1.jmapԴ?源码?
2.26期内存持续上升，如何排查?源码
3.见了鬼，我JVM的源码Survivor区怎么只有20M了？
4.jvm服务器虚拟机内存一直增长,重启后五六天就涨到接近100%

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       线上服务频繁遭遇 OutOfMemoryError（OOM）问题，对业务造成了严重影响，源码一天内服务重启多达五次，源码导致整个系统几乎瘫痪。源码matlab中impseq源码通过Skywalking追踪，源码发现链路调用大部分呈现红色，源码亟待解决。源码作为排查者，源码我接手了这个任务。源码

       首先，源码我分析了OOM的源码常见原因，主要包括堆内存和元空间不足。源码在我们的源码案例中，Mybatis的问题浮出水面。源码分析显示，Mybatis在拼接SQL时，通过集合存储SQL和参数，当SQL参数过多导致SQL过长时，凹型成交量选股源码集合会变得庞大，回收不及时就会引发内存溢出。

       由于环境限制，无法直接通过jstack、jmap工具定位问题，这增加了排查的难度。但在网络搜索中，我找到了一篇与DruidDataSource和Mybatis相关的问题，这让我找到了问题的线索，即多线程并发操作可能导致内存占用过高，从而触发OOM。

       进一步的源码分析揭示，DynamicContext类中的ContextMap（继承自HashMap）在存储SQL参数和占位符时，存在无法被GC回收的问题。当并发查询量增加时，这可能导致内存溢出。我通过线上复现情景，验证了这一理论，发现服务频繁进行Full GC，抖音小程序壁纸源码在哪里最终引发了OOM。

       针对问题，我提出解决方案：优化SQL拼接，避免过长的SQL体积，强调代码和SQL编写的重要性。同时，为了应对未来可能的故障，我配置了docker中的OOM保留dump文件，以备不时之需。

期内存持续上升，如何排查?

       面对内存持续上升的挑战，如何在众多进程和业务线程中找出问题根源？首先，正确选择和运用工具是关键。在Linux下，我们常借助top命令实时监控CPU和内存使用，top -Hp pid则能详细查看线程资源。vmstat则提供了更深入的采样分析，尤其是进程上下文切换，而pidstat则进一步到达线程层面，桶装水溯源码价格表其参数如-p, -r和-t帮助我们深入了解内存使用。

       对于Java应用，JVM内存管理尤为重要。jstat命令能够监测Java堆内存和垃圾回收情况，帮助我们理解内存分配。jstack则用于堆栈分析，有助于死锁排查。jmap不仅可以查看堆内存配置和使用，还能输出对象信息，进行详细统计和分析。

       在复杂业务场景中，排查内存问题可能需要深入源码分析，甚至结合MAT工具进行堆内存dump。尽管工具是我们的助手，但实际问题的解决往往需要丰富的经验和个人的专业判断。记住，性能调优并非易事，它需要我们熟练运用这些工具，同时不断积累实战经验。手机零售管理软件源码

见了鬼，我JVM的Survivor区怎么只有M了？

       某日，一位同学在群里分享了使用 jmap -heap 查看内存使用情况的截图，发现 Survivor 区占比总是在%以上，这引发了讨论。通过分析图中的信息，我们注意到 Eden、From、To 之间的比例并非默认的8:1:1，这提示我们可能存在 AdaptiveSizePolicy 的影响。使用 jinfo -flags pid 确认使用的是 JDK 1.8 的默认回收算法 UseParallelGC，并且默认开启了 AdaptiveSizePolicy。这表示每次垃圾回收（GC）后，JVM 会重新计算 Eden、From 和 To 区的大小，以适应不同的 GC 时间、吞吐量和内存占用量。在默认配置下，虽然 SurvivorRatio 的默认值是8，但年轻代三个区域的比例仍会变动，从而导致 Survivor 区的大小变化。

       在讨论中，我们发现老年代的内存使用量也较高，这引起了进一步的调查。通过使用 jmap -histo 查看堆中的实例，发现有两个类的实例数量较多，分别是 ExpiringCache 和 LinkedHashMap。进一步分析发现 ExpiringCache 的构造函数初始化了一个 LinkedHashMap，这可能是问题的源头。通过分析 ExpiringCache$Entry 类和其使用场景，我们定位到问题出在使用 getCanonicalPath() 方法的类上，这会导致大量 ExpiringCache$Entry 对象进入老年代。使用 jstat -gcutil 查看 GC 情况，发现从应用启动到执行 jmap -histo 命令期间，触发了次 Full GC（FGC），耗时9.秒，平均每次 FGC 耗时约为毫秒。这表明内存管理存在优化空间。

       为了解决 Survivor 区变小、老年代占比变高的问题，有几种解决方案可以考虑。一种简单的方法是不使用缓存，可以通过设置参数-Dsun.io.useCanonCaches=false 来关闭缓存。另一种方案是保持使用 UseParallelGC，显式设置 -XX:SurvivorRatio=8，以固定年轻代三个区域之间的比例。最后，可以考虑使用 CMS 垃圾回收器，因为它默认关闭 AdaptiveSizePolicy，从而提供更稳定的内存管理。

       对于源码层面的理解，JDK 1.8 中的 UseParallelGC 和 AdaptiveSizePolicy 的互动主要通过参数配置来实现。当显式设置 SurvivorRatio 时，JVM 会确保这个参数在 Parallel Scavenge 回收器中生效，从而固定年轻代三个区域的比例。在 AdaptiveSizePolicy 的实现中，JVM 会在 GC 过程完成后根据预期停顿时间和实际的 GC 时间动态调整内存大小。然而，在使用 CMS 垃圾回收器时，JDK 1.8 中的逻辑会将 UseAdaptiveSizePolicy 设置为 false，这限制了 AdaptiveSizePolicy 的应用，从而影响内存管理的优化。

       通过这次讨论和分析，我们不仅发现了内存管理中的问题，还学习了如何通过参数配置来优化 JVM 的垃圾回收策略。对于开发者而言，了解并合理配置这些参数可以显著提升应用的性能和稳定性。

jvm服务器虚拟机内存一直增长,重启后五六天就涨到接近%

       为了解决JVM服务器虚拟机内存持续增长的问题，需要对问题进行详细分析。首先，了解物理内存容量以及分配给JVM的-Xmx配置是关键。若内存使用量接近%，表明Java堆内存已达到最大配置，接近耗尽。处理方法主要有以下几种：

       1. 使用JMX工具监控Java堆内存使用情况。若内存使用持续增长且GC无法回收足够空间，建议采取以下措施：

       2. **jmap获取heap dump**：此方法在较大-Xmx配置下可能会引起JVM长时间停顿，对在线系统可能造成影响。然而，heap dump允许离线分析，精确到对象实例，适合对源码有深入了解的场景。缺点是无法获得allocation site的stack trace。

       3. **MAT（Memory Analyzer Tool）**：MAT支持headless模式，无需图形界面。对于大heap dump，通常先在内存充足的服务器上分析，再在图形界面环境下查看结果。此方法需要额外的服务器资源。

       4. **Java层面的allocation profiling**：使用bytecode instrumentation实现，可能会带来运行时开销，但不会引起full GC，适合对jmap方法不接受的情况。此方法能精确到类型和分配对象时的stack trace。

       5. **VisualVM的profiler**：详情可参考相关笔记，实现allocation profiling，对于特定程序情况，运行速度会受到影响。

       6. **Oracle JDK7u+和Oracle JDK8自带的Java Mission Control**：提供直接由JVM支持的allocation profiling，几乎零额外开销，精度高，操作便利。

       7. **Azul Systems的Zing**：自带ZVision，支持零开销的allocation profiling，使用方便。

       综上所述，选择合适的分析工具和技术，针对问题的特定条件进行处理，可以有效解决JVM内存增长问题。确保在分析过程中考虑到系统对性能的影响，选择最合适的解决方案。