JVM heap dump分析

作者: 少有人走之路 | 来源:发表于2019-07-19 11:40 被阅读0次

    前言

        在故障定位(尤其是out of memory)和性能分析的时候,经常会用到一些文件辅助我们排除代码问题。这些文件记录了JVM运行期间的内存占用、线程执行等情况,这就是我们常说的dump文件。常用的有heap dump和thread dump(也叫javacore,或java dump)。我们可以这么理解:heap dump记录内存信息的,thread dump记录CPU信息。

    概念

    heap dump: heap dump文件是一个二进制文件,它保存了某一时刻JVM堆中对象使用情况。HeapDump文件是指定时刻的Java堆栈的快照,是一种镜像文件。

    虚拟机:指以软件的方式模拟具有完整硬件系统功能、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统 ,是物理机的软件实现。常用的虚拟机有VMWare,Visual Box,Java Virtual Machine(Java虚拟机,简称JVM)。

    Java虚拟机阵营:Sun HotSpot VM、BEA JRockit VM、IBM J9 VM、Azul VM、Apache Harmony、Google Dalvik VM、Microsoft JVM…

    1、为何会内存溢出

    内存管理架构

        我们知道JVM根据generation(代)来进行GC,根据上图所示,一共被分为young generation(年轻代)、tenured generation(老年代)。

    比例分配

        绝大多数的对象都在young generation被分配,也在young generation被收回,当young generation的空间被填满,GC会进行minor collection(次回收),速度非常快。其中,young generation中未被回收的对象被转移到tenured generation,当tenured generation被填满时,即触发major collection(FULL GC主回收),整个应用程序都会停止下来直到回收完成。

        因此,产生heap dump(内存溢出)错误原因一般出于以下原因:

    1)JVM内存过小,

    2)程序不严密,

    3)产生过多的垃圾无法回收。

    2、heapdump文件如何生成?

    2.1)使用 jmap 命令生成:

        jmap 命令是JDK提供的用于生成堆内存信息的工具,切换到JDK_HOME/bin目录下后,执行下面的命令生成Heap Dump:

    windows环境:

    jmap -dump:live,format=b,file=heap.hprof <pid>

    linux环境:

    ./jmap -dump:live,format=b,file=heap.hprof <pid>

    其中pid是JVM进程的id,heap.hprof是生成的heap dump文件,在执行命令的目录下面。推荐此种方法。

    2.2)使用 JConsole 生成

        JConsole是JDK提供的一个基于GUI查看JVM系统信息的工具,既可以管理本地的JVM,也可以管理远程的JVM,可以通过下图的 dumpHeap 按钮生成 Heap Dump文件。

    JConsole管理控制台

    SAP也使用自封装的远程监控jvm服务端口,从而监控jvm运行状态,

    在JVM的配置参数中可以添加 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 参数,当应用抛出 OutOfMemoryError 时自动生成dump文件。

    3、常见heapdump文件分析工具

    3.1)jhat

        jhat 是JDK自带的用于分析JVM Heap Dump文件的工具,使用下面的命令可以将堆文件的分析结果以HTML网页的形式进行展示:

    jhat <heap-dump-file>

    其中 heap-dump-file 是文件的路径和文件名,可以使用 -J-Xmx512m 参数设置命令的内存大小。执行成功之后显示如下结果:

    Snapshot resolved.
    Started HTTP server on port 7000
    Server is ready.

    这个时候访问 http://localhost:7000/ 即可以看到结果了。

    3.2)Eclipse Memory Analyzer(MAT)

    Eclipse Memory Analyzer(MAT)是Eclipse提供的一款用于Heap Dump分析的工具,用来辅助发现内存泄漏减少内存占用,从数以百万计的对象中快速计算出对象的 Retained Size,查看并自动生成一个 Leak Suspect(内存泄露可疑点)报表。

    相关操作下面将详细进行介绍。

    Eclipse Memory Analyzer(MAT):启动打开 File - Open Heap Dump... 菜单,然后选择生成的Heap DUmp文件,选择 "Leak Suspects Report",然后点击 "Finish" 按钮。

    内存泄露可疑点报表

    第一次打开因需要分析dump文件,所以需要等待一段时间进行分析,分析完成之后dump文件目录下面的文件信息如下:

    文件信息

    上图中 heap-27311.bin 文件是原始的Heap Dump文件,zip文件是生成的html形式的报告文件。其中zip文件可以直接打开通过网页打开查看概况。

    打开如下所示:

    主界面

    界面常用到功能:

    a、Overview(视图):概要界面,显示了概要的信息,并展示了MAT常用的一些功能。

    * Details 显示了一些统计信息,包括整  个堆内存的大小、类(Class)的数量、对象(Object)的数量、类加载器(Class Loader)的数量。
    * Biggest Objects by Retained Size 使用饼图的方式直观地显示了在JVM堆内存中最大的几个对象,当光标移到饼图上的时候会在左边Inspector和Attributes窗口中显示详细的信息。
    * Actions 这里显示了几种常用到的操作,算是功能的快捷方式,包括 Histogram、Dominator Tree、Top Consumers、Duplicate Classes,具体的含义和用法见下面;
    * Reports 列出了常用的报告信息,包括 Leak Suspects和Top Components,具体的含义和内容见下;
    * Step By Step 以向导的方式引导使用功能。

    b、Histogram(直方图):可以查看每个类的实例(即对象)的数量和大小。

    c、Dominator Tree(支配树):列出Heap Dump中处于活跃状态中的最大的几个对象,默认按 retained size进行排序,因此很容易找到占用内存最多的对象。

    d、 OQL(MAT提供对象查询语言):跟SQL语言类似,将类当作表、对象当作记录行、成员变量当作表中的字段,通过OQL可以方便快捷的查询一些需要的信息。

    e、Thread Overview:查看生成Heap Dump文件的时候线程的运行情况,用于线程的分析。

    f、Run Expert System Test:查看分析完成的HTML形式的报告,子菜单项如下图所示:

    子菜单项
    常用的主要有Leak Suspects和Top Components两种报告:
    * Leak Suspects :该报告分析了Heap Dump并尝试找出内存泄漏点,最后在生成的报告中对检测到的可疑点做详细的说明;
    * Top Components :列出占用总堆内存超过1%的对象。

    4、案例分析

    OOM应用场景:当出现OutofMemory时,将会在相应的目录下生成一份dump文件,而如果不指定选项“XX:HeapDumpPath”,则在当前目录下生成dump文件。在此需要注意,尽管不借助jmap工具,MAT工具也能够直接生成dump文件,但是考虑到生产环境中几乎不可能在线对其进行分析,大都是采用离线分析,因此使用jmap+MAT工具最常见最科学的组合。

    当上述程序执行时,必然会触发OutofMemory,然后在所指定的目录下找到生成的dump文件后,我们便可以通过MAT工具来进行分析了。当成功启动MAT后,通过菜单选项“File->Open heap dump...”打开指定的dump文件后,将会生成Overview选项,如图1-1所示:

    图1-1 OVERVIEW

          在Overview选项中,以饼状图的形式列举出了程序内存消耗的一些基本信息,其中每一种不同颜色的饼块都代表了不同比例的内存消耗情况。如果说需要定位内存泄露的代码点,我们可以通过Dominator Tree菜单选项来进行排查,因此仔细观察和分析才能够找到问题所在),如图1-2所示:

    图1-2 支配树排序分析

    案例一:

    问题现象:客户系统频繁重启,从系统log中发现OOM Error: Server process shutting down with exit code [666]; memory allocation error [OutOfMemoryError],需要通过分析heap dump定位问题原因。

    分析过程:查看heap dump中消耗内存大的对象分布情况,总大小:2.7G,其中:有两个大块内存占比大分别:1.7G和376.5M,如下图:

    图1-3 内存分布

    在Overview选项中,以饼状图的形式列举出了程序内存消耗的一些基本信息。

    查看Leak Suspects(内存泄露可疑点)报告分析:

    图1-4 泄露可疑点(1)

    查看信息初步怀疑与J2EEsession超时检查有关,并涉及Hashtable实例的system class loader类,进一步通过Dominator Tree(支配树)分析定位:

    图1-5 分析可疑点(1)

    发现有804860条session数存在HashTable中无法被清除,导致无法回收,让开发参与进来确认分析。

    图1-6 泄露可疑点(2)

    对可疑点(2)分析发现这1.8G也与可疑点(1)状况类似,均是存在Hash Table中一直积累而未清除。

    根本原因及解决方案:造成J2EESessionTimeoutChecker中HashTable占用内存过大的原因是在低版本的NetWeaver中session管理不够完善,历史session无法被清除,累积在HashTable中,同时与session相关的信息也被存储在char类型的数组中,无法被回收。建议对NetWeaver进行升级从而完善session管理,避杜绝此类问题再次出现。

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