前置启动程序 事先启动一个web应用程序，用jps查看其进程id，接着用各种jdk自带命令优化应用 Jmap 此命令可以用来查看内存信息，实例个数以及占用内存大小
jmap -histo 14660 #查看历史生成的实例 jmap -histo:live 14660 #查看当前存活的实例，执行过程中可能会触发一次full gc打开log.txt，文件内容如下：
- num：序号
- instances：实例数量
- bytes：占用空间大小
- class name：类名称，[C is a char[]，[S is a short[]，[I is a int[]，[B is a byte[]，[[I is a int[][]
jmap -dump:format=b,file=eureka.hprof 14660
- -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
- -XX:HeapDumpPath=./ （路径）
public class OOMTest {
public static List<Object> list = new ArrayList<>();
// JVM设置
// -Xms10M -Xmx10M -XX:+PrintGCDetails -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=D:\jvm.dump
public static void main(String[] args) {
List<Object> list = new ArrayList<>();
int i = 0;
int j = 0;
while (true) {
list.add(new User(i++, UUID.randomUUID().toString()));
new User(j--, UUID.randomUUID().toString());
}
}
}
可以用jvisualvm命令工具导入该dump文件分析
public class DeadLockTest {
private static Object lock1 = new Object();
private static Object lock2 = new Object();
public static void main(String[] args) {
new Thread(() -> {
synchronized (lock1) {
try {
System.out.println("thread1 begin");
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
}
synchronized (lock2) {
System.out.println("thread1 end");
}
}
}).start();
new Thread(() -> {
synchronized (lock2) {
try {
System.out.println("thread2 begin");
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
}
synchronized (lock1) {
System.out.println("thread2 end");
}
}
}).start();
System.out.println("main thread end");
}
}
java -Dcom.sun.management.jmxremote.port=8888 -Djava.rmi.server.hostname=192.168.65.60 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -jar microservice-eureka-server.jarPS： -Dcom.sun.management.jmxremote.port 为远程机器的JMX端口 -Djava.rmi.server.hostname 为远程机器IP tomcat的JMX配置：在catalina.sh文件里的最后一个JAVA_OPTS的赋值语句下一行增加如下配置行
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote.port=8888 -Djava.rmi.server.hostname=192.168.50.60 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"连接时确认下端口是否通畅，可以临时关闭下防火墙
systemctl stop firewalld #临时关闭防火墙jstack找出占用cpu最高的线程堆栈信息
package com.tuling.jvm;
/**
* 运行此代码，cpu会飙高
*/
public class Math {
public static final int initData = 666;
public static User user = new User();
public int compute() { //一个方法对应一块栈帧内存区域
int a = 1;
int b = 2;
int c = (a + b) * 10;
return c;
}
public static void main(String[] args) {
Math math = new Math();
while (true){
math.compute();
}
}
}
1，使用命令top -p ，显示你的java进程的内存情况，pid是你的java进程号，比如19663
- S0C：第一个幸存区的大小，单位KB
- S1C：第二个幸存区的大小
- S0U：第一个幸存区的使用大小
- S1U：第二个幸存区的使用大小
- EC：伊甸园区的大小
- EU：伊甸园区的使用大小
- OC：老年代大小
- OU：老年代使用大小
- MC：方法区大小(元空间)
- MU：方法区使用大小
- CCSC:压缩类空间大小
- CCSU:压缩类空间使用大小
- YGC：年轻代垃圾回收次数
- YGCT：年轻代垃圾回收消耗时间，单位s
- FGC：老年代垃圾回收次数
- FGCT：老年代垃圾回收消耗时间，单位s
- GCT：垃圾回收消耗总时间，单位s
- NGCMN：新生代最小容量
- NGCMX：新生代最大容量
- NGC：当前新生代容量
- S0C：第一个幸存区大小
- S1C：第二个幸存区的大小
- EC：伊甸园区的大小
- OGCMN：老年代最小容量
- OGCMX：老年代最大容量
- OGC：当前老年代大小
- OC:当前老年代大小
- MCMN:最小元数据容量
- MCMX：最大元数据容量
- MC：当前元数据空间大小
- CCSMN：最小压缩类空间大小
- CCSMX：最大压缩类空间大小
- CCSC：当前压缩类空间大小
- YGC：年轻代gc次数
- FGC：老年代GC次数
- S0C：第一个幸存区的大小
- S1C：第二个幸存区的大小
- S0U：第一个幸存区的使用大小
- S1U：第二个幸存区的使用大小
- TT:对象在新生代存活的次数
- MTT:对象在新生代存活的最大次数
- DSS:期望的幸存区大小
- EC：伊甸园区的大小
- EU：伊甸园区的使用大小
- YGC：年轻代垃圾回收次数
- YGCT：年轻代垃圾回收消耗时间
- NGCMN：新生代最小容量
- NGCMX：新生代最大容量
- NGC：当前新生代容量
- S0CMX：最大幸存1区大小
- S0C：当前幸存1区大小
- S1CMX：最大幸存2区大小
- S1C：当前幸存2区大小
- ECMX：最大伊甸园区大小
- EC：当前伊甸园区大小
- YGC：年轻代垃圾回收次数
- FGC：老年代回收次数
- MC：方法区大小
- MU：方法区使用大小
- CCSC:压缩类空间大小
- CCSU:压缩类空间使用大小
- OC：老年代大小
- OU：老年代使用大小
- YGC：年轻代垃圾回收次数
- FGC：老年代垃圾回收次数
- FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
- GCT：垃圾回收消耗总时间
- OGCMN：老年代最小容量
- OGCMX：老年代最大容量
- OGC：当前老年代大小
- OC：老年代大小
- YGC：年轻代垃圾回收次数
- FGC：老年代垃圾回收次数
- FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
- GCT：垃圾回收消耗总时间
- MCMN:最小元数据容量
- MCMX：最大元数据容量
- MC：当前元数据空间大小
- CCSMN：最小压缩类空间大小
- CCSMX：最大压缩类空间大小
- CCSC：当前压缩类空间大小
- YGC：年轻代垃圾回收次数
- FGC：老年代垃圾回收次数
- FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
- GCT：垃圾回收消耗总时间
- S0：幸存1区当前使用比例
- S1：幸存2区当前使用比例
- E：伊甸园区使用比例
- O：老年代使用比例
- M：元数据区使用比例
- CCS：压缩使用比例
- YGC：年轻代垃圾回收次数
- FGC：老年代垃圾回收次数
- FGCT：老年代垃圾回收消耗时间
- GCT：垃圾回收消耗总时间
- 机器配置：2核4G
- JVM内存大小：2G
- 系统运行时间：7天
- 期间发生的Full GC次数和耗时：500多次，200多秒
- 期间发生的Young GC次数和耗时：1万多次，500多秒
-Xms1536M -Xmx1536M -Xmn512M -Xss256K -XX:SurvivorRatio=6 -XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
大家可以结合对象挪动到老年代那些规则推理下我们这个程序可能存在的一些问题 经过分析感觉可能会由于对象动态年龄判断机制导致full gc较为频繁 为了给大家看效果，我模拟了一个示例程序(见课程对应工程代码：jvm-full-gc)，打印了jstat的结果如下：
jstat -gc 13456 2000 10000
-Xms1536M -Xmx1536M -Xmn1024M -Xss256K -XX:SurvivorRatio=6 -XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=92 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
import java.util.ArrayList;
@RestController
public class IndexController {
@RequestMapping("/user/process")
public String processUserData() throws InterruptedException {
ArrayList<User> users = queryUsers();
for (User user: users) {
//TODO 业务处理
System.out.println("user:" + user.toString());
}
return "end";
}
/**
* 模拟批量查询用户场景
* @return
*/
private ArrayList<User> queryUsers() {
ArrayList<User> users = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 5000; i++) {
users.add(new User(i,"zhuge"));
}
return users;
}
}
同时，java的代码也是需要优化的，一次查询出500M的对象出来，明显不合适，要根据之前说的各种原则尽量优化到合适的值，尽量消除这种朝生夕死的对象导致的full gc
内存泄露到底是怎么回事
再给大家讲一种情况，一般电商架构可能会使用多级缓存架构，就是redis加上JVM级缓存，大多数同学可能为了图方便对于JVM级缓存就简单使用一个hashmap，于是不断往里面放缓存数据，但是很少考虑这个map的容量问题，结果这个缓存map越来越大，一直占用着老年代的很多空间，时间长了就会导致full gc非常频繁，这就是一种内存泄漏，对于一些老旧数据没有及时清理导致一直占用着宝贵的内存资源，时间长了除了导致full gc，还有可能导致OOM。
这种情况完全可以考虑采用一些成熟的JVM级缓存框架来解决，比如ehcache等自带一些LRU数据淘汰算法的框架来作为JVM级的缓存。
标签：回收,XX,调优,gc,垃圾,JVM,大小,GC,详解
From： https://www.cnblogs.com/ladeng19/p/17660709.html