使用 Eclipse Memory Analyzer 进行内存泄漏分析的一次过程

在平时开发、测试过程中、甚至是生产环境中，有时会遇到OutOfMemoryError，Java堆溢出了，这表明程序有严重的问题。我们需要找造成OutOfMemoryError原因。一般有两种情况：

1、内存泄露，对象已经死了，无法通过垃圾收集器进行自动回收，通过找出泄露的代码位置和原因，才好确定解决方案；

2、内存溢出，内存中的对象都还必须存活着，这说明Java堆分配空间不足，检查堆设置大小（-Xmx与-Xms），检查代码是否存在对象生命周期太长、持有状态时间过长的情况。

以上是处理Java堆问题的思路，具体是怎么进行分析，这里介绍的是使用Eclipse Memory Analyzer tool(MAT)工具分析的过程。

1.生成dump文件
     通过jvm参数--XX:-HeapDumpOnOutOfMemoryError可以让JVM在出现内存溢出是Dump出当前的内存转储快照；
     用jmap生产dump文件，win通过任务管理器查看tomcat的进程pid，linux用ps命令查看进程pid,然后用jmap命令

  （Java5：jmap -heap:format=b <pid>；Java6：jmap -dump:format=b,file=HeapDump.bin <pid>）。
     生成之后结果如下：

   这说明在这个路径下面生成了一个dump文件

2.开始使用MAT进行OOM分析

第一步，启动mat ,选择File->Open Heap Dump 选择你的dump文件。下面开始等待,mat解析dump文件需要花一些时间，在解析的同时会在硬盘上写入一些解析结果文件，这样下次打开时速度会快很多。有时候mat在解析过程中可能会出现出错的情况，这个时候可以将那些临时文件删除以后重试第一步，如果你的rp够好的话重试也许会解析成功。 

第二步，查看内存泄漏分析报表。mat解析完成以后会出现如下图的提示： 


 

因为我们就是为了查找内存泄漏的问题，所以保持默认选项直接点“Finish”就可以。 

3.分析图解

通过MAT打开dump出来的内存文件，打开后如下图：



 
     

     从上图可以看到它的大部分功能。

     1. Histogram可以列出内存中的对象，对象的个数以及大小。

     2. Dominator Tree可以列出那个线程，以及线程下面的那些对象占用的空间。

     3.Top consumers通过图形列出最大的object。

     4.Leak Suspects通过MA自动分析泄漏的原因。
     
     Histogram如下图：
     Objects:类的对象的数量。
     Shallow size：就是对象本身占用内存的大小，不包含对其他对象的引用，也就是对象头加成员变量（不是成员变量的值）的总和。
     Retained size：是该对象自己的shallow size，加上从该对象能直接或间接访问到对象的shallow size之和。换句话说，retained size是该对象被GC之后所能回收到内存的总和。
     我们发现ThreadLocal和bingo.persister.dao.Daos类的对象占用了很多空间。



 
     Dominator Tree如下图：
     我们发现quartz的定时器的工作线程（10个）占了很多的内存空间



     Top consumers如下图：

     这里显示了内存中最大的对象有哪些，他们对应的类是哪些，类加载器classloader是哪些。

     有些时候，我们在这里就可以看到代码泄露的位置。



 

     Leak Suspects如下图：

     从那个饼图，该图深色区域被怀疑有内存泄漏，可以发现整个heap才250M内存，深色区域就占了34%。后面的描述，告诉我们quartz线程占用了大量内存，并指出system class loader加载的"java.lang.ThreadLocal"实例的内存中聚集（消耗空间），并建议用关键字"java.lang.ThreadLocal$ThreadLocalMap$Entry[]"进行检查。所以，MAT通过简单的报告就说明了问题所在。



 

通过Leak Suspects的Problem Suspect 1点击【Details »】，

如下图如下图所示的上下文菜单中选择 List objects -> with outgoning references, 查看ThreadLocal都应用了些什么对象。



 

现在看到ThreadLocal中引用的对象如下图：

是dao对象

ps：该dao对象包含一个轻量级的ORM关系内容，所以Retained size比较大。



下面继续查看dao的gc ROOT

如下图所示的上下文菜单中选择 Path To GC Roots -> exclude weak references, 过滤掉弱引用，因为在这里弱引用不是引起问题的关键。



  

从下图中，可以看到在org.quartz.simpl.SimpleThreadPool中保存了daos的引用。所以可以得出是是因为定时器在运行的过程中持有大量的Daos对象应起了内存泄露。为什么会有那么多的Daos呢,Daos不是一个无状态的单例的、可以重用的吗？继续查看spring配置文件发现Daos的bean配置成scope="prototype"，导致定时任务又是每次调用都生产新的Daos实例。由于是Daos是无状态的，修改为单例的，问题解决。