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深入理解JVM - 案例实战

发表于 更新于 分类于 Valine：
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这一篇文章还是讲实战，但是内容并不是很多，下一篇会出一个阶段总结对于之前的内容进行回顾

深入理解JVM - 案例实战

[TOC]

前言：

​ 这一篇文章还是讲实战，但是内容并不是很多，下一篇会出一个阶段总结对于之前的内容进行回顾。

前文回顾

​ 上一节深入扩展了JVM工具jstat是如何使用了，但是从实际场景可以看出，更多情况是代码的问题，或者因为好奇害死猫乱设置参数导致线上各种报错或者频繁的卡死，这里还是再次强调一句不要使用System.gc()这个臭名昭著的方法，最好是JVM禁止此方法的运行。

本文概述

  1. 排查Full Gc的套路是什么，这里用一个电商案例来进行说明。
  2. spilt()方法是如何造成内存泄露的？如何通过可视化图形分析出问题。以及如何从源代码层面发现根本问题

思维导图：

幕布：https://www.mubucm.com/doc/IgrEXbw6vB

电商案例-排查Full GC套路

主要业务：

​ 在日常场景进行发邮箱，短信以及APP 的推送消息一些特别活动。

​ 这种业务的特点是短时间之内会有大量的用户进入APP进行参与，这时候系统的压力会突然增加。

问题：

​ 在业务流量高峰的时候，CPU的使用率十分十分高，并且直接导致系统卡死，无法进行任何请求的处理，在系统重启之后会好一段时间，但是后面又会马上卡死。

初步排查：

  • 首先我们需要排查是否为 线程创建过多：线程过多并且并发执行差，所以CPU的上下文切换十分频繁，压力很大
  • 频繁的FULL GC导致系统卡顿

​ 通过这种思路排查，结果果然发现FULL GC的频率十分高，居然一分钟一次FULL GC，频率实在是太高了。

初步排查FULL GC的套路有哪些：(重点)

  1. 内存分配不合理，对象频繁进入老年代，引发频繁FULL GC
  2. 内存泄露问题，内存驻留大量的老年代对象，一有对象就会触发FULL GC，比如之前提到的全表查询引发海量对象
  3. 永久代的类太多，触发 FULL GC。

继续排查：

​ 继续排查发现使用jstat发现并不存在内存不合理的情况，并且对象也是正常进入老年代，同时永久代的内存居然也是正常的。

​ 这时候又会考虑一个问题，一分钟一次FULL GC，证明老年代空间是不够的，虽然新生代进入老年代是正常的，但是如果老年代 本身对象就非常多，会不会也会出现问题呢？按照这个思路继续排查，果然发现老年代GC之后 居然还有那么多对象存活。

​ 真相大白，原因就是老年代被大量对象占满了，很容易触发FULL GC，我们可以使用Jmap的工具排查这里面的内容，当然，也可以使用mat(memory anaylyze tool)进行排查，但是本文不涉及工具的使用介绍，大致介绍一下mat的处理流程：

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MAT的排查进程：

jmap -dump:format=b,file=文件名[服务进程ID]

1. 首先内存快照，可以看到当前内存情况
2. 其次发现内存泄露
3. 创建的对象占比量过大
4. 发现原因是jvm缓存没有及时进行清理，导致内存越来越大
5. 排查结果是本地内存没有进行限制，同时没有定期淘汰算法
6. 解决办法使用一些EHCACASH的缓存即可

解决方式：

  1. 使用JSTAT和JMAP找到让对象大量创建的原因
  2. 使用MAT 软件进行分析
    1. jmap -dump:format=b,file=文件名[服务进程ID]
    2. 使用jhat等可视化图形工具进行分析。
  3. 解决代码层面短时间大量创建对象的问题。

总结：

​ 其实按照排查思路进行一步步排查，要找到问题其实并不是很难。

String.split是如何造成内存泄露的

主要业务：

​ 业务就直接跳过，这里重点关注问题分析和解决流程。

问题分析：

  1. 发现也是CPU突然爆高，但是可以看到新生代和老年代居然同时有10G的内存大小
  2. 发现每两分钟就会有一次FULL GC同时伴随着系统的资源高度占用
  3. 不是简单的改一下JVM参数就可以解决的事情，排查发现代码出了问题。

​ 不用说，标题已经暴露了一切，但是究竟是如何分析出来的？这里也不兜圈子，直接给一张图，：

Problem Suspect 1

​ 从这里看到java.lang.Thread的主线程main 线程，局部变量居然占用了24.97%的内存的对象。这里告诉你问题出现在java.lang.Object[]数组，这个数组占用大量的内存。

​ 在1的下面有一行蓝色的 Details，进入之后可以看到下面的内容：

在Problem Supspect 3里面也可以看到这里面占用了大量的String对象。

​ 从这里可以看到在main线程里面，有一个arrayList集合占用了几乎所有的内存，这个List显然也是Object[]的数组，并且在内容里面存在Demo1$Data的对象实例。

​ 从这个分析我们知道了如何分析出内存占用的问题，其实大胆猜测加上实用工具测试可以基本都可以验证出问题。

trance链路追踪：

​ 知道了占用是因为Object[]数组的问题，接着来看下链路追踪的情况：

​ 如上图所示，我们点击statictrace进入到具体的代码界面：

​ 答案在最下面的图：

​ 我们可以明显的看到是String的问题，通过代码搜索发现有一个String.split可能是产生问题的原因。

为什么String.split()会造成内存泄露

​ 这里就涉及一个JDK源代码的问题了：

​ 在JDK6的版本，一个字符串的底层是基于下面的形式进行存储的，比如”yes yes yes yes”使用空格切分是如下的形式：

​ ["yes","yes","yes","yes"]

​ 但是到了Jdk7，他给每个切分出来的字符串都创建了一个新的数组，意思就是说每次切分都切分出一个新的数组，这里可能没法理解，所以我们给出代码：

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if (xxxxx)// 一大堆判断，不用管，总之大部分情况你都会进这个If判断
{    
    return list.subList(0, resultSize).toArray(result);
}
return Pattern.compile(regex).split(this, limit);

​ 这个sublist毫无疑问就是罪魁祸首了，导致JDK版本升级了之后内存占用爆高也是这个代码，这个代码干了啥呢？

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public List<E> subList(int fromIndex, int toIndex) {
    subListRangeCheck(fromIndex, toIndex, size);
    return new SubList(this, 0, fromIndex, toIndex);
}

​ 这个也是典型的面试题，可用看到返回了当前List的视图，同时这个视图会随着数组的改变而改变，关于这个对象细节百度一大堆，这里不讨论，这里需要关注的是这个new。

​ 到这里相信读者也清楚为什么split()方法会导致大量的Object[]数组被构建出来，SubList底层依然是一个数组！

解决方式：

​ 说白了还是代码的质量问题，不用想可以知道需要从代码层面修复问题，解决fot循环里面的split()方法。

​ 所以字符串的操作尤其需要谨慎，因为字符串天生的不可变的特性，使用频率非常高的同时也很容易出现问题。

总结：

​ 这篇文章内容不多，主要为下面两个点：

  1. 通过可视化工具以及代码排查，可以从分析图表里面看到根本的代码问题点
  2. 关于FULL GC的常见排查讨论

写在最后

​ 感谢各位的观看，下一篇文章为阶段总结。