jvm内存溢出抓取
问题爆发
本以为这次值班就起这么一个小波浪，结果在晚上八点多，各种接口的报警邮件蜂拥而至，打得准备收拾东西过周日单休的我措手不及。
这次几乎所有的接口都在超时，而我们那个大量网络 I/O 的接口则是每次探测必超时，难道是整个机房故障了么。
我再次通过服务器和监控看到各个接口的指标都很正常，自己测试了下接口也完全 OK，既然不影响线上服务，我准备先通过探测服务的接口把探测任务停掉再慢慢排查。
结果给暂停探测任务的接口发请求好久也没有响应，这时候我才知道没这么简单。
| 解决
内存泄漏
于是赶快登录探测服务器，首先是 top free df 三连，结果还真发现了些异常。
我们的探测进程 CPU 占用率特别高，达到了 900%。
我们的 Java 进程，并不做大量 CPU 运算，正常情况下，CPU 应该在 100~200% 之间，出现这种 CPU 飙升的情况，要么走到了死循环，要么就是在做大量的 GC。
使用 jstat -gc pid [interval] 命令查看了 java 进程的 GC 状态，果然，FULL GC 达到了每秒一次。
这么多的 FULL GC，应该是内存泄漏没跑了，于是 使用 jstack pid > jstack.log 保存了线程栈的现场，使用 jmap -dump:format=b,file=heap.log pid 保存了堆现场，然后重启了探测服务，报警邮件终于停止了。
jstat
jstat 是一个非常强大的 JVM 监控工具，一般用法是：jstat [-options] pid interval
它支持的查看项有：
- -class 查看类加载信息
- -compile 编译统计信息
- -gc 垃圾回收信息
- -gcXXX 各区域 GC 的详细信息 如 -gcold
使用它，对定位 JVM 的内存问题很有帮助。
| 排查
问题虽然解决了，但为了防止它再次发生，还是要把根源揪出来。
分析栈
栈的分析很简单，看一下线程数是不是过多，多数栈都在干嘛。
> grep 'java.lang.Thread.State' jstack.log | wc -l
> 464
才四百多线程，并无异常。
> grep -A 1 'java.lang.Thread.State' jstack.log | grep -v 'java.lang.Thread.State' | sort | uniq -c |sort -n
10 at java.lang.Class.forName0(Native Method)
10 at java.lang.Object.wait(Native Method)
16 at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:404)
44 at sun.nio.ch.EPollArrayWrapper.epollWait(Native Method)
344 at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
线程状态好像也无异常，接下来分析堆文件。
下载堆 dump 文件
堆文件都是一些二进制数据，在命令行查看非常麻烦，Java 为我们提供的工具都是可视化的，Linux 服务器上又没法查看，那么首先要把文件下载到本地。
由于我们设置的堆内存为 4G，所以 dump 出来的堆文件也很大，下载它确实非常费事，不过我们可以先对它进行一次压缩。
gzip 是个功能很强大的压缩命令，特别是我们可以设置 -1 ~ -9 来指定它的压缩级别，数据越大压缩比率越大，耗时也就越长，推荐使用 -6~7， -9 实在是太慢了，且收益不大，有这个压缩的时间，多出来的文件也下载好了。
使用 MAT 分析 jvm heap
MAT 是分析 Java 堆内存的利器，使用它打开我们的堆文件（将文件后缀改为 .hprof）, 它会提示我们要分析的种类，对于这次分析，果断选择 memory leak suspect。
从上面的饼图中可以看出，绝大多数堆内存都被同一个内存占用了，再查看堆内存详情，向上层追溯，很快就发现了罪魁祸首。
分析代码
找到内存泄漏的对象了，在项目里全局搜索对象名，它是一个 Bean 对象，然后定位到它的一个类型为 Map 的属性。
这个 Map 根据类型用 ArrayList 存储了每次探测接口响应的结果，每次探测完都塞到 ArrayList 里去分析，由于 Bean 对象不会被回收，这个属性又没有清除逻辑，所以在服务十来天没有上线重启的情况下，这个 Map 越来越大，直至将内存占满。
内存满了之后，无法再给 HTTP 响应结果分配内存了，所以一直卡在 readLine 那。而我们那个大量 I/O 的接口报警次数特别多，估计跟响应太大需要更多内存有关。
给代码 owner 提了 PR，问题圆满解决。
| 小结
其实还是要反省一下自己的，一开始报警邮件里还有这样的线程栈：
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:166)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeJsonObject(JsonParserCharArray.java:132)
groovy.json.internal.JsonParserCharArray.decodeValueInternal(JsonParserCharArray.java:186)
看到这种报错线程栈却没有细想，要知道 TCP 是能保证消息完整性的，况且消息没有接收完也不会把值赋给变量，这种很明显的是内部错误，如果留意后细查是能提前查出问题所在的，查问题真是差了哪一环都不行啊。
