websphere内存溢出问题

一般来说溢出分2种，一种是heap堆溢出，一种是本地native溢出

但对于WAS来说，大部分都是heap堆溢出，这个跟IBM JDK的实现有关（IBM的比较另类）

堆溢出也分为大对象，内存碎片等。

大对象相对好办一些，只要分析heapdump，结合应用日志，找到是哪个类（一般都是arraylist,vector等），限制前台操作条件和后台访问数据库的SQL就可以。

但是内存碎片稍麻烦点，

这也和IBM的JDK实现有关系。

一般的解决办法就是加xk,xp参数。网上发现一篇文章写的比较全面，转贴如下

 

内容提要：
用户在使用WebSphere Application Server(以下简称WAS)运行自己应用的时候经常会碰到Out OfMemory的问题（简称OOM问题），其中很大一部分的情况是Java堆空间碎片问题引起的OOM问题。IBM JDK1.4.2的版本中JDK对GC的行为做出了一定的改进。其中一些JDK参数的引进可以改善Java堆空间的碎片问题。
本文首先会给出IBM JDK1.4.2中对于K簇(k-cluster)和P簇(p-cluster)工作模式的解释。然后在此基础上介绍JDK1.4.2为解决碎片问题采取的新算法。最后，给出WAS中为改善Java堆空间碎片问题使用的JDK运行参数。

正文：
一、K簇和P簇
在Java堆空间中分配的内存对象通常是可以移动，如果垃圾回收程序（garbagecollector）决定重新序列化堆空间的时候，可以四处移动这些对象。然而，有些对象永远或者临时无法移动。这些固定不动的对象就是常说的pin对象（pinnedobject）。
在IBM JDK 1.4.2中，垃圾回收程序首先会分配一个K簇作为堆空间底部的第一个对象。K簇是专门用来存储“类块”（classblock）的区域。K簇可以容纳1280个类块条目。每个类块的大小是256个字节。紧接着垃圾回收程序会分配一个P簇作为堆空间中的第2个对象。P簇是用来存储pin对象的区域。第一个P簇的默认大小为16KB。
当K簇满了的情况下，垃圾回收程序在P簇中继续分配类块。当P簇满了的情况下，垃圾回收程序会分配一个大小为2KB的新P簇。由于这些新的P簇可以被分配到任何地方而且又不能被移动，这就造成了碎片的问题。

二、pinnedFreeList算法
为了解决这些问题，IBM JDK1.4.2版本中起用了pinnedFreeList来改变P簇的分配方法。方法的关键是在每一次GC（garbagecollection）后，垃圾回收程序从未分配列表的底部分配一些存储区并把它们串到pinnedFreeList上。分配P簇的请求将从pinnedFreeList分配空间，而其他分配内存的请求将从堆的未分配列表上分配。无论堆的未分配列表或者pinnedFreeList被耗尽，垃圾回收程序都会造成一次分配失败并且引起GC。这种方法确保所有的P簇被分配在堆空间尽可能低的位置。
垃圾回收程序按照如下的算法确定给pinnedFreeList分配多少存储空间：
●        初始分配的空间是50KB
●       如果不是初始分配并且pinnedFreeList为空，那么垃圾回收程序会比较50KB和从上一次GC到现在总共分配P簇大小5倍的数值，按照较大的数值分配
●       如果不是初始分配并且pinnedFreeList不为空，那么垃圾回收程序会比较P簇溢出设定值（默认为2K）和从上一次GC到现在总共分配P簇大小5倍的数值，按照较大的数值分配
这一算法在应用需要加载很多类的情况下会增大pinnedFreeList的大小。这样可以避免由于pinnedFreeList耗尽引起的分配失败。同时算法在分配很少P簇的情况下会减少pinnedFreeList的大小。这样可以避免pinnedFreeList占用过多的堆空间。
buildPinnedFreeList函数利用上面的算法构建pinnedFreeList。这个函数在如下地方会被调用：
●        在初始化簇（initializeClusters）时
●        在堆空间扩展（expandHeap）结束时
●        在gc0_locked结束时
垃圾回收程序通过调用nextPinnedCluster函数在pinnedFreeList中分配P簇。这个函数的工作方式类似于nextTLH工作方式：总是从pinnedFreeList获取下一个空的块。如果pinnedFreeList空了，会产生manageAllocFailure。
在realObjCAlloc里，如果在P簇中没有空间了，垃圾回收程序就会调用nextPinnedCluster函数分配一个新的P簇。
在初始化簇（initializeClusters）时，垃圾回收程序调用nextPinnedCluster，nextPinnedCluster会分配一个50K大小的初始P簇，因为pinnedFreeList中唯一的空余块的大小是50K。空余块的大小等于50K是因为pinnedFreeList在初始状态下被设置为50K。

三、调整Java运行参数
对于一个大的Java应用，比如：WAS，默认的K簇可能不足以分配所有的类块。在IBM JDK1.4.2版本中，可以通过使用-Xk和-Xp命令行参数来设定K簇和P簇的大小，例如：
-Xknnnn
其中nnnn代表K簇中可以容纳的类块的最大数目。通过添加Java的运行是参数-Dibm.dg.trc.print=st_verify  可以在GC的详细信息中得到合适nnnn的值，例如：
<GC(VFY-SUM):pinned=4265(classes=3955/freeclasses=0) dosed=10388 movable=1233792free=5658>
pinned和classes的数值可以为-Xk的正确数值提供参考。一般推荐使用classes（3955）数值的110%左右，所以在这个例子中-Xk4200是一个合适的设置。
尽管，pinned和classes的数值之间的差值给pCluster的初始大小提供了线索。但是，因为每一个对象可能有不同的大小，所以很难预测P簇所需要的大小和P簇溢出的大小。用户可以通过-Xp命令行参数-Xp设定P簇的初始大小和溢出大小。例如：
-Xpiiii[K][,oooo[K]]
其中，iiii代表P簇的初始大小，单位是KB，oooo是可选的，代表溢出P簇（后续的P簇）的大小。iiii和oooo的默认值为16KB和2KB。
如果用户的应用确实遇到了堆空间碎片的问题，可以考虑打开GC的详细信息并使用-Dibm.dg.trc.print=st_verify参数，并从分析值中得到合适的-Xk值。如果问题依旧存在，可以考虑试验加大P簇的初始大小和溢出大小。

此类碎片问题无法通过重整解决。碎片只是一个通俗的说法，正确的含义是每两个p簇之前的空隙过小，可以视为碎片。由于p簇是不能移动不能删除的，所以碎片的大小完全是由类的加载情况决定的。也就是说可能某次was启动之后恰巧不会oom，也可能启动不久就会oom。

要想完全解决，只能通过实验测试出恰当的-Xp和-Xk的值
考虑的建议值：
-Xk20000 -Xp20000K, 256K

如果是SUN 虚拟机，推荐设置应该是-Xms2048M -Xmx2048M这种最大值和最小值相同的
如果是IBM虚拟机，就应该像帮助说的那样，将最小值设置的比较小，这样能够利用堆增长来最大限度的避免内存碎片。

 

假设我们的系统一共要生成11280个类对象(可能没这么多class，但是同一个class由不同的classloader加载的话，生成不同的类对象)，那么除了k簇中存放的1280个之外，其余10000个要放到p簇中。假设初始的16k的p簇中存放的完全是线程和JNI对象，也就是说我们的类对象要用后来申请的2k一个的p簇来存放。
那么一共需要 10000*256/2048  ==1250个p簇
假设我们的堆大小为1G，那么堆内碎片的平均大小是1G/1250，也就是不到1M。
这个时候你申请1M以上的内存，就有很大的可能会遇到碎片问题造成的AF。
如果你增大了初始的K簇和后来的每个p簇的大小，无论增加哪个，都能解决这个问题。