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在《Java虚拟机规范》的规定里,除了程序计数器外,虚拟机内存的其他几个运行时区域都有发生 OutOfMemoryError 异常的可能。
本篇主要包括如下 OOM 的介绍和示例:
- java.lang.StackOverflowError
- java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
- java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
- java.lang.OutOfMemoryError-->Metaspace
- java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
- java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
- java.lang.OutOfMemoryError:Metaspace
- java.lang.OutOfMemoryError: Requested array size exceeds VM limit
- java.lang.OutOfMemoryError: Out of swap space
- java.lang.OutOfMemoryError:Kill process or sacrifice child
我们常说的 OOM 异常,其实是 Error
一. StackOverflowError
1.1 写个 bug
public class StackOverflowErrorDemo { public static void main(String[] args) { javaKeeper(); } private static void javaKeeper() { javaKeeper(); } }
上一篇详细的介绍过 JVM 运行时数据区 ,JVM 虚拟机栈是有深度的,在执行方法的时候会伴随着入栈和出栈,上边的方法可以看到,main 方法执行后不停的递归,迟早把栈撑爆了
Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError at oom.StackOverflowErrorDemo.javaKeeper(StackOverflowErrorDemo.java:15)
1.2 原因分析
- 无限递归循环调用(最常见原因),要时刻注意代码中是否有了循环调用方法而无法退出的情况
- 执行了大量方法,导致线程栈空间耗尽
- 方法内声明了海量的局部变量
- native 代码有栈上分配的逻辑,并且要求的内存还不小,比如 java.net.SocketInputStream.read0 会在栈上要求分配一个 64KB 的缓存(64位 Linux)
1.3 解决方案
-Xss
二. Java heap space
Java 堆用于存储对象实例,我们只要不断的创建对象,并且保证 GC Roots 到对象之间有可达路径来避免 GC 清除这些对象,那随着对象数量的增加,总容量触及堆的最大容量限制后就会产生内存溢出异常。
Java 堆内存的 OOM 异常是实际应用中最常见的内存溢出异常。
2.1 写个 bug
/** * JVM参数:-Xmx12m */ public class JavaHeapSpaceDemo { static final int SIZE = 2 * 1024 * 1024; public static void main(String[] a) { int[] i = new int[SIZE]; } }
代码试图分配容量为 2M 的 int 数组,如果指定启动参数 -Xmx12m
,分配内存就不够用,就类似于将 XXXL 号的对象,往 S 号的 Java heap space 里面塞。
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at oom.JavaHeapSpaceDemo.main(JavaHeapSpaceDemo.java:13)
2.2 原因分析
- 请求创建一个超大对象,通常是一个大数组
- 超出预期的访问量/数据量,通常是上游系统请求流量飙升,常见于各类促销/秒杀活动,可以结合业务流量指标排查是否有尖状峰值
- 过度使用终结器(Finalizer),该对象没有立即被 GC
- 内存泄漏(Memory Leak),大量对象引用没有释放,JVM 无法对其自动回收,常见于使用了 File 等资源没有回收
2.3 解决方案
针对大部分情况,通常只需要通过 -Xmx
参数调高 JVM 堆内存空间即可。如果仍然没有解决,可以参考以下情况做进一步处理:
- 如果是超大对象,可以检查其合理性,比如是否一次性查询了数据库全部结果,而没有做结果数限制
- 如果是业务峰值压力,可以考虑添加机器资源,或者做限流降级。
- 如果是内存泄漏,需要找到持有的对象,修改代码设计,比如关闭没有释放的连接
面试官:说说内存泄露和内存溢出
加送个知识点,三连的终将成为大神~~
内存泄露和内存溢出
内存溢出(out of memory),是指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现out of memory;比如申请了一个 Integer,但给它存了 Long 才能存下的数,那就是内存溢出。
内存泄露( memory leak),是指程序在申请内存后,无法释放已申请的内存空间,一次内存泄露危害可以忽略,但内存泄露堆积后果很严重,无论多少内存,迟早会被占光。
memory leak 最终会导致 out of memory!
三、GC overhead limit exceeded
JVM 内置了垃圾回收机制GC,所以作为 Javaer 的我们不需要手工编写代码来进行内存分配和释放,但是当 Java 进程花费 98% 以上的时间执行 GC,但只恢复了不到 2% 的内存,且该动作连续重复了 5 次,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:GC overhead limit exceeded
错误( 俗称:垃圾回收上头 )。简单地说,就是应用程序已经基本耗尽了所有可用内存, GC 也无法回收。
假如不抛出 GC overhead limit exceeded
错误,那 GC 清理的那么一丢丢内存很快就会被再次填满,迫使 GC 再次执行,这样恶性循环,CPU 使用率 100%,而 GC 没什么效果。
3.1 写个 bug
出现这个错误的实例,其实我们写个无限循环,往 List 或 Map 加数据就会一直 Full GC,直到扛不住,这里用一个不容易发现的栗子。我们往 map 中添加 1000 个元素。
/** * JVM 参数: -Xmx14m -XX:+PrintGCDetails */ public class KeylessEntry { static class Key { Integer id; Key(Integer id) { this.id = id; } @Override public int hashCode() { return id.hashCode(); } } public static void main(String[] args) { Map m = new HashMap(); while (true){ for (int i = 0; i < 1000; i++){ if (!m.containsKey(new Key(i))){ m.put(new Key(i), "Number:" + i); } } System.out.println("m.size()=" + m.size()); } } }
... m.size()=54000 m.size()=55000 m.size()=56000 Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
从输出结果可以看到,我们的限制 1000 条数据没有起作用,map 容量远超过了 1000,而且最后也出现了我们想要的错误,这是因为类 Key 只重写了 hashCode()
方法,却没有重写 equals()
方法,我们在使用 containsKey()
方法其实就出现了问题,于是就会一直往 HashMap 中添加 Key,直至 GC 都清理不掉。
:computer: 面试官又来了:说一下 HashMap 原理以及为什么需要同时实现 equals 和 hashcode
执行这个程序的最终错误,和 JVM 配置也会有关系,如果设置的堆内存特别小,会直接报 Java heap space
。算是被这个错误截胡了,所以有时,在资源受限的情况下,无法准确预测程序会死于哪种具体的原因。
3.2 解决方案
-XX:-UseGCOverheadLimit
四、Direct buffer memory
我们使用 NIO 的时候经常需要使用 ByteBuffer 来读取或写入数据,这是一种基于 Channel(通道) 和 Buffer(缓冲区)的 I/O 方式,它可以使用 Native 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。这样在一些场景就避免了 Java 堆和 Native 中来回复制数据,所以性能会有所提高。
Java 允许应用程序通过 Direct ByteBuffer 直接访问堆外内存,许多高性能程序通过 Direct ByteBuffer 结合内存映射文件(Memory Mapped File)实现高速 IO。
4.1 写个 bug
-
ByteBuffer.allocate(capability)
是分配 JVM 堆内存,属于 GC 管辖范围,需要内存拷贝所以速度相对较慢; -
ByteBuffer.allocateDirect(capability)
是分配 OS 本地内存,不属于 GC 管辖范围,由于不需要内存拷贝所以速度相对较快;
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 对象就不会被回收,这时虽然堆内存充足,但本地内存可能已经不够用了,就会出现 OOM, 本地直接内存溢出 。
/** * VM Options:-Xms10m,-Xmx10m,-XX:+PrintGCDetails -XX:MaxDirectMemorySize=5m */ public class DirectBufferMemoryDemo { public static void main(String[] args) { System.out.println("maxDirectMemory is:"+sun.misc.VM.maxDirectMemory() / 1024 / 1024 + "MB"); //ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(6*1024*1024); ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(6*1024*1024); } }
最大直接内存,默认是电脑内存的 1/4,所以我们设小点,然后使用直接内存超过这个值,就会出现 OOM。
maxDirectMemory is:5MB Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory
4.2 解决方案
- Java 只能通过
ByteBuffer.allocateDirect
方法使用 Direct ByteBuffer,因此,可以通过 Arthas 等在线诊断 工具 拦截该方法进行排查 - 检查是否直接或间接使用了 NIO,如 netty,jetty 等
- 通过启动参数
-XX:MaxDirectMemorySize
调整 Direct ByteBuffer 的上限值 - 检查 JVM 参数是否有
-XX:+DisableExplicitGC
选项,如果有就去掉,因为该参数会使System.gc()
失效 - 检查堆外内存使用代码,确认是否存在内存泄漏;或者通过反射调用
sun.misc.Cleaner
的clean()
方法来主动释放被 Direct ByteBuffer 持有的内存空间 - 内存容量确实不足,升级配置
五、Unable to create new native thread
每个 Java 线程都需要占用一定的内存空间,当 JVM 向底层操作系统请求创建一个新的 native 线程时,如果没有足够的资源分配就会报此类错误。
5.1 写个 bug
public static void main(String[] args) { while(true){ new Thread(() -> { try { Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE); } catch(InterruptedException e) { } }).start(); } }
Error occurred during initialization of VM java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
5.2 原因分析
JVM 向 OS 请求创建 native 线程失败,就会抛出 Unableto createnewnativethread
,常见的原因包括以下几类:
- 线程数超过操作系统最大线程数限制(和平台有关)
- 线程数超过 kernel.pid_max(只能重启)
- native 内存不足;该问题发生的常见过程主要包括以下几步:
java.lang.OutOfMemoryError:Unableto createnewnativethread
5.3 解决方案
- 想办法降低程序中创建线程的数量,分析应用是否真的需要创建这么多线程
- 如果确实需要创建很多线程,调高 OS 层面的线程最大数:执行
ulimia-a
查看最大线程数限制,使用ulimit-u xxx
调整最大线程数限制
六、Metaspace
JDK 1.8 之前会出现 Permgen space,该错误表示永久代(Permanent Generation)已用满,通常是因为加载的 class 数目太多或体积太大。随着 1.8 中永久代的取消,就不会出现这种异常了。
Metaspace 是方法区在 HotSpot 中的实现,它与永久代最大的区别在于,元空间并不在虚拟机内存中而是使用本地内存,但是本地内存也有打满的时候,所以也会有异常。
6.1 写个 bug
/** * JVM Options: -XX:MetaspaceSize=10m -XX:MaxMetaspaceSize=10m */ public class MetaspaceOOMDemo { public static void main(String[] args) { while (true) { Enhancer enhancer = new Enhancer(); enhancer.setSuperclass(MetaspaceOOMDemo.class); enhancer.setUseCache(false); enhancer.setCallback((MethodInterceptor) (o, method, objects, methodProxy) -> { //动态代理创建对象 return methodProxy.invokeSuper(o, objects); }); enhancer.create(); } } }
借助 Spring 的 GCLib 实现动态创建对象
Exception in thread "main" org.springframework.cglib.core.CodeGenerationException: java.lang.OutOfMemoryError-->Metaspace
6.2 解决方案
方法区溢出也是一种常见的内存溢出异常,在经常运行时生成大量动态类的应用场景中,就应该特别关注这些类的回收情况。这类场景除了上边的 GCLib 字节码增强和动态语言外,常见的还有,大量 JSP 或动态产生 JSP 文件的应用(远古时代的传统软件行业可能会有)、基于 OSGi 的应用(即使同一个类文件,被不同的加载器加载也会视为不同的类)等。
方法区在 JDK8 中一般不太容易产生,HotSpot 提供了一些参数来设置元空间,可以起到预防作用
-
-XX:MaxMetaspaceSize
设置元空间最大值,默认是 -1,表示不限制(还是要受本地内存大小限制的) -
-XX:MetaspaceSize
指定元空间的初始空间大小,以字节为单位,达到该值就会触发 GC 进行类型卸载,同时收集器会对该值进行调整 -
-XX:MinMetaspaceFreeRatio
在 GC 之后控制最小的元空间剩余容量的百分比,可减少因元空间不足导致的垃圾收集频率,类似的还有MaxMetaspaceFreeRatio
七、Requested array size exceeds VM limit
7.1 写个 bug
public static void main(String[] args) { int[] arr = new int[Integer.MAX_VALUE]; }
这个比较简单,建个超级大数组就会出现 OOM,不多说了
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Requested array size exceeds VM limit
JVM 限制了数组的最大长度,该错误表示程序请求创建的数组超过最大长度限制。
JVM 在为数组分配内存前,会检查要分配的数据结构在系统中是否可寻址,通常为 Integer.MAX_VALUE-2
。
此类问题比较罕见,通常需要检查代码,确认业务是否需要创建如此大的数组,是否可以拆分为多个块,分批执行。
八、Out of swap space
启动 Java 应用程序会分配有限的内存。此限制是通过-Xmx和其他类似的启动参数指定的。
在 JVM 请求的总内存大于可用物理内存的情况下,操作系统开始将内容从内存换出到硬盘驱动器。
该错误表示所有可用的虚拟内存已被耗尽。虚拟内存(Virtual Memory)由物理内存(Physical Memory)和交换空间(Swap Space)两部分组成。
这种错误没见过~~~
九、Kill process or sacrifice child
操作系统是建立在流程概念之上的。这些进程由几个内核作业负责,其中一个名为“ Out of memory Killer”,它会在可用内存极低的情况下“杀死”(kill)某些进程。OOM Killer 会对所有进程进行打分,然后将评分较低的进程“杀死”,具体的评分规则可以参考 Surviving the Linux OOM Killer。
不同于其他的 OOM 错误, Killprocessorsacrifice child
错误不是由 JVM 层面触发的,而是由操作系统层面触发的。
9.1 原因分析
默认情况下,Linux 内核允许进程申请的内存总量大于系统可用内存,通过这种“错峰复用”的方式可以更有效的利用系统资源。
然而,这种方式也会无可避免地带来一定的“超卖”风险。例如某些进程持续占用系统内存,然后导致其他进程没有可用内存。此时,系统将自动激活 OOM Killer,寻找评分低的进程,并将其“杀死”,释放内存资源。
9.2 解决方案
- 升级服务器配置/隔离部署,避免争用
- OOM Killer 调优。
最后附上一张“涯海”大神的图
参考与感谢
《深入理解 Java 虚拟机 第 3 版》
https://plumbr.io/outofmemoryerror
https://yq.aliyun.com/articles/711191
https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide/blob/master/docs/diagnosis/jvm/exception
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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