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JVM FULL GC 生产问题 II-如何定位内存泄露？

亿华云2025-10-09 13:10:35【人工智能】9人已围观

简介情景回顾我们在上一篇 JVM FULL GC 生产问题笔记中提出了如何更好的实现一个多线程消费的实现方式。没有看过的小伙伴建议看一下。本来以为一切都可以结束的，不过又发生了一点点意外，这里记录一下，

情景回顾

我们在上一篇 JVM FULL GC 生产问题笔记中提出了如何更好的产问实现一个多线程消费的实现方式。

没有看过的定位小伙伴建议看一下。

本来以为一切都可以结束的内存，不过又发生了一点点意外，泄露这里记录一下，产问避免自己和小伙伴们踩坑。定位

生产-消费者模式

简介

上一节中我们尝试了多种多线程方案，内存总会有各种各样奇怪的泄露问题。

于是产问最后决定使用生产-消费者模式去实现。

实现如下：

这里使用 AtomicLong 做了一个简单的定位计数。

userMapper.handle2(Arrays.asList(user)); 这个方法是内存同事以前的方法，当然做了很多简化。泄露

就没有修改，产问入参是定位一个列表。这里为了兼容，内存使用 Arrays.asList() 简单封装了一下。

import com.github.houbb.thread.demo.dal.entity.User; import com.github.houbb.thread.demo.dal.mapper.UserMapper; import com.github.houbb.thread.demo.service.UserService; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; /** * 分页查询 * @author binbin.hou * @since 1.0.0 */ public class UserServicePageQueue implements UserService { // 分页大小 private final int pageSize = 10000; private static final int THREAD_NUM = 20; private final Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_NUM); private final ArrayBlockingQueue<User> queue = new ArrayBlockingQueue<>(2 * pageSize, true); // 模拟注入 private UserMapper userMapper = new UserMapper(); /** * 计算总数 */ private AtomicLong counter = new AtomicLong(0); // 消费线程任务 public class ConsumerTask implements Runnable { @Override public void run() { while (true) { try { // 会阻塞直到获取到元素 User user = queue.take(); userMapper.handle2(Arrays.asList(user)); long count = counter.incrementAndGet(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } } // 初始化消费者进程 // 启动五个进程去处理 private void startConsumer() { for(int i = 0; i < THREAD_NUM; i++) { ConsumerTask task = new ConsumerTask(); executor.execute(task); } } /** * 处理所有的用户 */ public void handleAllUser() { // 启动消费者 startConsumer(); // 充值计数器 counter = new AtomicLong(0); // 分页查询 int total = userMapper.count(); int totalPage = total / pageSize; for(int i = 1; i <= totalPage; i++) { // 等待消费者处理已有的信息 awaitQueue(pageSize); System.out.println(UserMapper.currentTime() + " 第 " + i + " 页查询开始"); List<User> userList = userMapper.selectList(i, pageSize); // 直接往队列里面扔 queue.addAll(userList); System.out.println(UserMapper.currentTime() + " 第 " + i + " 页查询全部完成"); } } /** * 等待，直到 queue 的小于等于 limit，才进行生产处理 * * 首先判断队列的大小，可以调整为0的云南idc服务商时候，才查询。 * 不过因为查询也比较耗时，所以可以调整为小于 pageSize 的时候就可以准备查询 * 从而保障消费者不会等待太久 * @param limit 限制 */ private void awaitQueue(int limit) { while (true) { // 获取阻塞队列的大小 int size = queue.size(); if(size >= limit) { try { // 根据实际的情况进行调整 Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } else { break; } } } }

测试验证

当然这个方法在集成环境跑没有任何的问题。

于是就开始直接上生产验证，结果开始很快，然后就可以变慢了。

一看 GC 日志，梅开二度，FULL GC。

可恶，圣斗士竟然会被同一招打败 2 次吗?

FULL GC 的产生

一般要发现 full gc，最直观的感受就是程序很慢。

这时候你就需要添加一下 GC 日志打印，看一下是否有 full gc 即可。

这个最坑的地方就在于，性能问题是测试一般无法验证的，除非你进行压测。

压测还要同时满足两个条件：

(1)数据量足够大，或者说 QPS 足够高。持续压

(2)资源足够少，站群服务器也就是还想马儿跑，还想马儿不吃草。

好巧不巧，我们同时赶上了两点。

那么问题又来了，如何定位为什么 FULL GC 呢?

内存泄露

程序变慢并不是一开始就慢，而是开始很快，然后变慢，接着就是不停的 FULL GC。

这就和自然的想到是内存泄露。

如何定位内存泄露呢?

你可以分成下面几步：

(1)看代码，是否有明显存在内存泄露的地方。然后修改验证。如果无法解决，则找出可能存在问题的地方，执行第二步。

(2)把 FULL GC 时的堆栈信息 dump 下来，分析到底是什么数据过大，然后结合 1 去解决。

接下来，让我们一起看一下这个过程的亿华云计算简化版本记录。

问题定位

看代码

最基本的生产者-消费者模式确认了即便，感觉没啥问题。

于是就要看一下消费者模式中调用其他人的方法问题。

方法的核心目的

(1)遍历入参列表，执行业务处理。

(2)把当前批次的处理结果写入到文件中。

方法实现

简化版本如下：

/** * 模拟用户处理 * * @param userList 用户列表 */ public void handle2(List<User> userList) { String targetDir = "D:\\data\\"; // 理论让每一个线程只读写属于自己的文件 String fileName = Thread.currentThread().getName()+".txt"; String fullFileName = targetDir + fileName; FileWriter fileWriter = null; BufferedWriter bufferedWriter = null; User userExample; try { fileWriter = new FileWriter(fullFileName); bufferedWriter = new BufferedWriter(fileWriter); StringBuffer stringBuffer = null; for(User user : userList) { stringBuffer = new StringBuffer(); // 业务逻辑 userExample = new User(); userExample.setId(user.getId()); // 如果查询到的结果已存在，则跳过处理 List<User> userCountList = queryUserList(userExample); if(userCountList != null && userCountList.size() > 0) { return; } // 其他处理逻辑 // 记录最后的结果 stringBuffer.append("用户") .append(user.getId()) .append("同步结果完成"); bufferedWriter.newLine(); bufferedWriter.write(stringBuffer.toString()); } // 处理结果写入到文件中 bufferedWriter.newLine(); bufferedWriter.flush(); bufferedWriter.close(); fileWriter.close(); } catch (Exception exception) { exception.printStackTrace(); } finally { try { if (null != bufferedWriter) { bufferedWriter.close(); } if (null != fileWriter) { fileWriter.close(); } } catch (Exception e) { } } }

这种代码怎么说呢，大概就是祖传代码吧，不晓得大家有没有见过，或者写过呢?

我们可以不看文件部分，核心部分实际上只有：

User userExample; for(User user : userList) { // 业务逻辑 userExample = new User(); userExample.setId(user.getId()); // 如果查询到的结果已存在，则跳过处理 List<User> userCountList = queryUserList(userExample); if(userCountList != null && userCountList.size() > 0) { return; } // 其他处理逻辑 }

代码存在的问题

你觉得上面的代码有哪些问题?

什么地方可能存在内存泄露呢?

有应该如何改进呢?

看堆栈

如果你看代码已经确定了疑惑的地方，那么接下来就是去看一下堆栈，验证下自己的猜想。

堆栈的查看方式

jvm 堆栈查看的方式很多，我们这里以 jmap 命令为例。

(1)找到 java 进程的 pid

你可以执行 jps 或者 ps ux 等，选择一个你喜欢的。

我们 windows 本地测试了下(实际生产一般是 linux 系统)：

D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_192\bin>jps 11168 Jps 3440 RemoteMavenServer36 4512 11660 Launcher 11964 UserServicePageQueue

UserServicePageQueue 是我们执行的测试程序，所以 pid 是 11964

(2)执行 jmap 获取堆栈信息

命令：

jmap -histo 11964

效果如下：

D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_192\bin>jmap -histo 11964 num #instances #bytes class name ---------------------------------------------- 1: 161031 20851264 [C 2: 157949 3790776 java.lang.String 3: 1709 3699696 [B 4: 3472 3688440 [I 5: 139358 3344592 com.github.houbb.thread.demo.dal.entity.User 6: 139614 2233824 java.lang.Integer 7: 12716 508640 java.io.FileDescriptor 8: 12714 406848 java.io.FileOutputStream 9: 7122 284880 java.lang.ref.Finalizer 10: 12875 206000 java.lang.Object ...

当然下面还有很多，你可以使用 head 命令过滤。

当然，如果服务器不支持这个命令，你可以把堆栈信息输出到文件中：

jmap -histo 11964 >> dump.txt

堆栈分析

我们可以很明显发现不合理的地方：

[C 这里指的是 chars，有 161031。

String 是字符串，有 157949。

当然还有 User 对象，有 139358。

我们每一次分页是 1W 个，queue 中最多是 19999 个，这么多对象显然不合理。

代码中的问题

chars 和 String 为什么这么多

代码给人的第一感受，就是和业务逻辑没啥关系的写文件了。

很多小伙伴肯定想到了可以使用 TWR 简化一下代码，不过这里存在两个问题：

(1)最后文件中能记录所有的执行结果吗?

(2)有没有更好的方式呢?

对于问题1，答案是不能。虽然我们为每一个线程创建一个文件，但是实际测试，发现文件会被覆盖。

实际上比起我们自己写文件，更应该使用 log 去记录结果，这样更加优雅。

于是，最后把代码简化如下：

//日志 User userExample; for(User user : userList) { // 业务逻辑 userExample = new User(); userExample.setId(user.getId()); // 如果查询到的结果已存在，则跳过处理 List<User> userCountList = queryUserList(userExample); if(userCountList != null && userCountList.size() > 0) { // 日志 return; } // 其他处理逻辑 // 日志记录结果 }

user 对象为什么这里多?

我们看一下核心业务代码：

这里在判断是否存在的时候构建了一个 mybatis 中常用的 User 查询条件，然后判断查询的列表大小。

这里有两个问题：

(1)判断是否存在，最好使用 count，而不是判断列表结果大小。

(2)User userExample 的作用域尽量小一点。

调整如下：

for(User user : userList) { // 业务逻辑 User userExample = new User(); userExample.setId(user.getId()); // 如果查询到的结果已存在，则跳过处理 int count = selectCount(userExample); if(count > 0) { return; } // 其他业务逻辑 }

调整之后的代码

这里的 System.out.println 实际使用时用 log 替代，这里只是为了演示。

/** * 模拟用户处理 * * @param userList 用户列表 */ public void handle3(List<User> userList) { System.out.println("入参：" + userList); for(User user : userList) { // 业务逻辑 User userExample = new User(); userExample.setId(user.getId()); // 如果查询到的结果已存在，则跳过处理 int count = selectCount(userExample); if(count > 0) { System.out.println("如果查询到的结果已存在，则跳过处理"); continue; } // 其他业务逻辑 System.out.println("业务逻辑处理结果"); } }