JVM内存溢出

摘要

当堆内存(Heap Space)没有足够空间存放新创建的对象时,就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误(根据实际生产经验,可以对程序日志中的 OutOfMemoryError 配置关键字告警,一经发现,立即处理)。

Java heap space 错误产生的常见原因可以分为以下几类:

  • 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。

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。

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。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。

此类问题的原因与解决方案跟 Java heap space 非常类似,可以参考上文。

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。

永久代存储对象主要包括以下几类:

  • 加载/缓存到内存中的 class 定义,包括类的名称,字段,方法和字节码;
  • 常量池;
  • 对象数组/类型数组所关联的 class;
  • JIT 编译器优化后的 class 信息。

PermGen 的使用量与加载到内存的 class 的数量/大小正相关。

根据 Permgen space 报错的时机,可以采用不同的解决方案,如下所示:

  • 程序启动报错,修改 -XX:MaxPermSize 启动参数,调大永久代空间。
  • 应用重新部署时报错,很可能是没有应用没有重启,导致加载了多份 class 信息,只需重启 JVM 即可解决。
  • 运行时报错,应用程序可能会动态创建大量 class,而这些 class 的生命周期很短暂,但是 JVM 默认不会卸载 class,可以设置 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled-XX:+UseConcMarkSweepGC 这两个参数允许 JVM 卸载 class。

如果上述方法无法解决,可以通过 jmap 命令 dump 内存对象 jmap -dump:format=b,file=dump.hprof <process-id> ,然后利用 Eclipse MAT 功能逐一分析开销最大的 classloader 和重复 class。

JDK 1.8 使用 Metaspace 替换了永久代(Permanent Generation),该错误表示 Metaspace 已被用满,通常是因为加载的 class 数目太多或体积太大。

此类问题的原因与解决方法跟 Permgen space 非常类似,可以参考上文。需要特别注意的是调整 Metaspace 空间大小的启动参数为 -XX:MaxMetaspaceSize

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。

JVM 向 OS 请求创建 native 线程失败,就会抛出 Unable to create new native thread,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 ulimit 限制。
  • 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:

  1. JVM 内部的应用程序请求创建一个新的 Java 线程;
  2. JVM native 方法代理了该次请求,并向操作系统请求创建一个 native 线程;
  3. 操作系统尝试创建一个新的 native 线程,并为其分配内存;
  4. 如果操作系统的虚拟内存已耗尽,或是受到 32 位进程的地址空间限制,操作系统就会拒绝本次 native 内存分配;
  5. JVM 将抛出 java.lang.OutOfMemoryError: Unable to create new native thread 错误。
  • 升级配置,为机器提供更多的内存;
  • 降低 Java Heap Space 大小;
  • 修复应用程序的线程泄漏问题;
  • 限制线程池大小;
  • 使用 -Xss 参数减少线程栈的大小;
  • 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。
1
2
3
ulimit -a
.... 省略部分内容 .....
max user processes              (-u) 16384

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。当运行时程序请求的虚拟内存溢出时就会报 Out of swap space? 错误。

该错误出现的常见原因包括以下几类:

  • 地址空间不足;
  • 物理内存已耗光;
  • 应用程序的本地内存泄漏(native leak),例如不断申请本地内存,却不释放。
  • 执行 jmap -histo:live <pid> 命令,强制执行 Full GC;如果几次执行后内存明显下降,则基本确认为 Direct ByteBuffer 问题。

根据错误原因可以采取如下解决方案:

  • 升级地址空间为 64 bit;
  • 使用 Arthas 检查是否为 Inflater/Deflater 解压缩问题,如果是,则显式调用 end 方法。
  • Direct ByteBuffer 问题可以通过启动参数 -XX:MaxDirectMemorySize 调低阈值。
  • 升级服务器配置/隔离部署,避免争用。

有一种内核作业(Kernel Job)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,Kill process or sacrifice child 错误不是由 JVM 层面触发的,而是由操作系统层面触发的。

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。

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。

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。

Direct ByteBuffer 的默认大小为 64 MB,一旦使用超出限制,就会抛出 Direct buffer memory 错误。

  • 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.Cleanerclean() 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。

设置JAVA_OPTS="-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/heapdump.hprof"参数来生成快照,然后通过 jvisualvm 或者MAT等工具分析快照内容进行定位。通过这个参数是将发生OOM时的堆内存所有信息写入快照文件,也就是说,如果此时堆内存中有敏感信息的话,那就可能造成信息泄漏了。

Java8给HotSpot VM引入了Native Memory Tracking (NMT)特性,可以用于追踪JVM的内部内存使用,一般在压测调参的时候使用,生产环境不要引入,根据Java官方文档,开启NMT会有5%-10%的性能损耗。

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-XX:NativeMemoryTracking=[off | summary | detail]
配置项说明
offNMT默认关闭
summary只收集汇总信息
detail收集每次调用的内存使用情况

如果是开启summary的,就只能使用summary

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jcmd <pid> VM.native_memory [summary | detail | baseline | summary.diff | detail.diff | shutdown] [scale= KB | MB | GB]
参数说明
summaryPrint a summary aggregated by category.
detailPrint memory usage aggregated by categoryPrint virtual memory mapPrint memory usage aggregated by call site
baselineCreate a new memory usage snapshot to diff against.
summary.diffPrint a new summary report against the last baseline.
detail.diffPrint a new detail report against the last baseline.
shutdown关闭 NMT.

获取 NMT 的Summary Data

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jcmd 进程id VM.native_memory summary scale=MB

获取 NMT 的detail Data

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jcmd 进程id VM.native_memory detail scale=MB

Docker 中无法使用 jmap、jps、jinfo 等 JDK 工具。这类 JDK 工具依赖于 Linux 的 PTRACE_ATTACH,而 Docker 自 1.10 版本开始,默认的 seccomp 配置文件中禁用了 ptrace。

https://img.bwcxtech.com/img/202209210958871.png

解决方法:

运行容器时加入对应设置,使容器支持相关命令的使用 –cap-add=SYS_PTRACE

官方文档