MAT工具定位分析Java堆內存泄漏問題方法


一、MAT概述與安裝

MAT,全稱Memory Analysis Tools,是一款分析Java堆內存的工具,可以快速定位到堆內泄漏問題。該工具提供了兩種使用方式,一種是插件版,可以安裝到Eclipse使用,另一種是獨立版,可以直接解壓使用。

我把獨立版MAT安裝包放到了網盤上,方便直接下載————
鏈接:https://pan.baidu.com/s/1CG887mHBcnVq3RxOzmxRvA
提取碼:rhb5

獨立版解壓后,其內部文件是這樣的——

image

這里有一個MemoryAnalyzer.ini文件,里面有一個Xmx參數,默認是-Xmx1024m,這代表MAT的最大內存大小,根據具體分析的dump文件大小來做適當調整。

點擊MemoryAnalyzer.exe,啟動完成后,即可以使用它來檢查定位內存泄漏相關的問題了。

image


二、內存泄漏案例分析

下面,我會結合一個小案例來分享MAT的使用。

首先,用IDEA建立一個測試類——

public class example {
    public static void main(String[] args)  {
        List<User> list=new ArrayList<>();
        while (true){
            list.add(new User());
        }
    }
}

class User {
    private String name="demo";
    public User() {
    }
}

給這個測試類設置虛擬機參數,設置如:-Xms2m -Xmx2m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=D:/local_system/git/demo/heapdump.hprof

這幾個參數的意義是:

-Xms2m -Xmx2m:堆最小內存為2M,最大內存為2M。這里沒有顯示設置新生代大小,它會自動分配新生代大小,分配完剩下的,就是老年代大小了。

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError:指發生內存溢出的時候,會自動生成一個二進制的堆快照文件,這個快照文件以.hprof后綴結尾。用MAT分析堆內存信息,就是利用這個.hprof文件。除了可以設置相應的虛擬機參數外,還可以通過jmap指令來獲取到某個進程的堆快照文件,執行指令格式是:

jmap -dump:format=b,file=<dumpfile.hprof> <pid>

例如:jmap -dump:format=b,file=20210618.dump 7132,那么,這里20210618.dump就是自定義的dump堆轉儲文件名字,而7132是進程ID。只是使用jmap指令可能有一點不好的地方是,內存溢出是某個時間點發生的事情,jmap指令去獲取到dump文件,存在時間差問題。而HeapDumpOnOutOfMemoryError則是在發生內存溢出時,同時生成的,故而會更准確些。

-XX:HeapDumpPath=D:/local_system/git/demo/heapdump.hprof:內存溢出產生的堆快照自動存儲路徑,可以自定義指定路徑。

其實,在實際生產環境里,除了這些基本參數外,還有其他的JVM參數,這些參數都是用來調優的重點所在。

這里暫且以這些參數做實驗,在運行IDEA時,可以將這些參數設置在IDEA的“Run/Debug Configurations”彈出框的VM options輸入框里,如下截圖所示——

image

按照以上方式設置好后,就可以運行該案例代碼了,運行一會兒后,就會出現以下提示——

image

這表明,該代碼已經發生內存溢出了,即ArrayList存儲的對象大小已經超過堆內存,導致無法進行垃圾回收,也就是出現內存泄漏,進而導致內存溢出。當然,在本地是可以看到這么簡單的異常提示的,但是在線上服務器上,就沒有那么明顯的內存溢出提示,就需要獲取到產生的堆快照dump文件,然后再進一步分析堆快照信息。


三、使用MAT分析堆轉儲dump文件

我們將這個heapdump.hprof文件導入到MAT里。啟動MAT,點擊File,選擇Open Heap Dump,然后選擇對應的hprof文件。 ![image](https://img2020.cnblogs.com/blog/1545382/202106/1545382-20210624185815985-572998625.png)

在彈出框處,選擇Leak Suspects Report,這是指內存泄漏報告——

image

點擊Finish后,展示Overview主頁面如下——

image

Overview主頁面顯示應用程序內存使用情況的概覽,中間的餅圖按retained size來顯示最大的對象。注意一點是,在MAT中,會有兩種大小表示,一個是Retained size,還有一個是Shallow Size,那么,兩者有什么區別呢?

  • Shallow Size:表示對象自身占用的內存大小,不包括它引用的對象。
  • Retained size:當前對象內存大小+當前對象直接或間接引用的對象大小,全部的總和,簡單理解,就是當前對象被GC后,總共能釋放的內存大小。

1.Details顯示的是dump文件的情況,表示堆大小為1.1MB,有516個class,40.2k個Object,3個類加載器等;

2.功能視圖模塊;

3.報表模塊;

我比較喜歡用Actions的Histogram視圖和Reports的Leak Suspects報表,Histogram視圖是以類為維度來顯示其實例數和每個類的使用內存量,可以協助我們查詢哪些類對象占用較大內存;Leak Suspects則可以協助分析內存泄漏的原因所在。

- Histogram視圖

image

以Class Name為維度,分別展示各個類的對象數量,Shallow Size,Retained size。這里有一個疑惑是,Shallow Size和Retained size沒有顯示是以什么為單位的,它默認是以byte為單位的,若要顯示地讓單位展示出來,可以這樣設置,點擊Window->Preferences

image

選擇最后一項,點擊Apply and Close——

image

再重新打開Histogram視圖,就會生效了,單位就顯示出來了——

image

根據這個Histogram視圖,我們可以發現,com.example.demo.User數量和占用內存大小都比較高,同時說明了該User對象一直沒有被GC回收掉,這時,可以右擊,彈出框有以下一些菜單選項——
image

  • List objects

    使用List Object可以查看對象引用關系,這里查看引用功能,包括本對象引用外部對象with outgoing references與外部對象引用本對象with incoming references。

    1. with outgoing references

      使用該功能,可以查看對象內部都引用了哪些外部對象,例如,這里的User,其引用外部對象情況如下:

      image

      對照這個案例的代碼,可見,在創建這個User對象時,內部屬性name就會指向一個字符串地址,換言之,該User對象內部有個引用指向了一個name字符串地址。

      image

    2. with incoming references

    ​ 使用該功能,可以查看該對象都被哪些外部所引用了——

    image

​ 在案例代碼當中,是以list.add(User)來不斷存儲User對象的,如截圖所示,通過MAT可確定,存在一個ArrayList集合一直引用該User對象。

在實際開發當中,一個對象可能引用了諸多其他外部對象或者被諸多外部對象所引用,若一直引用着,說明某個對象一直存在GC ROOT可達的情況,反過來就意味着,該被引用的對象一直無法被GC回收處理,那么就可能會一直存在堆內存里,進而造成內存泄漏的情況。

  • Merge Shortest Paths to GC Roots->exclude all phantom/weak/soft etc. references

image

排除其他引用,只觀察GC路徑上強引用的對象,所觀察到的,都是仍存活的對象。

除此之外,Histogram視圖仍有其他功能,后期在學習過程當中,不斷進行完善。

- Leak Suspects報表

image

Leak Suspects報表很直觀地展現了一個餅圖,圖中顏色深的部分表示可能存在內存泄漏的嫌疑。每一個模塊都有對應的詳情信息。

這里拿模塊a來講解,其詳情部分有一句話很關鍵:The memory is accumulated in one instance of "java.lang.Object[]", loaded by " ", which occupies 617.55 KB (52.54%) bytes.The stacktrace of this Thread is available. See stacktrace. See stacktrace with involved local variables.

這句話翻譯過來就是,內存累積在一個“java.lang.Object[]”實例中,由“ ”加載,占用617.55 KB(52.54%)字節。此線程的堆棧跟蹤可用。請參見stacktrace。請參閱包含局部變量的stacktrace。

點擊stacktrace,進入到一個頁面,可以看到日志信息——

image

在這里,從下往上看異常信息,可以快速定位內存泄漏地方出現在哪個類方法里的哪行代碼。

我很喜歡使用這個功能,通過獲取線上堆轉儲文件,便可以通過Leak Suspects定位到內存泄漏快速定位在哪一行代碼。


免責聲明!

本站轉載的文章為個人學習借鑒使用,本站對版權不負任何法律責任。如果侵犯了您的隱私權益,請聯系本站郵箱yoyou2525@163.com刪除。



 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM