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，我发现由于OOM，应用程序会自行重新启动。 通过查看Docker容器的退出状态，我了解了它是由于OOM而引起的。 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个内存，则该大小应约为512 MB（我读了一些默认的堆大小的答案最大大小是当前内存的1/8）。 设置Xms和Xmx值后，我的应用现在可以正常运行，而无需重新启动。 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 Xms ，但这也无济于事。 我想知道的是，当有足够的内存可用于应用程序时，系统如何进行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？ 如果内存已满，为什么没有触发GC？

Answer 1

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？

是的，但最多不超过-Xmx的值（或JVM选择的该值的默认值）。

如果内存已满，为什么没有触发GC？

GC已触发，但无法收集任何垃圾。 您堆中的所有东西都是垃圾。

Answer 2

“当应用程序有足够的可用内存时，系统如何进行OOM。”

这里有两个可能的问题：

1. 您没有为应用程序的内存需求配置足够的内存，因此可以共享配置的值吗？

2. 应用程序引起内存泄漏问题，因此请记住这一点

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

Java的主要优点之一是使用垃圾收集器，该垃圾收集器使程序员可以不必进行内存管理。 诸如C ++之类的语言并不是这种情况，因为自代码以来，您必须分配和释放内存。 在一家大公司的经验中，我多次看到内存泄漏问题，导致许多应用程序不可用或性能下降。

另外，内存泄漏属于一类情况，称为软件老化问题。 由于小问题的逐渐累积，软件老化定义了一段时间内的性能损失。 这类问题中的另一个术语是复兴过程。 例如，在一段时间后必须重新启动系统以释放Java虚拟机（JVM）进程累积的内存时，才会发生复兴（COTRONEO，D等，2015）。

基本上，JVM上的垃圾收集器使用一种机制来重用对象空间，该对象空间没有来自根集的任何引用，因此当源代码或配置中出现问题时，一点一点地保持对对象的永久引用。应用程序将填充堆直到达到其极限。

例如，在下图中，将仅收集图内的不可访问对象，所有可访问对象（即使是由错误或错误配置生成的对象）也将保留在堆中

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

“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？”

答案不是，当您的应用程序充满了整个新一代时，JVM将执行次要的GC从新一代对象中释放对象，并且将幸存的对象移入幸存者空间一段时间，直到它们达到一定年龄。 当它们（幸存者空间中的对象）足够成熟并且仍然活着时，这些对象将被提升为老一代，而当老一代已满时，将执行完整的GC。 因此，似乎您的应用程序在某个时刻保留了引用（内存泄漏），整个堆将充满活动对象，因此JVM无法释放它们，并且在某些情况下没有标记来增加内存像这样。

“如果内存已满，为什么没有触发GC？”

在这种情况下，我有一个问题，您如何知道GC是否被触发？ 要调整垃圾回收过程，您必须对此进行测量，以便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

另外，您可以使用这个不错的网站来分析日志文件

http://gceasy.io/

同样，您可以使用这些标志

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

使用这些标志，您将产生一个堆转储，可以使用Memory Analyzer Tool（MAT： https : //www.eclipse.org/mat/downloads.php ）对其进行分析，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。 这假定机器不专用于这一过程。 如果是，则可能要增加最大堆大小。

注意：堆大小仅是堆大小，这只是JVM使用的一个内存区域。 这不是总的内存消耗。 您的JVM需要多少额外的内存取决于它在做什么。

初始大小可以增长到最大大小。 最大大小不会增加，而是您希望进程死掉而不使用更多的堆大小。

如果没有更多信息，我将在4 GB的计算机上尝试运行3 GB的堆（如果它已全部运行），然后查看运行情况。 您可以在top监视该进程尝试使用多少虚拟内存。

注意：并非所有OutOfMemoryError都相同，因此您需要阅读错误消息以确定问题的真正原因是什么。 例如，您可能用完了线程，perm gen / metaspace或其他一些低级内存问题。