内存溢出工具使用方法培训
解决溢出问题的方法
解决溢出问题的方法
解决溢出问题的方法主要有以下几种：
1. 代码审查和优化：通过仔细审查代码，找出可能导致溢出的源头，如大量数据的处理、循环引用等。
优化这些代码段，减少内存使用。
2. 调整内存参数：调整JVM的启动参数，如-Xms和-Xmx参数，可以动态调整内存分配。
这可以帮助避免内存溢出。
3. 使用内存分析工具：使用内存分析工具（如MAT）来分析内存使用情况，找出并解决内存泄漏问题。
4. 避免大对象分配：尽量避免一次性分配大量内存，可以将大任务拆分成小任务，逐个处理。
5. 优化数据库查询：数据库查询可能导致大量数据加载到内存中，可以通过优化查询语句，减少数据加载量。
6. 升级硬件：在某些情况下，增加物理内存或升级其他硬件（如硬盘）可能有助于解决溢出问题。
7. 使用缓存技术：对于频繁使用的数据，可以使用缓存技术来减少对数据库的访问，从而减少内存使用。
8. 日志分析：仔细分析应用程序日志，查找可能导致溢出的异常或错误。
9. 垃圾回收优化：根据应用程序的特点，选择合适的垃圾回收策略，以减少内存碎片和垃圾回收开销。
10. 避免第三方软件BUG：确保使用的第三方软件没有已知的内存泄漏问题或BUG，并及时更新软件。
这些方法可以根据实际情况进行选择和应用，一般需要通过不断测试和调优来找到最适合的解决方案。
排查内存溢出的方法和步骤
排查内存溢出的方法和步骤内存溢出是软件开发中常见的问题，它会严重影响程序的性能和稳定性。
为了确保软件的优质运行，及时排查和解决内存溢出问题至关重要。
本文将详细介绍排查内存溢出的方法和步骤。
一、了解内存溢出在排查内存溢出之前，我们需要了解什么是内存溢出。
内存溢出是指程序在运行过程中，申请的内存超过了系统能够提供的最大内存限制，导致程序无法正常运行。
内存溢出主要有以下几种类型：1.堆内存溢出：指程序在堆内存中申请的空间超过了限制。
2.栈内存溢出：指程序在栈内存中申请的空间超过了限制。
3.全局内存溢出：指程序在全局内存中申请的空间超过了限制。
二、排查内存溢出的方法1.分析程序代码（1）检查内存申请和释放的逻辑是否正确。
（2）检查是否存在内存泄露的情况，如已释放的内存还被程序使用。
（3）检查程序中是否存在大量临时对象创建和销毁，导致内存频繁申请和释放。
2.使用内存分析工具（1）Visual Studio Memory Profiler：适用于Windows平台的内存分析工具，可以监测程序运行过程中的内存使用情况，定位内存溢出问题。
（2）Valgrind：适用于Linux平台的内存分析工具，可以检测内存泄露、内存越界等问题。
（3）Xcode Memory Graph：适用于iOS和macOS平台的内存分析工具，可以查看内存使用情况，分析内存泄露等问题。
3.动态监测内存使用在程序运行过程中，实时监测内存使用情况，观察内存是否持续上升。
可以通过以下方法进行动态监测：（1）编写内存监控代码，定期输出程序内存使用情况。
（2）使用操作系统提供的命令行工具，如Windows的任务管理器、Linux的top和ps命令等。
三、排查内存溢出的步骤1.确定内存溢出的类型和范围。
2.使用分析工具或动态监测方法，定位内存溢出的问题代码。
3.修复问题代码，如优化内存申请和释放逻辑、消除内存泄露等。
4.重新运行程序，验证内存溢出问题是否已解决。
heapdumponoutofmemoryerror 参数使用 -回复
heapdumponoutofmemoryerror 参数使用-回复堆转储（Heap Dump）是一种用于诊断和分析Java应用程序问题的重要工具。
当Java程序运行时发生OutOfMemoryError（内存溢出）错误时，堆转储是非常有用的。
本文将以"heapdumponoutofmemoryerror 参数使用" 为主题，逐步解释使用heapdumponoutofmemoryerror 参数来生成堆转储文件，并且介绍如何使用这些文件进行进一步的分析。
第一步：什么是内存溢出错误（OutOfMemoryError）？内存溢出错误是Java程序在运行时无法分配更多的内存而导致的错误。
这通常是由于应用程序使用的内存超过了Java虚拟机的堆内存配置限制所致。
一旦发生内存溢出错误，应用程序将无法继续执行，并且通常会崩溃。
第二步：为什么要使用heapdumponoutofmemoryerror 参数？当我们遇到内存溢出错误时，通常需要进一步分析问题的根本原因。
这时，我们可以使用Java虚拟机（JVM）的heapdumponoutofmemoryerror 参数来生成一个堆转储文件。
这个文件会显示Java堆的当前状态，包括对象的数量和类型，以及它们之间的引用关系。
第三步：如何使用heapdumponoutofmemoryerror 参数？要使用heapdumponoutofmemoryerror 参数，我们需要在Java应用程序运行时使用适当的命令行参数来启动虚拟机。
通常，我们需要向Java 应用程序的启动命令中添加以下参数：`-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError`这个参数告诉JVM在内存溢出错误发生时生成堆转储文件。
文件名通常使用默认命名策略，并带有日期和时间戳以区分不同的转储文件。
第四步：如何分析生成的堆转储文件？生成堆转储文件后，我们可以使用各种工具来分析它。
Python技术的内存泄漏排查指南
Python技术的内存泄漏排查指南内存泄漏是软件开发中常见的问题之一，它可能导致程序运行速度减慢、卡顿、甚至崩溃。
在Python技术中，内存泄漏也是一个常见的问题，但幸运的是，Python提供了一些工具和技术来帮助我们排查和解决这个问题。
本篇文章将为您提供一个Python技术的内存泄漏排查指南，以帮助您解决内存泄漏问题。
一、了解内存泄漏的原因首先我们需要了解内存泄漏的原因。
内存泄漏通常发生在对象被创建后，但没有正确释放内存空间的情况下。
这可能是因为对象还在被引用，而引用又不存在的情况。
Python中的内存泄漏主要源自以下几个原因：1. 循环引用：当两个或多个对象之间存在循环引用时，它们不会被垃圾收集器回收，从而导致内存泄漏。
2. 全局变量：在Python中，全局变量在整个程序运行期间都会存在，如果没有正确释放全局变量所占用的内存，就会导致内存泄漏。
3. 缓存：使用缓存可以提高程序的性能，但如果没有正确管理缓存，可能会导致内存泄漏。
二、使用工具进行内存泄漏排查Python提供了一些工具来帮助我们进行内存泄漏的排查。
其中最常用的工具是内存分析器（Memory Profiler）和垃圾收集器（Garbage Collector）。
1. 内存分析器：内存分析器可以帮助我们找出程序中占用内存最多的部分，从而确定内存泄漏的源头。
可以使用第三方库memory_profiler来分析内存的使用情况。
通过在代码中添加`@profile`装饰器，并在命令行中运行`python -mmemory_profiler your_script.py`命令，即可生成内存分析报告。
2. 垃圾收集器：Python的垃圾收集器会自动回收不再使用的对象，但有时候可能会出现无法正确回收的情况，从而导致内存泄漏。
可以使用gc模块来管理垃圾收集器的行为。
其中最常用的方法是`gc.set_debug()`，它可以设置垃圾收集器的调试级别以及输出信息。
SpringCloudGateway内存溢出的解决方案
SpringCloudGateway内存溢出的解决⽅案记 Spring Cloud Gateway 内存溢出查询过程环境配置：org.springframework.boot ： 2.1.4.RELEASEorg.springframework.cloud ：Greenwich.SR1事故记录：由于⽹关存在 RequestBody 丢失的情况，顾采⽤了⽹上的通⽤解决⽅案，使⽤如下⽅式解决：@Beanpublic RouteLocator tpauditRoutes(RouteLocatorBuilder builder) {return builder.routes().route("gateway-post", r -> r.order(1).method(HttpMethod.POST).and().readBody(String.class, requestBody -> {return true;}) # 重点在这.and().path("/gateway/**").filters(f -> {f.stripPrefix(1);return f;}).uri("lb://APP-API")).build();}测试环境，Spring Cloud Gateway ⽹关功能编写完成。
开始进⾏测试环境压测。
正常采⽤梯度压测⽅式，最⾼⽤户峰值设置为400并发。
经历两轮时长10分钟左右压测，没有异常情况出现。
中午吃饭时间，设置了1个⼩时的时间进⾏测试。
回来的时候系统报出如下异常2019-08-12 15:06:07,296 1092208 [reactor-http-server-epoll-12] WARN ty.channel.AbstractChannelHandlerContext.warn:146 - An exception '{}' [enable DEBUG level for full stacktrace] was thrown by a user handler's exceptionCaught() method while handlin ty.util.internal.OutOfDirectMemoryError: failed to allocate 16777216 byte(s) of direct memory (used: 503316487, max: 504889344)at ty.util.internal.PlatformDependent.incrementMemoryCounter(PlatformDependent.java:640)at ty.util.internal.PlatformDependent.allocateDirectNoCleaner(PlatformDependent.java:594)at ty.buffer.PoolArena$DirectArena.allocateDirect(PoolArena.java:764)at ty.buffer.PoolArena$DirectArena.newChunk(PoolArena.java:740)at ty.buffer.PoolArena.allocateNormal(PoolArena.java:244)at ty.buffer.PoolArena.allocate(PoolArena.java:214)at ty.buffer.PoolArena.allocate(PoolArena.java:146)at ty.buffer.PooledByteBufAllocator.newDirectBuffer(PooledByteBufAllocator.java:324)at ty.buffer.AbstractByteBufAllocator.directBuffer(AbstractByteBufAllocator.java:185)at ty.buffer.AbstractByteBufAllocator.directBuffer(AbstractByteBufAllocator.java:176)at ty.buffer.AbstractByteBufAllocator.ioBuffer(AbstractByteBufAllocator.java:137)at ty.channel.DefaultMaxMessagesRecvByteBufAllocator$MaxMessageHandle.allocate(DefaultMaxMessagesRecvByteBufAllocator.java:114)at ty.channel.epoll.EpollRecvByteAllocatorHandle.allocate(EpollRecvByteAllocatorHandle.java:72)at ty.channel.epoll.AbstractEpollStreamChannel$EpollStreamUnsafe.epollInReady(AbstractEpollStreamChannel.java:793)at ty.channel.epoll.AbstractEpollChannel$AbstractEpollUnsafe$1.run(AbstractEpollChannel.java:382)at ty.util.concurrent.AbstractEventExecutor.safeExecute(AbstractEventExecutor.java:163)at ty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor.runAllTasks(SingleThreadEventExecutor.java:404)at ty.channel.epoll.EpollEventLoop.run(EpollEventLoop.java:315)at io.当时⼀脸懵逼，马上开始监控 Jvm 堆栈，减少jvm的内存空间，提升并发数以后，重启项⽬重新压测，项⽬启动参数如下：java -jar -Xmx1024M /opt/deploy/gateway-appapi/cloud-employ-gateway-0.0.5-SNAPSHOT.jar↓↓↓↓修改为↓↓↓↓java -jar -Xmx512M /opt/deploy/gateway-appapi/cloud-employ-gateway-0.0.5-SNAPSHOT.jar缩减了⼀半内存启动，等待问题复现。
使用mat工具进行内存溢出定位及分析
一、内存溢出&内存泄漏的名词解释内存溢出〔out of memory〕：就是你要求分配的内存超出了系统能给你的，系统不能满足需求，于是产生溢出。
内存泄露〔memory leak〕：是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。
二、何时会抛出内存溢出错误何时会抛出Out Of MemoryException，并不是内存被耗空的时候才抛出•JVM98%的时间都花费在内存回收•每次回收的内存小于2%满足这两个条件将触发OutOfMemoryException，这将会留给系统一个微小的间隙以做一些Down之前的操作，比方手动打印Heap Dump。
Q：为什么崩溃前垃圾回收的时间越来越长？A：根据内存模型和垃圾回收算法，垃圾回收分两部分：内存标记、去除〔复制〕，标记部分只要内存大小固定时间是不变的，变的是复制部分，因为每次垃圾回收都有一些回收不掉的内存，所以增加了复制量，导致时间延长。
所以，垃圾回收的时间也可以作为判断内存泄漏的根据Q：为什么Full GC的次数越来越多？A：因此内存的积累，逐渐耗尽了年老代的内存，导致新对象分配没有更多的空间，从而导致频繁的垃圾回收Q：为什么年老代占用的内存越来越大？A：因为年轻代的内存无法被回收，越来越多地被Copy到年老代三、内存溢出的一些现象现象1、后台日志会报错- Out of Memory当Java程序申请内存，超出VM可分配内存的时候，ＶＭ首先可能会垃圾回收(ＧＣ)，假设ＧＣ完还是不够，或者申请的直接超够ＶＭ可能有的，就会抛出内存溢出异常。
从ＶＭ标准中我们可以得到，以下几种异常：〔很少〕：heap space(比较常见)PermGen space (经常出现)GC overhead limit exceeded〔某项操作使用大量内存时发生〕现象2、通过loadrunner的windows监控图的部分指标走势能猜测是否发生内存泄漏。
gperftool统计内存泄露方法 -回复
gperftool统计内存泄露方法-回复如何使用gperftools统计内存泄漏引言在软件开发过程中，内存泄漏是一种常见的问题。
当分配的内存没有被释放时，就会发生内存泄漏，导致系统的可用内存逐渐减少，最终可能导致程序的崩溃。
为了解决这个问题，我们可以使用gperftools来帮助我们定位和调试内存泄漏。
本文将介绍如何使用gperftools来统计内存泄漏，以及相应的步骤和方法。
一. 什么是gperftoolsgperftools是Google开源的一套性能分析工具，其中包括了几个非常有用的工具，比如CPU Profiler、Heap Profiler、Part Profiler等。
其中，Heap Profiler就是用于分析内存泄漏的工具。
二. 安装gperftools在开始使用gperftools之前，我们首先需要安装它。
gperftools可以通过源代码的方式安装，也可以通过包管理工具安装。
这里以在Ubuntu系统上通过包管理工具安装为例，具体的安装步骤如下：1. 打开终端，执行以下命令更新软件包列表：sudo apt-get update2. 安装gperftools相关的软件包：sudo apt-get install google-perftools三. 配置环境变量安装完成后，我们需要配置相应的环境变量。
打开终端，执行以下命令：export LD_PRELOAD="/usr/lib/libtcmalloc.so.4"四. 编译程序在使用gperftools统计内存泄漏之前，我们需要在编译程序时添加相应的选项。
打开终端，进入程序源代码所在的目录，执行以下命令：g++ -o program program.cpp -ltcmalloc -lprofiler其中，program.cpp是你的源代码文件名，program是生成的可执行文件名。
五. 运行程序编译完成后，我们可以运行程序并观察它的内存使用情况。
java内存溢出排查方法解析
java内存溢出排查方法解析内存溢出（out of mem or y），通俗理解就是内存不够，通常在运行大型软件或游戏时，软件或游戏所需要的内存远远超出了你主机内安装的内存所承受大小，就叫内存溢出。
此时软件或游戏就运行不了，系统会提示内存溢出，有时候会自动关闭软件，重启电脑或者软件后释放掉一部分内存又可以正常运行该软件或游戏一段时间。
内存溢出已经是软件开发历史上存在了近40年的“老大难”问题，像在“红色代码”病毒事件中表现的那样，它已经成为黑客攻击企业网络的“罪魁祸首”。
如在一个域中输入的数据超过了它的要求就会引发数据溢出问题，多余的数据就可以作为指令在计算机上运行。
据有关安全小组称，操作系统中超过50%的安全漏洞都是由内存溢出引起的，其中大多数与微软的技术有关。
定义及原因内存溢出是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多，最终使得程序运行要用到的内存大于虚拟机能提供的最大内存。
为了解决Java中内存溢出问题，我们首先必须了解Java是如何管理内存的。
Java的内存管理就是对象的分配和释放问题。
在Java中，内存的分配是由程序完成的，而内存的释放是由垃圾收集器（GarbageCollec ti on，GC）完成的，程序员不需要通过调用GC函数来释放内存，因为不同的JVM实现者可能使用不同的算法管理GC，有的是内存使用到达一定程度时，GC才开始工作，也有定时执行的，有的是中断式执行GC。
但GC只能回收无用并且不再被其它对象引用的那些对象所占用的空间。
Java的内存垃圾回收机制是从程序的主要运行对象开始检查引用链，当遍历一遍后发现没有被引用的孤立对象就作为垃圾回收。
1、内存溢出的原因是什么？内存溢出是由于没被引用的对象（垃圾）过多造成JVM没有及时回收，造成的内存溢出。
如果出现这种现象可行代码排查：一）是否App中的类中和引用变量过多使用了Stat ic修饰如publicst ai tc Student s；在类中的属性中使用 static修饰的最好只用基本类型或字符串。
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MAT常用功能页面介绍
Class Loader Explorer
按下图方式打开Class Loader Explorer页面，查看溢出时系统中存在哪些ClassLoader，每个 ClassLoader加载的类数量（Defined Classes）和类的实例数（No .Of instances）。
WebLogic、Tomcat的Javacore信息存放在控制台的输出信 息中。
WebSphere会在server目录（如 \IBM\WebSphere\AppServer\profiles\ AppSrv01\）下生成 独立的javacore文件。
Javacore可以通过以下方式手动获取：Linux下使用 kill -3 进程号，生成Javacore；Windows下通过选中java运行的命 令窗口，按组合键ctrl+break生成Javacore。
基本分析方法
根据heapdump提供的信息，找到javacore中可能出现 问题的代码段，然后进一步分析代码。
MAT安装
第一步：解压安装包
第二步：修改 MemoryAnalyzer.ini配置文件，将Xmx参数设置的足够大，以便能够打开大的 heapdump。
第三步：运行MemoryAnalyzer.exe 第四步：安装插件。
HeapDump生成比较慢，在文件生成过程中，一定不要杀掉进 程，当文件大小不再变化时，才可以杀毒进程。否则文件生成 的不完整，无法分析。
WebLogic、Tomcat需要在JVM参数中添加XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError，否则在内存溢出时， 是不会自动生成HeapDump的。WebSphere不需要添加该参数， 内存溢出时可自动生成heapdump文件。
实例分析
问题现象描述
某项目多次发生宕机，并生成了Heapdump和Javacore 文件，其本质原因是发生了内存溢出错误导致，需要 尽快找出内存溢出的原因。
实例分析
分析处理过程 Heapdump和Javacore文件进行综合分析，发现如下问题： 1．每次宕机生成的Heapdump中占用内存很大比例的对象都是 TdsResultSet这个对象，例如下图为4月29号的Heapdump：
此两处基类代码一个是jdbc的分页查询，一个是 hibernate的分页查询，从开发人员了解到，分页查询 专门做过改造，改造后的方式是先把所有结果集查询 出来，然后再返回一页的数据。这样就会出现在返回 的结果集非常大的情况下占用大量内存，从而导致内 存溢出错误的发生了。
实例分析
结论： 系统宕机的原因是由于分页查询处理不当导致，无论 是jdbc查询分页还是hibernate查询分页都有性能问题。
内存溢出时，会生成多个HeapDump,通常分析其中一个即可。
WebLogic、Tomcat生成的HeapDump，后缀名为hprof。 WebSphere生成的HeapDump，后缀名为phd。
关于JavaCore
Javacore是Java应用各线程在某一时刻运行的快照。它是一 个文本文件，可以通过文本编辑器或JCA打开。
With OutGoing references
查看被选择对象递归引用了哪些对象
MAT常用功能页面介绍
With inComing references
查看对象被哪些对象递归引用了
MAT常用功能页面介绍
Attributes
选中某个对象，在Attributes窗口，可以查看该对象的value，如 下图所示。当中文不能正常显示的时候，可以将value拷贝、黏 贴到文本文件中，即可正常显示。
MAT和JCA工具使用介绍
工具介绍
IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java （JCA）：分析javacore的工具。
Eclipse Memory Analyzer（MAT）：分析heapdump的 工具。
关于HeapDump
HeapDump是特定时间点，java进程的内存快照。它包含了快照 被触发时java对象和类在heap中的情况。
MAT常用功能页面介绍
Dominator_tree 显示堆中Top N对象在堆中的占比。
MAT常用功能页面介绍
Leak Suspects
直接给出了导致内存溢出的嫌疑对象，在概览页面下方，点击【Leak Suspects】链接，进行查看。（注意：工具给出的嫌疑对象有时是不准确的， 需要结合业务综合分析。）
谢谢！
MAT常用功能页面介绍
Duplicate Classes
查看哪些类被classloader重复加载了，在概览页面下方，点击【Duplicate Classes】链接，可以进入该页面。 列表中分别显示了类加载的次数（count），classloader加载的类的数量（Defined Class）和类的实例数（No.of
MAT常用功能页面介绍
Path To GC Roots
当系统存在内存泄露时，右键嫌疑对象，选中【Path To GC Roots】，查看该对象被哪些对象引用， 无法被GC。 “exclude all phantom/weak/soft etc. refences”,仅查看该对象的强引用信息。
MAT常用功能页面介绍
默认情况下，Retained Heap值不显示的，需要点击菜单【Calculate Minimum Retained Size(quick approx.)】\ 【Calculate Precise Retained Size】，才能显示出来。正如菜单显示的，Calculate Minimum Retained Size(quick approx.)能够快速计算，但结果不够精确，而Calculate Precise Retained Size计算的比较精确，但比较慢。通常情况下， 按Calculate Minimum Retained Size(quick approx.)方式下是不能分析WebSphere的.phd文件 的，需要安装dtfj插件
MAT常用功能页面介绍
Overview 用于显示“堆的基本信息”、“堆中Top N对象在堆 中的占比”和“常用功能的快速链接” 。
MAT常用功能页面介绍
Histogram
按类分组显示类的对象总数（Objects）、该类所有对象本身，不包括被引用对象占用的总内存大小（Shallow Heap）、 类对象直接或间接引用的对象占用的总内存大小（Retained Heap）。
实例分析
2．在Javacore文件中查找关键字TdsResultSet，发现 每次的javacore中都有线程在处理该对象，并且处于条 件等待状态,下图抓出了线程的执行代码：
实例分析
实例分析
实例分析
实例分析
从以上四个图可以看到，代码中都执行了查询操作， BaseJDBCDAO.executeSqlPaginate(BaseJDBCDAO.jav a:507)、 BaseDAOImpl.getObjectsPaginate(BaseDAOImpl.java: 867)
如何运行JCA？
在文件存放路径执行 java -jar jca412.jar
JCA_查看线程详情
重点关注：Waiting on condition、 Runnable 状态的线程
JCA_Compare Threads
线程在多个连续的javacore中执行了相同的代码，那么这个线程就有可能是问题 线程了。
实例分析
80%的内存(大概1.7G)都被此对象占用，进一步展开此对 象，可以看到此对象有很多子对象构成，如下图所示：
相同子对象有8万个以上，每个TdsDataObject下面还有174个相同子对象。 通过以上分析可以初步推测，宕机时80%的内存被TdsResultSet占用，此 对象存放的是某个查询的查询结果集，查询结果数量在8万个以上。具体 是什么查询导致占用这么多的内存，需要结合Javacore进一步分析。