OOM以及垃圾收集器

1.常见的几种OOM？

①java.lang.StackOverflowError②java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space③java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded④java.lang.OutOfMemoryError:Direct buffer memory⑤java.lang.OutOfMemoryError:unable to create new native thread⑥java.lang.OutOfMemoryError:Metaspace

/*** 描述:GC overhead Limit* jvm参数配置演示：-Xms10m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails -XX:+MaxDirectMemorySize=5m* GC回收时间过长会抛出OutOfMemroyError,过长的定义是，超过98%的时间来做GC并且只回收了不到2%的堆内存* 连续多次GC都只是回收了不到2%的极端情况下才会抛出，假如不抛出GC Overhead limit错误会发生什么呢？* CPU使用率一直是100%，而GC没有任何成功** @author xinjiao.yu@marketin.cn* @create 2020/2/24 21:41* @since 2.16.3*/
public class GCOverheadDemo {public static void main(String[] args) {int i=0;List<String> list = new ArrayList<>();try{while(true){list.add(String.valueOf(++i).intern());}}catch (Exception e){System.out.println("**************i:"+i);e.printStackTrace();throw e;}}
}

/*** 描述: 配置参数:-Xms10m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails -XX:MaxDirectMemorySize=5m* 故障现象：Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemroyError:Direct buffer memory* 导致原因：* 写NIO程序经常使用ByteBuffer来读取或者写入数据，这是一种基于通道channel和缓冲区buffer的I/O方式，* 他可以使用natice函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在java堆里面的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作* 这样能在一些场景中显著提高性能，因为避免了在java堆和native堆中来回复制数据** ByteBuffer.allocate(capability)第一种方式是分配JVM内存，属于GC管辖范围，由于需要拷贝所以速度相对慢* ByteBuffer.allocateDirect(capability)第2中方式是分配OS本地内存，不属于GC管辖范围，不需要拷贝所以速度快* 但如果不断分配本地内存，堆内存很少使用，那么JVM就不需要执行GC,DirectByteBuffer对象就不会回收，这时候堆内存充足，但本地内存已经用光了* 再次尝试分配本地内存会出现OutOfMemoryError,那么程序直接崩溃** @author xinjiao.yu@marketin.cn* @create 2020/2/24 22:00* @since 2.16.3*/
public class DirectBufferMemoryDemo {public static void main(String[] args) {
//        System.out.println("配置的maxDirectMemory:"+(sun.misc.VM.maxDirectMemory()/(double)1024/1024)+"MB");ByteBuffer bb = ByteBuffer.allocateDirect(6*1024*1024);}
}

/*** 描述:* JVM参数:-XX:MetaspaceSize=8m -XX:MaxMetaspaceSize=8m* java8以后使用metaspace来替代永久代* metaspace是方法区在hotspot中的实现，他与持久代最大的区别在于：metaspace并不在虚拟机内存中而是使用本地内存* 即在java8中，class metadata被存储在metaspace的native memeory* 永久代（java8后被元空间metaspace取代了）存放一下信息：* 虚拟机加载的类信息* 常量池* 静态变量* 即使编译后的代码** @author xinjiao.yu@marketin.cn* @create 2020/2/25 13:33* @since 2.16.3*/
public class MetaspaceOOMDemo {class OOMTest{}public static void main(String[] args) {int i = 0;while(true){i++;Enhancer enhancer = new Enhancer();enhancer.setSuperclass(OOMTest.class);enhancer.setUseCache(false);enhancer.setCallback(new MethodInterceptor() {@Overridepublic Object intercept(Object o, Method method, Object[] objects, MethodProxy methodProxy) throws Throwable {return methodProxy.invokeSuper(o,args);}});}}
}

2.四大垃圾回收方式：

①串行垃圾回收器(Serial)他为单线程环境设计且只使用一个线程进行垃圾回收，会暂停所有的用户线程，不适合生产环境②并行垃圾回收器(Parallel)多个垃圾收集线程并行工作，此时用户线程是暂停的，③并发垃圾回收器(CMS)用户线程和垃圾收集线程同时执行(不一定是并行，可能交替执行)不需要停顿用户线程，互联网公司多用他，适用对响应时间有要求的场景。④G1垃圾回收器,将堆内存分割成不同的区域然后并发的对其进行垃圾回收。

3.G1垃圾收集器：

.G1垃圾收集器是一种服务器端的垃圾收集器，应用在多处理器和大容量内存环境中，在实现高吞吐量的同时，尽可能的满足垃圾收集暂停时间的要求，另外还具有以下特性：①像CMS收集器一样，能与应用程序线程并发执行②整理空闲时间更快③需要更多的时间来预测GC停顿时间④不希望牺牲大量的吞吐量⑤不需要更大的Java Heap，他同CMS相比在以下方面表现的更出色：①G1是一个有整理内存过程的垃圾收集器，不会产生很多内存碎片②G1的Stop Thr World(STW)更可控，G1在停顿时间上添加了预测机制，用户可以指定期望停顿时间。G1主要改变是Eden,Survivor,Tenured等内存区域不在是连续的，而是变成了一个个大小一样的region，每个region从1m到32m不等，一个region有可能属于Eden,Survivor,Tenured内存区域。

4.G1垃圾收集器特点：

①G1能充分利用CPU,多核环境硬件优势，尽量缩短STW②G1整体上采用标记-整理算法，局部是通过复制算法，不会产生内存碎片③宏观上看G1之中不在区分年轻代和老年代，吧内存划分成多个独立的子区域④G1收集器里面将整个内存区域都混合在一起了，但其本身依然在小范围内要进行年轻代和老年代的区分，保留了新生代和老年代，但不再是物理隔离，而是一部分region的集合且不需要region是连续的⑤G1虽然是分代收集器，但整个内存分区不存在物理上的年轻代与老年代的区别，也不需要完全独立的survivor堆做复制准备，G1只有逻辑上的分代概念，每个分区都可能随G1的运行在不同代之间前后切换。

5.liunx命令：

①top,uptime系统性能命令的精简版②mpstat -P ALL 2查看所有CPU信息③pidstat -u 1 -p 进程号：每个进程使用cpu的用量分解信息③free应用程序可用内存数④内存查看额外：pidstat -p 进程号 -r 采样间隔秒数⑤df -h查看磁盘剩余空间数⑥iostat -xdk 2 3：磁盘IO性能评估⑦pidstat -d 采样间隔时间 -p 进程号：查看磁盘IO

6.假如生成环境出现cpu占用过高，请你谈谈你的分析思路和定位？

①先用top命令找出cpu占比最高的②ps -ef或者jps进一步定位，得知怎么样一个后台程序惹的事③定位到具体线程或者代码：ps -mp 进程 -o THREAD,tid,time，参数解释-m显示所有的线程-p pid进程使用cpu的时间，-o 改参数后是用户自定义格式④将需要的线程id转换成16进制格式(英文小写格式)⑤jstack 进程id | grep tid(16进制线程id小写英文) -A60

7.github搜索命令：①搜索关键字在项目名，描述，readme中：xxx关键词 in:name,readme,descripte②搜索点赞数在某个范围：xxx关键词 stars:>=5000③查询forks数大于300的xxx关键词 forks:>500④xxx关键词 forks:200..400 starts:1000..2000查询关键词点赞数在1000到两千⑤awesome xxx关键词：一般是用来收集学习，工具，书籍类的项目⑥高亮显示一行：地址后面紧跟#L行号⑦高亮显示多行：地址后面紧跟#L开始行号-L结束行号⑧嗖某个地区活跃的大佬：location:beijing language:java

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