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一文深度讲解JVM 内存分析工具 MAT及实践(建议收藏)

时间:2020-12-31 12:12:20  来源:  作者:

1. 前言

熟练掌握 MAT 是 JAVA 高手的必备能力,但实践时大家往往需面对众多功能,眼花缭乱不知如何下手,小编也没有找到一篇完善的教学素材,所以整理本文帮大家系统掌握 MAT 分析工具。

本文详细讲解 MAT 众多内存分析工具功能,这些功能组合使用异常强大,熟练使用几乎可以解决所有的堆内存离线分析的问题。我们将功能划分为4类:内存分布详情、对象间依赖、对象状态详情、按条件检索。每大类有多个功能点,本文会逐一讲解各功能的场景及用法。此外,添加了原创或引用案例加强理解和掌握。

如图所示:

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为减少对眼花缭乱的菜单的迷茫,可以通过下图先整体熟悉下各功能使用入口,后续都会讲到。

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2. 内存分布详解及实战

2.1 全局信息概览

功能:展现堆内存大小、对象数量、class 数量、class loader 数量、GC Root 数量、环境变量、线程概况等全局统计信息。

使用入口:MAT 主界面 → Heap Dump Overview。

举例:下面是对象数量、class loader 数量、GC Root 数量,可以看出 class loader 存在异常。

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举例:下图是线程概况,可以查看每个线程名、线程的 Retained Heap、daemon 属性等。

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使用场景 全局概览呈现全局统计信息,重点查看整体是否有异常数据,所以有效信息有限,下面几种场景有一定帮助:

  • 方法区溢出时(Java 8后不使用方法区,对应堆溢出),查看 class 数量异常多,可以考虑是否为动态代理类异常载入过多或类被反复重复加载。
  • 方法区溢出时,查看 class loader 数量过多,可以考虑是否为自定义 class loader 被异常循环使用。
  • GC Root 过多,可以查看 GC Root 分布,理论上这种情况极少会遇到,笔者只在 JNI 使用一个存在 BUG 的库时遇到过。
  • 线程数过多,一般是频繁创建线程但无法执行结束,从概览可以了解异常表象,具体原因可以参考本文线程分析部分内容,此处不展开。

2.2 Dominator tree

注:笔者使用频率的 Top1,是高效分析 Dump 必看的功能。

功能

  • 展现对象的支配关系图,并给出对象支配内存的大小(支配内存等同于 Retained Heap,即其被 GC 回收可释放的内存大小)
  • 支持排序、支持按 package、class loader、super class、class 聚类统计

使用入口:全局支配树: MAT 主界面 → Dominator tree。

举例: 下图中通过查看 Dominator tree,了解到内存主要是由 ThreadAndListHolder-thread 及 main 两个线程支配(后面第2.6节会给出整体案例)。

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使用场景

  • 开始 Dump 分析时,首先应使用 Dominator tree 了解各支配树起点对象所支配内存的大小,进而了解哪几个起点对象是 GC 无法释放大内存的原因。
  • 当个别对象支配树的 Retained Heap 很大存在明显倾斜时,可以重点分析占比高的对象支配关系,展开子树进一步定位到问题根因,如下图中可看出最终是 SameContentWrApperContainer 对象持有的 ArrayList 过大。
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  • 在 Dominator tree 中展开树状图,可以查看支配关系路径(与 outgoing reference 的区别是:如果 X 支配 Y,则 X 释放后 Y必然可释放;如果仅仅是 X 引用 Y,可能仍有其他对象引用 Y,X 释放后 Y 仍不能释放,所以 Dominator tree 去除了 incoming reference 中大量的冗余信息)。
  •  
  • 有些情况下可能并没有支配起点对象的 Retained Heap 占用很大内存(比如 class X 有100个对象,每个对象的 Retained Heap 是10M,则 class X 所有对象实际支配的内存是 1G,但可能 Dominator tree 的前20个都是其他class 的对象),这时可以按 class、package、class loader 做聚合,进而定位目标。
  •  
  • 下图中各 GC Roots 所支配的内存均不大,这时需要聚合定位爆发点。
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在 Dominator tree 展现后按 class 聚合,如下图:

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可以定位到是 SomeEntry 对象支配内存较多,然后结合代码进一步分析具体原因。

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在一些操作后定位到异常持有 Retained Heap 对象后(如从代码看对象应该被回收),可以获取对象的直接支配者,操作方式如下。

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2.3 Histogram 直方图

注:笔者使用频率 Top2

功能

  • 罗列每个类实例的数量、类实例累计内存占比,包括自身内存占用量(Shallow Heap)及支配对象的内存占用量(Retain Heap)。
  • 支持按对象数量、Retained Heap、Shallow Heap(默认排序)等指标排序;支持按正则过滤;支持按 package、class loader、super class、class 聚类统计,

使用入口:MAT 主界面 → Histogram;注意 Histogram 默认不展现 Retained Heap,可以使用计算器图标计算,如下图所示。

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使用场景

  • 有些情况 Dominator tree 无法展现出热点对象(上文提到 Dominator tree 支配内存排名前20的占比均不高,或者按 class 聚合也无明显热点对象,此时 Dominator tree 很难做关联分析判断哪类对象占比高),这时可以使用 Histogram 查看所有对象所属类的分布,快速定位占据 Retained Heap 大头的类。

使用技巧

  • Integer,String 和 Object[] 一般不直接导致内存问题。为更好的组织视图,可以通过 class loader 或 package 分组进一步聚焦,如下图。
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Histogram 支持使用正则表达式来过滤。例如,我们可以只展示那些匹配com.q.*的类。

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可以在 Histogram 的某个类继续使用 outgoing reference 查看对象分布,进而定位哪些对象是大头

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2.4 Leak Suspects

功能:具备自动检测内存泄漏功能,罗列可能存在内存泄漏的问题点。

使用入口:一般当存在明显的内存泄漏时,分析完Dump文件后就会展现,也可以如下图在 MAT 主页 → Leak Suspects。

使用场景:需要查看引用链条上占用内存较多的可疑对象。这个功能可解决一些基础问题,但复杂的问题往往帮助有限。

举例

  • 下图中 Leak Suspects 视图展现了两个线程支配了绝大部分内存。
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下图是点击上图中 Keywords 中 "Details" ,获取实例到 GC Root 的最短路径、dominator 路径的细信息。

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2.5 Top Consumers

功能:最大对象报告,可以展现哪些类、哪些 class loader、哪些 package 占用最高比例的内存,其功能 Histogram 及 Dominator tree 也都支持。

使用场景:应用程序发生内存泄漏时,查看哪些泄漏的对象通常在 Dump 快照中会占很大的比重。因此,对简单的问题具有较高的价值。

2.6 综合案例一

使用工具项:Heap dump overview、Dominator tree、Histogram、Class Loader Explorer(见3.4节)、incoming references(见3.1节)

程序代码

package com.q.mat;

import java.util.*;
import org.objectweb.asm.*;

public class ClassLoaderOOMOps extends ClassLoader implements Opcodes {

    public static void main(final String args[]) throws Exception {
        new ThreadAndListHolder(); // ThreadAndListHolder 类中会加载大对象

        List<ClassLoader> classLoaders = new ArrayList<ClassLoader>();
        final String className = "ClassLoaderOOMExample";
        final byte[] code = geneDynamicClassBytes(className);

        // 循环创建自定义 class loader,并加载 ClassLoaderOOMExample
        while (true) {
            ClassLoaderOOMOps loader = new ClassLoaderOOMOps();
            Class<?> exampleClass = loader.defineClass(className, code, 0, code.length); //将二进制流加载到内存中
            classLoaders.add(loader);
            // exampleClass.getMethods()[0].invoke(null, new Object[]{null});  // 执行自动加载类的方法,通过反射调用main
        }
    }

    private static byte[] geneDynamicClassBytes(String className) throws Exception {
        ClassWriter cw = new ClassWriter(0);
        cw.visit(V1_1, ACC_PUBLIC, className, null, "java/lang/Object", null);

        //生成默认构造方法
        MethodVisitor mw = cw.visitMethod(ACC_PUBLIC, "<init>", "()V", null, null);

        //生成构造方法的字节码指令
        mw.visitVarInsn(ALOAD, 0);
        mw.visitMethodInsn(INVOKESPECIAL, "java/lang/Object", "<init>", "()V");
        mw.visitInsn(RETURN);
        mw.visitMaxs(1, 1);
        mw.visitEnd();

        //生成main方法
        mw = cw.visitMethod(ACC_PUBLIC + ACC_STATIC, "main", "([Ljava/lang/String;)V", null, null);
        //生成main方法中的字节码指令
        mw.visitFieldInsn(GETSTATIC, "java/lang/System", "out", "Ljava/io/PrintStream;");

        mw.visitLdcInsn("Hello world!");
        mw.visitMethodInsn(INVOKEVIRTUAL, "java/io/PrintStream", "println", "(Ljava/lang/String;)V");
        mw.visitInsn(RETURN);
        mw.visitMaxs(2, 2);
        mw.visitEnd();  //字节码生成完成

        return cw.toByteArray();  // 获取生成的class文件对应的二进制流

    }
}
package com.q.mat;

import java.util.*;
import org.objectweb.asm.*;

public class ThreadAndListHolder extends ClassLoader implements Opcodes {
    private static Thread innerThread1;
    private static Thread innerThread2;
    private static final SameContentWrapperContainerProxy sameContentWrapperContainerProxy = new SameContentWrapperContainerProxy();

    static {
        // 启用两个线程作为 GC Roots
        innerThread1 = new Thread(new Runnable() {
            public void run() {
                SameContentWrapperContainerProxy proxy = sameContentWrapperContainerProxy;
                try {
                    Thread.sleep(60 * 60 * 1000);
                } catch (Exception e) {
                    System.exit(1);
                }
            }
        });
        innerThread1.setName("ThreadAndListHolder-thread-1");
        innerThread1.start();

        innerThread2 = new Thread(new Runnable() {
            public void run() {
                SameContentWrapperContainerProxy proxy = proxy = sameContentWrapperContainerProxy;
                try {
                    Thread.sleep(60 * 60 * 1000);
                } catch (Exception e) {
                    System.exit(1);
                }
            }
        });
        innerThread2.setName("ThreadAndListHolder-thread-2");
        innerThread2.start();
    }
}

class IntArrayListWrapper {
    private ArrayList<Integer> list;
    private String name;

    public IntArrayListWrapper(ArrayList<Integer> list, String name) {
        this.list = list;
        this.name = name;
    }
}

class SameContentWrapperContainer {
    // 2个Wrapper内部指向同一个 ArrayList,方便学习 Dominator tree
    IntArrayListWrapper intArrayListWrapper1;
    IntArrayListWrapper intArrayListWrapper2;

    public void init() {
        // 线程直接支配 arrayList,两个 IntArrayListWrapper 均不支配 arrayList,只能线程运行完回收
        ArrayList<Integer> arrayList = generateSeqIntList(10 * 1000 * 1000, 0);
        intArrayListWrapper1 = new IntArrayListWrapper(arrayList, "IntArrayListWrapper-1");
        intArrayListWrapper2 = new IntArrayListWrapper(arrayList, "IntArrayListWrapper-2");
    }

    private static ArrayList<Integer> generateSeqIntList(int size, int startValue) {
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>(size);
        for (int i = startValue; i < startValue + size; i++) {
            list.add(i);
        }
        return list;
    }
}

class SameContentWrapperContainerProxy {
    SameContentWrapperContainer sameContentWrapperContainer;

    public SameContentWrapperContainerProxy() {
        SameContentWrapperContainer container = new SameContentWrapperContainer();
        container.init();
        sameContentWrapperContainer = container;
    }
}
启动参数:-Xmx512m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/Users/gjd/Desktop/dump/heapdump.hprof 
-XX:-UseCompressedClassPointers -XX:-UseCompressedOops

引用关系图

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分析过程

  1. 首先进入 Dominator tree,可以看出是 SameContentWrapperContainerProxy 对象与 main 线程两者持有99%内存不能释放导致 OOM。
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先来看方向一,在 Heap Dump Overview中可以快速定位到 Number of class loaders 数达50万以上,这种基本属于异常情况,如下图所示。

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使用 Class Loader Explorer 分析工具,此时会展现类加载详情,可以看到有524061个 class loader。我们的案例中仅有ClassLoaderOOMOps 这样的自定义类加载器,所以很快可以定位到问题。

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如果类加载器较多,不能确定是哪个引发问题,则可以将所有的 class loader对象按类做聚类,如下图所示。

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Histogram 会根据 class 聚合,并展现对象数量及其 Shallow Heap 及 Retained Heap(如Retained Heap项目为空,可以点击下图中计算机的图标并计算 Retained Heap),可以看到 ClassLoaderOOMOps 有524044个对象,其 Retain Heap 占据了370M以上(上述代码是100M左右)。

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使用 incoming references,可以找到创建的代码位置。

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再来看方向二,同样在占据319M内存的 Obejct 数组采用 incoming references 查看引用路径,也很容易定位到具体代码位置。并且从下图中我们看出,Dominator tree 的起点并不一定是 GC根,且通过 Dominator tree 可能无法获取到最开始的创建路径,但 incoming references 是可以的。

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3. 对象间依赖详解及实战

3.1 References

注:笔者使用频率 Top2

功能:在对象引用图中查看某个特定对象的所有引用关系(提供对象对其他对象或基本类型的引用关系,以及被外部其他对象的引用关系)。通过任一对象的直接引用及间接引用详情(主要是属性值及内存占用),提供完善的依赖链路详情。

使用入口:目标域右键 → List objects → with outgoing references/with incoming references.

使用场景

  • outgoing reference:查看对象所引用的对象,并支持链式传递操作。如查看一个大对象持有哪些内容,当一个复杂对象的 Retained Heap 较大时,通过 outgoing reference 可以查看由哪个属性引发的。下图中 A 支配 F,且 F 占据大量内存,但优化时 F 的直接支配对象 A 无法修改。可通过 outgoing reference 看关系链上 D、B、E、C,并结合业务逻辑优化中间环节,这依托 dominator tree 是做不到的。
  •  
  • incoming reference:查看对象被哪些对象引用,并支持链式传递操作。如查看一个大对象都被哪些对象引用,下图中 K 占内存大,所以 J 的 Retained Heap 较大,目标是从 GC Roots 摘除 J 引用,但在 Dominator tree 上 J 是树根,无法获取其被引用路径,可通过 incoming reference 查看关系链上的 H、X、Y ,并结合业务逻辑将 J 从 GC Root 链摘除。
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3.2 Thread overview

功能:展现转储 dump 文件是线程执行栈、线程栈引用的对象等详细状态,也提供各线程的 Retained Heap 等关联内存信息。

使用入口:MAT 主页 → Thread overview

使用场景

  • 查看不同线程持有的内存占比,定位高内存消耗线程(开发技巧:不要直接使用 Thread 或 Executor 默认线程名避免全部混合在一起,使用线程尽量自命名方便识别,如下图中 ThreadAndListHolder-thread 是自定义线程名,可以很容易定位到具体代码)
  • 查看线程的执行栈及变量,结合业务代码了解线程阻塞在什么地方,以及无法继续运行释放内存,如下图中 ThreadAndListHolder-thread 阻塞在 sleep 方法。
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3.3 Path To GC Roots

功能:提供任一对象到 GC Root 的路径详情。

使用入口:目标域右键 → Path To GC Roots

使用场景:有时你确信已经处理了大的对象集合但依然无法回收,该功能能快速定位异常对象不能被 GC 回收的原因,直击异常对象到 GC Root 的引用路径。比 incoming reference 的优势是屏蔽掉很多不需关注的引用关系,比 Dominator tree 的优势是可以得到更全面的信息。

小技巧:在排查内存泄漏时,建议选择 exclude all phantom/weak/soft etc.references 排除虚引用/弱引用/软引用等的引用链,因为被虚引用/弱引用/软引用的对象可以直接被 GC 给回收,聚焦在对象是否还存在 Strong 引用链即可。

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3.4 class loader 分析

功能

  • 查看堆中所有 class loader 的使用情况(入口:MAT 主页菜单蓝色桶图标 → Java Basics → Class Loader Explorer)。
  • 查看堆中被不同class loader 重复加载的类(入口:MAT 主页菜单蓝色桶图标 → Java Basics → Duplicated Classes)。

使用场景

  • 当从 Heap dump overview 了解到系统中 class loader 过多,导致占用内存异常时进入更细致的分析定位根因时使用。
  • 解决 NoClassDefFoundError 问题或检测 jar 包是否被重复加载

具体使用方法在 2.6 及 3.5 两节的案例中有介绍。

3.5 综合案例二

使用工具项:class loader(重复类检测)、inspector、正则检索。

异常现象 :运行时报 NoClassDefFoundError,在 classpath 中有两个不同版本的同名类。

分析过程

  1. 进入 MAT 已加载的重复类检测功能,方式如下图。
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可以看到所有重复的类,以及相关的类加载器,如下图。

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  • 根据类名,在<Regex>框中输入类名可以过滤无效信息。
  •  
  • 选中目标类,通过Inspector视图,可以看到被加载的类具体是在哪个jar包里。(本例中重复的类是被 URLClassloader 加载的,右键点击 “_context” 属性,最后点击 “Go Into”,在弹出的窗口中的属性 “_war” 值是被加载类的具体包位置)
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4. 对象状态详解及实战

4.1 inspector

功能:MAT 通过 inspector 面板展现对象的详情信息,如静态属性值及实例属性值、内存地址、类继承关系、package、class loader、GC Roots 等详情数据。

使用场景

  • 当内存使用量与业务逻辑有较强关联的场景,通过 inspector 可以通过查看对象具体属性值。比如:社交场景中某个用户对象的好友列表异常,其 List 长度达到几亿,通过 inspector 面板获取到异常用户 ID,进而从业务视角继续排查属于哪个用户,本里可能有系统账号,与所有用户是好友。
  • 集合等类型的使用会较多,如查看 ArrayList 的 size 属性也就了解其大小。

举例:下图中左边的 Inspector 窗口展现了地址 0x125754cf8 的 ArrayList 实例详情,包括 modCount 等并不会在 outgoing references 展现的基本属性。

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4.2 集合状态

功能:帮助更直观的了解系统的内存使用情况,查找浪费的内存空间。

使用入口:MAT 主页 → Java Collections → 填充率/Hash冲突等功能。

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使用场景

  • 通过对 ArrayList 或数组等集合类对象按填充率聚类,定位稀疏或空集合类对象造成的内存浪费。
  • 通过 HashMap 冲突率判定 hash 策略是否合理。

具体使用方法在 4.3 节案例详细介绍。

4.3 综合案例三

使用工具项:Dominator tree、Histogram、集合 ratio。

异常现象 :程序 OOM,且 Dominator tree 无大对象,通过 Histogram 了解到多个 ArrayList 占据大量内存,期望通过减少 ArrayList 优化程序。

程序代码

package com.q.mat;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ListRatioDemo {

    public static void main(String[] args) {
        for(int i=0;i<10000;i++){
            Thread thread = new Thread(new Runnable() {
                public void run() {
                    HolderContainer holderContainer1 = new HolderContainer();
                    try {
                        Thread.sleep(1000 * 1000 * 60);
                    } catch (Exception e) {
                        System.exit(1);
                    }
                }
            });
            thread.setName("inner-thread-" + i);
            thread.start();
        }

    }
}

class HolderContainer {
    ListHolder listHolder1 = new ListHolder().init();
    ListHolder listHolder2 = new ListHolder().init();
}

class ListHolder {
    static final int LIST_SIZE = 100 * 1000;
    List<String> list1 = new ArrayList(LIST_SIZE); // 5%填充
    List<String> list2 = new ArrayList(LIST_SIZE); // 5%填充
    List<String> list3 = new ArrayList(LIST_SIZE); // 15%填充
    List<String> list4 = new ArrayList(LIST_SIZE); // 30%填充

    public ListHolder init() {
        for (int i = 0; i < LIST_SIZE; i++) {
            if (i < 0.05 * LIST_SIZE) {
                list1.add("" + i);
                list2.add("" + i);
            }
            if (i < 0.15 * LIST_SIZE) {
                list3.add("" + i);
            }
            if (i < 0.3 * LIST_SIZE) {
                list4.add("" + i);
            }
        }
        return this;
    }
}

分析过程

  1. 使用 Dominator tree 查看并无高占比起点。
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使用 Histogram 定位到 ListHolder 及 ArrayList 占比过高,经过业务分析很多 List 填充率很低,不会浪费内存。

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查看 ArrayList 的填充率,MAT 首页 → Java Collections → Collection Fill Ratio。

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查看类型填写 java.util.ArrayList。

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从结果可以看出绝大部分 ArrayList 初始申请长度过大。

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5. 按条件检索详解及实战

5.1 OQL

功能:提供一种类似于SQL的对象(类)级别统一结构化查询语言,根据条件对堆中对象进行筛选。

语法

SELECT * FROM [ INSTANCEOF ] <class_name> [ WHERE <filter-expression> ]
  • Select 子句可以使用“*”,查看结果对象的引用实例(相当于 outgoing references);可以指定具体的内容,如 Select OBJECTS v.elementData from xx 是返回的结果是完整的对象,而不是简单的对象描述信息);可以使用 Distinct 关键词去重。
  • From 指定查询范围,一般指定类名、正则表达式、对象地址。
  • Where 用来指定筛选条件。
  • 全部语法详见:OQL 语法
  • 未支持的核心功能:group by value,如果有需求可以先导出结果到 csv 中,再使用 awk 等脚本工具分析即可。

例子:查找 size=0 且未使用过的 ArrayList:select * from java.util.ArrayList where size=0 and modCount=0。

使用场景

  • 一般比较复杂的问题会使用 OQL,而且这类问题往往与业务逻辑有较大关系。比如大量的小对象整体占用内存高,但预期小对象应该不会过多(比如达到百万个),一个一个看又不现实,可以采用 OQL 查询导出数据排查。

例如:微服务的分布式链路追踪系统,采集各服务所有接口名,共计200个服务却采集到了200万个接口名(一个服务不会有1万个接口),这时直接在 List 中一个个查看很难定位,可以直接用 OQL 导出,定位哪个服务接口名收集异常(如把 URL 中 ID 也统计到接口中了)

5.2 检索及筛选

功能:本文第二章内存分布,第三章对象间依赖的众多功能,均支持按字符串检索、按正则检索等操作。

使用场景:在使用 Histogram、Thread overview 等功能时,可以进一步添加字符串匹配、正则匹配条件过滤缩小排查范围。

5.3 按地址寻址

功能:根据对象的虚拟内存十六进制地址查找对象。

使用场景:仅知道地址并希望快速查看对象做后续分析时使用,其余可以直接使用 outgoing reference 了解对象信息。

5.4 综合案例四

使用工具项:OQL、Histogram、incoming references

异常现象及目的 :程序占用内存高,存在默认初始化较长的 ArrayList,需分析 ArrayList 被使用的占比,通过数据支撑是否采用懒加载模式,并分析具体哪块代码创建了空 ArrayList。

程序代码

public class EmptyListDemo {
    public static void main(String[] args) {
        EmptyValueContainerList emptyValueContainerList = new EmptyValueContainerList();
        FilledValueContainerList filledValueContainerList = new FilledValueContainerList();
        System.out.println("start sleep...");
        try {
            Thread.sleep(50 * 1000 * 1000);
        } catch (Exception e) {
            System.exit(1);
        }
    }
}

class EmptyValueContainer {
    List<Integer> value1 = new ArrayList(10);
    List<Integer> value2 = new ArrayList(10);
    List<Integer> value3 = new ArrayList(10);
}

class EmptyValueContainerList {
    List<EmptyValueContainer> list = new ArrayList(500 * 1000);

    public EmptyValueContainerList() {
        for (int i = 0; i < 500 * 1000; i++) {
            list.add(new EmptyValueContainer());
        }
    }
}

class FilledValueContainer {
    List<Integer> value1 = new ArrayList(10);
    List<Integer> value2 = new ArrayList(10);
    List<Integer> value3 = new ArrayList(10);

    public FilledValueContainer init() {
        value1.addAll(Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9));
        value2.addAll(Arrays.asList(2, 4, 6, 8, 10));
        value1.addAll(Arrays.asList(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1));
        return this;
    }
}

class FilledValueContainerList {
    List<FilledValueContainer> list = new ArrayList(500);

    public FilledValueContainerList() {
        for (int i = 0; i < 500; i++) {
            list.add(new FilledValueContainer().init());
        }
    }
}

分析过程

  1. 内存中有50万个 capacity = 10 的空 ArrayList 实例。我们分析下这些对象的占用内存总大小及对象创建位置,以便分析延迟初始化(即直到使用这些对象的时候才将之实例化,否则一直为null)是否有必要。
  2. 使用 OQL 查询出初始化后未被使用的 ArrayList(size=0 且 modCount=0),语句如下图。可以看出公有 150 万个空 ArrayList,这些对象属于浪费内存。我们接下来计算下总计占用多少内存,并根据结果看是否需要优化。
一文深度讲解JVM 内存分析工具 MAT及实践(建议收藏)

 

计算 150万 ArrayList占内存总量,直接点击右上方带黄色箭头的 Histogram 图标,这个图标是在选定的结果再用直方图展示,总计支配了120M 左右内存(所以这里点击结果,不包含 modCount 或 size 大于0的 ArrayList 对象)。这类在选定结果继续分析很多功能都支持,如正则检索、Histogram、Dominator tree等等。

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查看下图 ArrayList 的具体来源,可用 incoming references,下图中显示了清晰的对象创建路径。

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总结

至此本文讲解了 MAT 各项工具的功能、使用方法、适用场景,也穿插了4个实战案例,熟练掌握对分析 JVM 内存问题大有裨益,尤其是各种功能的组合使用。

作者:Q的博客
来源:https://juejin.cn/post/6911624328472133646



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