JVM实战—OOM的定位和解决

1.如何对系统的OOM异常进行监控和报警

(1)最佳的解决方案

最佳的OOM监控方案就是：建立一套监控平台，比如搭建Zabbix、Open-Falcon之类的监控平台。如果有监控平台，就可以接入系统异常的监控和报警，可以设置当系统出现OOM异常，就发送报警给对应的开发人员。这是中大型公司里最常用的一种方案。

监控平台一般会监控系统的如下几个层面：

一.机器资源(CPU、磁盘、内存、网络)的负载

二.JVM的GC频率和内存使用率

三.系统自身的业务指标

四.系统的异常报错

(2)搭建系统监控体系的建议

建议一：对机器指标进行监控

一.首先可以看到机器的资源负载情况

比如CPU负载，可以看到现在CPU目前的使用率有多高。比如磁盘IO负载，包括磁盘上发生了多少数据量的IO、一些IO耗时等。当然一般业务系统不会直接读写本地磁盘，最多就是写一些本地日志。但是一般业务系统也应该关注本地磁盘的使用量和剩余空间，因为有的系统可能会因为一些代码bug，导致一直往本地磁盘写东西。万一把磁盘空间写满了就麻烦了，磁盘满了也会导致系统无法运行。

二.其次可以看到机器的内存使用量

这个是从机器整体层面去看的，看看机器对内存使用的一些变化。当然内存这块，比较核心的还是JVM的监控，通过监控平台可以看到JVM各个内存区域的使用量的变化的。

三.还有一个比较关键的是JVM的FGC频率

一般会监控一段时间内的FGC次数，比如5分钟内发生了几次FGC。

四.最后就是机器上的网络负载

就是通过网络IO读写了多少数据、一些耗时等。

其实线上机器最容易出问题的主要有三方面：

一是CPU(必须要监控CPU的使用率)，如果CPU负载过高(如长期超过90%)就报警。

二是内存(必须要监控内存的使用率)，如果机器内存使用率超过一定阈值(如超90%)则可能内存不够。

三是JVM的FGC频率，假设5分钟内发生了10次FGC，那一定是频繁FGC了。

建议二：对业务指标进行监控

另外比较常见的就是对系统的业务指标进行监控。比如在系统每创建一个订单时就上报一次监控，然后监控系统会收集1分钟内的订单数量。这样就可以设定一个阈值，比如1分内要是订单数超过100就报警。因为订单过多可能涉及一些刷单行为，这就是业务指标监控。

建议三：对系统异常进行监控

最后就是对系统中所有的try catch异常报错，都接入报警。一旦发现有try catch异常，就上报到监控平台。然后监控平台就能通告这次异常，让相关负责人收到报警。比如一旦发现有OOM异常，就能马上通知相关开发人员。

2.如何在JVM内存溢出时自动dump内存快照

(1)解决OOM问题的一个初步思路

如果发生OOM，则说明系统中某个区域的对象太多，塞满了那个区域。而且一定是无法回收掉区域中的那些对象，最终才会导致内存溢出。

要解决OOM，首先得知道是什么对象太多了，从而最终导致OOM的。所以必须有一份JVM发生OOM时的dump内存快照，只要有了那个dump内存快照，就可以用MAT工具分析什么对象太多了。

那么现在一个关键问题来了：到底怎么做才可以在JVM内存溢出时自动dump出一份内存快照呢？

(2)在OOM时自动dump内存快照

如果JVM发生OOM，JVM是不是完全来不及处理然后突然进程就没了？也就是JVM是不是非常突然的、自己都无法控制，就挂掉了？

其实不是的，JVM在发生OOM之前会尽可能进行GC腾出一些内存空间。如果GC后还是没有空间，放不下对象，才会触发内存溢出。所以JVM自己对OOM情况的发生是完全有把控权的。

JVM知道什么时候会触发OOM，它是在无法放下对象的时候才会触发的。因此OOM的发生并不是突然内存太多，连JVM自己都没反应过来就崩溃。

JVM如果知道自己将要发生OOM了，那么此时完全可以让它做点事情。比如可以让JVM在OOM时dump一份内存快照，事后只要分析这个内存快照，就可以知道是哪些对象导致OOM的了。为此，需要在JVM的启动参数中加入如下参数：

 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError  -XX:HeapDumpPath=/usr/local/app/oom

第一个参数的意思是：在OOM时自动进行dump内存快照。第二个参数的意思是：把内存快照放到哪里。只要加入了这两个参数，可以事后再获取OOM时的内存快照进行分析。

(3)一份比较全面的JVM参数模板

 -Xms4096M -Xmx4096M -Xmn3072M -Xss1M -XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M-XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFaction=92 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+CMSParallelInitialMarkEnabled -XX:+CMSScavengeBeforeRemark -XX:+DisableExplicitGC -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:gc.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/usr/local/app/oom

这份JVM参数模板基本上涵盖了所有需要的一些参数。首先是各个内存区域的大小分配，这个需要精心调优的。其次是两种垃圾回收器的指定。接着是一些常规的CMS垃圾回收参数，可优化偶尔发生的FGC性能。最重要的，就是平时要打印出GC日志。GC日志可以配合jstat工具分析GC频率和性能的时候使用。jstat可分析出GC频率，但每次具体的GC情况则要结合GC日志来看。还有次重要的，就是发生OOM时能自动dump内存快照。这样即使突然发生OOM，且事后才知道，都可以分析当时的内存快照。

3.Metaspace区域内存溢出时应如何解决(OutOfMemoryError: Metaspace)

(1)解决思路

面对Metaspace区域内存溢出，思路如下：首先分析GC日志，然后再让JVM自动dump出内存快照。最后用MAT来分析这份内存快照，从内存快照里寻找OOM的原因。

(2)示例代码

public class Demo1 {public static void main(String[] args) {long counter = 0;while (true) {Enhancer enhancer = new Enhancer();enhancer.setSuperclass(Car.class);enhancer.setUseCache(false);enhancer.setCallback(new MethodInterceptor() {@Overridepublic Object intercept(Object o, Method method, Object[] objects, MethodProxy methodProxy) throws Throwable {if (method.getName().equals("run")) {System.out.println("Check before run");return methodProxy.invokeSuper(o, objects);} else {return methodProxy.invokeSuper(o, objects);}}});Car car = (Car) enhancer.create();car.run();System.out.println("目前创建了" + (++counter) + "个Car类的子类了");}}static class Car {public void run() {System.out.println("Run...");}}static class SafeCar extends Car {@Overridepublic void run() {System.out.println("Safe Run...");super.run();}}
}

接着JVM参数修改为如下，因为我们想看一下GC日志和导出内存快照。

 -XX:+UseParNewGC-XX:+UseConcMarkSweepGC-XX:MetaspaceSize=10m-XX:MaxMetaspaceSize=10m-XX:+PrintGCDetails-Xloggc:gc.log-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError-XX:HeapDumpPath=./

注意，上面那个HeapDumpPath参数调整为当前项目下，这样方便查看。

(3)分析GC日志

接下来用上述JVM参数运行这段程序，会发现项目下多了两个文件：一个是gc.log，一个是java_pid910.hprof。当然不同的机器运行这个程序，导出的hprof文件的名字是不太一样的，因为hprof文件会用PID进程id作为文件名字。

步骤一：首先分析gc.log

分析它是如何不断往Metaspace区放入大量生成的类，然后触发FGC的。接着回收Metaspace区，回收后还是无法放下更多类，才抛出OOM。

步骤二：然后用MAT分析OOM时的内存快照

也就是使用MAT工具找到Metaspace内存溢出问题的原因，GC日志如下：

CommandLine flags: -XX:CompressedClassSpaceSize=2097152 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=./ -XX:InitialHeapSize=268435456 -XX:MaxHeapSize=4294967296 -XX:MaxMetaspaceSize=10485760 -XX:MaxNewSize=348966912 -XX:MaxTenuringThreshold=6 -XX:MetaspaceSize=10485760 -XX:OldPLABSize=16 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC 
0.716: [GC (Allocation Failure) 0.717: [ParNew: 139776K->2677K(157248K), 0.0038770 secs] 139776K->2677K(506816K), 0.0041376 secs] [Times: user=0.03 sys=0.01, real=0.00 secs]
0.771: [Full GC (Metadata GC Threshold) 0.771: [CMS: 0K->2161K(349568K), 0.0721349 secs] 20290K->2161K(506816K), [Metaspace: 9201K->9201K(1058816K)], 0.0722612 secs] [Times: user=0.12 sys=0.03, real=0.08 secs]
0.843: [Full GC (Last ditch collection) 0.843: [CMS: 2161K->1217K(349568K), 0.0164047 secs] 2161K->1217K(506944K), [Metaspace: 9201K->9201K(1058816K)], 0.0165055 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.01 secs]
0.860: [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 1217K(349568K)] 1217K(506944K), 0.0002251 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
0.860: [CMS-concurrent-mark-start]
0.878: [CMS-concurrent-mark: 0.003/0.018 secs] [Times: user=0.05 sys=0.01, real=0.02 secs]
0.878: [CMS-concurrent-preclean-start]
Heappar new generation   total 157376K, used 6183K [0x00000005ffe00000, 0x000000060a8c0000, 0x0000000643790000)eden space 139904K,   4% used [0x00000005ffe00000, 0x0000000600409d48, 0x00000006086a0000)from space 17472K,   0% used [0x00000006086a0000, 0x00000006086a0000, 0x00000006097b0000)to   space 17472K,   0% used [0x00000006097b0000, 0x00000006097b0000, 0x000000060a8c0000)concurrent mark-sweep generation total 349568K, used 1217K [0x0000000643790000, 0x0000000658cf0000, 0x00000007ffe00000)
Metaspace       used 9229K, capacity 10146K, committed 10240K, reserved 1058816Kclass space    used 794K, capacity 841K, committed 896K, reserved 1048576K

一.第一行GC日志如下

0.716: [GC (Allocation Failure) 0.717: [ParNew: 139776K->2677K(157248K), 0.0038770 secs] 139776K->2677K(506816K), 0.0041376 secs] [Times: user=0.03 sys=0.01, real=0.00 secs]

这行日志，这是第一次GC，它本身是一个Allocation Failure的问题。也就是说，在Eden区中分配对象时，已经发现Eden区内存不足了，于是就触发了一次YGC。

二.那么这个对象到底是什么对象

回到代码中，可知Enhancer是一个对象，它是用来生成类的，如下所示：

Enhancer enhancer = new Enhancer();

接着会基于new Enhancer生成类对象来生成那个子类的对象，如下所示：

Car car = (Car) enhancer.create();

上述代码会在while(true)里不停创建Enhancer对象和Car的子类对象，因此Eden区慢慢就会被占满了，于是会看到上述日志：

[ParNew: 139776K->2677K(157248K), 0.0038770 secs]

这行日志就是说：在默认的内存分配策略下，新生代一共可用空间是150M左右。然后大概用到140M，Eden区都占满了，就会触发Allocation Failure。即没有Eden区的空间去分配对象了，此时就只能触发YGC。

三.接着来看如下GC日志

0.771: [Full GC (Metadata GC Threshold) 0.771: [CMS: 0K->2161K(349568K), 0.0721349 secs] 20290K->2161K(506816K), [Metaspace: 9201K->9201K(1058816K)], 0.0722612 secs] [Times: user=0.12 sys=0.03, real=0.08 secs]

这行日志说明就是发生FGC了，而且通过Metadata GC Threshold清晰看到，是Metaspace区域满了，这时看后面的日志：

20290K->2161K(506816K);

这就是说堆内存(新生代+老年代)一共是500M，有20M被使用了，这20M的内存是被新生代使用的。

然后FGC必然会带着一次YGC，因此这次FGC执行了YGC，所以回收了很多对象，剩下2161K的对象，这2161K的对象大概就是JVM的一些内置对象。

然后直接就把这些对象都放入老年代，为什么呢？因为后面的日志：

[CMS: 0K->2161K(349568K), 0.0721349 secs]

明显表明，FGC带着CMS进行了老年代的Old GC，结果人家本来是0K。然后从新生代转移来了2161K的对象，所以老年代变成2161K了。

接着看日志：

[Metaspace: 9201K->9201K(1058816K)]

这说明此时Metaspace区域已经使用了差不多9M左右的内存了。JVM发现离限制的10M内存很接近了，于是触发了FGC。但是对Metaspace进行GC后发现类的对象全部都还存活，因此还是剩余9M左右的类在Metaspace里。

四.接着来看下一行GC日志

0.843: [Full GC (Last ditch collection) 0.843: [CMS: 2161K->1217K(349568K), 0.0164047 secs] 2161K->1217K(506944K), [Metaspace: 9201K->9201K(1058816K)], 0.0165055 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.01 secs]

接着又是一次FGC。其中的Last ditch collection，说明这是最后一次拯救的机会了。因为之前Metaspace回收了一次但发现没有类可以回收，所以新的类无法放入Metaspace了。因此才再最后试一试FGC，看看能不能回收掉一些。

结果发现还是：

[Metaspace: 9201K->9201K(1058816K)], 0.0165055 secs]

这说明Metaspace区域还是无法回收掉任何类，Metaspace区几乎还是占满了设置的10M内存。

五.继续看如下GC日志

0.860: [GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 1217K(349568K)] 1217K(506944K), 0.0002251 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
0.860: [CMS-concurrent-mark-start]
0.878: [CMS-concurrent-mark: 0.003/0.018 secs] [Times: user=0.05 sys=0.01, real=0.02 secs]
0.878: [CMS-concurrent-preclean-start]
Heappar new generation   total 157376K, used 6183K [0x00000005ffe00000, 0x000000060a8c0000, 0x0000000643790000)eden space 139904K,   4% used [0x00000005ffe00000, 0x0000000600409d48, 0x00000006086a0000)from space 17472K,   0% used [0x00000006086a0000, 0x00000006086a0000, 0x00000006097b0000)to   space 17472K,   0% used [0x00000006097b0000, 0x00000006097b0000, 0x000000060a8c0000)concurrent mark-sweep generation total 349568K, used 1217K [0x0000000643790000, 0x0000000658cf0000, 0x00000007ffe00000)
Metaspace       used 9229K, capacity 10146K, committed 10240K, reserved 1058816Kclass space    used 794K, capacity 841K, committed 896K, reserved 1048576K

接着JVM就直接退出了，退出的时候打印了当前内存的一个情况：年轻代和老年代几乎没占用。但是Metaspace的capacity是10M，使用了9M左右。无法再继续使用了，所以触发了内存溢出。

此时在控制台会打印出如下的信息：

Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Metaspaceat java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method)at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:763)... 11 more

明确抛出异常表明OutOfMemoryError，原因就是Metaspace区域满了。

因此可以假设是Metaspace内存溢出了，然后我们自己监控到了异常。此时直接去线上机器看一下GC日志和异常信息。通过上述分析就能知道系统是如何运行、触发几次GC后引发内存溢出。

(4)分析内存快照

当我们知道是Metaspace引发的内存溢出后：就把内存快照文件从线上机器拷回本地电脑，打开MAT工具进行分析。如下图示：

从上图可以看到实例最多的就是AppClassLoader。为什么会有这么多的ClassLoader呢？一看就是CGLIB之类的东西在动态生成类的时候搞出来的，此时我们可以点击上图的Details进去看看。

为什么有一大堆在Demo1中动态生成的Car$$EnhancerByCGLIB类？看到截图中的Object数组里出现的很多这种类，就已经很清晰说明了：某个类生成了大量动态类EnhancerByCGLIB，填满了Metaspace区。所以此时直接去代码里排查动态生成类的代码即可。

解决这个问题的办法也很简单：对Enhancer进行缓存，只需要一个Enhancer实例即可，不需要无限制地生成类。

4.JVM栈内存溢出时应如何解决(StackOverflowError)

(1)栈内存溢出能否按照之前的方法解决

也就是说，GC日志、内存快照，这些东西对解决栈内存溢出有帮助吗？其实栈内存溢出跟堆内存是没有关系的，因为它的本质是一个线程的栈中压入了过多调用方法的栈桢。比如调用了几千次方法就会压入几千个方法栈桢，此时就会导致线程的栈内存不足，无法放入更多栈桢。

GC日志对栈内存溢出是没有用的，因为GC日志主要分析的是堆内存和Metaspace区域的一些GC情况。就线程的栈内存和栈桢而言，不存在所谓的GC。

线程调用一个方法时，会在线程的虚拟机栈里压入方法栈桢。接着线程执行完该方法后，方法栈桢会从线程的虚拟机栈里出栈。最后一个线程运行完毕时，它的虚拟机栈内存就会被释放。

所以本身栈内存不存在所谓的GC和回收。线程调用方法时就会给方法栈桢分配内存，线程执行完方法时就会回收掉那个方法栈桢的内存。

内存快照是分析内存占用的，同样是针对堆内存和Metaspace的。所以对线程的栈内存而言，也不需要使用内存快照。

(2)代码示例

public class Demo2 {public static long counter = 0;public static void main(String[] args) {work();}public static void work() {System.out.println("目前是第" + (++counter) + "次调用方法");work();}
}

使用的JVM参数如下：

 -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC-XX:ThreadStackSize=1m -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:gc.log-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError-XX:HeapDumpPath=./

(3)运行代码后分析异常报错信息的调用栈

接着运行代码产生栈内存溢出，如下：

目前是第5549次调用方法
java.lang.StackOverflowErrorat java.io.FileOutputStream.write(FileOutputStream.java:326)at java.io.BufferedOutputStream.flushBuffer(BufferedOutputStream.java:82)at java.io.BufferedOutputStream.flush(BufferedOutputStream.java:140)at java.io.PrintStream.write(PrintStream.java:482)at sun.nio.cs.StreamEncoder.writeBytes(StreamEncoder.java:221)at sun.nio.cs.StreamEncoder.implFlushBuffer(StreamEncoder.java:291)at sun.nio.cs.StreamEncoder.flushBuffer(StreamEncoder.java:104)at java.io.OutputStreamWriter.flushBuffer(OutputStreamWriter.java:185)at java.io.PrintStream.write(PrintStream.java:527)at java.io.PrintStream.print(PrintStream.java:669)at java.io.PrintStream.println(PrintStream.java:806)at com.demo.rpc.test.Demo.work(Demo.java:9)at com.demo.rpc.test.Demo.work(Demo.java:10)

上述所示异常会明确提示：出现栈内存溢出的问题，原因是不断调用Demo类的work()方法导致的。

因此对于栈内存溢出的问题，定位和解决的思路就很简单了。只要把所有的异常都写入本地日志文件，那么发现系统崩溃时，去日志里定位异常信息即可。

(4)总结

情形一：Metaspace区域溢出

通过异常信息可以直接定位出是Metaspace区域发生异常，然后分析GC日志就可以知道Metaspace发生溢出的全过程，接着再使用MAT分析内存快照，就知道是哪个类太多导致异常。

情形二：栈内存溢出

首先从异常日志中就能知道是栈内存溢出。

然后从异常日志中可以找到对应的报错方法。

知道哪个方法后，就可以到代码中定位问题。

5.JVM堆内存溢出时应该如何解决(OutOfMemoryError: Java heap space)

(1)示例代码

运行如下程序：

public class Demo3 {public static void main(String[] args) {long counter = 0;List<Object> list = new ArrayList<Object>();while(true) {list.add(new Object());System.out.println("当前创建了第" + (++counter) + "个对象");}    }
}

采用的JVM参数如下：

 -Xms10m -Xmx10m-XX:+PrintGCDetails -Xloggc:gc.log-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=./-XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC

(2)运行后的观察

其实堆内存溢出的现象也是很简单的，在系统运行一段时间之后，会发现系统崩溃了，然后登录到线上机器检查日志文件。先看到底为什么崩溃：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
Dumping heap to ./java_pid1023.hprof ...
Heap dump file created [13409210 bytes in 0.033 secs]Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

这个就表明了：是Java堆内存溢出了，而且还导出了一份内存快照。此时GC日志都不用分析，因为堆内存溢出往往对应着大量的GC日志。这些大量的GC日志分析起来很麻烦，可以直接将线上自动导出的内存快照拷贝回本地，然后使用MAT分析。

(3)用MAT分析内存快照

采用MAT打开内存快照后会看到下图：

这次MAT非常简单，直接在内存泄漏报告中告诉我们。内存溢出原因只有一个，因为它没提示任何其他的问题。接下来仔细分析一下MAT提供的分析报告。

一.首先看下面的提示

The thread java.lang.Thread @ 0x7bf6a9a98 main keeps local variables with total size 7,203,536 (92.03%) bytes.

意思是main线程通过局部变量引用了7230536个字节的对象(7M)，考虑到总共就给堆内存10M，所以7M基本上个已经到极限了。

二.接着看下面的提示

The memory is accumulated in one instance of "java.lang.Object[]" loaded by "<system class loader>".

这句话的意思是内存都被一个实例对象占用了，就是java.lang.Object[]。

三.这时还不能判断，得点击Details

在Details里能看到这个东西，即占用了7M内存的的java.lang.Object[]。这里会列出该Object数组的每个元素，可见是大量的java.lang.Object，而这些java.lang.Object其实就是我们在代码里创建的。至此真相大白，就是大量的Object对象占用了7M的内存导致内存溢出。

四.接着分析这些对象是如何创建出来的

此时可以回到上一级页面进行查找，如下：