WebSphereApplicationServer内存溢出OOM解析问题-IBM
oom 内存溢出的排查思路
oom 内存溢出的排查思路以OOM（Out of Memory）内存溢出的排查思路为标题，我们将从以下几个方面来探讨如何解决这个问题。
1. 理解OOM内存溢出的原因OOM内存溢出是指应用程序在申请内存时，无法获得足够的内存空间而导致的错误。
这可能是因为应用程序的内存使用超过了系统分配给它的内存限制，或者是由于内存泄漏等问题导致的。
理解OOM的原因对于解决问题至关重要。
2. 分析错误日志在遇到OOM内存溢出问题时，首先应该分析错误日志。
错误日志通常会提供有关错误发生的位置、异常堆栈信息以及导致问题的原因的线索。
通过仔细阅读错误日志，可以确定问题的具体来源，并为解决问题提供指导。
3. 检查代码中的内存泄漏内存泄漏是导致OOM内存溢出的常见原因之一。
在排查问题时，需要仔细检查应用程序的代码，查找可能存在的内存泄漏点。
内存泄漏通常是由于未正确释放对象或者对象的生命周期管理不当导致的。
通过分析代码，可以找到潜在的内存泄漏点，并进行修复。
4. 检查内存使用情况除了检查代码中的内存泄漏，还应该对应用程序的内存使用情况进行监控和分析。
可以通过使用内存分析工具来获取应用程序的内存快照，并查看内存中存在的对象、其大小以及引用关系等信息。
通过对内存使用情况的分析，可以找到内存占用较大的对象，进一步缩小问题的范围。
5. 调整内存配置参数在一些情况下，OOM内存溢出可能是由于应用程序的内存配置参数设置不合理导致的。
例如，堆内存大小设置过小，无法满足应用程序的需求。
在排查问题时，可以尝试调整内存配置参数，增加堆内存大小或者调整垃圾回收算法等。
通过适当调整内存配置参数，可以有效地缓解或解决OOM内存溢出问题。
6. 优化代码和算法除了修复内存泄漏和调整内存配置参数外，还可以通过优化代码和算法来降低应用程序的内存占用。
例如，可以减少对象的创建和销毁次数，尽量复用对象，避免使用过多的静态变量等。
通过优化代码和算法，可以减少内存占用，提高应用程序的性能和稳定性。
JVM：全面理解线上服务器内存溢出(OOM)问题处理方案
JVM：全面理解线上服务器内存溢出（OOM）问题处理方案在现代应用程序开发中，内存管理是一个非常重要的方面。
虽然现代计算机中的内存容量已经非常大，但是在高负载和大数据量的情况下，仍然可能遇到内存溢出（OOM）。
内存溢出是指程序在运行过程中使用的内存量超过了系统设置的限制，导致程序运行失败。
这对生产环境的服务器是非常严重的，因为它可能导致服务器崩溃，进而影响用户体验。
JVM是Java程序的运行时环境，一旦发生线上服务器内存溢出问题，我们需要处理这个问题的步骤如下：一、分析内存溢出错误日志JVM在发生内存溢出时会产生错误日志，这些日志信息提供了非常有用的信息，有助于分析问题的原因。
在分析日志的时候，需要关注以下几个方面：1.错误信息：内存溢出错误的类型，以及导致错误的相关代码。
2.内存使用情况：分析 JVM 中各个方面的内存使用情况，例如堆内存、非堆内存、元数据内存等。
3.内存泄漏：分析可能导致内存泄漏的代码。
二、调整 JVM 参数JVM提供了很多可供调整的参数，通过调整这些参数可以使JVM 在运行过程中使用更少的内存。
例如，调整堆大小、非堆大小、GC策略等。
在选择适当的 JVM 参数时，可以参考JVM 官方文档中提供的建议参数。
但是，需要注意的是，不要随意调整JVM 参数，否则可能会导致系统运行状况更糟糕。
三、检查代码中的内存泄漏内存泄漏是指程序中申请的内存没有被及时释放，导致内存空间被占用，进而导致内存溢出。
在 Java 中，由于 Java 自带GC，因此内存泄漏的问题相对较少，但仍然有可能发生。
在排查内存泄漏问题时，可以使用 Java 堆栈跟踪工具，例如Eclipse Memory Analyzer (MAT) 来分析堆中的对象和数据，从而快速定位内存泄漏的原因。
四、优化代码优化代码是解决内存溢出问题的最重要的一步。
通过优化代码，减少对内存的消耗，可以有效地防止内存溢出问题。
优化代码的方法有很多，例如，使用缓存、避免频繁的创建多个对象、使用数据结构等。
内存溢出的三种情况及系统配置解决方案
内存溢出的三种情况及系统配置解决方案内存溢出是指程序在运行过程中申请的内存超过了系统或者进程所能提供的上限。
导致内存溢出的原因可能是程序中存在内存泄漏、内存分配过多或者递归调用过深等。
下面将介绍三种常见的内存溢出情况及其系统配置解决方案。
1.程序内存泄漏导致内存溢出：内存泄漏指程序在运行过程中动态分配内存空间后，没有对其进行释放，导致一部分内存无法再次使用。
长时间运行的程序中，如果内存泄漏较为严重，系统可用内存会不断减少，直到最终耗尽所有内存资源。
解决方案：使用内存泄漏检测工具来检测和修复程序中的内存泄漏问题。
同时，可以考虑使用自动内存管理的编程语言，如Java和Python，在程序运行过程中自动回收未使用的内存。
2.内存分配过多导致内存溢出：解决方案：优化程序的内存使用，尽可能减小内存分配的数量和大小。
可以通过使用更高效的内存管理算法来减少内存碎片，或者使用内存池技术来提前分配一定量的内存供程序使用。
3.递归调用过深导致内存溢出：递归函数在每次调用时会将一定量的数据压入栈中，如果递归调用层数过深，栈的空间可能会超过系统的限制，从而导致内存溢出。
这种情况通常发生在没有设置递归终止条件或者递归层数过多的情况下。
解决方案：优化递归算法，设置合适的递归终止条件，避免递归调用过深。
如果无法避免使用递归算法，可以考虑使用尾递归或者迭代算法来替代递归调用，减少栈的压力。
在系统配置方面，可以采取以下措施来预防和解决内存溢出问题：1.增加系统内存容量：如果内存溢出是由于系统可用内存不足引起的，可以考虑增加系统的内存容量。
这可以通过增加物理内存条或者使用虚拟内存技术来实现。
虚拟内存技术会将部分磁盘空间用作缓存，并将一部分数据暂时存储在磁盘上，以释放内存空间。
2. 调整JVM参数：对于使用Java虚拟机（JVM）的应用程序，可以通过调整JVM的参数来控制内存的分配和管理。
例如，可以通过设置-Xmx参数来限制JVM使用的最大堆内存大小，或者通过设置-XX:MaxPermSize参数来限制JVM使用的最大持久代（PermGen）内存大小。
IIS内存溢出解决步骤
IIS内存溢出解决步骤IIS（Internet Information Services）是一种用于托管和管理Web应用程序的Microsoft Web服务器。
内存溢出是指在运行过程中，应用程序使用的内存超过了系统所分配给它的内存，导致应用程序崩溃或运行缓慢。
解决IIS内存溢出问题需要一系列步骤，下面是一个详细的步骤指南。
1.确认内存溢出问题：首先，需要确认是否存在内存溢出问题。
可以使用Windows任务管理器或性能监视器来监视IIS进程的内存使用情况。
如果发现内存使用率持续增加，并且应用程序出现崩溃、运行缓慢或响应时间变长的情况，那么很可能存在内存溢出问题。
2.分析内存溢出原因：确定了存在内存溢出问题后，下一步是分析其原因。
可以使用性能监视器、IIS日志、事件查看器等工具来收集相关信息。
可能的原因包括内存泄漏、请求处理超时、缓存配置不当等。
3.优化应用程序：一些应用程序代码可能存在内存泄漏问题，这意味着在使用完内存后没有及时释放。
可以通过代码审查、性能剖析器等工具来定位并修复这些问题。
同时，还可以考虑优化数据库查询、减少不必要的HTTP请求等措施来降低内存使用。
4.调整IIS配置：根据分析结果，可能需要调整IIS的一些配置来解决内存溢出问题。
这些配置包括：-提高应用程序池的限制：可以增加应用程序池的内存限制和空闲时间限制，以便更好地适应应用程序的需求。
可以通过IIS管理器或命令行工具来进行配置。
-调整缓存设置：可以减少IIS的缓存大小，或者使用物理磁盘缓存替代内存缓存来减少内存使用。
可以在IIS管理器的配置文件中进行相关设置。
-优化会话状态管理：如果应用程序使用会话状态，可以将会话状态存储在SQL服务器或其他外部存储中，以减少内存使用。
可以通过配置文件或代码来进行设置。
-减少并发连接数：如果服务器负荷较高，可以减少并发连接数限制，以降低内存使用。
可以通过IIS管理器或配置文件来进行设置。
-启用动态压缩：如果应用程序的资源文件较大，可以启用IIS的动态压缩功能，以减少网络传输和内存使用。
内存溢出的三种情况及系统配置解决方案
内存溢出的三种情况及系统配置解决方案内存溢出是指程序在运行过程中申请的内存超过了系统所分配的内存空间，导致程序崩溃或出现异常。
内存溢出通常是由于程序设计或系统配置问题引起的。
以下是三种常见的内存溢出情况及相应的系统配置解决方案。
1.单个进程占用内存过大：当一些进程在运行过程中占用的内存超过系统分配的限制时，就会导致内存溢出。
这种情况通常发生在大型应用程序或者后台服务运行时。
解决方案：-增加物理内存：在服务器或计算机中增加物理内存，以满足进程运行所需的内存空间。
-调整虚拟内存：将物理内存和虚拟内存结合使用，允许操作系统使用虚拟内存作为物理内存的扩展，从而提供更大的内存容量。
-优化应用程序：通过优化程序代码、降低内存使用、合理管理资源等方法，减少进程对内存的占用。
2.长时间运行的应用程序产生泄露：有些应用程序在长时间运行后会产生内存泄露的问题，即分配并使用内存后没有将其释放，导致内存占用逐渐增加，最终导致内存溢出。
解决方案：-使用垃圾回收机制：在一些支持垃圾回收的编程语言中，通过垃圾回收机制可以自动释放未使用的内存。
开发人员可以使用这些机制来解决内存泄露问题。
-引入内存监控工具：使用内存监控工具来检测应用程序中的内存泄露，定位并解决导致内存泄露的代码问题。
-定期重启应用程序：定期重启应用程序可以清理内存，防止内存泄露导致内存溢出。
3.大规模并发请求导致内存压力增加：在高并发的情况下，当系统同时处理大量的请求时，每个请求所占用的内存可能累积增加，导致整体内存压力增加，最终出现内存溢出。
解决方案：-加大系统负载均衡能力：通过增加负载均衡器、引入缓存机制等方式，将请求分散到多台服务器上，减少单台服务器的内存压力。
-优化数据库访问：对于一些频繁读写数据库的操作，可以通过合理的数据库设计、使用索引、缓存查询结果等方法，减少对数据库的访问，降低内存压力。
-调整服务器配置：合理设置服务器的最大并发连接数、线程池大小等参数，根据实际需求分配内存资源。
websphere内存溢出问题
内容提要：用户在使用WebSphere Application Server(以下简称WAS)运行自己应用的时候经常会碰到Out OfMemory的问题（简称OOM问题），其中很大一部分的情况是Java堆空间碎片问题引起的OOM问题。
IBM JDK1.4.2的版本中JDK对GC的行为做出了一定的改进。
其中一些JDK参数的引进可以改善Java堆空间的碎片问题。
本文首先会给出IBM JDK1.4.2中对于K簇(k-cluster)和P簇(p-cluster)工作模式的解释。
然后在此基础上介绍JDK1.4.2为解决碎片问题采取的新算法。
最后，给出WAS中为改善Java 堆空间碎片问题使用的JDK运行参数。
正文：一、K簇和P簇在Java堆空间中分配的内存对象通常是可以移动，如果垃圾回收程序（garbagecollector）决定重新序列化堆空间的时候，可以四处移动这些对象。
然而，有些对象永远或者临时无法移动。
这些固定不动的对象就是常说的pin对象（pinnedobject）。
在IBM JDK 1.4.2中，垃圾回收程序首先会分配一个K簇作为堆空间底部的第一个对象。
K 簇是专门用来存储“类块”（classblock）的区域。
K簇可以容纳1280个类块条目。
每个类块的大小是256个字节。
紧接着垃圾回收程序会分配一个P簇作为堆空间中的第2个对象。
P簇是用来存储pin对象的区域。
第一个P簇的默认大小为16KB。
当K簇满了的情况下，垃圾回收程序在P簇中继续分配类块。
当P簇满了的情况下，垃圾回收程序会分配一个大小为2KB的新P簇。
由于这些新的P簇可以被分配到任何地方而且又不能被移动，这就造成了碎片的问题。
二、pinnedFreeList算法为了解决这些问题，IBM JDK1.4.2版本中起用了pinnedFreeList来改变P簇的分配方法。
方法的关键是在每一次GC（garbagecollection）后，垃圾回收程序从未分配列表的底部分配一些存储区并把它们串到pinnedFreeList上。
websphere内存溢出处理常用方法带截图
WebSphere内存溢出处理1.jvm大小调整到768-1.5g，不要超出1536（MB）。
对于32位JDK如果初始值超过2048（即2GB的JVM堆大小），将导致JVM初始化失败，websphere服务器无法启动。
经验：如果使用超过1.5GB的JVM大小，就有可能出现古怪的内存分配失败问题。
（websphere6.1使用IBM JDK 5.0，针对大对象的内存分配做了处理。
）注意：调整JVM堆大小是最后应该考虑的手段，因为增大JVM同时也会增加垃圾回收的系统暂停时间。
2.IBM JDK 5.0有4种垃圾回收机制可针对不同问题使用。
命令：-Xgcpolicy:<optthruput|optavgpause|gencon|subpool>●Optthruput 默认的回收策略，不使用并发标记。
如果用户没有因为内存回收时系统暂停时间过长问题，可以保持这个默认的参数。
●Optavgpause 如果内存回收时导致系统暂停时间过长，建议使用这个策略。
它可以缩短系统内存回收时的被暂停时间。
●Gencon是一种将并发标记和传统的垃圾回收机制综合使用的策略，用于将内存回收时的暂停时间最小化。
●Subpool不使用并发标记，但是，使用一种改进的内存分配算法用来获得更好的性能。
后两种在电子商务应用中可提升30%~60%的吞吐量。
3.打开垃圾回收详细信息功能。
可以在控制台中设置，设置后需要重新启动websphere才能生效。
开启这个功能后会生成进程日志（vnative_stdout.log或者vnative_stderr.log）包含垃圾处理过程的信息。
这项功能默认是不启用的。
可以使用相应的工具分析这些文件来分析垃圾回收的情况。
勾选这项重启，就可以了。
垃圾回收分析工具PMAT（ga）支持多种JDK版本的分析。
启动java nguage=cn -Duser.country=CN -jar ga29.jar 不同的系统产生的日志采用不同参数，默认的是IBM的。
oom 内存溢出的排查思路
oom 内存溢出的排查思路内存溢出（Out Of Memory，OOM）是Java程序中常见的一种错误，当Java程序分配的内存超过了Java虚拟机（JVM）所允许的最大内存时，就会发生内存溢出。
这种错误通常会导致程序崩溃或者系统宕机。
以下是一些排查内存溢出问题的思路和方法。
分析日志和堆转储文件当Java程序出现内存溢出时，JVM通常会在日志文件中记录相关信息，例如JVM的内存使用情况、垃圾收集器的状态等。
通过分析这些日志文件，可以了解JVM在出现内存溢出时的状态和行为。
另外，如果内存溢出导致程序崩溃或者系统宕机，JVM通常会自动生成一个堆转储文件（Heap Dump），该文件记录了JVM在崩溃或宕机时刻的内存状态。
通过使用工具分析这个堆转储文件，可以找到导致内存溢出的原因。
使用内存分析工具内存分析工具是一种用于分析Java程序内存使用情况的工具，可以帮助开发人员快速定位内存泄漏和内存溢出等问题。
常见的内存分析工具包括JProfiler、Eclipse Memory Analyzer、VisualVM等。
使用这些工具可以实时监控Java程序的内存使用情况，并生成详细的内存使用报告。
这些报告可以帮助开发人员找到内存泄漏和内存溢出的原因，并提供优化建议。
代码检查内存溢出通常是由代码中的问题引起的，例如不当的内存分配和释放、循环引用等。
因此，对代码进行仔细的检查是非常必要的。
以下是一些可能导致内存溢出的代码问题：不当的内存分配：例如在循环中分配大量内存、不当的缓存策略等。
未正确释放资源：例如未关闭文件、数据库连接、网络连接等资源，导致内存泄漏。
循环引用：例如对象之间存在相互依赖关系，导致垃圾收集器无法正确清理对象，最终导致内存泄漏。
通过仔细检查代码，可以找到这些问题并加以解决，从而避免内存溢出问题的发生。
调整JVM参数Java虚拟机提供了许多参数，可以用来调整JVM的内存使用和垃圾收集器等配置。
通过调整这些参数，可以优化JVM的性能和稳定性，从而避免内存溢出问题的发生。
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目录
什么是内存溢出错误 内存溢出错误分析的信息和工具 常见内存溢出错误分析 内存溢出问题分析实例 总结 Q&A
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详细垃圾回收日志功能的位置
– 生成的详细垃圾回收日志位于[WAS 安装目录] \profiles\[profile name]\logs\[server ID] \native_stderr.log文件中
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Javacore file
– 用于分析JVM当前运行的线程信息
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详 细 垃 圾 回 收 日 志 (VerboseGC Log)
详细垃圾回收日志记录了J a v a 虚拟机垃圾回
收器的活动信息，包括：
Javacore文件
Javacore 文件 记录了在内存溢出 发生 时刻， Java应用程序运行的 详细信息，它包括：
不可达对象 可达对象 不可达对象 Root对象
定期回收所有不可达的对象
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什 么是 内 存 溢 出 错误
内存溢出是指应用程序申请的内存大于Java虚拟机能提供的最大内存，
导致应用程序无法继续运行。
当程序申请内存时，JVM首先检查它是否有满足大小的空闲内存，如果没有符合条件的空闲内 存，JVM会启动垃圾回收器工作以释放一部分无用内存，如果垃圾回收后，仍然没有符合条件 的空闲内存，则JVM会抛出内存溢出异常。
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Java heapdump文 件
Heapdump文件能 够帮助我 们分析在内存溢出 错误发生的 时刻，内存中 对象的使用
和分布状况，包括：
– 对象的类型 – 对象的数量 – 各个对象间的引用关系 – 各个对象引用的内存的大小 – ......
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WebSphere Application Server 内存溢出 (OOM) 问题解析
邓 刚
WebSphere Front Office for Financial Market & WebSphere MQ Low Latency Messaging 二线技术支持
Heapdump文件不能通 过文本 编辑器直接 查看，我 们可以通 过emory Analyzer Tool工具来分析，如下 图所示：
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– 内存分配失败时所请求的对象的大小 – GC完成前后，Java内存的大小 – GC完成前后，释放的Java内存的大小 – GC活动的开始和持续时间 – ......
详细垃圾回收日志功能的设定
– 在管理控制台的”应用程序服务器->[Instance ID]->进程定义->Java虚拟机”页签中的“详细 垃圾回收”选项 – 该功能默认是关闭的
详细垃 圾 回 收 日 志 的 查看
native_stderr.log 是文本格式的文件，既可以通 过文本 编辑器直接 查看，也可以通 过 IBM Support Assistant (ISA) 中提供的 The Garbage Collection and Memory Visualizer Tool查看
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垃 圾 回 收 器 (GC)的 工 作 原 理
Root对 象 集 合
– 线程栈中的对象 – 静态类变量
可达性判定
– 一个对象，如果存在一条路径，使得它最 终被Root对象所引用，则认为该对象是可 达的。 – 如果不存在这样一条路径，则认为这个对 象是不可达的。
内存溢出错误产生的常见原因
– 内存泄漏 – 一次性申请内存过大 – 应用程序负载过大
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什么是内存溢出错误 内存溢出错误分析的信息和工具 常见内存溢出错误分析 内存溢出错误分析实例 总结 Q&A
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用 于 分 析 内 存 溢 出 问题的 信 息
详细垃圾回收日志 (verboseGC Log)
– 用于分析JVM垃圾回收的过程
Heapdump file
– 用于分析JVM当前内存中的对象使用和分布情况
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什么是内存溢出错误 内存溢出错误分析的信息和工具 常见内存溢出错误分析 内存溢出错误分析实例 总结 Q&A
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Java内 存 管 理
Java内 存 分 为 两 部 分
Java Heap – 保存所有的Java对象实例 – 由垃圾回收器维护 – 可以通过”-Xmx”指定最大值 Native Heap – 保存编译的JIT代码、JNI代码中通过 Malloc申请的内存、加载的链接库等
Java Heap
Native Heap
内 存 的 申 请和 释放
– 内存的分配是由程序申请的， – 内存的释放是由虚拟机(JVM)的垃圾回收 器(GC)自动完成的
WAS最 大 堆 设 置
WebSphere默认的最大堆(Java Heap)大小为 256M。如要更改此配置，请在管理控制台的”应 用程序服务器->[server ID]->进程定义->Java虚 拟机”页签进行修改，如右图所示：