jmap的使用以及内存溢出分析
jmap(java内存映像工具)
jmap(Memory Map for Java）命令用于生成堆转储快照（一般称为heapdump或dump文件）。还有几种方式获取dump文件：使用JVM参数选项-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数，可以让虚拟机在OOM异常出现之后自动生成dump文件，通过-XX:HeapDumpPath=path 设置dump文件路径（有时候dump文件比较大的时候可能无法自动导出，这时候就需要使用jmap -dump手动导出了）；通过-XX.+HeapDumpOnCtrlBreak参数则可以使用[Ctrl]+[Break]键让虚拟机生成dump文件；或者在Linux系统下通过Kill -3命令发送进程退出信号，也能拿到dump文件。
jmap的作用并不仅仅是为了获取dump文件，它还可以查询finalize执行队列、Java堆和永久代的详细信息，如空间使用率、当前用的是哪种收集器等。和jinfo命令一样，jmap有不少功能在Windows平台下都是受限的，除了生成dump文件的-dump选项和用于查看每个类的实例、空间占用统计的-histo选项在所有操作系统都提供之外，其余选项都只能在Linux／Solans下使用。官方文档地址
1.1、查看内存使用情况
[root@localhost /]# jmap -heap 9906
Attaching to process ID 9906, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.221-b11
using thread-local object allocation.
Mark Sweep Compact GC
Heap Configuration:
MinHeapFreeRatio = 40
MaxHeapFreeRatio = 70
MaxHeapSize = 989855744 (944.0MB)
NewSize = 20971520 (20.0MB)
MaxNewSize = 329908224 (314.625MB)
OldSize = 41943040 (40.0MB)
NewRatio = 2
SurvivorRatio = 8
MetaspaceSize = 21807104 (20.796875MB)
CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB)
MaxMetaspaceSize = 17592186044415 MB
G1HeapRegionSize = 0 (0.0MB)
Heap Usage:
New Generation (Eden + 1 Survivor Space):
capacity = 18939904 (18.0625MB)
used = 5314648 (5.068443298339844MB)
free = 13625256 (12.994056701660156MB)
28.06058573475346% used
Eden Space:
capacity = 16842752 (16.0625MB)
used = 4780064 (4.558624267578125MB)
free = 12062688 (11.503875732421875MB)
28.38054018725681% used
From Space:
capacity = 2097152 (2.0MB)
used = 534584 (0.5098190307617188MB)
free = 1562568 (1.4901809692382812MB)
25.490951538085938% used
To Space:
capacity = 2097152 (2.0MB)
used = 0 (0.0MB)
free = 2097152 (2.0MB)
0.0% used
tenured generation:
capacity = 41943040 (40.0MB)
used = 36145136 (34.47068786621094MB)
free = 5797904 (5.5293121337890625MB)
86.17671966552734% used
31688 interned Strings occupying 3707776 bytes.
1.2、查看内存中对象数量及大小
#查看所有对象，包括活跃以及非活跃的
jmap -histo <pid> | more
#查看活跃对象
jmap -histo:live <pid> | more
[root@localhost /]# jmap -histo:live 9906 | more
num #instances #bytes class name
----------------------------------------------
1: 72627 10929400 [C
2: 12052 2445368 [I
3: 3709 1718968 [B
4: 71294 1711056 java.lang.String
5: 14306 1258928 java.lang.reflect.Method
6: 8153 922992 java.lang.Class
7: 26390 844480 java.util.HashMap$Node
8: 23271 744672 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Node
9: 10490 629792 [Ljava.lang.Object;
10: 5128 536080 [Ljava.util.HashMap$Node;
#对象说明
B byte
C char
D double
F float
I int
J long
Z boolean
[数组，如[I表示int[]
[L+类名 其他对象
1.3、将内存使用情况dump到文件中
#用法：
jmap -dump:format=b,file=dumpFileName <pid>
#示例
[root@localhost /]# jmap -dump:format=b,file=/cfile/dump.dat 9906
Dumping heap to /cfile/dump.dat ...
Heap dump file created
1.4、通过jhat对dump文件进行分析
jvm的内存dump到文件中，这个文件是一个二进制的文件，不方便查看，可以借助于jhat工具进行查看。
#用法：
jhat -port <port> <file>
#示例
[root@localhost cfile]# jhat -port 8888 /cfile/dump.dat
Reading from /cfile/dump.dat...
Dump file created Thu Aug 19 11:31:02 CST 2021
Snapshot read, resolving...
Resolving 476416 objects...
Chasing references, expect 95 dots...............................................................................................
Eliminating duplicate references...............................................................................................
Snapshot resolved.
Started HTTP server on port 8888
Server is ready.
打开浏览器进行访问：ip+端口（8888）
在最后面有OQL查询功能。
进入页面，输入下面语句查询字符串大于10000，点击Execute按钮，查询结果：
select s from java.lang.String s where s.value.length >= 10000
2、通过MAT工具对dump文件进行分析（官网）
MAT(Memory Analyzer Tool)，一个基于Eclipse的内存分析工具，是一个快速、功能丰富的JAVA heap分析工具，它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗。使用内存分析工具从众多的对象中进行分析，快速的计算出在内存中对象的占用大小，看看是谁阻止了垃圾收集器的回收工作，并可以通过报表直观的查看到可能造成这种结果的对象。
2.1、下载安装
运行独立版 Memory Analyzer 所需的最低 Java 版本是 Java 11 如果本地安装的JDK是更低版本的可以下载旧版本。
下载完成后解压MemoryAnalyzer-1.8.1.20180910-win32.win32.x86_64.zip，解压后如图
2.2、使用方式
查看对象以及它的依赖：
查看可能存在内存泄露的分析：
3、内存溢出的定位与分析
引起内存溢出的原因有很多种，常见的有以下几种：
- 内存中加载的数据量过于庞大，如一次从数据库取出过多数据。
- 集合类中有对对象的引用，使用完后未清空，使得JVM不能回收。
- 代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体。
- 使用的第三方软件中的BUG。
- 启动参数内存值设定的过小。
内存溢出在实际的生产环境中经常会遇到，如，不断的将数据写入到一个集合中，出现了死循环或者读取超大的文件等等，都可能会造成内存溢出。如果出现了内存溢出，首先我们需要定位到发生内存溢出的环节，并且进行分析，是正常还是非正常情况，如果是正常的需求，就应该考虑加大内存的设置，如果是非正常需求，那么就要对代码进行修改，修复这个bug。
3.1、模拟内存溢出
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
public class TestJvmOutOfMemory {
public static void main(String[] args) {
List<Object> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
String str = "";
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
str += UUID.randomUUID().toString();
}
list.add(str);
}
System.out.println("ok");
}
}
为了更快的现实效果，这里使用Idea，设置执行的参数
#在每次发生内存溢出时，JVM会自动将堆转储，dump文件存放在-XX:HeapDumpPath指定的路径下。
-Xms8m -Xmx8m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=D:
测试结果如下：
导入到MAT工具中进行分析
可以看到，有87.02%的内存由Object[]数组占有，所以比较可疑。
分析：已经有超过87%的内存都被它占有，这种情况是非常有可能出现内存溢出的
查看详情：
可以看到集合中存储了大量的uuid字符串。
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