使用Eclipse Memory Analyzer进行内存泄漏分析三部曲

简介:

源地址:http://seanhe.iteye.com/blog/898277


一、准备工作 
分析较大的dump文件(根据我自己的经验2G以上的dump文件就需要使用以下介绍的方法,不然mat会出现oom)需要调整虚拟机参数 
找个64位的系统在MemoryAnalyzer.ini设置-Xmx2g 
如果是32位的xp可以使用下面的方法进行尝试:

  • 安装jrockit 6.0的JDK
  • mat使用jrockit的jdk来启动
    Java代码   收藏代码
    1. -vm  
    2. D:/Program Files/Java/jrockit-R28.0.0-jre1.6.0_17/bin/jrockit/jvm.dll  
    3. -vmargs  
    4. -Xmx1700m  


    二、开始使用MAT进行OOM分析 
    第一步,启动mat ,选择File->Open Heap Dump 选择你的dump文件。下面开始等待,mat解析dump文件需要花一些时间,在解析的同时会在硬盘上写入一些解析结果文件,这样下次打开时速度会快很多。有时候mat在解析过程中可能会出现出错的情况,这个时候可以将那些临时文件删除以后重试第一步,如果你的rp够好的话重试也许会解析成功。 

    第二步,查看内存泄漏分析报表。mat解析完成以后会出现如下图的提示: 
     
    因为我们就是为了查找内存泄漏的问题,所以保持默认选项直接点“Finish”就可以。 
    Mat会非常直观的展现内存泄漏的可疑点,类似下面的报表可以直接看到某个线程占用了大量的内存 

    问题的详细分析信息: 


    第三步,开始寻找导致内存泄漏的代码点。这时往往需要打开对象依赖关系树形视图,点击如图按钮即可。 
     
    这时会看到如下视图 

    这个视图的左边大区域可以看到对象的依赖关系,选中某个对象以后可以在左边小窗口查看对象的一些属性。如果属性的值是一些内存地址你还可以点击工具栏的搜索按钮来搜索具体的对象信息。在进行具体分析的时候MAT只是起了帮助你进行分析的工具的功能,OOM问题分析没有固定方法和准则。只能发挥你敏锐的洞察力,结合源代码,对内存中的对象进行分析从而找到代码中的BUG. 

    使用贴士: 
    关于shallow size、retained size(摘自http://www.360doc.com/content/11/0830/16/4520139_144514377.shtml) 
    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。在32位系统上,对象头占用8字节,int占用4字节,不管成员变量(对象或数组)是否引用了其他对象(实例)或者赋值为null它始终占用4字节。故此,对于String对象实例来说,它有三个int成员(3*4=12字节)、一个char[]成员(1*4=4字节)以及一个对象头(8字节),总共3*4 +1*4+8=24字节。根据这一原则,对String a=”rosen jiang”来说,实例a的shallow size也是24字节 

    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。为了更好的理解retained size,不妨看个例子。 

    把内存中的对象看成下图中的节点,并且对象和对象之间互相引用。这里有一个特殊的节点GC Roots,正解!这就是reference chain的起点。 
     
    从obj1入手,上图中蓝色节点代表仅仅只有通过obj1才能直接或间接访问的对象。因为可以通过GC Roots访问,所以左图的obj3不是蓝色节点;而在右图却是蓝色,因为它已经被包含在retained集合内。 
    所以对于左图,obj1的retained size是obj1、obj2、obj4的shallow size总和;右图的retained size是obj1、obj2、obj3、obj4的shallow size总和。obj2的retained size可以通过相同的方式计算。 

    如何查看某一个对象占用的内存空间 
    1.按以下方式打开新窗口即可 

    2.输入类名(输入类的全名) 
     


    本文转自 一点点征服   博客园博客,原文链接: http://www.cnblogs.com/ldq2016/p/6632174.html ,如需转载请自行联系原作者

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