【openJDK系列3】java OOM 分析（mat工具的使用）

背景

在java应用开发中我们难免会遇到java stack和heap的分析，在此记录一下对于发生OOM时候，该怎么进行分析

分析

首先我们得会几个工具，

jps
jmap -heap
jmap -histo:live
jmap -dump:format=b,file=dump.hprof
mat(Memory Analyzer Tool)

jps 用来看运行的应用是哪个pid
jmap -heap 用来查看该应用堆内存总体分布情况
jmap -histo:live 用来查看
jmap -dump 用来dump 应用整个堆的明细情况，便于具体分析oom的对象
mat 用来分析dump出来的文件的可视化软件，下载网址,根据自己的系统进行安装对应的软件就行

举个例子

$ jps
8727 DemoApplication
7914 Jps
$ jmap -heap 8727
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.151-b12using parallel threads in the new generation.
using thread-local object allocation.
Concurrent Mark-Sweep GCHeap Configuration:MinHeapFreeRatio         = 40MaxHeapFreeRatio         = 70MaxHeapSize              = 1073741824 (1024.0MB)NewSize                  = 1073676288 (1023.9375MB)MaxNewSize               = 1073676288 (1023.9375MB)OldSize                  = 65536 (0.0625MB)NewRatio                 = 2SurvivorRatio            = 1MetaspaceSize            = 21807104 (20.796875MB)CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB)MaxMetaspaceSize         = 17592186044415 MBG1HeapRegionSize         = 0 (0.0MB)Heap Usage:
New Generation (Eden + 1 Survivor Space):capacity = 715784192 (682.625MB)used     = 463683480 (442.2030258178711MB)free     = 252100712 (240.4219741821289MB)64.7797877045041% used
Eden Space:capacity = 357892096 (341.3125MB)used     = 357892096 (341.3125MB)free     = 0 (0.0MB)100.0% used
From Space:capacity = 357892096 (341.3125MB)used     = 105791384 (100.8905258178711MB)free     = 252100712 (240.4219741821289MB)29.559575409008193% used
To Space:capacity = 357892096 (341.3125MB)used     = 0 (0.0MB)free     = 357892096 (341.3125MB)0.0% used
concurrent mark-sweep generation:capacity = 65536 (0.0625MB)used     = 65536 (0.0625MB)free     = 0 (0.0MB)100.0% used

这里我们能看到jvm队的各个分区的内存大小以及使用情况,以及堆的配置情况

为了分析导致OOM的对象，执行

$jmap -histo:live 8727num     #instances         #bytes  class name
----------------------------------------------1:        105666       12543792  [C2:          5671        2608472  [B3:        104224        2501376  java.lang.String4:         17232        1902336  java.lang.Class5:         55156        1764992  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Node6:         19700        1733600  java.lang.reflect.Method7:         20805        1210960  [Ljava.lang.Object;8:            27         885168  [Ljava.util.concurrent.ForkJoinTask;9:         19971         798840  java.util.LinkedHashMap$Entry10:          9524         710520  [Ljava.util.HashMap$Node;11:         20654         660928  java.util.HashMap$Node12:         10754         602224  java.util.LinkedHashMap13:           319         530688  [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Node;14:         27608         441728  java.lang.Object15:          6672         351288  [I16:         13947         307648  [Ljava.lang.Class;17:         10444         250656  java.util.ArrayList18:          3884         217504  java.lang.invoke.MemberName19:          4444         175624  [Ljava.lang.String;20:          4328         173120  java.lang.ref.SoftReference21:          3317         159216  java.util.HashMap22:           105         137344  [J23:          5262         126288  org.springframework.core.MethodClassKey24:          1447         115760  java.lang.reflect.Constructor25:          3580         114560  java.util.LinkedList26:          1491         107352  org.springframework.core.annotation.AnnotationAttributes27:          1079         103584  org.springframework.beans.GenericTypeAwarePropertyDescriptor28:          2540         101600  java.lang.invoke.MethodType29:          3154         100928  java.lang.ref.WeakReference30:          2437          97480  java.util.TreeMap$Entry31:          3018          96576  java.lang.invoke.DirectMethodHandle32:          1450          92800  java.net.URL33:          3791          90984  sun.reflect.generics.tree.SimpleClassTypeSignature34:          2546          81472  java.lang.invoke.MethodType$ConcurrentWeakInternSet$WeakEntry35:          3175          76200  java.util.LinkedList$Node36:          3791          72048  [Lsun.reflect.generics.tree.TypeArgument;37:          2951          70824  java.beans.MethodRef

其中，
num 代表占用字节的大小排名
instances 代表实例的数目
bytes 代表占用的字节数
class name的具体含义如下:
B代表byte
C代表char
D代表double
F代表float
I代表int
1J代表long
Z代表boolean
前边有[代表数组，[I 就相当于int[]
这里其实就能看出个到底是哪个对象占用了太多导致了OOM

为了进一步分析，我们得dump出具体的堆明细

jmap -dump:live,format=b,file=dump.hprof

拿到dump.hprof文件，我们假设你已经安装了mat（如安装出现问题见下方注意）,

按照文件-》open heap Dump，倒入文件
选择Leak Suspects Report
选择Overview下的Histogram可以看到每个类的实例的数量大小，默认按照数量大小从大到小排列
选择你认为有可能OOM的对象，右击，选择List objects -》 with incoming references，则可以看到对应的代码的调用情况

注意：

如果在运行mat的过程中出现

java.lang.IllegalStateException: The platform metadata area could not be written: /private/var/folders/1l/mwvs7rf563x72kqcv7l6rb840000gn/T/AppTranslocation/F5D8FB45-D694-4157-BDAF-1D58A9B350BC/d/mat.app/Contents/MacOS/workspace/.metadata.  By default the platform writes its content
under the current working directory when the platform is launched.  Use the -data parameter to
specify a different content area for the platform.

找到对应mat下的Contents/Eclipse/MemoryAnalyzer.ini文件
增加

-data
## /Users/path/to/dir为可写权限的目录
/Users/path/to/dir

即可解决

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