关于JVM案例分析（一）

准备模拟内存泄漏样例

1、定义静态变量HashMap

2、分段循环创建对象，并加入HashMap

代码如下：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class CyclicDependencies {
    //声明缓存对象
    private static final Map map = new HashMap();

    public static void main(String args[]){

        try {
            Thread.sleep(10000);//给打开visualvm时间
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //循环添加对象到缓存
        for(int i=0; i<1000000;i++){
            TestMemory t = new TestMemory();
            map.put("key"+i,t);
        }
        System.out.println("first");

        //为dump出堆提供时间
        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        for(int i=0; i<1000000;i++){
            TestMemory t = new TestMemory();
            map.put("key"+i,t);
        }
        System.out.println("second");

        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        for(int i=0; i<3000000;i++){
            TestMemory t = new TestMemory();
            map.put("key"+i,t);
        }
        System.out.println("third");

        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        for(int i=0; i<4000000;i++){
            TestMemory t = new TestMemory();
            map.put("key"+i,t);
        }
        System.out.println("forth");

        try {
            Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("qqqq");
    }
}

 

3、配置jvm参数如下：

 -Xms512m
         -Xmx512m
         -XX:-UseGCOverheadLimit
         -XX:MaxPermSize=50m

 4、运行程序并打卡visualvm监控

使用JVisualVM分析内存泄漏

 1、查看Visual GC标签，内容如下，

这是输出first的截图：

            

这是输出forth的截图：

通过2张图对比发现：

 

老生代一直在gc，当程序继续运行可以发现老生代gc还在继续：

 

增加到了7次，但是老生代的内存并没有减少。说明存在无法被回收的对象，可能是内存泄漏了。

 

如何分析是那个对象泄漏了呢？打开抽样器标签：点击后如下图：

按照程序输出进行堆dump，当输出second时，dump一次，当输出forth时dump一次。

 

进入最后dump出来的堆标签，点击类：

 

点击右上角：“与另一个堆存储对比”。如图选择第一次导出的dump内容比较：

 

比较结果如下：

 

可以看出在两次间隔时间内TestMemory对象实例一直在增加并且多了，说明该对象引用的方法可能存在内存泄漏。

 

如何查看对象引用关系呢？

 

右键选择类TestMemory，选择“在实例视图中显示”，如下所示：

 

左侧是创建的实例总数，右侧上部为该实例的结构，下面为引用说明，从图中可以看出在类CyclicDependencies里面被引用了，并且被HashMap引用。

 

如此可以确定泄漏的位置，进而根据实际情况进行分析解决。

 

JVisualVM 远程监控 Tomcat

     1、修改远程tomcat的catalina.sh配置文件，在其中增加：

JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS
-Djava.rmi.server.hostname=192.168.122.128
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=18999
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"

      这次配置先不走权限校验。只是打开jmx端口。

 

      2、打开jvisualvm，右键远程，选择添加远程主机：

          

      3、输入主机的名称，直接写ip，如下：

          

        右键新建的主机，选择添加JMX连接，输入在tomcat中配置的端口即可。

      4、双击打开。完毕！

 

总结：

线程死锁侦测：

jvm优化建议

     本质上是减少GC的次数。

如果是频繁创建对象的应用，可以适当增加新生代大小。常量较多可以增加持久代大小。对于单例较多的对象可以增加老生代大小。比如spring应用中。

GC选择，在JDK5.0以后，JVM会根据当前系统配置进行判断。一般执行-Server命令便可以。gc包括三种策略：串行，并行，并发。

吞吐量大大应用，一般采用并行收集，开启多个线程，加快gc的是否。

响应速度高的应用，一般采用并发收集，比如应用服务器。

     年老代建议配置为并发收集器，由于并发收集器不会压缩和整理磁盘碎片，因此建议配置：

 

 -XX:+UseConcMarkSweepGC  #并发收集年老代
     -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 # 表示年老代空间到80%时就开始执行CMS
     -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection # 打开对年老代的压缩。可能会影响性能，但是可以消除内存碎片。 
     -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=10 # 由于并发收集器不对内存空间进行压缩、整理，所以运行一段时间以后会产生“碎片”，使得运行效率降低。此参数设置运行次

FullGC以后对内存空间进行压缩、整理。 

直接运行linux上的jvisualvm

     下载X-Manager,可以将试图展现在本地机器上。

不受此jvm支持

     保证jvisualvm所属jdk版本和linux上一致。