关于java:Java内存泄露问题分析

最近有一个服务器，常常运行的时候就呈现过载宕机的景象。重启脚本和零碎后，该个问题还是会呈现。只管有大量的数据失落,但因不是要害业务，问题并 不重大。不过还是决定作进一步的考察，来看下问题到底呈现在哪。首先留神到的是，服务器通过了所有的单元测试和残缺的集成环境的测试。在测试环境下应用测 试数据时运行失常,那么为什么在生产环境中运行会呈现问题呢？很容易会想到，兴许是因为理论运行时的负载大于测试时的负载，甚至超过了设计的负荷，从而耗 尽了资源。然而到底是什么资源,在哪里耗尽了呢?上面咱们就钻研这个问题

为了演示这个问题,首先要做的是编写一些内存泄露的代码,将应用生产-消费者模式去实现,以便更好阐明问题。

例子中，假设有这样一个场景：假如你为一个证劵经纪公司工作，这个公司将股票的销售额和股份记录在数据库中。通过一个简略过程获取命令并将其寄存在一个队列中。另一个过程从该队列中读取命令并将其写入数据库。命令的POJO对象非常简略，如下代码所示：

public class Order {

private final int id;

private final String code;

private final int amount;

private final double price;

private final long time;

private final long[] padding;

/**

• @param id
• The order id
• @param code
• The stock code
• @param amount
• the number of shares
• @param price
• the price of the share
• @param time
• the transaction time
  */

public Order(int id, String code, int amount, double price, long time) {

super(); this.id = id; this.code = code; this.amount = amount; this.price = price; this.time = time; //这里成心设置Order对象足够大，以不便例子稍后在运行的时候耗尽内存 this.padding = new long[3000]; Arrays.fill(padding, 0, padding.length - 1, -2); 

}

public int getId() {

return id; 

}

public String getCode() {

return code; 

}

public int getAmount() {

return amount; 

}

public double getPrice() {

return price; 

}

public long getTime() {

return time; 

}

}

这个POJO对象是Spring利用的一部分，该利用有三个次要的抽象类，当Spring调用它们的start()办法的时候将别离创立一个新的线程。

http://www.developcls.com
http://www.developcls.com/qa/ef2c7b5c050b4cfaa54a0d11080077c5...

第一个抽象类是OrderFeed。run()办法将生成一系列随机的Order对象，并将其搁置在队列中，而后它会睡眠一会儿，又再接着生成一个新的Order对象，代码如下：

public class OrderFeed implements Runnable {

private static Random rand = new Random();

private static int id = 0;

private final BlockingQueue<Order> orderQueue;

public OrderFeed(BlockingQueue<Order> orderQueue) {
this.orderQueue = orderQueue;
}

/**
*在加载Context上下文后由Spring调用，开始生产order对象
*/
public void start() {

Thread thread = new Thread(this, "Order producer");
thread.start();
}

@Override
public void run() {

while (true) {

 Order order = createOrder();  orderQueue.add(order);  sleep(); 

}
}

private Order createOrder() {

final String[] stocks = { "BLND.L", "DGE.L", "MKS.L", "PSON.L", "RIO.L", "PRU.L",

   "LSE.L", "WMH.L" }; 

int next = rand.nextInt(stocks.length);
long now = System.currentTimeMillis();

Order order = new Order(++id, stocks[next], next 100, next 10, now);
return order;
}

private void sleep() {
try {

 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100); 

} catch (InterruptedException e) {

 e.printStackTrace(); 

}
}

第二个类是OrderRecord，这个类负责从队列中提取Order对象，并将它们写入数据库。问题是，将Order对象写入数据库的耗时比产生Order对象的耗时要长得多。为了演示，将在recordOrder()办法中让其睡眠1秒。

public class OrderRecord implements Runnable {

private final BlockingQueue<Order> orderQueue;

public OrderRecord(BlockingQueue<Order> orderQueue) {

this.orderQueue = orderQueue; 

}

public void start() {

Thread thread = new Thread(this, "Order Recorder"); thread.start(); 

}

@Override
public void run() {

while (true) {   try {     Order order = orderQueue.take();     recordOrder(order);   } catch (InterruptedException e) {     e.printStackTrace();   } } 

}

/**

• 模仿记录到数据库的办法，这里只是简略让其睡眠一秒
  */

public void recordOrder(Order order) throws InterruptedException {

TimeUnit.SECONDS.sleep(1); 

}

}

为了证实这个成果，特意减少了一个监督类 OrderQueueMonitor ，这个类每隔几秒就打印出队列的大小，代码如下：

public class OrderQueueMonitor implements Runnable {

private final BlockingQueue<Order> orderQueue;

public OrderQueueMonitor(BlockingQueue<Order> orderQueue) {

this.orderQueue = orderQueue; 

}

public void start() {

Thread thread = new Thread(this, "Order Queue Monitor"); thread.start(); 

}

@Override
public void run() {

while (true) {   try {     TimeUnit.SECONDS.sleep(2);     int size = orderQueue.size();     System.out.println("Queue size is:" + size);   } catch (InterruptedException e) {     e.printStackTrace();   } } 

}

}

接下来配置Spring框架的相干配置文件如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.1.xsd"
default-init-method="start"
default-destroy-method="destroy">

<bean id="theQueue" class="java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue"/>
<bean id="orderProducer">
<constructor-arg ref="theQueue"/>
</bean>

<bean id="OrderRecorder">
<constructor-arg ref="theQueue"/>
</bean>

<bean id="QueueMonitor">
<constructor-arg ref="theQueue"/>
</bean>

</beans>

接下来运行这个Spring利用，并且能够通过jConsole去监控利用的内存状况，这须要作一些配置，配置如下：

-Dcom.sun.management.jmxremote
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=9010
-Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=false
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false

如果你看看堆的使用量，你会发现随着队列的增大，堆的使用量逐步增大，如下图所示，你可能不会发现1KB的内存泄露，但当达到1GB的内存溢出就很显著了。所以，接下来要做的事件就是期待其溢出，而后进行剖析。

接下来咱们来看下如何发现并解决这类问题。在Java中，能够借助不少自带的或第三方的工具帮忙咱们进行相干的剖析。

上面介绍分析程序内存泄露问题的三个步骤：

提取产生内存泄露的服务器的转储文件。用这个转储文件生成报告。剖析生成的报告。

有几个工具能帮你生成堆转储文件，别离是：

jconsole visualvmEclipse Memory Analyser Tool（MAT）

用jconsole提取堆转储文件

应用jconsole连贯到你的利用：单击MBeans选项卡关上com.sun.management包，点击 HotSpotDiagnostic，点击Operations，而后抉择dumpHeap。这时你将会看到dumpHeap操作：它承受两个参数p0和 p1。在p0的编辑框内输出一个堆转储的文件名，而后按下DumpHeap按钮就能够了。如下图：

用jvisualvm提取堆转储文件

首先应用jvisual vm连贯示例代码，而后右键点击利用，在左侧的“application”窗格中抉择“Heap Dump”。

留神：如果须要剖析的产生内存泄露的是在近程服务器上，那么jvisualvm将会把转存进去的文件保留在近程机器（假如这是一台unix机器）上的/tmp目录下。

用MAT来提取堆转储文件

jconsole和jvisualvm自身就是JDK的一部分，而MAT或被称作“内存剖析工具”，是一个基于eclipse的插件，能够从eclipse.org下载。

最新版本的MAT须要你在电脑上装置JDk1.6。如果你用的是Java1.7版本也不必放心，因为它会主动为你装置1.6版本，并且不会和装置好的1.7版本产生抵触。

应用MAT的时候，只须要点击“Aquire Heap Dump”，而后按步骤操作就能够了，如下图：

要留神的是，应用下面的三种办法，都须要配置近程JMX连贯如下：

-Dcom.sun.management.jmxremote
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=9010
-Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=false
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false

何时提取堆转存文件

那么在什么时候才应该提取堆转存文件呢？这须要耗费点心思和碰下运气。如果过早提取了堆转储文件，那么将可能不能发现问题症结所在，因为它们被非法，非泄露类的实例屏蔽了。不过也不能等太久，因为提取堆转储文件也须要占用内存，进行提取的时候可能会导致利用解体。

最好的方法是将jconsole连贯到应用程序并监控堆的占用状况，晓得它何时在解体的边缘。因为没有产生内存泄露时，三个堆局部指标都是绿色的，这样很容易就能监控到，如下图：

剖析转储文件

当初轮到MAT派上用场了，因为它自身就是设计用来剖析堆转储文件的。要关上和剖析一个堆转储文件，能够抉择File菜单的Heap Dump选项。抉择了要关上的文件后，将会看到如下三个选项：

抉择Leak Suspect Report选项。在MAT运行几秒后，会生成如下图的页面：

如饼状图显示：疑似有一处产生了内存泄露。兴许你会想，这样的做法只有在代码受到管制的状况下才可取。毕竟这只是个例子，这又能阐明什么呢？好吧， 在这个例子里，所有的问题都是浅然易见的；线程a占用了98.7MB内存，其余线程用了1.5MB。在理论状况中，失去的图表可能是上图那样。让咱们持续 探索，会失去如下图：

如上图所示，报告的下一部分通知咱们，有一个LinkedBlockQueue占用了98.46%的内存。想要进一步的探索，点击Details>>就能够了，如下图：

能够看到，问题的确是出在咱们的orderQueue上。这个队列里存储了所有生成的随机生成的Order对象，并且能够被咱们上篇博文里提到的三个线程OrderFeed、OrderRecord、OrderMonitor拜访。

那么所有都分明了，MAT通知咱们：示例代码中有一个LinkedBlockQueue，这个队列用尽了所有的内存，从而导致了重大的问题。不过咱们不晓得这个问题为什么会产生，也不能指望MAT通知咱们。

本文代码能够在：https://github.com/roghughe/captaindebug/tree/master/producer-consumer中下载。