一次使用 Eclipse Memory Analyzer 分析 Tomcat 内存溢出

简介:

最近,线上生产系统突然频繁的 JVM 内存报警!但本系统近期内并没有上线改动!

为了能查清内存报警的原因,使用 Eclipse Memory Analyzer tool(MAT)对 JVM Dump 文件进行了分析!

1. 生成 dump 文件

用 jmap 生产 dump 文件

1
jmap -dump:format=b,file=HeapDump.bin <pid>

2. MAT 安装与介绍

下载地址:http://www.eclipse.org/mat/downloads.php

1_20150209180326.jpg

通过 MAT 打开 dump 出来的内存文件,打开后如下图:

1_20150209180332.jpg 1_20150209180338.jpg

Histogram 可以列出内存中的对象,对象的个数以及大小。

Histogram 如下图:

Objects:类的对象的数量。
Shallow size:就是对象本身占用内存的大小,不包含对其他对象的引用,也就是对象头加成员变量(不是成员变量的值)的总和。
Retained size:是该对象自己的 shallow size,加上从该对象能直接或间接访问到对象的 shallow size 之和。换句话说,retained size 是该对象被 GC 之后所能回收到内存的总和。

我们发现 ConcurrentHashMap 类的对象占用了很多空间。

1_20150209180345.jpg

Leak Suspects 如下图:

从那个饼图,该图深色区域被怀疑有内存泄漏,可以发现整个 heap 2G 内存,深色区域就占了 98%。后面的描述,说明内存被一个实例占用了大量内存,并指出 system class loader 加载的"java.util.concurrent.concurrentHashMap$Segmen[]"实例的内存中聚集(消耗空间),并建议用关键字"java.util.concurrent.concurrentHashMap$Segmen[]"进行检查。所以,MAT 通过简单的报告就说明了问题所在。

1_20150209180403.jpg

Dominator Tree 如下图:>

我们逐层打开 concurrentHashMap 的内存结构,发现 Key 非常多,并且最底层的 String 长度很大!

幸运的是该系统的下游也是我们负责的系统,猜测 concurrentHashMap 应该是 RPC 调用返回回值待处理的内存存储,正常情况这个 String 的长度不很大。仔细查看, String 里包含了多了很多详细的异常描述信息,之前是没有的。

1_20150209180411.jpg

排查下游系统代码,发现在返回异常时,与之前异常抛出有所不同:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
try  {
catch (Exception e) {
     throw  e;
}
  
...
  
try  {
catch (Exception e) {
     throw  new  Exception( "xxxx" , e);
}
  
// 返回伪代码
response(e.getMessage);

就是有这些许的不同,我们看下源代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
public  Throwable(String message, Throwable cause) {
     fillInStackTrace();
     detailMessage = message;
     this .cause = cause;
}
  
public  Throwable(Throwable cause) {
     fillInStackTrace();
     detailMessage = (cause== null  null  : cause.toString());
     this .cause = cause;
}
  
public  String getMessage() {
     return  detailMessage;
}

当没有 message,message = cause.toString(),所以就造成了返回大量不必要的异常信息,从而影响了上游系统!










本文转自 LinkedKeeper 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/sauron/1614362,如需转载请自行联系原作者
目录
相关文章
|
Web App开发 监控 JavaScript
监控和分析 JavaScript 内存使用情况
【10月更文挑战第30天】通过使用上述的浏览器开发者工具、性能分析工具和内存泄漏检测工具,可以有效地监控和分析JavaScript内存使用情况,及时发现和解决内存泄漏、过度内存消耗等问题,从而提高JavaScript应用程序的性能和稳定性。在实际开发中,可以根据具体的需求和场景选择合适的工具和方法来进行内存监控和分析。
|
6月前
|
存储 弹性计算 缓存
阿里云服务器ECS经济型、通用算力、计算型、通用和内存型选购指南及使用场景分析
本文详细解析阿里云ECS服务器的经济型、通用算力型、计算型、通用型和内存型实例的区别及适用场景,涵盖性能特点、配置比例与实际应用,助你根据业务需求精准选型,提升资源利用率并降低成本。
446 3
|
2月前
|
设计模式 缓存 Java
【JUC】(4)从JMM内存模型的角度来分析CAS并发性问题
本篇文章将从JMM内存模型的角度来分析CAS并发性问题; 内容包含:介绍JMM、CAS、balking犹豫模式、二次检查锁、指令重排问题
108 1
|
5月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
AI代理内存消耗过大?9种优化策略对比分析
在AI代理系统中,多代理协作虽能提升整体准确性,但真正决定性能的关键因素之一是**内存管理**。随着对话深度和长度的增加,内存消耗呈指数级增长,主要源于历史上下文、工具调用记录、数据库查询结果等组件的持续积累。本文深入探讨了从基础到高级的九种内存优化技术,涵盖顺序存储、滑动窗口、摘要型内存、基于检索的系统、内存增强变换器、分层优化、图形化记忆网络、压缩整合策略以及类操作系统内存管理。通过统一框架下的代码实现与性能评估,分析了每种技术的适用场景与局限性,为构建高效、可扩展的AI代理系统提供了系统性的优化路径和技术参考。
254 4
AI代理内存消耗过大?9种优化策略对比分析
|
9月前
|
存储 Java
课时4:对象内存分析
接下来对对象实例化操作展开初步分析。在整个课程学习中,对象使用环节往往是最棘手的问题所在。
|
9月前
|
Java 编译器 Go
go的内存逃逸分析
内存逃逸分析是Go编译器在编译期间根据变量的类型和作用域,确定变量分配在堆上还是栈上的过程。如果变量需要分配在堆上,则称作内存逃逸。Go语言有自动内存管理(GC),开发者无需手动释放内存,但编译器需准确分配内存以优化性能。常见的内存逃逸场景包括返回局部变量的指针、使用`interface{}`动态类型、栈空间不足和闭包等。内存逃逸会影响性能,因为操作堆比栈慢,且增加GC压力。合理使用内存逃逸分析工具(如`-gcflags=-m`)有助于编写高效代码。
176 2
|
JavaScript
如何使用内存快照分析工具来分析Node.js应用的内存问题?
需要注意的是,不同的内存快照分析工具可能具有不同的功能和操作方式,在使用时需要根据具体工具的说明和特点进行灵活运用。
389 62
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
419 1
|
开发框架 监控 .NET
【Azure App Service】部署在App Service上的.NET应用内存消耗不能超过2GB的情况分析
x64 dotnet runtime is not installed on the app service by default. Since we had the app service running in x64, it was proxying the request to a 32 bit dotnet process which was throwing an OutOfMemoryException with requests >100MB. It worked on the IaaS servers because we had the x64 runtime install
219 5
|
Web App开发 JavaScript 前端开发
使用 Chrome 浏览器的内存分析工具来检测 JavaScript 中的内存泄漏
【10月更文挑战第25天】利用 Chrome 浏览器的内存分析工具,可以较为准确地检测 JavaScript 中的内存泄漏问题,并帮助我们找出潜在的泄漏点,以便采取相应的解决措施。
1428 9

推荐镜像

更多