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锁定老帖子 主题：如何定位OutOfMemory的根本原因
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| 作者 | 正文 |
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发表时间：2011-07-19
最后修改：2011-07-21
自己最近做了一些关于工厂MES软件导致的OOM，比如aXXX，aXX,fXX公司, 这是给公司同事做的OutOfMemory定位问题的分享，垃圾回收是参考江南白衣的一篇博文，各个点都是些比较表层的sharing,还没有写完，也和广大同仁做个交流 1 分析工具 1) 动态分析工具 Jprofile下面的内存都是运行时的
1) 静态分析工具 a: 在启动java的时候加上参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError,这样如果由于OOM导致JVM crash的时候可以便于我们分析，生成的heap dump文件名字的命名规范如下， java_pidxxxx.hprof b: elcipsemat IBM heap ana：我们MR比较喜欢用这个IBM的工具进行OOM诊断,启动方式 java -Xmx1600 -jar ha396.jar,然后选择文件打开生成的heap dump. 2 Java 内存机制 1对于从事C、C++程序开发的开发人员来说，担负着每一个对象生命开始到终结的维护责任。 对于Java程序员来说，不需要在为每一个new操作去写配对的delete/free，不容易出现内容泄漏和内存溢出错误。不过，也正是因为Java程序员把内存控制的权力交给了JVM，一旦出现泄漏和溢出，如果不了解JVM是怎样使用内存的，那排查错误将会是一件非常困难的事情。下面介绍一下java出现的OOM有关的 Exception和可能出现的方式 A Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space public static void main(String[] args) { //使用List保持着常量池引用，压制Full GC回收常量池行为 List<String> list = new ArrayList<String>(); // 10M的PermSize在integer范围内足够产生OOM了 int i = 0; while (true) { list.add(String.valueOf(i++).intern()); } } 这一部分用于存放Class和Meta的信息,Class在被 Load的时候被放入PermGen space区域（包括常量池: 静态变量），它和和存放Instance的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的APP会LOAD很多CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误动态生成的类，加载如Spring、Hibernate对类进行增强时，都会使用到CGLib这类字节码技术，当增强的类越多，就需要越大的方法区用于保证动态生成的Class可以加载入内存,以上是PermGen space区的常量池内存泄露导致的OOM.
B java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space，运行中产生的对象，被缓存的实例(Cache)对象,大的map,list引用大的对象等等，都会保存于此(Heap) public static void main(String[] args) { List<String> list = new ArrayList<String>(); int i = 0; while (true) { list.add(new String(“test”)); } }
C Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError 栈帧太多，也就是函数调用层级过多）导致。检查是否有死递归的情况~ /** * VM Args：-Xss128k */ public class JavaVMStackSOF {
private int stackLength = 1;
public void stackLeak() { stackLength++; stackLeak(); }
public static void main(String[] args) throws Throwable { JavaVMStackSOF oom = new JavaVMStackSOF(); try { oom.stackLeak(); } catch (Throwable e) { System.out.println("stack length:" + oom.stackLength); throw e; } } }
2 Java 垃圾回收机制 基本回收算法 其实这些算法和OOM没有太大关系，OOM产生的原因很简单，就是需要内存的时候没有内存了，但是对垃圾回收机制的理解可以让我们知道-Xmx -Xms Xmn – MaxPermSize参数该怎么样设置，避免频繁full-GC(Full-GC会造成app短暂停顿，此时app是不会响应任何客户端请求的)，并且合理设置参数.（1对于缓存过多的系统可以增大-Xmx ，通过减小Xmn调整新生代年老代比例，2对于瞬时对象过多的系统，年老代的heap可以不用分配那么大）
如上图所示，为Java堆中的各代分布。 3实战演练 背景介绍 1这个是XXX 的一个Support Case，他们用我们XXX的平台软件开发了一个从ERP系统导入订单到我们系统的一个转换程序，他们把ERP系统的所有订单写到一个txt文件里面。然后用他们的写的应用来转换txt中的单信息到我们系统的Lot, workorder对象等等。但是他们发现有个问题，就是导入的txt文件如果过大的话，就会有可能报出OOM异常，这个对他们影响是很大的，不但造成程序crash,而且他们不知道当前导入了多少order,没法回滚脏数据。于是Support建议他们加大Client端的内存(比如-Xmx 2G)，但是这样还是会有问题的,因为你不知道从ERP导出的txt的文件有多大，所以你不知道要设置多大的内存才是合适的. 2 从下面这张图这里可以让大家猜测大概是什么问题导致的内存泄露
这个是用 IBM heap ana分析heap dump的视图，大家可以看一下,有96%内存都在pnuts/lang/context中，其中92%内存是被lot对象占用的，lot对象保存到Vector中，所以是由于lot对象保存在Vector中，但是vector没有及时释放这些对象导致的。所以可以通过vector.addElement去全文检索，看看是否有使用的vector缓存没有及时释放的地方。 3实际内存泄露的代码.(绿色标注的那行) Please locate the lines of code around line 2736 of Subroutine ImportWoFile. Following is the some pieces of the codes about it: foreach orderItem(vecOrderItems.elements()) { …. newLot = createLot(strLotName, workOrder) … newLot.save() … if (blnSaveOK == false) { …… } else { //Actually leak script vecLot.addElement(newLot) …. } } 最后搜索程序，发现vecLot的句柄一直被context全局类持有，这样看来，由于导入的txt文件过大（产生对象过多），很容易发生OOM Obviously, the lot of vectLot will be tremendous if they want to import a large wo file at one time. So it will consume the memory of JVM.
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推荐链接
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发表时间：2011-07-19
好文必顶~
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发表时间：2011-07-20
可以参考一下淘宝的林昊写的<Java 分布式开发与实践> .里面对于jvm的内存模型以及调优解释得还是蛮清楚的
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发表时间：2011-07-20
刚看了开头以为是一篇好文，浏览到最后总结：理论部分网上到处都有，实战部分不仅写得少，而且没写清楚
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发表时间：2011-07-20
apei830 写道 Roy,必须顶啊
低调低调 
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发表时间：2011-07-20
richard_2010 写道 刚看了开头以为是一篇好文，浏览到最后总结：理论部分网上到处都有，实战部分不仅写得少，而且没写清楚
其实公司的分享还没有做，还是初稿，会慢慢补全，谢谢建议 |
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发表时间：2011-07-20
深层递归调用很容易产生oom
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发表时间：2011-07-20
写的东西没啥实质性自己的东西，网上东拼西凑的，如果能写出的自己的实战经验
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发表时间：2011-07-20
不错,最近我也在学习服务器优化方面资料
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发表时间：2011-07-21
很好的文章，顶
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