1. 系统崩溃前的现象
- 垃圾回收时间延长:从原本的约10ms增长至50ms,Full GC时间也由0.5s增加至4-5s。
- Full GC频率增加:最短间隔可缩短至1分钟内发生一次。
- 年老代内存持续增长:即使经过Full GC,年老代内存未见明显释放。
- 系统响应迟缓直至崩溃:最终因内存耗尽引发OutOfMemoryError错误。
2. 生成堆Dump文件
- 使用JMX或jmap:当有JMX监控时,可通过其MBean生成堆信息文件(如3GB的hprof文件)。若无JMX,可利用Java自带的
jmap
命令实现。
3. 分析Dump文件
- 工具选择:起初尝试了Visual VM、IBM HeapAnalyzer和JDK自带的Hprof工具,但这些工具或是无法直观展示内存泄漏,或是处理大文件能力有限。
- 采用MAT:最终选用Eclipse Memory Analyzer Tool (MAT),它能清晰展示疑似内存泄漏的对象、内存占用最大的对象以及它们之间的调用关系。在此案中,发现大量未关闭的JbpmContext实例存储于ThreadLocal中,这是由JBPM的Context管理不当所致。
4. 深入分析内存泄漏
- 利用MAT和JMX:不仅能识别内存泄漏的具体对象,还能分析线程状态,帮助定位系统性能瓶颈,如识别线程阻塞源。
5. 问题回归与解答
- 为何垃圾回收时间增长?
答:随着内存中无法回收对象的增多,垃圾回收的复制部分所需时间增加,因为每次回收都需要处理更多未被清理的对象,导致整体回收时间延长。 - 为何Full GC频次增多?
答:内存累积占用,尤其是年轻代对象不断转移到年老代,导致年老代空间紧张,系统不得不频繁执行Full GC以腾出空间给新对象。 - 年老代内存为何持续膨胀?
答:年轻代中的内存由于未能有效回收,逐渐堆积并转移至年老代,造成年老代内存占用持续增大。
解决方法总结
- 定位问题:使用专业工具(如MAT)分析堆转储文件,识别内存泄漏的具体源头。
- 代码审查与修复:针对发现的问题(如未关闭的资源),修正代码逻辑,确保资源得到有效管理与释放。
- 优化配置:根据应用特性调整JVM参数,如适当增大年轻代空间,减少对象过早晋升到年老代的可能性。
- 持续监控:实施定期的内存监控与分析,及早发现潜在的内存泄漏问题,防止系统崩溃。