Hibernate QueryPlanCache 查询计划缓存引发的内存溢出

1.排查方式

通过下载后端程序产生的oom文件，将oom文件导入MemoryAnalyzer程序分析程序堆内存使用情况。

1、将oom文件导入MemoryAnalyzer后可以看到概览信息界面。总共堆空间是5.6G，【org.hibernate.internal.SessionFactoryImpl @ 0x6c9877ab8】 这个对象占用 128 B 回收后可释放 4.8 GB，接下来看一下这个里面有哪些对象
在这里插入图片描述

2、第二步我们点开泄漏疑点看下分析报告
在这里插入图片描述

3、通过分析报告看到 org.hibernate.internal.SessionFactoryImpl 这个对象引用占用了总内存的 85.53%，总共引用大小是 5,116,381,640 字节，也就是 4.8G的大小。可以看到他引用了 QueryPlanCache 这个对象。

在这里插入图片描述

4、点开左上角第二个图标对象创建直方图，这里可以看到每个类有多少个实例，以及占用的内存。

可以看到这个char占用了很多内存，可以右键 List objects → with incoming references，就可以列出所有的char[]实例，以及每个char[]的整个引用关系链

在这里插入图片描述

通过关系链可以看到char实例都是存储的一些sql语句，点开第一个发现最后被HQLQueryPlan查询计划类引用了

在这里插入图片描述

5、点开左上角第三个图标打开整个堆的支配树，可以看到第一个实例占比达到了 85.53%。

在这里插入图片描述
我们点开这个占比 85.53% 的对象发现都是被 org.hibernate.internal.util.collections.BoundedConcurrentHashMap 这个对象引用了。

往下继续点开发现基本都是查询语句，发现每个查询语句都是一样的，就是后面in的参数不同，继续点开其他的发现都是这个语句

select count(generatedAlias0) from BizReportCatalogAttach as generatedAlias0 where generatedAlias0.bizTableFillId in (:param0_0, :param0_1, :param0_2, .... , :param0_68)

在这里插入图片描述

点开这个sql语句的参数发现 in 里面有3万多个参数，其他的SQL语句都是一样，就是 in 的参数不一样所以被缓存起来了

在这里插入图片描述

2.结论

至此，可以判断是被 Hibernate QueryPlanCache 查询计划JPQL缓存导致的问题。里面的SQL每次执行时随着in的参数不同导致Hibernate重复缓存SQL

hibernate会缓存sql语句以减少重复编译，便于直接命中提高效率。这个缓存默认QueryPlanCache的map entry默认容量上限是2048，且在使用in时，只要in后面的参数有任何一个不一样的，就会视为不同的语句而保存下来。

3.解决办法

通过配置Hibernate缓存sql语句的最大个数配置来限制缓存个数

在application.properties中添加如下配置

#指定Hibernate查询计划缓存sql语句的最大个数, 默认2048, 详见org.hibernate.engine.query.spi.QueryPlanCache
spring.jpa.properties.hibernate.query.plan_cache_max_size=64
#指定Hibernate查询计划参数元数据缓存的最大大小, 管理缓存中ParameterMetadata实例的数量(默认为128), 详见org.hibernate.engine.query.spi.QueryPlanCache
spring.jpa.properties.hibernate.query.plan_parameter_metadata_max_size=32

如果hibernate 5.2.17+时，还可以添加此配置以减少IN子句的SQL计划缓存。
参考文档：https://docs.jboss.org/hibernate/orm/5.6/userguide/html_single/Hibernate_User_Guide.html

#Hibernate可以根据参数格式的几何算法进行生成缓存，例如生成2个参数、4个参数、2^2个参数的SQL，从而优化IN子句的使用，减少不必要的SQL计划缓存，避免因大量使用IN查询而导致内存溢出的问题‌
spring.jpa.properties.hibernate.query.in_clause_parameter_padding=true

添加配置后通过debug启动可以在这里打断点看下我们的配置是否生效，我们在这里能看到上面很熟悉的三个身影：SessionFactoryImplementor、QueryPlanCache、BoundedConcurrentHashMap 这三个类，SessionFactoryImplementor 的引用占用了85.53%的堆空间

在这里插入图片描述