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【原】利用mat分析hprof文件排查线上oom问题
不忘初心 2022-06-17 围观() 评论() 点赞() 【JAVA开发】
简介:之前给大家演示jvmsualvm分析oom的时候,我准备了两份hprof文件,其中有一份名为eureka.hprof的文件,是我使用jmap-dump命令手动从服务器上导出来的,当时服务器已经卡死了,所以我没办法利用arthas连接到jvm进程,而且我也无法使用jstack命令来精确定位代码,能定位到的也是GC线程。没办法,我只好将当时的jvm堆内存导出来一份hprof文件,以期对这份文件能分析出
之前给大家演示jvmsualvm分析oom的时候,我准备了两份hprof文件,其中有一份名为eureka.hprof的文件,是我使用jmap -dump
命令手动从服务器上导出来的,当时服务器已经卡死了,所以我没办法利用arthas连接到jvm进程,而且我也无法使用jstack命令来精确定位代码,能定位到的也是GC线程。
没办法,我只好将当时的jvm堆内存导出来一份hprof文件,以期对这份文件能分析出结果,最后也是不出我所料,确实从这份文件中找到了导致oom的原因。
不幸的是,虽然将hprof文件导出来了,但是却无法通过jvisualvm工具来分析它,因为还没有来得及出现oom异常。
如上图,jvisualvm工具装入hprof文件之后,根本看不到导致oom异常的线程是哪一个。
遂,只能祭出mat(memory analyzer tools)来搞定它,这东西跟eclipse长得一模一样,idea用习惯了,这东西看起来还特么颇有一种古老沧桑的感觉。
不得不说,jvm堆内存的dump文件是真的大,线上服务器基本上都是配置的以G为单位的内存,大的一批,导入也要很久,而且使用这个mat更加严苛,运行mat工具的机器内存要两倍于hprof文件的大小,否则会打开出错。
如上图,我当时用笔记本电脑直接没能打开它,这是我用家里的台式机打开的这个hprof文件。
hprof文件加载完毕之后,大家注意上图中的红色框,我特意将入口打上标记,从这个入口点进去就能看到mat帮我们分析的一些结果。
呐,从上图中可以看到,入口名为“Leak Suspects”,中文翻译过来大概就是“内存泄漏的嫌疑对象”,这里为什么是内存泄漏呢,不应该是oom吗?
这个并不是人家用错了称呼,而是因为还没有oom,所以它只能当做内存泄漏来分析,让我们在排查的时候,能够找到一些可疑的对象。
不光是打开hprof文件耗时,mat工具分析也是要花时间的,我们等它一会儿,等它打开之后,会在原来hprof文件所在的目录中生成许多的文件。
如上图,我将hprof文件之外的文件全部框起来了,这些都是点击了“Leak Suspects”入口之后产生的。
大家尤其注意这个zip文件,这是一个很好的东西,mat将分析结果整理成了一个可视化的html文件,可以让我们直接在浏览器中打开,这个功能在做技术分享的时候就十分有用了,可以不用开mat,直接在浏览器中打开这个html就能看到各种分析报告。
大家看上面的截图,我特意给大家解压了那个zip看一眼,因为我都已经打开mat了,所以还是继续用mat查看,就不用html查看了。
如上图,在suspects这个分析报告的界面中,我红色框起来的部分,有一个See stacktrace入口,这是不是很熟悉?stacktracke栈,有了这个栈,我们就可以继续定位到调用的代码。
从图片中看到,它直接帮我们定位到了一个线程,那这个线程就是mat帮我们分析出来可能导致内存泄漏,也就是线上系统oom问题的代码。
如上图,使用了一些框架之后,调用栈就会显得比较长,我们向下滚动一下,就可以看到我们自己业务代码,这就是导致oom异常的方法了!!!
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