背景:

当操作系统内存出现瓶颈时,我们便会重点排查那个应用占用内存过大。对于更深一步分析内存的使用,就进一步去了解内存结构,应用程序使用情况,以及内存如何分配、如何回收,这样你才能更好地确定内存的问题。

JVM 内存分配:

 

JVM(Java虚拟机)内存分配是指Java程序运行时,JVM对内存的分配和管理。JVM将内存划分为不同的区域,每个区域有不同的作用和生命周期。以下是JVM内存分配的详细解释:

  1. 方法区(Method Area):
    方法区用于存储类的结构信息,如类的字节码、常量池、静态变量、方法信息等。方法区在JVM启动时被创建,并且被所有线程共享。在JDK 8及之前,方法区是一个逻辑上的概念,实际上是通过永久代(Permanent Generation)实现的。但在JDK 8及以后,永久代被元空间(Metaspace)所取代。元空间使用本地内存来存储类的元数据。

  2. 堆(Heap):
    堆是用于存储对象实例的区域。所有在Java程序中创建的对象都存放在堆中。堆是线程共享的,被所有线程访问和操作。堆的大小可以通过启动参数进行调整。当堆中没有足够的空间容纳新创建的对象时,会触发垃圾回收(GC)来回收不再使用的对象,以释放内存。

    堆又可进一步划分为新生代(Young Generation)和老年代(Old Generation):

    • 新生代:新创建的对象首先被分配到新生代。新生代又分为一个Eden区和两个Survivor区(通常称为From区和To区)。
    • 老年代:当对象在新生代经过多次垃圾回收后仍然存活,它们会被晋升到老年代。老年代主要存放生命周期较长的对象。
  3. 栈(Stack):
    栈用于存储线程的方法调用和局部变量。每个线程在运行时都会创建一个栈帧,用于存储方法的局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。栈的大小是固定的,由虚拟机在启动时分配。栈是线程私有的,每个线程都有自己独立的栈。

    栈又可进一步划分为:

    • Java虚拟机栈(Java Virtual Machine Stack):存储Java方法执行的线程栈帧。
    • 本地方法栈(Native Method Stack):存储Native方法执行的线程栈帧。
  4. 本地方法栈(Native Method Stack):
    本地方法栈用于存储Java程序调用本地方法(使用JNI接口)时的栈信息。

  5. PC寄存器(Program Counter Register):
    PC寄存器存储当前线程执行的字节码指令的地址。

  6. 常量池(Constant Pool):
    常量池用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用。

  7. 直接内存(Direct Memory):
    直接内存是堆外内存,不受JVM内存管理的限制。它通常由NIO(New Input/Output)库使用,通过与操作系统进行直接交互来提高I/O性能。

JVM会根据程序的运行情况动态调整各个内存区域的大小,并进行垃圾回收来释放不再使用的内存。对于编程者来说,特别需要注意的是堆和栈这两个区域,因为它们直接与对象和方法调用相关。而这其中堆空间占据着 JVM 中最大的存储区域,存放了很多对象,所以大多数基于 JVM 的内存调优也是对堆空间的调优。

JVM 垃圾回收:

在JVM内存管理中,内存被划分为新生代(Young Generation)和老年代(Old Generation),不同的垃圾回收算法和策略被应用于这两个代中。下面我将详细讲解新生代和老年代的垃圾回收过程。

新生代垃圾回收过程:

新生代是用于存放新创建的对象的区域,通常包括一个Eden区和两个Survivor区(通常称为From区和To区)。新生代垃圾回收主要包括以下几个阶段:

  Eden区:新创建的对象首先会被分配到Eden区。当Eden区满时,会触发一次新生代垃圾回收。

  标记阶段(Marking Phase):在标记阶段,垃圾回收器会标记所有在Eden区和From区中仍然存活的对象。

  复制阶段(Copying Phase):在复制阶段,垃圾回收器将标记的存活对象从Eden区和From区复制到To区。同时,它也会清空Eden区和From区的对象。

  交换Survivor区(Swap Survivor):在复制阶段完成后,垃圾回收器会交换From区和To区的角色,使得To区成为下一次垃圾回收时的From区。

  清除阶段(Sweeping Phase):在清除阶段,垃圾回收器会清空From区中的对象。此时,Eden区和To区是空的,可以用于下一轮的对象分配。

  新生代采用的是复制算法,该算法的优点是简单高效,但代价是需要将存活的对象复制到另一个区域,这对于存活对象较多的场景会带来一定的性能开销。

老年代垃圾回收过程:

老年代是用于存放存活时间较长的对象的区域,通常包括大对象、长时间存活的对象以及从新生代晋升过来的对象。老年代垃圾回收主要包括以下几个阶段:

  标记阶段(Marking Phase):与新生代的标记阶段类似,垃圾回收器会标记老年代中所有存活的对象。

  清除阶段(Sweeping Phase):在清除阶段,垃圾回收器会清除未标记的对象,并释放它们占用的内存空间。

  整理阶段(Compacting Phase):在整理阶段,垃圾回收器会将存活的对象向老年代的一端移动,从而消除内存碎片,使得老年代的空间得以连续。

  老年代的垃圾回收一般采用标记-清除-整理算法(Mark-Sweep-Compact),该算法通过整理阶段解决了老年代内存碎片的问题。

如何定位内存占用问题:

  已经知道jvm一些基础知识,那么该如何去定位瓶颈问题呢,主要有两个过程:

  • 观察 GC 的频次;
  • 定位占用内存的对象。

1.如何观察 GC 的频次?

JDK 自带的工具jstat,使用 jstat 来查看 GC 的频次,如下所示:

[root]# jstat -gc 26607 1000 3

 S0C    S1C    S0U    S1U      EC       EU        OC         OU       MC     MU    CCSC   CCSU   YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT

512.0  512.0  320.0   0.0   86016.0  27828.5   175104.0   157974.6  122840.0 116934.9 16128.0 15060.4   5328   37.311   4      1.042   38.353

512.0  512.0  320.0   0.0   86016.0  27981.9   175104.0   157974.6  122840.0 116934.9 16128.0 15060.4   5328   37.311   4      1.042   38.353

512.0  512.0  320.0   0.0   86016.0  28885.4   175104.0   157974.6  122840.0 116934.9 16128.0 15060.4   5328   37.311   4      1.042   38.353

输出项中有很多以 C 或者 U 结尾。S0 则代表第一个 Survivor 区,也就是我上文说的 From 区。通过以上的讲解,比如 S1C 和 S1U 则表示第二个 Survivor 区也就是 To 区的总容量和使用容量。

其他的输出选项含义。

  • EC / EU:Eden 区的总容量/已使用空间的大小。
  • OC / OU:老年代总容量/老年代已使用空间大小。
  • MC / MU:方法区总容量/方法区已使用容量大小。
  • CCSC / CCSU:压缩类总容量/压缩类空间使用大小。
  • YGC / YGCT:年轻代垃圾回收的次数/年轻代垃圾回收消耗时间。
  • FGC / FGCT: 老年代垃圾回收次数/老年代垃圾回收消耗时间。
  • GCT:垃圾回收消耗总时间。

通过GC的次数和时间可以初步判断系统中是否存在垃圾回收的问题。以下是一些常见的情况,当它们出现时,可能提示存在垃圾回收问题:

频繁的Full GC:
Full GC是指对整个堆内存进行垃圾回收的操作,它会导致应用程序的停顿时间较长。如果频繁发生Full GC,即使在短时间内,这可能意味着内存不足、内存泄漏或对象生命周期管理不当等问题。

频繁的Young GC:
Young GC是指对新生代进行垃圾回收的操作。如果频繁发生Young GC,尤其是在短时间内,可能表明新生代的内存空间不足、对象过早晋升到老年代、对象存活时间过长等问题。

长时间的停顿:
如果垃圾回收的停顿时间过长(比如几百毫秒以上),会导致应用程序的性能下降、响应时间延长等问题。长时间的停顿可能是因为Full GC或者垃圾回收器的配置不合理。

如何定位占用内存的对象:

1. 利用JDK 自带的 JVM 监控工具:jvisual,jvisual 能做的事情很多,监控内存泄漏、跟踪垃圾回收、执行时内存分析、CPU 线程分析等,而且通过图形化的界面指引就可以完成,具体用法

可自行参考。

2. 利用jmap 工具,通过jmap -histo pid | head -n 10, 查看该进程的对象等详细信息,可重点关注结果展示的第五列,找出属于自己的业务类

 

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文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/beyond-tester/p/17632844.html

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