纯干货:大对象导致FullGC频繁的原因及实践思路

2024-01-31 22:20

本文主要是介绍纯干货:大对象导致FullGC频繁的原因及实践思路,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

今天在检查线上环境的时候,发现了在2分钟内出现了2次FullGC。
虽然对线上功能影响不是很大,但还是想一探究竟。

线上监控得到的信息:
CAT监控
可以看到从短时间内有了2次GC,从13次直接飙到15次。

然后看了下老年代的堆情况:
在这里插入图片描述
可以看到这两次分别从620M直接下降到了400M然后又下降到了200M的样子。

脑海中的直觉应该是出现了大对象的感觉,因为老年代的堆是650M。达到620M触发GC,可能是堆空间不足,对象分配不进去,触发了1次GC,清理了200M,这个没什么问题,但是同一时刻又触发了一次GC,又清理了一遍,这个就是有问题了。

但是这个不是什么内存溢出啊啥的,dump不到大对象呀。事故现场已经被清理完了这可咋整喔 。

这个时候我在想,要是Full GC之前能够得到hprof文件就好了。

但其实JVM早就提供了这些参数了。

开启GC参数

# 1. 查看可实时配置的GC参数
java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep manageable
# 2. 查看服务进程编号
jps
# 3. 在full gc前开启dump文件 +表示开启 -表示关闭。 18881 代表应用进程编号
jinfo -flag +HeapDumpBeforeFullGC 18881
jinfo -flag HeapDumpPath=/elab/spring-boot/logs/dump_file 18881
# 查看配置是否生效
jinfo -flag HeapDumpPath 18881# 查看当前应用的jvm配置
jinfo -flags 18881

通过第一个命令可以不重启应用实时开启的参数:

java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep manageableintx CMSAbortablePrecleanWaitMillis            = 100                                 {manageable}intx CMSTriggerInterval                        = -1                                  {manageable}intx CMSWaitDuration                           = 2000                                {manageable}bool HeapDumpAfterFullGC                       = false                               {manageable}bool HeapDumpBeforeFullGC                      = false                               {manageable}bool HeapDumpOnOutOfMemoryError                = false                               {manageable}ccstr HeapDumpPath                              =                                     {manageable}uintx MaxHeapFreeRatio                          = 100                                 {manageable}uintx MinHeapFreeRatio                          = 0                                   {manageable}bool PrintClassHistogram                       = false                               {manageable}bool PrintClassHistogramAfterFullGC            = false                               {manageable}bool PrintClassHistogramBeforeFullGC           = false                               {manageable}bool PrintConcurrentLocks                      = false                               {manageable}bool PrintGC                                   = false                               {manageable}bool PrintGCDateStamps                         = false                               {manageable}bool PrintGCDetails                            = false                               {manageable}bool PrintGCID                                 = false                               {manageable}bool PrintGCTimeStamps                         = false                               {manageable}

这里我们关注其中几个参数:

  • PrintClassHistogramBeforeFullGC
    • 这个参数是说在full gc前会将内存中的对象以日志的形式输出,但是很多大对象都是些byte啊啥的,你压根不知道是那个对象引用的。
  • HeapDumpBeforeFullGC
    • 这个参数就是full gc前将hprof文件保存下来
  • HeapDumpPath
    • dump下来的hprof文件存放位置

通过上述操作,在应用下一次full gc的时候便会保存hprof文件文件

分析hprof文件

通过上述命令保存下来的文件大概有1.3G,有点大。

下载下来会比较麻烦。

这里通过MAT的linux的工具直接在服务器上进行分析。

MAT分析工具
从这个网站上下载Linux (x86_64/GTK+)

如何使用?
cd mat
./ParseHeapDump.sh /elab/spring-boot/dump.hprof  org.eclipse.mat.api:suspects org.eclipse.mat.api:overview org.eclipse.mat.api:top_components# 预计五分钟之后出结果,查看结果就到hprof所在的位置

/elab/spring-boot/dump.hprof : 位置

-rw-r--r-- 1 root root 8.3M Mar 20 10:15 java_pid18881.a2s.index
-rw-r--r-- 1 root root  13M Mar 20 10:15 java_pid18881.domIn.index
-rw-r--r-- 1 root root  37M Mar 20 10:15 java_pid18881.domOut.index
-rw------- 1 root root 1.3G Mar 20 10:01 java_pid18881.hprof
-rw-r--r-- 1 root root 295K Mar 20 10:16 java_pid18881.i2sv2.index
-rw-r--r-- 1 root root  33M Mar 20 10:15 java_pid18881.idx.index
-rw-r--r-- 1 root root  50M Mar 20 10:15 java_pid18881.inbound.index
-rw-r--r-- 1 root root 7.2M Mar 20 10:15 java_pid18881.index
-rw-r--r-- 1 root root 100K Mar 20 10:15 java_pid18881_Leak_Suspects.zip
-rw-r--r-- 1 root root  12M Mar 20 10:15 java_pid18881.o2c.index
-rw-r--r-- 1 root root  33M Mar 20 10:15 java_pid18881.o2hprof.index
-rw-r--r-- 1 root root  28M Mar 20 10:15 java_pid18881.o2ret.index
-rw-r--r-- 1 root root  49M Mar 20 10:15 java_pid18881.outbound.index
-rw-r--r-- 1 root root  82K Mar 20 10:15 java_pid18881_System_Overview.zip
-rw-r--r-- 1 root root 356K Mar 20 10:15 java_pid18881.threads
-rw-r--r-- 1 root root 256K Mar 20 10:16 java_pid18881_Top_Components.zip

一共会有这么些东西,你只要关注3个*.zip包就行了。
把这3个下载到本地,里面是html文件,打开就是结果。
主要关注 : java_pid18881_Leak_Suspects.zip 这个文件
打开结果:
在这里插入图片描述

我们看到有一个216M的大对象出现了。

然后点击链接进去看是那个线程造成的.
在这里插入图片描述
我们这里就找到了具体业务触发的方法了。

我这里就不贴具体的方法了,最根本的原因是一个图片压缩的功能造成的

Thumbnails.of(file.getInputStream()).scale(0.1f).toFile(outputImg);

如果客户端上传的图片太大,会通过这个方法进行压缩。由于对象本身会很大的话,很容易触发Full GC。

然后我根据这个时间点去监控系统中查询该URL的方法日志的时候,也发现了一个超过9秒的请求,根据方法执行的时间链路基本上也就确定了就是上述代码造成的。

好了,具体过程就是这样。

总结一下 :

  1. 通过开启JVM的参数,在full GC前保留一份hprof文件。
  2. 通过MAT的linux工具直接在服务器上分析,避免文件过大下载下来太慢。
  3. 然后查看结果页来找到具体的大对象

如果你还有什么更好的排查思路以及工具欢迎交流。

这篇关于纯干货:大对象导致FullGC频繁的原因及实践思路的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/665238

相关文章

Python 中的 with open文件操作的最佳实践

《Python中的withopen文件操作的最佳实践》在Python中,withopen()提供了一个简洁而安全的方式来处理文件操作,它不仅能确保文件在操作完成后自动关闭,还能处理文件操作中的异... 目录什么是 with open()?为什么使用 with open()?使用 with open() 进行

Python获取C++中返回的char*字段的两种思路

《Python获取C++中返回的char*字段的两种思路》有时候需要获取C++函数中返回来的不定长的char*字符串,本文小编为大家找到了两种解决问题的思路,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 有时候需要获取C++函数中返回来的不定长的char*字符串,目前我找到两种解决问题的思路,具体实现如下:

Spring Boot 配置文件之类型、加载顺序与最佳实践记录

《SpringBoot配置文件之类型、加载顺序与最佳实践记录》SpringBoot的配置文件是灵活且强大的工具,通过合理的配置管理,可以让应用开发和部署更加高效,无论是简单的属性配置,还是复杂... 目录Spring Boot 配置文件详解一、Spring Boot 配置文件类型1.1 applicatio

Linux samba共享慢的原因及解决方案

《Linuxsamba共享慢的原因及解决方案》:本文主要介绍Linuxsamba共享慢的原因及解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录linux samba共享慢原因及解决问题表现原因解决办法总结Linandroidux samba共享慢原因及解决

Spring事务中@Transactional注解不生效的原因分析与解决

《Spring事务中@Transactional注解不生效的原因分析与解决》在Spring框架中,@Transactional注解是管理数据库事务的核心方式,本文将深入分析事务自调用的底层原理,解释为... 目录1. 引言2. 事务自调用问题重现2.1 示例代码2.2 问题现象3. 为什么事务自调用会失效3

在java中如何将inputStream对象转换为File对象(不生成本地文件)

《在java中如何将inputStream对象转换为File对象(不生成本地文件)》:本文主要介绍在java中如何将inputStream对象转换为File对象(不生成本地文件),具有很好的参考价... 目录需求说明问题解决总结需求说明在后端中通过POI生成Excel文件流,将输出流(outputStre

tomcat多实例部署的项目实践

《tomcat多实例部署的项目实践》Tomcat多实例是指在一台设备上运行多个Tomcat服务,这些Tomcat相互独立,本文主要介绍了tomcat多实例部署的项目实践,具有一定的参考价值,感兴趣的可... 目录1.创建项目目录,测试文China编程件2js.创建实例的安装目录3.准备实例的配置文件4.编辑实例的

Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际... 目录python中的异步与同步:深度解析与实践异步与同步的定义异步同步阻塞与非阻塞的概念阻塞非阻塞同步

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

找不到Anaconda prompt终端的原因分析及解决方案

《找不到Anacondaprompt终端的原因分析及解决方案》因为anaconda还没有初始化,在安装anaconda的过程中,有一行是否要添加anaconda到菜单目录中,由于没有勾选,导致没有菜... 目录问题原因问http://www.chinasem.cn题解决安装了 Anaconda 却找不到 An