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五、jdk工具之jmap(java memory map)、 mat之四--结合mat对内存泄露的分析、jhat之二--结合jmap生成的dump结果在浏览器上展示

目录

一、jdk工具之jps(JVM Process Status Tools)命令使用

二、jdk命令之javah命令(C Header and Stub File Generator)

三、jdk工具之jstack(Java Stack Trace)

四、jdk工具之jstat命令(Java Virtual Machine Statistics Monitoring Tool)

四、jdk工具之jstat命令2(Java Virtual Machine Statistics Monitoring Tool)详解

五、jdk工具之jmap(java memory map)、 mat之四--结合mat对内存泄露的分析

六、jdk工具之jinfo命令(Java Configuration Info)

七、jdk工具之jconsole命令(Java Monitoring and Management Console)

八、jdk工具之JvisualVM、JvisualVM之二--Java程序性能分析工具Java VisualVM

九、jdk工具之jhat命令(Java Heap Analyse Tool)

十、jdk工具之Jdb命令(The Java Debugger)

十一、jdk命令之Jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)

十一、jdk命令之Jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)

十二、jdk工具之jcmd介绍(堆转储、堆分析、获取系统信息、查看堆外内存)

十三、jdk命令之Java内存之本地内存分析神器:NMT 和 pmap

 

 

1、介绍

打印出某个java进程(使用pid)内存内的,所有‘对象’的情况(如:产生那些对象,及其数量)。

可以输出所有内存中对象的工具,甚至可以将VM 中的heap,以二进制输出成文本。使用方法 jmap -histo pid。如果连用SHELL jmap -histo pid>a.log可以将其保存到文本中去,在一段时间后,使用文本对比工具,可以对比出GC回收了哪些对象。jmap -dump:format=b,file=outfile 3024可以将3024进程的内存heap输出出来到outfile文件里,再配合MAT(内存分析工具(Memory Analysis Tool),使用参见:http://blog.csdn.net/fenglibing/archive/2011/04/02/6298326.aspx)或与jhat (Java Heap Analysis Tool)一起使用,能够以图像的形式直观的展示当前内存是否有问题。

查看该进程(pid)下堆内存的使用情况:

jmap -heap pid

快速定位内存泄漏的方法:只统计存活的对象

jmap -histo:live pid

还可以导出:

jmap -histo:live pid >1.txt将信息输出到指定文件中

 

2、命令格式

SYNOPSIS

       jmap [ option ] pid

       jmap [ option ] executable core

       jmap [ option ] [server-id@]remote-hostname-or-IP

3、参数说明

1)、options: 

executable Java executable from which the core dump was produced.

(可能是产生core dump的java可执行程序)

core 将被打印信息的core dump文件

remote-hostname-or-IP 远程debug服务的主机名或ip

server-id 唯一id,假如一台主机上多个远程debug服务 

2)、基本参数:

-dump:[live,]format=b,file=<filename> 使用hprof二进制形式,输出jvm的heap内容到文件=. live子选项是可选的,假如指定live选项,那么只输出活的对象到文件. 

-finalizerinfo 打印正等候回收的对象的信息.

-heap 打印heap的概要信息,GC使用的算法,heap的配置及wise heap的使用情况.

-histo[:live] 打印每个class的实例数目,内存占用,类全名信息. VM的内部类名字开头会加上前缀”*”. 如果live子参数加上后,只统计活的对象数量. 

-permstat 打印classload和jvm heap长久层的信息. 包含每个classloader的名字,活泼性,地址,父classloader和加载的class数量. 另外,内部String的数量和占用内存数也会打印出来. 

-F 强迫.在pid没有相应的时候使用-dump或者-histo参数. 在这个模式下,live子参数无效. 

-h | -help 打印辅助信息 

-J 传递参数给jmap启动的jvm. 

pid 需要被打印配相信息的java进程id,创业与打工的区别 - 博文预览,可以用jps查问.

4、使用示例

tasklist命令查看进程id(Tasklist"是 winxp/win2003/vista/win7/win8下的命令,用来显示运行在本地或远程计算机上的所有进程,带有多个执行参数。)

 

常用的参数如下:

histo

jmap -histo pid 展示class的内存情况

展示的信息为编号,实例数,字节,类名

-finalizerinfo   

打印等待回收的对象信息

jmap -finalizerinfo 4783
Attaching to process ID 4783, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.171-b11
Number of objects pending for finalization: 0
[root@ip-172-29-206-104 applogs]#

 

heap

jmap -heap pid 展示pid的整体堆信息

复制代码
    jmap -heap 2464  
    JVM version is 16.3-b01  
      
    using thread-local object allocation.  
    Parallel GC with 13 thread(s)  
      
    Heap Configuration:  
       MinHeapFreeRatio = 40  
       MaxHeapFreeRatio = 70  
       MaxHeapSize      = 8436842496 (8046.0MB)  
       NewSize          = 5439488 (5.1875MB)  
       MaxNewSize       = 17592186044415 MB  
       OldSize          = 5439488 (5.1875MB)  
       NewRatio         = 2  
       SurvivorRatio    = 8  
       PermSize         = 21757952 (20.75MB)  
       MaxPermSize      = 88080384 (84.0MB)  
      
    Heap Usage:  
    PS Young Generation  
    Eden Space:  
       capacity = 87883776 (83.8125MB)  
       used     = 31053080 (29.614524841308594MB)  
       free     = 56830696 (54.197975158691406MB)  
       35.33425782706469% used  
    From Space:  
       capacity = 13828096 (13.1875MB)  
       used     = 196608 (0.1875MB)  
       free     = 13631488 (13.0MB)  
       1.4218009478672986% used  
    To Space:  
       capacity = 16384000 (15.625MB)  
       used     = 0 (0.0MB)  
       free     = 16384000 (15.625MB)  
       0.0% used  
    PS Old Generation  
       capacity = 156172288 (148.9375MB)  
       used     = 27098208 (25.842864990234375MB)  
       free     = 129074080 (123.09463500976562MB)  
       17.35148299805917% used  
    PS Perm Generation  
       capacity = 88080384 (84.0MB)  
       used     = 50847592 (48.492042541503906MB)  
       free     = 37232792 (35.507957458496094MB)  
       57.728622073218936% used  
复制代码

说明如下

Parallel GC with 13 thread(s)   #13个gc线程  
  
Heap Configuration:#堆内存初始化配置  
   MinHeapFreeRatio = 40  #-XX:MinHeapFreeRatio设置JVM堆最小空闲比率  
   MaxHeapFreeRatio = 70  #-XX:MaxHeapFreeRatio设置JVM堆最大空闲比率  
   MaxHeapSize      = 8436842496 (8046.0MB)#-XX:MaxHeapSize=设置JVM堆的最大大小  
   NewSize          = 5439488 (5.1875MB) #-XX:NewSize=设置JVM堆的‘新生代’的默认大小  
   MaxNewSize       = 17592186044415 MB  #-XX:MaxNewSize=设置JVM堆的‘新生代’的最大大小  
   OldSize          = 5439488 (5.1875MB) #-XX:OldSize=设置JVM堆的‘老生代’的大小  
   NewRatio         = 2 #-XX:NewRatio=:‘新生代’和‘老生代’的大小比率  
   SurvivorRatio    = 8 #-XX:SurvivorRatio=设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值  
   PermSize         = 21757952 (20.75MB) #-XX:PermSize=<value>:设置JVM堆的‘永生代’的初始大小  
   MaxPermSize      = 88080384 (84.0MB) #-XX:MaxPermSize=<value>:设置JVM堆的‘永生代’的最大大小  
  
Heap Usage:  
PS Young Generation  
Eden Space:#Eden区内存分布  
   capacity = 87883776 (83.8125MB)  
   used     = 31053080 (29.614524841308594MB)  
   free     = 56830696 (54.197975158691406MB)  
   35.33425782706469% used  
From Space:#其中一个Survivor区的内存分布  
   capacity = 13828096 (13.1875MB)  
   used     = 196608 (0.1875MB)  
   free     = 13631488 (13.0MB)  
   1.4218009478672986% used  
To Space:#另一个Survivor区的内存分布  
   capacity = 16384000 (15.625MB)  
   used     = 0 (0.0MB)  
   free     = 16384000 (15.625MB)  
   0.0% used  
PS Old Generation#当前的Old区内存分布  
   capacity = 156172288 (148.9375MB)  
   used     = 27098208 (25.842864990234375MB)  
   free     = 129074080 (123.09463500976562MB)  
   17.35148299805917% used  
PS Perm Generation#当前的 “永生代” 内存分布  
   capacity = 88080384 (84.0MB)  
   used     = 50847592 (48.492042541503906MB)  
   free     = 37232792 (35.507957458496094MB)  
   57.728622073218936% used

mat为eclipse的一个内存分析插件,帮助查找内存泄漏和减少内存消耗。

首先基于jmap导出的堆信息

jmap -dump:live,format=b,file=test.bin 29030  

 准备代码:

class User {  
    private String id;  
    private String name;  
  
    public String getId() {  
        return id;  
    }  
  
    public void setId(String id) {  
        this.id = id;  
    }  
  
    public String getName() {  
        return name;  
    }  
  
    public void setName(String name) {  
        this.name = name;  
    }  
  
    public User(String id, String name) {  
        super();  
        this.id = id;  
        this.name = name;  
    }  
  
}  

 main方法:

public static void main(String[] args) {  
    List<User> list = new ArrayList<User>();  
    for (int i = 1; i < 10000; i++) {  
        User o = new User(i + "", System.currentTimeMillis() + "");  
        list.add(o);  
        o = null;  
    }  
    System.out.println("end");  
    try {  
        Thread.sleep(100000000l);  
    } catch (InterruptedException e) {  
        e.printStackTrace();  
    }  
}  

 执行之后用jmap输出堆信息

然后导入分析工具

我们可以看到图形化展示:



 然后我们点击

Problem Suspect 1

如下所示:



 然后点击详情



 我们可以看到有很多的User对象



 这些对象有可能会溢出,然后我们打开OQL窗口看他是否为null,执行如下OQL语句

SELECT u FROM org.learn.util.User u WHERE (u.value = null)  

 

 结果如下:


 也就是说这个是null,但是仍然有强引用存在,gc的时候是不能回收的,这样就会出现内存的溢出问题

 示例2:如何用mat分析内存问题

我用MAT打开了heap.bin,很容易看出,char[]的数量出其意料的多,占用90%以上的内存 。一般来说,char[]在JVM确实会占用很多内存,数量也非常多,因为String对象以char[]作为内部存储。但是这次的char[]太贪婪 了,仔细一观察,发现有数万计的char[],每个都占用数百K的内存 。这个现象说明,Java程序保存了数以万计的大String对象 。结合程序的逻辑,这个是不应该的,肯定在某个地方出了问题。

在可疑的char[]中,任意挑了一个,使用Path To GC Root功能,找到该char[]的引用路径,发现String对象是被一个HashMap中引用的 。这个也是意料中的事情,Java的内存泄露多半是因为对象被遗留在全局的HashMap中得不到释放。不过,该HashMap被用作一个缓存,设置了缓 存条目的阈值,导达到阈值后会自动淘汰。从这个逻辑分析,应该不会出现内存泄露的。虽然缓存中的String对象已经达到数万计,但仍然没有达到预先设置 的阈值(阈值设置地比较大,因为当时预估String对象都比较小)。

 

    但是,另一个问题引起了我的注意:为什么缓存的String对象如此巨大?内部char[]的长度达数百K。虽然缓存中的 String对象数量还没有达到阈值,但是String对象大小远远超出了我们的预期,最终导致内存被大量消耗,形成内存泄露的迹象(准确说应该是内存消 耗过多) 。

 

    就这个问题进一步顺藤摸瓜,看看String大对象是如何被放到HashMap中的。通过查看程序的源代码,我发现,确实有String大对象,不 过并没有把String大对象放到HashMap中,而是把String大对象进行split(调用String.split方法),然后将split出 来的String小对象放到HashMap中 了。

 

    这就奇怪了,放到HashMap中明明是split之后的String小对象,怎么会占用那么大空间呢?难道是String类的split方法有问题?

 

posted on 2015-10-18 22:11  duanxz  阅读(5630)  评论(0编辑  收藏