文章,值得学习一下。
《GC复制存活对象,它内存地址变了么?》
《GC时对象地址变了,hashCode如何保持不变?》
这篇关于没有监控过JVM内存的职场生涯,是不完美的的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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