我是風筝，公衆号「古時的風筝」，一個兼具深度與廣度的程式員鼓勵師，一個本打算寫詩卻寫起了代碼的田園碼農！
文章會收錄在 JavaNewBee 中，更有 Java 後端知識圖譜，從小白到大牛要走的路都在裡面。
我們都知道 Java 程式都是跑在 JVM 上的，一旦 JVM 有什麼風吹草動，必然會影響服務的穩定性。幸運的話，服務會發生抖動，可能有部分請求出現延遲或異常。不幸的話，JVM 直接崩潰，導緻服務完全中斷。
這可不是什麼好事，與 JVM 一起崩潰的，除了服務，還有我們的心态。
所謂的 JVM 崩潰，一般情況下就是指記憶體溢出，也就是 OutOfMemoryError 和 StackOverflowError。另外還有一種情況就是堆外記憶體占用過大，這種情況會導緻 JVM 所在機器的記憶體被撐爆，進而導緻機器重新開機等異常情況發生，我們把這種情況叫做記憶體洩漏。
那什麼情況下會造成 JVM 崩潰呢，有哪幾種類型的崩潰呢？俗話說，知己知彼，方能百戰不殆。了解了發生崩潰的原因，才能更好的解決 JVM 崩潰問題。
首先還是放出 JVM 記憶體模型圖，JVM 要了解起來是很抽象的，借助下面這張圖可以具象化的了解 JVM 記憶體模型，而發生溢出的幾個部分都可以在圖中找到。在 JDK 8 中，永久代已經不存在了，取而代之的是元空間（metaspace）。
下面就以 Hotspot JDK 8 為背景，看一下 JVM 記憶體溢出和記憶體洩漏的幾種情況。
首先設定 JVM 啟動參數，限制堆空間大小，堆空間設定為 20M，其中新生代10M，元空間10M，并指定垃圾收集算法采用 CMS 算法。之後的例子都會使用這套參數。
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrentAndUnloadsClasses
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:+ParallelRefProcEnabled
-XX:+CMSScavengeBeforeRemark
-verbose:gc
-Xms20M
-Xmx20M
-Xmn10M
-XX:+PrintGCDetails
-XX:SurvivorRatio=8
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:MetaspaceSize=10M
-XX:MaxMetaspaceSize=10M
-XX:HeapDumpPath=/Users/fengzheng/jvmlog
堆溢出
堆溢出，應該是最常見的一種記憶體溢出的場景了。JVM 中配置設定絕大多數對象執行個體和數組都存在堆上，另外堆記憶體也是垃圾收集器工作的主要戰場。
當我們的 Java 程式啟動的時候，會指定堆空間的大小，建立對象和數組的時候會配置設定到堆上面，當新對象申請空間的時候，如果堆記憶體不夠了，就會發生垃圾收集動作，大多數時候會發生在新生代，叫做 Minor GC。當新生代回收完成，空間仍然不夠的話，會發生一次 FullGC。FullGC 後，空間仍然不夠，此時就會發生 OOM 錯誤，也就是堆溢出。
模拟一下這個場景
private final static int _1K = 1024;
public static void main(String[] args){
List<byte[]> byteList = new ArrayList<>();
quietlyWaitingForCrashHeap(byteList);
}
public static void quietlyWaitingForCrashHeap(List<byte[]> byteList) {
try {
while (true) {
byteList.add(new byte[500 * _1K]);
//Thread.sleep(1000);
Thread.sleep(100);
}
} catch (InterruptedException e) {
}
}
上面的方法會持續的向
List<byte[]>
數組中每次添加500k的元素，整個堆隻有20M，可想而知，程式一運作起來，馬上就會将對空間填滿，導緻後面的元素加不進去，而又回收不掉，進而導緻堆記憶體溢出。
下面是程式運作之後的結果，經過垃圾回收最終還是沒有多餘的空間，進而發生
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
異常。
發生堆記憶體溢出的根本原因就是使用中的對象大小超過了堆記憶體大小。
堆記憶體空間設定的太小，要根據預估的實際使用堆大小合理的設定堆空間設定。
程式有漏洞導緻，某些靜态變量持續的增大，例如緩存資料錯誤的初始化，導緻緩存無止境的增加，最終導緻堆記憶體溢出。針對這種情況，恐怕沒什麼好方法，除了做好測試之外，就是在問題發生後做好日志分析。
棧溢出
虛拟機棧是用來存儲局部變量表、操作數棧、動态連結、方法出口等資訊的，每調用一個 Java 方法就會為此方法在虛拟機棧中生成棧幀。
棧除了包括虛拟機棧之外，還包括本地方法棧，當調用的方法是本地方法（例如 C 語言實作的方法）時，會用到本地方法棧。不過，在 HotSpot 虛拟機中，虛拟機棧和本地方法棧被合二為一了。
模拟棧溢出場景
public static void main(String[] args){
stackOverflow();
}
/**
* stackoverflow
*/
public static void stackOverflow() {
stackOverflow();
}
在上面的代碼中，stackOverflow() 方法的調用是一個無限遞歸的過程，沒有遞歸出口。前面說了，每調用一個方法就會在虛拟機棧中生成棧幀，無限的遞歸，必定造成無限的生成棧幀，最後導緻棧空間被填滿，進而發生溢出。
上面模拟了最常見的一種狀況，産生這種狀況的原因很可能是由于程式 bug 導緻的，一般來說，遞歸必定會有遞歸出口，如果由于某些原因導緻了程式在執行的過程中無法達到出口條件，那就會造成這種異常。還有就是循環體，循環體的循環次數如果過大，也有可能出現棧溢出。
另外還可能是其他比較不容易出現的原因，比如建立的線程數過多，線程建立要在虛拟機棧中配置設定空間，如果建立線程過多，可能會出現
OutOfMemoryError
異常，但是一般來說，都會用線程池的方法代替手動建立線程的方式，是以，這種情況不容易出現。
元空間溢出
用于存儲已被虛拟機加載的類資訊，常量，靜态變量，即時編譯(JIT)後的代碼等資料，在 JDK 8 中，已經用 metaSpace 代替了永久代的。預設情況下 metaSpace 的大小是沒有限制的，也就是所在伺服器的實際記憶體大小，但是，一般情況下，最好還是設定元空間的大小。
一般在産生大量動态生成類的情景中，可能會出現元空間的記憶體溢出。
模拟元空間溢出
public static void main(String[] args){
List<byte[]> byteList = new ArrayList<>();
//quietlyWaitingForCrashHeap(byteList);
// stackOverflow();
methodAreaOverflow();
}
public static void methodAreaOverflow() {
int i = 0;
while (true) {
Enhancer enhancer = new Enhancer();
enhancer.setUseCache(false);
enhancer.setSuperclass(MethodOverflow.class);
enhancer.setCallback(new MethodInterceptor() {
@Override
public Object intercept(Object o, Method method, Object[] objects, MethodProxy methodProxy) throws Throwable {
return methodProxy.invokeSuper(o, objects);
}
});
enhancer.create();
System.out.println(++i);
}
}
通過 CGLIB 的方式動态的建立很多個動态類，這樣一來，類資訊就會越來越多的存到元空間，進而導緻元空間溢出。
例如在使用 Spring、 MyBatis 等技術架構的時候會動态建立 Bean 執行個體類，另外，Spring AOP 也會産生動态代理類。
堆外記憶體溢出
大多數情況下，記憶體都會在 JVM 堆記憶體中配置設定，很少情況下需要直接在堆外配置設定記憶體空間。使用堆外記憶體的幾個好處是：
- 在程序間可以共享，減少虛拟機間的複制
- 對垃圾回收停頓的改善：如果應用某些長期存活并大量存在的對象，經常會出發YGC或者FullGC，可以考慮把這些對象放到堆外。過大的堆會影響Java應用的性能。如果使用堆外記憶體的話，堆外記憶體是直接受作業系統管理( 而不是虛拟機 )。這樣做的結果就是能保持一個較小的堆内記憶體，以減少垃圾收集對應用的影響。
- 在某些場景下可以提升程式I/O操縱的性能。少去了将資料從堆内記憶體拷貝到堆外記憶體的步驟。
通常在需要大量頻繁的進行 IO 操作的時候會用到堆外記憶體，例如 Netty、RocketMQ 等使用到了堆外記憶體，目的就是為了加快速度。
是以，在出現系統記憶體占用過大的情況時，排查堆棧無果後，可以看一下堆外記憶體的使用情況，看看是不是堆外記憶體溢出了。
總結
事前做好配置
JVM 問題本身就是比較抽象和難以直覺發現的，是以在項目上線前除了做好代碼邏輯的測試外，還要對 JVM 參數進行合理配置，根據應用程式的體量和特點選擇好合适的參數，比如堆棧大小、垃圾收集器種類等等。
另外，垃圾收集日志一定要有保留，還有就是發生記憶體溢出時要儲存 dump 檔案。
事中做好監控
在程式上線運作的過程中，做好 JVM 的監控工作，比如用 Spring Admin 這種比較輕量的監控工具，或者大型項目用 Cat、SkyWallking 等這些分布式鍊路監控系統。
事後做好現場保護和分析
再合理的參數配置和監控平台，也難免不發生異常，這也是很正常的，不出現異常才有問題好吧。在發生異常之後，要及時的保留現場，如果是多執行個體應用，可以暫時将發生異常的執行個體做下線處理，然後再進行問題的排查。如果是單執行個體的服務，那要及時的确認最新的日志和dump已經留存好，确認完成後，再采取錯誤讓服務重新開機。
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公衆号「古時的風筝」，Java 開發者，全棧工程師，bug 殺手，擅長解決問題。
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