java 线上生产问题排查思路，jvm内存溢出实例重启原因排查生产实战-编程知识

java 线上生产问题排查思路，jvm内存溢出实例重启原因排查生产实战

java jvm内存溢出实例重启排查生产实战（使用VisualVM）

背景

项目组线上生产环境不定期的发生内存爆满然后实例重启，实例发布上线后实例内存不断增长最后维持在百分之九十多，十分危险。因此我参与到了排查中，本篇博客将记录排查过程和思路。

第一步：看报错

在日志中搜索error exception timeout等关键词来定位收集错误日志，并优先将报错的bug解决。
既然有内存溢出，少不了你能看到OutOfMemoryError这个报错，意思就是内存溢出错误。

第二步：看链路跟踪、机器指标监控等监控平台

云厂商比如腾讯云阿里云华为云都会有链路跟踪产品，或者是常见的pinpoint 、skywalking等
监控这边云平台也有，还有普鲁米修斯Prometheus之类的平台，随便百度都能搜到，记住选的时候要考虑主流的，生态完善的，社区活跃的，适合国内的，适合项目的和现有硬件配套的适合自己用的。

在问题排查过程中，有效的监控工具会让你更快更方便的掌握系统现状信息，更快的发现问题位置。
在链路跟踪中，你可以查看接口调用量、接口调用链路、接口每步耗时、慢接口、慢SQL、慢调用、异常信息、jvm信息、GC信息等

找慢接口
慢接口的业务代码里可能会有不恰当的低性能实现方案，例如全表扫描、大量数据加载、模糊匹配、大量遍历、new大量对象、死锁等操作，若发现应予以优化解决。
看接口调用量
看下接口调用量的变化，是否有异常流量突增导致系统无法处理大量请求，检查接口的请求量是否符合业务平时的正常数值，若有异常流量核实流量来源，成因，并及时做出应对措施。
慢SQL
用explain查看执行计划，找到开发者了解这个SQL的业务需求，并对SQL进行优化，例如使用恰当的索引、做时间范围限制、避免在查询条件中使用函数导致索引失效等
慢调用
有可能当前业务代码并不慢，而是下游服务或者第三方服务慢，则考虑优化下游服务或者将第三方调用改为异步实现，或考虑使用缓存等措施来提高性能。
new大量对象
在new对象、读取数据库数据的时候要考虑尽量使用更少的内存，更多的复用，更少的读取关键数据来实现原本的业务逻辑，错误的方式比如只需要某个表的所有ID字段，在查询时将所有字段的数据查询出来了。只需要指定某个表有多少条数据，却将表所有数据查出来然后获取集合大小。
在代码逻辑中你仍然可以优化，例如创建集合时提前预估容量并指定容量new集合，避免集合做多次扩容操作浪费资源损耗性能。插入大量数据时一条条插入，可以优化为每1000条为一批生成SQL来批量插入等，性能优化的这些技巧需要不断学习和实践，看优秀的源码也可以学习到很多优秀的写法。
异常信息
也就是看报错信息，找到报错代码行，解决bug。或者是jvm级别的报错则分析报错原因，引发报错的业务代码位置，进行优化、bug解决。
看jvm信息
你可以看jvm线程数是否有突增、堆内存是否有突增、年轻代老年代内存使用情况，是否内存不够，直接内存是否一直增长，类加载个数、元空间内存是否持续增长（有些框架或者代码会去不断生成新的代理类~），线程状态是否有阻塞的线程
看GC信息
通过查看jvm的内存回收GC记录也能够得到一些信息，例如在某些时候GC频繁，证明内存频繁不足，若是年轻代的minor GC频繁证明创建对象操作比较多，新生代内存需要不断的回收才能满足频繁创建对象的需要，而FullGC(也就是MajorGC)触发的时候，证明你的老年代内存也不足了,那么你要考虑是否有大量强链接对象占据了老年代内存，你可以指定jvm参数，在jvm内存溢出的时候导出堆内存，然后使用VisualVM这样的工具来分析堆文件（.dump/.hrof）。

第三步：导出堆文件使用VisualVM分析

MAT之类的工具也可以，自行选择。
java jvm堆内存分析工具MAT（导出运行中jvm堆内存、加载导出文件分析）

加载堆文件

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第一眼看一下概要信息
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来分析对象
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点开char[]会发现大量的char[]数组，这个你肯定和熟悉，String里就是char[]

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然后你可以随机抽查一些字符串里的内容看看，点左边的+号，展开看内容或者引用链路，可以看到这个字符串是什么对象里引用的，有助于分析。这次问题排查的时候从这边抽查发现了大量的某个类的实例，里面存了大量字符串。于是通过这个类最后定位到了一个调度，有人写了查询二十多万条数据出来直接装List里，真是绝了。浪费多少内存。
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