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  • import java.util.ArrayList;.../*** function:Java堆内存溢出异常测试。将堆得最小值-Xms参数与最大值-Xmx参数设置为一样即可避免堆自动扩展* VM Args:-verbose:gc -Xms20M -Xmx20M -Xmn10M -XX:+PrintGCDeta...

    package com.sino.jvmdemo;

    import java.util.ArrayList;

    import java.util.List;

    /**

    * function:Java堆内存溢出异常测试。将堆得最小值-Xms参数与最大值-Xmx参数设置为一样即可避免堆自动扩展

    * VM Args:-verbose:gc -Xms20M -Xmx20M -Xmn10M -XX:+PrintGCDetails -XX:SurvivorRatio=8

    * @author ylchou@qq.com

    *

    */

    public class HeapOOM {

    static class OOMObject{

    }

    public static void main(String[] args) {

    List list = new ArrayList();

    while(true){

    list.add(new OOMObject());

    }

    }

    }

    /**

    [GC [DefNew: 8192K->1024K(9216K), 0.0279878 secs] 8192K->4602K(19456K), 0.0280352 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.03 secs]

    [GC [DefNew: 6237K->1024K(9216K), 0.0314259 secs] 9815K->9739K(19456K), 0.0314631 secs] [Times: user=0.02 sys=0.02, real=0.03 secs]

    [GC [DefNew: 7581K->7581K(9216K), 0.0000158 secs][Tenured: 8715K->10240K(10240K), 0.0600619 secs] 16296K->11920K(19456K), [Perm : 2086K->2086K(12288K)], 0.0601376 secs] [Times: user=0.05 sys=0.00, real=0.06 secs]

    [Full GC [Tenured: 10240K->7993K(10240K), 0.0602911 secs] 19456K->15528K(19456K), [Perm : 2086K->2086K(12288K)], 0.0603326 secs] [Times: user=0.05 sys=0.00, real=0.06 secs]

    [Full GC [Tenured: 8595K->8595K(10240K), 0.0613435 secs] 17811K->17811K(19456K), [Perm : 2086K->2086K(12288K)], 0.0613846 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.06 secs]

    [Full GC [Tenured: 8595K->8592K(10240K), 0.0709844 secs] 17811K->17808K(19456K), [Perm : 2086K->2084K(12288K)], 0.0710220 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.07 secs]

    Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

    at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:2760)

    at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:2734)

    at java.util.ArrayList.ensureCapacity(ArrayList.java:167)

    at java.util.ArrayList.add(ArrayList.java:351)

    at com.sino.jvmdemo.HeapOOM.main(HeapOOM.java:14)

    Heap

    def new generation   total 9216K, used 9216K [0x03c90000, 0x04690000, 0x04690000)

    eden space 8192K, 100% used [0x03c90000, 0x04490000, 0x04490000)

    from space 1024K, 100% used [0x04490000, 0x04590000, 0x04590000)

    to   space 1024K,   0% used [0x04590000, 0x04590000, 0x04690000)

    tenured generation   total 10240K, used 8598K [0x04690000, 0x05090000, 0x05090000)

    the space 10240K,  83% used [0x04690000, 0x04ef5b78, 0x04ef5c00, 0x05090000)

    compacting perm gen  total 12288K, used 2105K [0x05090000, 0x05c90000, 0x09090000)

    the space 12288K,  17% used [0x05090000, 0x0529e728, 0x0529e800, 0x05c90000)

    No shared spaces configured.

    */

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  • 主要介绍了Java 堆内存溢出原因分析,任何使用过基于 Java 的企业级后端应用的软件开发者都会遇到过这种报错,java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space。,需要的朋友可以参考下
  • Java堆内存溢出

    千次阅读 2017-09-17 16:20:42
    2.2 Java堆内存的OOM异常是实际中常见的内存溢出情况,当出现Java堆内存溢出时,异常堆栈信息: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 3.代码 设置虚拟机启动参数 -Xms与-Xmx参数设置为一样...

    1.概述

    1.1 在Java虚拟机规范的描述中,除了程序计数器外,虚拟机内存的其他几个运行时区域都可能发生OutOfMemoryError异常
    1.2 下文介绍Java堆溢出,基于Sun公司的HotSpot虚拟机

    2.Java堆溢出

    2.1 Java堆用于储存对象实例,只要不断的创建对象,并且保证GC Roots到创建对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象,那么在对象数达到堆得容量限制后就会产生内存溢出异常。
    2.2 Java堆内存的OOM异常是实际中常见的内存溢出情况,当出现Java堆内存溢出时,异常堆栈信息:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

    3.代码

    设置虚拟机启动参数
    • -Xms与-Xmx参数设置为一样可避免堆自动扩展
    • -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数可以让虚拟机在出现内存溢出时Dump出当前的内存堆转储快照以便事后进行分析
    package com.java.one;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    /**
     * Java堆溢出
     * VM Args: -Xms20M -Xmx20M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
     * */
    public class HeapOOM {
    	static class OOMObjec {
    	}
    	
    	public static void main(String[] args) {
    		List<OOMObjec> list = new ArrayList<>();
    		while (true) {
    			list.add(new OOMObjec());
    		}
    	}
    }

    4.解决异常

    4.1 根据经验解决常规异常

    查看堆栈信息,根据经验解决

    4.2 根据内存映像分析工具解决常规异常

    通过内存映像分析工具(如eclipse Memory Analyser)对Dump出来的堆转储快照进行分析,重点是确认内存中的对象是否是必要的 - 即要先分清楚到底是出现了内存泄漏(Memory Leak)还是内存溢出(Memory Overflow)

    • 内存泄露  - 是指对象在申请内存后,无法释放已申请的内存空间,一直占据
    • 内存溢出  - 是指对象在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现OOM

    4.2.1 内存泄漏造成内存溢出

    如果是内存泄漏,可进一步通过工具查看对象到GC Roots的引用链,就能查找到泄漏对象是通过怎样的路径与GC Roots相关联并导致垃圾收集器无法自动回收它们的。掌握了泄漏对象的类型信息及GC Roots引用链的信息,就可以比较准确的定位出泄漏代码的位置

    4.2.2 非内存泄漏造成内存溢出

    如果不存在泄漏,换句话说,就是内存中的对象都还必须活着:
    • 应该检查虚拟机的堆参数(-Xmx与-Xms)设置,查看设置是否过小(比机器物理内存对比)
    • 代码上检查是否存在某些对象生命周期过长、持有状态时间过长的情况,尝试减少程序运行期的内存消耗



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  • Java堆内存溢出的问题引言堆内存工作原理移除永久代?分代是什么?为什么分代?为什么Survivor分为两块相等大小的幸存空间?JVM堆内存常用参数垃圾回收算法垃圾收集器串行收集器并行收集器CMS收集器G1收集器垃圾收集...

    引言

    现在做的这个项目后端代码用的是Java语言的,我们用的Tomcat来盛放Java代码。这段时间老是遇到Java堆内存溢出的问题。所以我就查了很多知识,赶紧过来先总结一下,分享交流一下。

    堆内存工作原理

    Java堆内存管理是影响性性能主要因素之一。堆内存溢出又是Java项目非常常见的故障。在解决问题之前,必须先了解Java堆内存的工作流程。
    Java堆内存划分

    • JVM内存划分分为堆内存和非堆内存。堆内存分为年轻代、老年代;非堆内存一个永久代。
    • 年轻代有分为Eden和Survivor区。Survivor区由FromSpace和ToSpace组成。Eden区占的容量大,Survivor两个区占的容量小。默认比例是8:1:1。
    • 堆内存的作用就是用来存放对象。垃圾收集器就是用来收集这些对象,然后根据GC算法回收。
    • 非对内存堆放的是永久代,也称为方法区,存储程序运行时长期存活的对象。

    在JDK1.8版本废弃了永久代,替代的时元空间(MetaSpace),元空间与永久代类似,都是方法区的实现,他们最大的区别是:元空间并不在JVM中,而是使用本地内存。
    元空间由注意有两个参数:

    • Metaspacesize:初始化元空间大小,控制发生GC阀值
    • MaxMetaspacesize:限制元空间大小上限。防止异常占用过多物理内存。

    移除永久代?

    移除永久代:
    为了融合HotSpot JVM与JRockit VM而做出的改变,因为JRockit没有永久代。有了元空间就可以有效防止出现永久代OOM问题

    分代是什么?

    新生成的对象首先放到年轻代Eden区,当Eden空间满了,就会触发Minor GC,存活下来的对象移动到Survivor0区,Surviver0满了会再次触发Minor GC,Survivor区存货对象移动到Survivor1区,这样保证了一段时间总有一个Survivor区为空。经过多次Minor GC仍然存活的对象移动到老年代。
    老年代存储长期存货的对象,占满时会触发Major GC=Full GC,GC期间会停止所有线程等待GC完成,所以对响应要求高的应用尽量减少发生Major GC,避免响应超时。
    Minor GC:清理年轻代
    Major GC:清理老年代
    Full GC:清理整个堆空间,包括年轻代和永久代
    所以GC都会停止应用所有线程

    为什么分代?

    将对象根据存活概率进行分类,堆存活时间长的对象,放到固定区,从而减少扫描垃圾时间及GC频率。针对分类进行不同的垃圾回收算法,对算法扬长避短。

    为什么Survivor分为两块相等大小的幸存空间?

    主要为了解决碎片化。如果内存碎片化严重,也就是两个对象占用不连续的内存,已有的连续内存不够新对象存放,就会主动触发GC

    JVM堆内存常用参数

    参数 描述
    -Xms 堆内存初始大小,单位m、g
    -Xmx(MaxHeapSize) 堆内存最大允许大小,一般不要大于物理内存的80%
    -XX:PermSize 非堆内存初始大小,一般应用设置初始化200m,最大1024m就够了
    -XX:MaxPermSize 非堆内存最大允许大小
    -XX:NewSize(-Xns) 年轻代内存初始大小
    -XX:MaxNewSize(-Xmn) 年轻代内存最大允许大小,也可以缩写
    -XX:SurvivorRatio=8 年轻代中Eden区与Survivor区的容量比例值,默认为8,即8:1
    -Xss 堆栈内存大小

    垃圾回收算法

    • 标记-清除(Mark-Sweep)

    GC分为两个阶段,标记和清除。首先标记所有可回收的对象,在标记完成后统一回收所有标记的对象,同时会产生连续的内存碎片化。碎片过多会导致以后程序运行时需要分配较大对象时,无法找到足够的连续内存,而不得再次触发GC

    • 复制

    将内存按容量划分为两块,每次只使用其中一块。当这块内存用完了,就将存活的对象复制到另一块上,然后再把已使用的内存空间一次清理掉。这样使得每次都是对半个内存区回收,也不用考虑内存碎片化问题,简单高效。缺点需要两倍的内存空间。

    • 标记-整理

    也分为两个阶段,首先标记可回收的对象,再将存活的对象都向一端移动,然后清理掉边界以外的内存。此方法避免标记-清除算法的碎片化问题,同时也避免了复制算法的空间问题。
    一般年轻代中执行GC后,会有少量的对象存活,就会选用复制算法,只要付出少量的存活对象复制成本就可以完成收集、而老年代中因为对象存活率高,没有额外过多的内存空间分配,就需要使用标记-清理活着标记-整理算法来进行回收。

    垃圾收集器

    串行收集器

    比较老的收集器,单线程。收集时,必须暂停应用的工作线程,直到收集结束。

    并行收集器

    多条垃圾收集线程并行工作,在多核CPU下效率更高,应用线程仍然处于等待状态。

    CMS收集器

    CMS收集器是缩短暂停应用时间为目标而设计的,是基于标记-清除算法实现,整个过程分为4个步骤,包括:

    • 初始化标记
    • 并发标记
    • 重新标记
    • 并发清除

    其中,初始标记、重新标记这两个步骤仍然需要暂停应用线程。初始标记只是标记一下GC Roots能直接关联到的对象,速度很快,并发标记阶段是标记可回收对象,而重新标记阶段则是为了修正并发标记期间因用户程序继续运作导致标记产生变动的那一部分对象的标记记录,这个阶段暂停时间比初始标记阶段稍长一点,但远比并发标记时间段。
    由于整个过程中消耗最长的并发标记和并发清除过程收集器线程都可以与用户线程一起工作,所以,CMS收集器内存回收与用户一起并发执行的,大大减少了暂停时间。

    G1收集器

    G1收集器将堆内存划分多个大小相等的独立区域(Region),并且能预测暂停时间,能预测原因它能避免对整个堆进行全区收集。G1跟踪各个Region里的垃圾堆积价值大小(所获得空间大小以及回收所需时间),在后台维护一个优先列表,每次根据允许的收集时间,优先回收价值最大的Region,从而保证了再有限时间内获得更高的收集效率。
    G1收集器工作工程分为4个步骤,包括:

    • 初始化标记
    • 并发标记
    • 最终标记
    • 筛选回收
      初始标记与CMS一样,标记一下GC Roots能直接关联到的对象。并发标记从GC Root开始标记存活对象,这个阶段耗时比较长,但也可以与应用线程并发执行。而最终标记也是为了修正在并发标记期间因用户程序继续运作而导致标记产生变化的那一部分标记记录。最后在筛选回收阶段对各个Region回收价值和成本进行排序,根据用户所期望的GC暂停时间来执行回收。

    垃圾收集器参数

    参数 描述
    -XX:+UseSerialGC 串行收集器
    -XX:+UseParallelGC 并行收集器
    -XX:+UseParallelGCThreads=8 并行收集器线程数,同时有多少个线程进行垃圾回收,一般与CPU数量相等
    -XX:+UseParallelOldGC 指定老年代为并行收集
    -XX:+UseConcMarkSweepGC CMS收集器(并发收集器)
    -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection 开启内存空间压缩和整理,防止过多内存碎片
    -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 表示多少次Full GC后开始压缩和整理,0表示每次Full GC后立即执行压缩和整理
    -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80% 表示老年代内存空间使用80%时开始执行CMS收集,防止过多的Full GC
    -XX:+UseG1GC G1收集器
    -XX:MaxTenuringThreshold=0 在年轻代经过几次GC后还存活,就进入老年代,0表示直接进入老年代

    为什么会堆内存溢出

    在年轻代中经过GC后还存活的对象会被复制到老年代中。当老年代空间不足,JVM会对老年代进行完全的垃圾回收Full GC。如果Full GC后还是无法存放从Survivor区复制过来的对象,就会出现OOM

    OOM常见的几个原因

    1)老年代内存不足:java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace
    2)永久代内存不足:java.lang.OutOfMemoryError:PermGenspace
    3)代码bug,占用内存无法及时回收。

    OOM在这几个内存区都有可能出现,实际遇到OOM时,能根据异常信息定位到哪个区的内存溢出。
    可以通过添加个参数-XX:+HeapDumpOnOutMemoryError,让虚拟机在出现内存溢出异常时Dump出当前的内存堆转储快照以便事后分析。

    下面是对JAVA应用启动选项调优配置:

    JAVA_OPTS="-server -Xms512m -Xmx2g -XX:+UseG1GC -XX:SurvivorRatio=6 -XX:MaxGCPauseMillis=400 -XX:G1ReservePercent=15 -XX:ParallelGCThreads=4 -XX:
    ConcGCThreads=1 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=40 -XX:+PrintGCDetails  -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:../logs/gc.log"
    
    • 设置堆内存最小和最大值,最大值参考历史利用率设置
    • 设置GC垃圾收集器为G1
    • 用GC日志,方便后期分析

    总结

    • 选择高效的GC算法,可有效减少停止应用线程时间。
    • Full GC会增加暂停时间和CPU使用率,可以加大老年代空间大小降低Full GC,但会增加回收时间,根据业务适当取舍。
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  • java堆内存溢出展示以及优化思路 一、JAVA堆溢出 本文只针对java堆内存溢出,不针对其它内存溢出:如java栈内存溢出或者 之前的的一遍文章《java虚拟机的学习笔记》已经讲过,Java堆是用来存储对象实例的。所以想要...

    java堆内存溢出展示以及优化思路

    一、JAVA堆溢出
    本文只针对java堆内存溢出,不针对其它内存溢出:
    之前的的一篇文章《java虚拟机的学习笔记》已经讲过,Java堆是用来存储对象实例的。所以想要演示出OOM效果,我们就无限制不停的创建新的对象实例,且保证GC Roots到对象之间有可达路径来避免垃圾回收机制清除这些对象,当实例的数量触及到了堆的最大容量值的时候,就会产生内存溢出异常(OutOfMemoryError);

    二、模拟堆内存溢出测试

    由于现在大家的电脑配置都很高,为了尽快看到java堆内存溢出的异常,我们可以重新设置一下-Xmx和-Xms的值为20M;下文通过jconsole展示内存升高效果,就没有设置这两个值;

    测试代码

    package com.demo.spring.test.jvm;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    /**
     * @Description: java堆内存溢出测试
     * @Author: yangshilei
     * 为了方便测试:需要将idea或者eclipse的-Xms和-Xmx参数均设置为20M;
     * 1.-Xms:堆的最小值
     * 2.-Xmx:堆的最大值
     * 3.-Xms的值等于-Xmx表示避免堆内存自动扩展
     */
    public class HeapOutOfMemory {
    
        static class OOMObject{
            public OOMObject(){
                System.out.println("hello world");
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) {
    
            List<OOMObject> list = new ArrayList<>();
    
            // 在无限循环中不停的创建对象实例
            while (true){
                list.add(new OOMObject());
            }
        }
    }
    

    我们可以使用jconsole来看一下程序执行时候的内存变化情况:堆内存也有回收,但是每次都回收不干净,逐渐增加,导致堆内存升高。
    在这里插入图片描述
    我们还可以在VM概要中看到当前内存和最大内存的使用情况:
    在这里插入图片描述
    当达到内存溢出的时候:jconsole显示连接异常错误结果,如下文:
    在这里插入图片描述

    十一月 24, 2020 10:29:28 上午 ClientCommunicatorAdmin Checker-run
    警告: Failed to check connection: java.net.SocketException: Connection reset
    十一月 24, 2020 10:29:28 上午 ClientCommunicatorAdmin Checker-run
    警告: stopping
    

    此时代码程序返回的异常结果:
    在这里插入图片描述

    Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
        at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:2245)
        at java.util.Arrays.copyOf(Arrays.java:2219)
        at java.util.ArrayList.grow(ArrayList.java:213)
        at java.util.ArrayList.ensureCapacityInternal(ArrayList.java:187)
        at java.util.ArrayList.add(ArrayList.java:411)
        at com.demo.test.HeapOOM.main(HeapOOM.java:12)
    

    当看到OutOfMemoryError的时候,我们还不知道是什么内存溢出,跟随进一步的提示"Java heap space",可以判定为java堆内存溢出!

    三、堆内存溢出的优化方式
    1、检查程序代码
    首先就是要检查程序是否有无限循环创建实例的代码,这个不解决,再多的内存也不够用;其次,从代码上检查是否存在某些对象的生命周期过长、持有状态时间过长、存储结构设计不合理等等,尽量减少程序运行时期对内存的消耗。

    2.增加Java虚拟机-Xms和-Xmx值
    如果机器的内存还有多余的空间,我们将这两个值适当的调高一下;
    一般来说:为了避免java垃圾回收机制清理完堆区后不需要重新分隔计算堆区的大小而浪费资源,通常将这两个值大小设置一样。
    -Xms:表示java虚拟机堆区内存初始内存分配的大小,通常为操作系统可用内存的1/64大小即可
    -Xmx:表示java虚拟机堆区内存可被分配的最大上限,通常为操作系统可用内存的1/4大小。

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空空如也

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