什么！服务器内存又双叒叕打满了！-51CTO.COM

1、问题背景

深夜，小菜同学突然被一阵急促的报警声吵醒，原来是手机收到了一连串关于容器内存使用率过高的报警信息。赶紧打开电脑查看服务器状态，发现容器内存使用率持续高达99%，下面把排查的过程和分析记录下来，以供大家参考。

2、问题现象

接收到系统的报警后，小菜同学立即检查了容器状态，观察到以下现象：

JVM堆内存使用率正常，在50%左右波动，在凌晨1点的时候年轻代使用无明显波动，老年代使用有直线上涨，但是执行了一次Full GC（也可能是Major GC）后恢复了正常。
容器内存使用率在凌晨1点的时候有一个直线的上涨，并且随后一直保持在上涨后的水平。

服务使用的配置如下：

主要启动参数：-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=8m -XX:G1ReservePercent=15 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=50

容器配置：4C5G

3、定位原因

虽然容器内存已经使用了99%，但是JVM堆使用率在经过一次Full GC后已经降到了50%之后，所以并没有立马重启服务，还是先来看看造成Full GC的原因。

鉴于堆使用率已经恢复正常，查看当时的内存快照意义不大，因此决定首先从观察到的现象入手。因为凌晨1点的时候系统的流量不会很大，所以大概率是因为定时任务造成了，先排查报警服务凌晨1点执行的定时任务。幸运的是调度平台当时只有一个定时任务在执行，立马查看对应的逻辑，发现了以下代码片段中潜在的问题（简化之后）：

public void job() {
    // ... do business
    int pageSize = 500;
    while ( xxx ) {
        // 每次查询500个订单 
        List<String> orderNoList = orderService.getOrderPage(pageSize);
        // 查询500个订单对应的账单
        List<OrderBill> orderBills = billService.findByOrderNos(orderNoList);
        // ... do business
    }
    // ... do business
}1.
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由于大部分订单包含12至24期账单，导致此处的orderBills在平均情况下含有数千至数万条数据。经过粗略估算，这些对象的总大小大约为5MB左右。

看启动参数中G1HeapRegionSize=8m，代表每个Region的大小为8M，G1 GC会将大于Region一半大小的对象直接分配到老年代。所以orderBills对象会被直接分配到老年代，这也和在凌晨1点的时候年轻代使用无明显波动，老年代使用有直线上涨的现象相符合。在后续的循环中，由于垃圾收集器清理的速度赶不上内存分配的速度，导致垃圾逐渐积累并最终填满整个堆空间，触发了Full GC。

不过小菜同学有点疑惑为什么GC之后容器的内存还是一直居高不下呢？

经过一番查阅资料，原来JVM启动时并不会立即实际占用全部Xms指定的内存。Xms参数指定的是堆的初始大小，JVM会按照这个值预留内存空间，但实际上只有在需要时才会逐渐使用这些预留的内存。

JVM在完成内存释放后，是否将释放的内存返回给操作系统，这一行为取决于具体的JVM实现及其采用的垃圾回收策略。在很多情况下，JVM在进行垃圾收集并释放了堆内存之后，并不会立即将这部分内存归还给操作系统。相反，它会保留这部分内存以备将来Java应用程序的使用，因为从操作系统重新申请内存通常会比从JVM内部管理的内存分配更为昂贵（时间成本上）。所以一般程序还会将Xms和Xmx配置为相等的大小，避免频繁申请和释放内存造成的性能开销。

上面两个问题找到原因了，小菜同学决定在本地复现一下进行验证。

新建一个memorytest项目，写一个方法模拟内存分配：

/**
 * 模拟内存分配
 * @param num 循环次数
 * @param size 每次分配几MB的数据
 */
@RequestMapping("/memory/add/{num}/{size}")
public String add(@PathVariable("num") Integer num, @PathVariable("size") Integer size) {
    for (int i = 0; i < num; i++) {
        // 模拟查询出来的大对象
        byte[] allocation = new byte[size * 1024 * 1024];
    }
    return "";
}1.
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用以下命令启动：

java -Xms2g -Xmx2g -Xmn1g -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=8m -XX:G1ReservePercent=15 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=50 -jar memorytest-0.0.1-SNAPSHOT.jar1.

使用Jdk自带的命令查询JVM内存分配情况，先使用jps -l查询进程ID:

jps -l
sun.tools.jps.Jps
memorytest-0.0.1-SNAPSHOT.jar1.



使用jmap -heap <pid>查询堆内存分配：

jmap -heap 9068
Heap Usage:
G1 Heap:
   regions  = 256
   capacity = 2147483648 (2048.0MB)
   used     = 230686720 (220.0MB)
   free     = 1916796928 (1828.0MB)
   10.7421875% used
G1 Young Generation:
Eden Space:
   regions  = 26
   capacity = 1115684864 (1064.0MB)
   used     = 218103808 (208.0MB)
   free     = 897581056 (856.0MB)
   19.548872180451127% used
Survivor Space:
   regions  = 2
   capacity = 16777216 (16.0MB)
   used     = 16777216 (16.0MB)
   free     = 0 (0.0MB)
   100.0% used
G1 Old Generation:
   regions  = 0
   capacity = 1015021568 (968.0MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 1015021568 (968.0MB)
   0.0% used1.
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使用jstat -gcutil <pid> <interval[s|ms]> 1秒1次监控堆内存使用和GC情况（也可以使用jconsole可视化处理工具来查看内存的使用情况）：

jstat -gcutil 9068 1000
  S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
  0.00 100.00  21.80   0.00  94.17  88.38      1    0.023     0    0.000    0.0231.
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该命令返回的主要的参数的意义：
S0：Survivor space 0区的使用率。
S1：Survivor space 1区的使用率。
E：Eden区的使用率。
O：Old区（老年代）的使用率。
YGC：年轻代垃圾收集事件的次数。
YGCT：年轻代垃圾收集所耗费的时间（秒）。
FGC：Full GC（全堆垃圾收集）事件的次数。
FGCT：Full GC所耗费的时间（秒）。
GCT：垃圾收集所耗费的总时间（秒）。

此时使用ps aux --sort -rss查看Java进程占用的本机内存才370MB左右，并没有直接占用Xms设置的2g。

ps aux --sort -rss
USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
root     9068  5.4  9.9 4718036 374536 pts/1  Sl+  15:10   0:09 java -Xms2g -Xmx2g -Xmn1g -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=8m -XX:G1ReservePercent=15 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=50 -jar memorytest-0.0.1-SNAPSHOT.jar1.
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该命令返回的主要的参数的意义：
PID: 进程ID。
%CPU: 进程使用的CPU百分比。
%MEM: 进程使用的物理内存百分比。
RSS: 进程当前占用的物理内存大小，单位通常是KB。
COMMAND: 启动进程的命令行命令。

开始模拟业务分配内存，为了方便观察直接循环100000次，每次分配5MB空间：

http://127.0.0.1:8080/memory/add/100000/51.

jstat此时监控到内存情况：

S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
00 100.00  24.81   0.00  94.17  88.38      1    0.023     0    0.000    0.023
00   0.00   1.48  61.36  93.38  89.74     12    0.192     0    0.000    0.192
00 100.00   1.49  86.37  92.74  89.74     33    0.294     0    0.000    0.294
00   0.00   2.27  99.41  92.74  89.74     56    0.395     0    0.000    0.395
00   0.00   2.15  99.55  92.75  89.74     84    0.522     0    0.000    0.522
00   0.00   1.94  99.77  92.20  89.00    119    0.663     0    0.000    0.663
00   0.00   4.00  99.71  92.21  89.01    169    0.834     0    0.000    0.834
00 100.00   0.75  21.43  92.22  89.01    232    0.998     1    0.051    1.049
00 100.00   0.84  99.68  92.22  89.01    252    1.025     1    0.051    1.077
00 100.00   0.88  99.87  92.25  89.01    274    1.064     1    0.051    1.115
00   0.00   1.48  70.73  92.25  89.01    299    1.110     1    0.051    1.161
00   0.00   1.48  75.90  92.25  89.01    327    1.168     1    0.051    1.219
00   0.00   1.77  99.81  92.25  89.01    361    1.239     1    0.051    1.290
00   0.00   2.41  99.92  92.27  89.01    409    1.340     1    0.051    1.3921.















此时可以看到对象都直接分配到了老年代，年轻代的内存使用没有多大的变化，并且当YGC（Young Generation Garbage Collection，年轻代垃圾回收）来不及回收时就会发生FGC（Full Garbage Collection，全堆垃圾回收）。

此时再使用ps aux --sort -rss查看Java进程占用的本机内存已经到了2G了，并且在方法执行完成后（也包括FGC后）也没有释放此内存。

ps aux --sort -rss
USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
root     9068 77.1 60.4 4720084 2043996 pts/1 Sl+  15:10   6:03 java -Xms2g -Xmx2g -Xmn1g -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=8m -XX:G1ReservePercent=15 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=50 -jar memorytest-0.0.1-SNAPSHOT.jar1.
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再模拟一次业务分配内存，为了方便观察直接循环100000次，这次每次分配2MB空间：

http://127.0.0.1:8080/memory/add/100000/21.

jstat此时监控到内存情况：

S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
00 100.00  15.04   0.00  94.14  88.45      1    0.027     0    0.000    0.027
00 100.00  15.04   0.00  94.14  88.45      1    0.027     0    0.000    0.027
00 100.00  93.18   0.00  93.15  89.36      2    0.043     0    0.000    0.043
00 100.00  51.49   0.66  93.15  89.36     22    0.146     0    0.000    0.146
00   0.00  68.15   1.48  93.15  89.36     44    0.167     0    0.000    0.167
00   0.00  81.48   1.48  93.15  89.36     66    0.186     0    0.000    0.186
00   0.00  16.30   1.48  93.15  89.36     89    0.207     0    0.000    0.207
00   0.00  58.52   1.48  93.15  89.36    111    0.226     0    0.000    0.226
00   0.00   4.44   1.48  93.16  89.36    134    0.246     0    0.000    0.246
00 100.00  50.00   0.66  93.16  89.36    156    0.265     0    0.000    0.265
00   0.00  88.15   1.49  93.16  89.36    178    0.284     0    0.000    0.284
00   0.00  41.48   1.49  93.16  89.36    201    0.305     0    0.000    0.305
00   0.00  87.41   1.49  93.16  89.36    223    0.324     0    0.000    0.324
00   0.00  27.41   1.49  93.17  89.36    246    0.344     0    0.000    0.344
00   0.00  89.63   1.49  93.17  89.36    263    0.358     0    0.000    0.358
00   0.00  89.63   1.49  93.17  89.36    263    0.358     0    0.000    0.3581.

















此时很明显可以看到对象都直接分配到了年轻代，年轻代的回收效率也比老年代高，并且没有产生FGC。

再结合本次报警的现象，解决办法也呼之欲出：

通过减少查询返回的数据量，避免大对象直接分配至老年代。
调整Region大小，较大的Region可以提高大对象分配的效率，同时可能会导致GC停顿时间变长，较小的Region可能意味着更短的停顿时间，但是会增加维护开销，可能导致更高的CPU使用率。所以需要通过监控工具（如JConsole、VisualVM等）观察不同Region大小设置下的GC表现和应用吞吐量，以找到最佳平衡点。

4、问题小结

JVM内存问题可能不常有，但是一旦发生可能对我们系统造成极大的影响，此次内存飙升也给我们敲响了警钟，发现了我们在这边注重的不够，很多监控和日志并不完整，如启动参数中没有加上发生OOM时自动dump文件的参数等。好在此次服务未受到影响，所有有足够的时候给我们去排查和验证。特此结合此次排查的过程的一些收获记录一下，假设下次还有发生可以有所参考：

如果对业务产生了影响，服务不可用或者进程直接没有了，首先需要快速止损，包括熔断、重启、手动GC等方式。但是操作前需要先dump出内存快照方便问题排查，命令如下：

#jmap命令保存整个Java堆（在你dump的时间不是事故发生点的时候尤其推荐）
jmap -dump:format=b，file=heap.bin <pid> 

#jmap命令只保存Java堆中的存活对象， 包含live选项，会在堆转储前执行一次Full GC
jmap -dump:live，format=b，file=heap.bin <pid>

#jcmd命令保存整个Java堆，Jdk1.7后有效
jcmd <pid> GC.heap_dump filename=heap.bin1.
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还有在启动参数中添加发生OOM时自动生成heapdump的参数:-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/heap.bin启动参数中添加GC日志打印相关的参数：

# Java8及以下
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:<path>

# Java9及以上
-Xlog:gc*:<path>:time1.
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如果对业务无影响，可以先观察现象进行排查。如果是近期有业务增加，则可以考虑是否需要扩容，如果是周期性的表现，则可以排查定时任务。
对导出的内存快照文件使用MAT等工具进行分析，一般会比较直观的看到当前堆内情况。
如果服务还可用，也可以使用命令进行排查，Jdk本身也已经提供非常多轻量的小工具，主要用于监视虚拟机运行状态和进行故障处理，常用的如下（还有一些第三方的工具也很好用，如arthas等）：

jstat -gcutil <pid> ：监视Java堆状况，主要关注已使用空间的百分比和GC情况

jmap -heap <pid> ：显示Java堆详细信息

jmap -histo[:live] <pid> ：显示堆中对象统计信息：快速识别哪些类的实例占用了大量的堆内存1.
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如果是栈溢出，抛出StackOverflowError异常，需要着重检查是否有死循环或者代码调用链路不合理。
还有可能是堆外内存泄露（元空间、直接内存等），此情况一般较少发生，排查起来也更加复杂，小菜同学对于这部分的实操有限，这里就不详细分析了，还需要继续学习。

5、总结

面对内存使用率的异常，我们不仅要关注即时的解决方案，还需要考虑如何从根本上避免此类问题的再次发生。如使用优化数据结构、减少不必要的计算、采用懒加载等策略，以及建立细致的内存监控体系等。性能优化不应该仅仅是面对问题时的临时行动，而应该成为开发文化的一部分。