它可能导致的默认Java堆大小和内存问题

Question

我有一个应用程序，其后端基于Java 8构建。最近，由于OOM，我已经看到应用程序自行重启。我通过查看Docker Container的退出状态来了解它是因为OOM。没有为系统配置Xmx和Xms值，因此它应该使用默认堆大小，如果我的服务器有4 GB内存应该是大约512 MB（我读取一些SO答案，即deafult heap max size是存在的内存的1/8）。设置Xms和Xmx值后，我的应用现在无需重启即可正常运行。在设置Xmx和Xms值之前，我还尝试将服务器中的内存增加到7场演出，但它也没有帮助。我想知道的是，当应用程序有足够的可用内存时，系统如何运行OOM 如果应用程序的内存需求增加，默认堆大小是否会自行扩展？如果内存满了，为什么GC没有被触发？

Answer 1

  

如果内存要求，默认堆大小是否会自行扩展   应用增加了吗？

是的，但最多只能达到-Xmx中的值（或JVM选择的该值的默认值）。

  

如果内存满了，为什么GC没有被触发？

GC被触发，但它无法收集任何垃圾。堆中的所有东西都是非垃圾。

Answer 2

  “当有足够的记忆时，系统如何进行OOM   可用于该应用程序。“

这里有两个可能的问题：

1. 您还没有为应用程序的内存需求配置足够的内存，那么您可以共享配置的值吗？

2. 应用程序导致内存泄漏问题，因此您应该记住这一点

来源：http://blog.sysco.no/memory/leak/memory-leak/

  

Java的一个主要优点是使用垃圾收集器   这让程序员忘记了内存管理。那是   不是你必须分配的C ++等语言的情况   自代码以来的可用内存。根据我在一家大公司的经历，我看到了   内存泄漏问题多次导致不可用或   许多应用程序的性能不佳。

     

此外，内存泄漏属于一类被称为的情境   软件老化问题。软件老化定义了损失   随着时间的推移，表现逐渐积累   小问题。这类问题中的其他术语是   复兴过程。例如，当复兴时发生   系统必须重新启动才能释放累积的内存   一段时间后的Java虚拟机（JVM）进程（COTRONEO，   D，et al。，2015）。

基本上，JVM上的垃圾收集器使用一种机制来重用对象的空间，这些机制没有来自根集的任何引用，因此当源代码或配置中存在一个问题时，对象始终保持引用，很少应用程序将逐渐填满堆，直到达到其极限。

例如，在下图中，只会收集图中的无法访问的对象，所有可访问的对象（即使是由错误或错误配置生成的对象）将保留在堆中



来源http://blog.sysco.no/files/guides/JVMGarbageCollectionV1.1.pdf

  

“如果内存要求，默认堆大小是否会自行扩展   应用程序的增加？“

答案不是，当tyour应用程序填满整个新一代时，JVM将执行一个次要的GC来释放新一代的对象，那些幸存者会被移入幸存者空间一段时间，直到他们达到某个年龄。当它们（幸存者空间中的物体）足够成熟并且仍然存活时，这些物体被提升到老一代，当旧一代充满时，执行完整的GC。因此，因为您的应用程序似乎在某个时刻保留引用（内存泄漏），整个堆将填充活动对象，因此JVM无法释放它们，并且它没有标志来增加内存的情况像这样。

  

“如果内存满了，为什么GC没有被触发？”

在这种情况下，我有一个问题，您如何知道GC是否被触发？要调整垃圾收集过程，您必须对此进行测量，以便您可以尝试使用这些标志来获取有关GC执行的信息。

-XX：+ PrintGCDetails -XX：+ PrintGCTimeStamps -Xloggc：/home/user666/gc.log

此外，您可以使用这个漂亮的网络来分析日志文件

http://gceasy.io/

Las但并非最不重要，你可以使用这些标志

-XX：+ HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX：HeapDumpPath = / some / where / your / machine

使用这些标志，您将生成堆转储，可以使用Memory Analyzer Tool（MAT：https://www.eclipse.org/mat/downloads.php）进行分析，以确定应用程序是否存在内存泄漏。

Answer 3

默认的最大堆大小是主内存的1/4。这假设机器不专用于这一个过程。如果是，您可能希望增加最大堆大小。

注意：堆大小只是堆的大小，它只是JVM使用的一个内存区域。 不总内存消耗量。 JVM需要多少额外内存取决于它正在做什么。

初始大小可以增长到最大值。最大的大小不会增长，它是您希望进程死的堆的大小而不是使用的大小。

如果没有更多信息，我会尝试在4 GB计算机上运行3 GB堆，如果它正在运行并看看它是如何运行的。您可以在top

中监控进程尝试使用的虚拟内存量

注意：并非所有OutOfMemoryError都相同，您需要阅读错误消息以确定问题的实际原因。例如你可能已经用完了线程，perm gen / metaspace或其他一些低级内存问题。