今咱们来聊聊JVM 堆外内存泄露的BUG是如何查找的
内存泄漏检测原理
内存泄漏检测原理
内存泄漏是指在程序运行时，由于程序中的某些代码未能正确释放已经分配的内存空间，导致系统中存在大量没有被使用的内存空间，从而导致系统性能下降、崩溃甚至瘫痪的现象。
为了避免内存泄漏对系统造成的影响，我们需要进行内存泄漏检测。
内存泄漏检测的原理是通过跟踪程序运行时的内存分配和释放
情况，检测出程序中存在的内存泄漏问题。
一般来说，内存泄漏检测器会在程序运行时记录下每次内存分配和释放的情况，并将它们保存在一个内存分配表中。
当程序结束时，内存泄漏检测器会比对内存分配表和内存释放表，如果发现有未被释放的内存，则会提示用户程序中存在内存泄漏问题。
在实际应用中，内存泄漏检测器可以通过静态分析和动态分析两种方式进行检测。
静态分析是指在编译阶段对程序进行分析，通过检查变量的生命周期和内存分配与释放的情况，来判断程序中是否存在内存泄漏问题。
动态分析则是在程序运行时对程序进行监控，实时监测内存分配和释放的情况，以及内存使用情况，来检测程序中是否存在内存泄漏问题。
总之，内存泄漏检测是保证程序运行稳定和性能优化的重要手段。
通过使用内存泄漏检测器，我们可以及时发现和解决程序中的内存泄漏问题，提高程序的稳定性和性能，从而提高用户的体验。
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内存泄漏检测原理
内存泄漏检测原理
内存泄漏是指程序在分配内存后，没有正确释放，导致程序运行
时内存占用量不断增加，直到系统无法再分配新的内存而崩溃。
因此，内存泄漏是程序开发过程中常见的问题。
为了解决内存泄漏问题，我们需要通过一些工具和技术进行检测。
其中一种常见的方法是使用内存泄漏检测工具。
大部分的内存泄漏检
测工具，都是通过在程序运行时动态的跟踪、记录和分析内存分配的
过程，从而找到内存泄漏的位置。
具体的原理如下：
1.内存泄漏检测工具会在程序运行时注入一些代码，用于跟踪内
存的分配和释放。
2.当程序分配内存时，内存泄漏检测工具会记录下分配的内存地
址和大小等信息。
3.当程序释放内存时，内存泄漏检测工具会将该内存地址标记为
可用。
4.当程序结束时，内存泄漏检测工具会扫描内存中所有未释放的
内存块。
5.如果发现存在未释放的内存块，则会输出相应的错误信息，并
指出该内存块的位置和大小等信息。
通过这种方式，内存泄漏检测工具可以在程序运行时检测到内存
泄漏的问题，帮助开发人员快速定位问题并进行修复。
为了确保程序
的性能和稳定性，开发人员应该尽可能的避免内存泄漏问题的发生，同时定期使用内存泄漏检测工具进行检测和修复。
内存泄漏的检测定位和解决经验总结
内存泄漏的检测定位和解决经验总结内存泄漏是指程序在运行过程中，分配的内存没有被正确释放，导致内存资源无法被再次利用的情况。
由于没有及时释放内存，内存泄漏会导致系统的内存消耗不断增加，最终可能造成程序崩溃或者系统运行缓慢。
解决内存泄漏问题需要进行检测、定位和解决。
一、内存泄漏的检测1. 使用内存分析工具：可以使用一些专门的内存分析工具来检测内存泄漏问题，例如Valgrind、Memcheck等。
这些工具可以跟踪程序运行过程中的内存分配和释放，帮助定位内存泄漏的位置。
2.编写测试用例：通过编写一些针对性的测试用例，模拟程序运行过程中常见的内存分配和释放场景，观察内存的使用情况。
如果发现内存占用持续增长或者没有被及时释放，就可以判断存在内存泄漏问题。
3.监控系统资源：通过监控系统的资源使用情况，如内存占用、CPU使用率等，可以观察系统是否存在内存泄漏的迹象。
如果发现系统的内存占用不断增加，并且没有明显的释放情况，就需要进一步检查是否存在内存泄漏。
二、内存泄漏的定位1.使用日志输出：通过在程序中添加日志输出语句，记录程序运行过程中的重要信息，特别是涉及内存分配和释放的地方。
通过观察日志输出，可以发现是否有内存没有被正确释放的情况。
2.代码分析：通过代码分析，找出可能导致内存泄漏的地方。
常见的内存泄漏问题包括：不恰当的内存分配和释放顺序、不正确的内存释放方式、内存分配大小不匹配等。
对于涉及动态分配内存的地方，要特别关注是否有被遗漏的释放操作。
3.堆栈跟踪：当发现内存泄漏问题比较复杂或者难以定位时，可以使用堆栈跟踪来追踪内存分配和释放的调用路径，找出内存泄漏的具体位置。
在调试过程中，可以通过打印调用栈来获取函数调用的过程，进而确定哪个函数没有正确释放内存。
三、内存泄漏的解决1.及时释放内存：在程序中，所有动态分配的内存都需要及时释放。
对于每个内存分配操作，都要确保相应的释放操作存在，并且在适当的时候进行调用。
java内存泄露排查思路
java内存泄露排查思路
Java内存泄露排查思路：
首先，我们需要确认是否存在内存泄露，并明确它的表现特征。
Java内存泄露主要表现在：反复发生OutOfMemoryError异常；性能下降；可用内存大小不断减少；JVM占用的系统内存不断增加。
接下来，我们就可以开始排查相关内存泄露问题了。
1.使用工具检查存在哪些内存泄露问题：Java提供各种工具来帮
助检测和确定是否存在内存泄漏，包括VisualVM、HeapWalker、jmap、jhat等。
2.查看内存分配和使用情况，看哪些对象使用了大量的内存：通
过VisualVM等工具查看内存使用情况，分析哪些对象占用了大量内存，从而确定存在内存泄漏的类。
3.分析内存泄漏的原因：分析存在内存泄漏的类，确定泄漏的原因。
可能的原因有：线程池配置不当；对象不受监控；未正确关闭JDBC资源等。
4.采取措施解决内存泄漏问题：根据内存泄漏的原因，采取措施
解决内存泄漏问题，如：定期回收无用线程；定期检查对象是否受到
监控；正确关闭JDBC资源等。
最后，在解决内存泄漏后，要定期测试程序，以确保解决方案的
正确性。
内存泄漏的检测定位和解决经验总结
内存泄漏的检测定位和解决经验总结内存泄漏是指在程序运行过程中，分配的内存一直没有被释放，导致内存的使用量越来越大，最终耗尽系统资源，造成程序崩溃。
内存泄漏是一种常见的程序缺陷，需要及时发现和解决。
一、检测内存泄漏的方法有以下几种：1. 静态代码检查：通过静态代码分析工具进行检查，工具可以扫描代码中的内存分配和释放情况，并发现潜在的内存泄漏问题。
常用的静态代码检查工具包括Coverity、PMD等。
2. 动态代码检查：通过运行时检查工具对程序进行监控，记录内存分配和释放的情况，检查是否有未释放的内存。
常用的动态代码检查工具包括Valgrind、Dr.Memory等。
3. 内存使用分析工具：通过监控程序的内存使用情况，包括内存的分配与释放，内存占用量等信息，来判断是否存在内存泄漏。
常用的内存使用分析工具有Google Performance Tools、Eclipse Memory Analyzer 等。
二、定位内存泄漏的方法有以下几种：1.添加日志：在程序中添加日志跟踪内存的分配与释放情况，当发现内存没有被释放时，通过日志定位问题的位置。
可以通过添加打印语句或者使用专门的日志工具来完成日志记录。
2. 使用内存调试工具：内存调试工具可以跟踪程序中的内存分配和释放情况，并将未被释放的内存标记出来。
通过分析工具提供的报告，可以定位内存泄漏的位置。
常用的内存调试工具有Valgrind、Dr.Memory等。
3. 内存堆栈分析：当程序出现内存泄漏时，通过分析内存堆栈可以得到导致内存泄漏的代码路径。
可以使用工具来进行内存堆栈分析，例如Eclipse Memory Analyzer。
三、解决内存泄漏的方法有以下几种：1. 显式释放内存：在程序中显式地调用释放内存的函数，确保内存被正确地释放。
例如，在使用动态内存分配函数malloc或new分配内存后，必须使用free或delete释放内存。
2. 自动垃圾回收：使用编程语言或框架提供的垃圾回收机制，自动释放不再使用的内存。
tcmalloc查找内存泄漏的原理
深入理解tcmalloc查找内存泄漏的原理一、简介tcmalloc是Google开发的一个高性能的内存分配器，被广泛应用于各种软件系统中。
它提供了一种有效的方法来管理和追踪内存使用情况，从而帮助我们发现和修复内存泄漏问题。
本文将详细介绍tcmalloc查找内存泄漏的原理。
二、tcmalloc概述tcmalloc是Thread-Caching Malloc的缩写，它是一个线程缓存的malloc实现。
tcmalloc的主要目标是提供高效的多线程内存管理，并具有以下特点：1. 高效的并发内存分配：tcmalloc使用线程局部缓存来避免锁竞争，从而提高了多线程环境下的内存分配性能。
2. 精确的内存分配跟踪：tcmalloc能够精确地跟踪每个内存分配的大小和位置，以便在程序运行结束时检查是否存在内存泄漏。
3. 灵活的配置选项：tcmalloc提供了一些配置选项，可以根据应用程序的需求进行调整，以满足不同的内存管理需求。
三、tcmalloc查找内存泄漏的原理tcmalloc通过以下步骤来查找内存泄漏：1. 内存分配跟踪：当程序进行内存分配时，tcmalloc会记录每个分配的大小和位置信息。
这些信息将被存储在一个内部的数据结构中，以便后续的内存泄漏检测。
2. 内存释放跟踪：当程序释放内存时，tcmalloc会更新相应的内存块的状态，将其标记为已释放。
这样，我们就可以知道哪些内存块已经被释放，而哪些仍然存在于内存中。
3. 内存泄漏检测：在程序运行结束时，tcmalloc会遍历所有的内存块，检查它们的状态。
如果发现有未释放的内存块，那么就可以认为存在内存泄漏。
tcmalloc 会输出相关的统计信息，包括泄漏的内存块数量和总大小。
4. 内存泄漏定位：tcmalloc还可以提供一些额外的信息，帮助我们定位内存泄漏的具体位置。
例如，它可以输出每个内存块的分配堆栈信息，从而帮助我们找到导致内存泄漏的代码路径。
四、总结tcmalloc作为一款高性能的内存分配器，不仅提供了高效的多线程内存管理，还具备查找内存泄漏的能力。
检测内存泄露的方法
检测内存泄露的方法
1. 手动检查代码：内存泄漏通常是由于程序未正确释放动态分配的内存造成的，因此，开发人员可以手动审查他们的代码，以确保内存管理的正确性。
2. 静态代码分析工具：静态代码分析工具（如PVS-Studio、Coverity等）可以检测代码中的潜在问题和内存泄漏。
他们分析代码以查找未释放的内存和其它资源。
3. 动态代码分析工具：动态代码分析工具（如Valgrind、Dr.Memory等）可以模拟应用程序的执行，并跟踪内存的分配和释放。
这些工具可以检测内存泄漏和其它内存管理问题。
4. 内存分析工具：内存分析工具（如Heap Profiler、Memory Analyzer等）可以帮助开发人员识别内存泄漏并找到其原因。
他们可以跟踪内存分配和释放，并生成详细的报告，以帮助开发人员定位问题。
5. 内存泄漏检测工具：内存泄漏检测工具（如LeakCanary等）专门用于检测Android平台上的内存泄漏。
他们可以在应用程序中检测出未释放的对象，并
提供详细的报告和堆栈跟踪，以帮助开发人员找到问题所在。
内存泄漏排查流程过程和方法
内存泄漏排查流程过程和方法一、内存泄漏的初步判断1.1 观察系统症状当怀疑有内存泄漏时，首先得看看系统的一些表现。
如果系统变得越来越慢，就像蜗牛爬一样，那很可能是内存泄漏捣的鬼。
还有啊，程序运行的时间越长，可用内存就越少，这也是个很明显的信号。
就好比一个水桶有个小漏洞，水一直流出去，桶里的水就越来越少啦。
1.2 查看资源占用情况我们可以查看系统的资源监视器之类的工具。
看看内存的使用量是不是一直往上涨，就像气球不断被吹气一样。
如果内存使用量只增不减，那内存泄漏的可能性就很大了。
二、定位内存泄漏的源头2.1 代码审查这时候就得卷起袖子好好审查代码啦。
看看有没有一些地方在不断地创建对象，但是却没有及时释放。
比如说，有些新手写代码，就像一个马虎的厨师做菜，只知道往锅里加料，却忘记把用过的锅刷干净。
像在循环里不断创建新的对象，却没有在合适的地方销毁，这就是典型的内存泄漏隐患。
2.2 借助工具检测有不少好用的工具能帮我们大忙呢。
像Valgrind这个工具就像是一个侦探，能够嗅出内存泄漏的蛛丝马迹。
它可以详细地告诉我们是哪段代码在搞鬼，就像给我们指出小偷藏在哪里一样。
还有一些编程语言自带的内存分析工具，也非常实用。
2.3 分析内存分配模式我们要仔细分析内存是怎么分配的。
如果发现有一些内存块被分配后，很长时间都没有被再次使用，就像被遗忘在角落里的宝藏一样，那这里就很可能存在内存泄漏。
而且如果大量的小内存块不断被分配，却没有被回收，这也可能是内存泄漏的一种表现形式。
三、解决内存泄漏问题3.1 修复代码逻辑一旦确定了内存泄漏的源头，就要赶紧修复代码逻辑。
如果是对象没有及时释放，那就得在合适的地方加上释放的代码。
这就好比收拾房间，用过的东西要放回原位或者扔掉，不能让它们一直在房间里占地方。
3.2 进行测试验证修复完代码可不能就这么算了，还得进行测试验证。
要确保内存泄漏的问题真的被解决了。
可以长时间运行程序，看看内存使用情况是不是稳定了。
排查jvm问题的方法
排查jvm问题的方法在开发中，JVM问题是开发人员经常会遇到的，排查JVM问题是一项非常重要的工作。
本文将重点讲解排查JVM问题的方法，希望对开发人员有所帮助。
一、准备工作在排查JVM问题之前，首先要对JVM有一定的了解和认识，知道如何查看JVM运行时的信息和监控JVM的运行情况，才能更好地排查JVM问题。
同时还需要了解操作系统相关的知识，为排查问题提供必要的指导。
二、观察日志JVM问题可能会在日志中留下一些痕迹，因此，观察应用程序的日志是排查JVM问题的必要步骤。
针对不同的问题，查看不同的日志文件，比如GC日志、内存日志、线程日志等。
三、使用jcmd命令jcmd是JDK 1.7之后新增的命令，它可以向正在运行的JVM发送诊断命令，获取JVM运行时的信息。
比如可以使用jcmd命令查看线程堆栈信息、线程CPU占用率等。
使用jcmd命令需要先查看JVM进程的PID，然后执行命令：jcmd <PID> help。
四、使用jstack命令jstack命令可以生成Java线程转储，它可以输出Java虚拟机中各个线程的调用栈信息。
通过分析线程的调用栈信息，可以找到导致JVM 问题的代码行。
使用jstack命令时，需要先查看JVM进程的PID，然后执行命令：jstack <PID>。
五、使用jmap命令jmap命令可以生成Java堆转储快照，用于分析JVM堆内存使用情况。
通过分析堆转储快照，可以找到堆内存泄漏等问题的根源，明确问题出现的原因。
使用jmap命令时，需要先查看JVM进程的PID，然后执行命令：jmap -dump:format=b,file=<dump file> <PID>。
六、使用VisualVMVisualVM是一款免费的JVM监控和分析工具，它可以通过图形化界面显示JVM运行时的信息，包括CPU、内存、线程、GC等方面的信息。
使用VisualVM可以方便地定位JVM问题，并对JVM进行监控和分析。
内存泄露测试方法
内存泄露测试方法
一、内存泄露概述
内存泄露是指在程序运行过程中，由于其中一种原因，程序未能释放
已申请的内存，或释放错误，而导致系统内存逐渐耗尽的现象。
如果内存
泄露不能及时发现和修正，会对程序运行造成严重的影响，最终可能会导
致程序出现崩溃的状况。
二、内存泄露的检测方法
1、通过进程内存监控检测
可以使用系统自带的功能，如Windows的任务管理器和Linux的top
命令，键入相应的命令即可获取系统内存使用情况，其中包括常驻内存和
系统驻留内存，同时可以查看内存使用情况，这样就可以大致识别出是否
存在内存泄露现象。
2、采用专业工具检测
目前市面上有很多可以用来检测内存泄露的专业工具，如Valgrind，Purify，Memwatch等。
它们都具有不同的功能，可以针对不同的操作系
统进行内存泄露检测，包括检测内存泄漏位置、实时监控系统内存使用情
况等。
3、采用内存分析软件检测
可以使用内存分析软件来检测内存泄露问题，比如Visual Studio的
内存检测工具，这种软件可以检测到内存泄漏的特定类型，并记录下泄漏
位置，从而可以找到具体的错误代码。
4、采用内存分析工具检测
内存分析工具也可以用来检测内存泄露，其中包括Windows自带的DebugDiag和Linux自带的procmon等。
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。
内存泄漏测试与排查方法
内存泄漏测试与排查方法内存泄漏是软件开发过程中常见的问题之一，它会导致程序运行变慢、占用过多的系统资源，最终可能引发系统崩溃或应用程序崩溃。
因此，进行内存泄漏测试和排查方法是很重要的。
内存泄漏测试是为了发现应用程序中存在的内存泄漏问题。
下面将介绍一些常用的内存泄漏测试方法。
第一种方法是静态分析。
静态分析是通过检查源代码中可能导致内存泄漏的部分来判断内存泄漏问题。
可以使用静态代码分析工具来辅助进行该项测试。
这些工具可以帮助开发人员发现潜在的内存泄漏问题，如资源未释放、循环引用等。
在测试中，我们可以使用这些工具扫描应用程序的源代码，找出可能存在内存泄漏的地方，并及时修复。
第二种方法是动态分析。
动态分析是通过运行应用程序并监控其内存使用情况来检测内存泄漏。
在这种方法中，我们使用各种性能分析工具来监视应用程序的内存使用情况，例如内存分配和释放的次数、内存泄漏的对象等。
通过分析这些数据，我们可以确定是否存在内存泄漏问题，并找到导致内存泄漏的具体原因。
动态分析是一种非常常用和有效的方法，可以在应用程序运行时发现内存泄漏问题，并及时采取措施进行修复。
第三种方法是使用内存检测工具。
内存检测工具可以帮助开发人员检测内存泄漏问题，并提供详细的报告来指导修复。
这些工具可以监视应用程序运行时的内存分配和释放情况，并检查是否有未释放的内存块。
一旦发现内存泄漏问题，工具会生成相应的报告，指导开发人员进行修复。
常用的内存检测工具包括Valgrind、Memcheck等。
在排查内存泄漏问题时，我们需要注意以下几点。
定位内存泄漏问题。
通过使用上述方法检测和分析应用程序的内存使用情况，确定是否存在内存泄漏问题。
可以通过追踪对象的创建和销毁、监控内存的分配和释放等方法来定位问题。
分析内存泄漏原因。
一旦确定了存在内存泄漏问题，我们需要深入分析其原因。
可能的原因包括资源未正确释放、循环引用等。
修复内存泄漏问题。
根据分析结果，采取相应的措施进行修复。
如何测试和排除内存泄漏问题
如何测试和排除内存泄漏问题内存泄漏是软件开发中常见的问题之一，它会导致程序运行变慢、崩溃或占用过多的系统资源。
在开发过程中，及时发现和解决内存泄漏问题是至关重要的。
本文将介绍如何测试和排除内存泄漏问题，帮助开发者提高代码质量和性能。
1. 使用内存分析工具内存分析工具是测试和排除内存泄漏问题的关键。
常用的内存分析工具有Valgrind、VisualVM、Xcode Instruments等。
这些工具可以帮助开发者检测内存泄漏的位置和原因。
2. 监控内存使用情况在程序运行过程中，监控内存的使用情况是非常重要的。
通过监控内存的分配和释放情况，可以及时发现内存泄漏问题。
可以使用工具记录内存的分配和释放操作，并分析内存使用的变化情况。
3. 检查代码中的问题内存泄漏问题通常是由于程序中的代码错误引起的。
开发者应该仔细检查代码，特别是与内存分配和释放相关的部分。
常见的问题包括未释放的内存、重复释放内存、内存使用后未初始化等。
通过仔细检查代码，可以找到并修复这些问题。
4. 进行压力测试压力测试是测试和排除内存泄漏问题的重要手段之一。
通过模拟大量并发用户或大数据量的情况，可以更容易地发现内存泄漏问题。
开发者可以编写脚本或使用专业的压力测试工具来进行测试，并观察程序在高负载情况下的内存使用情况。
5. 分析内存泄漏的原因当发现内存泄漏问题后，需要进一步分析其原因。
可以通过查看日志、调试代码等方式来定位问题。
一些常见的内存泄漏原因包括循环引用、缓存未释放、资源未关闭等。
通过分析原因，可以有针对性地解决内存泄漏问题。
6. 使用自动化测试工具自动化测试工具可以帮助开发者更方便地进行内存泄漏测试。
这些工具可以模拟各种场景，自动化执行测试用例，并检测内存泄漏问题。
使用自动化测试工具可以提高测试效率和准确性。
7. 定期进行代码审查代码审查是预防和解决内存泄漏问题的有效方法。
通过定期进行代码审查，可以发现潜在的内存泄漏问题，并提前解决。
java内存泄漏排查思路
java内存泄漏排查思路Java内存泄漏是指程序在运行过程中，无法回收不再使用的内存空间，导致内存占用不断增加，最终耗尽系统内存资源的问题。
内存泄漏会导致程序性能下降、系统崩溃等严重后果，因此及时排查和解决内存泄漏问题是非常重要的。
下面将介绍一些Java内存泄漏排查的思路和方法，帮助开发人员更好地定位和解决内存泄漏问题。
1. 使用内存分析工具：内存分析工具是排查内存泄漏问题的重要利器，常用的工具有Eclipse Memory Analyzer（MAT）、VisualVM、YourKit等。
这些工具可以帮助开发人员分析堆内存中的对象，查看对象的引用关系，定位到可能存在内存泄漏的对象。
2. 分析GC日志：GC日志记录了垃圾回收的过程，可以通过分析GC日志来判断是否存在内存泄漏。
可以使用参数-Xloggc:file将GC日志输出到文件中，然后使用工具（如GCViewer）来分析GC日志，查看堆内存的变化情况和对象的回收情况。
3. 内存泄漏排查工具：除了内存分析工具外，还有一些专门用于排查内存泄漏的工具，如LeakCanary、XRebel等。
这些工具可以自动检测和定位内存泄漏问题，提供可视化的结果展示，简化了排查的过程。
4. 注意弱引用和软引用：Java提供了弱引用（WeakReference）和软引用（SoftReference）来解决内存泄漏的问题。
使用弱引用和软引用可以避免对象被强引用所持有，从而被垃圾回收器回收。
开发人员在编写代码时，应该注意对象引用的强度，避免造成内存泄漏。
5. 关注线程和线程池：线程和线程池是常见的内存泄漏源，因为线程和线程池在使用完毕后需要显式地关闭。
如果没有正确地关闭线程或线程池，会导致线程对象无法被垃圾回收，从而造成内存泄漏。
要注意在使用完毕后及时关闭线程和线程池。
6. 避免静态引用：静态变量会一直存在于内存中，如果静态变量引用了其他对象，那么这些对象也无法被垃圾回收。
内存泄漏测试的主要方法和工具
内存泄漏测试的主要方法和工具内存泄漏是一种常见的软件缺陷，它会导致程序在运行过程中持续消耗系统的内存资源，从而降低系统的性能和稳定性。
为了及时发现和修复内存泄漏问题，开发人员需要进行内存泄漏测试。
本文将介绍内存泄漏测试的主要方法和工具，帮助开发人员提高代码质量和软件性能。
内存泄漏测试的核心目标是检测和分析程序中存在的内存泄漏问题。
为了达到这个目标，开发人员可以借助以下几种方法和工具：1. 静态分析静态分析是一种通过检查代码进行分析，找出代码中潜在问题的方法。
在内存泄漏测试中，可以使用静态分析工具对代码进行扫描，查找各种可能导致内存泄漏的代码模式和错误使用内存的问题。
例如，常见的问题包括未释放内存、重复分配内存、内存引用错误等。
通过使用静态分析工具，开发人员可以在编码阶段就发现潜在的内存泄漏问题，并及时修复。
2. 动态分析动态分析是通过运行程序并监测其行为来检测内存泄漏问题的方法。
开发人员可以使用内存分析器或内存调试器等动态分析工具来跟踪程序运行过程中的内存分配和释放情况。
这些工具可以帮助开发人员发现内存泄漏的具体位置和原因，以便于进行修复。
例如，通过检查内存分配情况的堆栈跟踪信息，可以确定哪些对象没有被正确释放，从而导致内存泄漏。
3. 垃圾回收器垃圾回收器是一种自动管理内存的机制，它可以自动检测和回收不再使用的内存资源。
开发人员可以使用具备垃圾回收功能的编程语言或框架来减少内存泄漏问题的发生。
垃圾回收器会周期性地检查内存中的对象，找出不再被引用的对象，并释放其所占用的内存空间。
通过使用垃圾回收器，开发人员可以大大减少手动释放内存资源的工作量和可能出现的错误。
需要注意的是，内存泄漏测试是一个相对复杂和繁琐的任务，涉及到多个环节和技术。
为了提高测试的效率和准确性，开发人员可以结合使用多种方法和工具。
同时，内存泄漏测试也需要在不同的环境和场景下进行，以尽可能模拟真实的使用情况和负载。
只有经过全面的测试和验证，才能确保程序在运行过程中不会出现内存泄漏问题。
内存泄露排查思路
内存泄露排查思路内存泄露是指程序在使用完内存后没有正确释放，导致内存无法再次被使用，最终导致系统内存耗尽的问题。
内存泄露是软件开发中常见的问题之一，对系统性能和稳定性有很大的影响。
本文将介绍一些常见的内存泄露排查思路，帮助开发人员及时发现和解决内存泄露问题。
一、使用内存监测工具内存监测工具是排查内存泄露问题的重要工具之一。
在开发过程中，可以使用一些专门的内存监测工具来监控程序的内存使用情况，如Valgrind、JProfiler等。
这些工具可以帮助开发人员快速定位内存泄露的位置，并给出相应的报告和分析结果，从而快速解决问题。
二、注意对象的生命周期内存泄露往往与对象的生命周期密切相关。
在编写代码时，要注意对象的创建和销毁时机。
确保对象在使用完毕后能够及时被销毁，释放占用的内存空间。
特别是在使用一些资源密集型的对象，如数据库连接、文件流等，要注意及时关闭和释放资源，避免因为资源未释放导致的内存泄露问题。
三、检查循环引用循环引用是一种常见的导致内存泄露的情况。
当两个或多个对象之间存在相互引用关系，并且没有外部引用时，这些对象就会形成一个循环引用。
这时，即使这些对象已经不再被程序使用，但由于它们之间仍然存在引用关系，导致无法被垃圾回收器回收，从而造成内存泄露。
因此，在编写代码时，要注意检查和处理循环引用的情况，避免内存泄露的发生。
四、避免大对象的创建大对象的创建容易导致内存泄露。
在某些情况下，为了提高程序性能，可能会创建一些大对象来存储数据。
但是，如果这些大对象在使用完毕后没有及时释放，就会导致内存泄露。
因此，在编写代码时，要注意避免创建不必要的大对象，及时释放已经使用完毕的大对象，以减少内存泄露的风险。
五、分析日志和堆栈信息当发现程序存在内存泄露问题时，可以通过分析日志和堆栈信息来定位问题所在。
日志中可能会记录一些内存分配和释放的操作，以及相关的堆栈信息。
通过分析这些信息，可以找到内存泄露的源头。
同时，还可以借助一些调试工具，如GDB、WinDbg等，来进一步分析程序的运行情况，找出内存泄露的原因。
内存泄露排查思路
内存泄漏是指在程序中存在无法访问到的内存块，这些内存块无法被垃圾回收机制回收，最终导致内存的消耗不断增加。
下面是一些内存泄漏排查的思路：1. 使用内存分析工具：使用专门的内存分析工具可以帮助你检测和定位内存泄漏问题。
常见的工具包括Valgrind、LeakCanary、Java VisualVM等。
这些工具可以提供详细的内存使用情况和对象引用关系，帮助你找到潜在的内存泄漏点。
2. 监控内存使用情况：通过监控程序的内存使用情况，可以观察内存的增长趋势和波动情况。
如果内存使用量持续增加，可能是存在内存泄漏。
可以使用操作系统提供的工具或第三方监控工具来监测内存使用情况。
3. 审查代码：仔细审查代码，特别是与内存分配和释放相关的部分。
注意检查以下情况：- 内存分配后未被正确释放。
- 对象被错误地持有引用，导致无法被垃圾回收机制回收。
- 循环引用导致无法回收的对象。
- 缓存对象未正确管理，导致无限制地增长。
- 大对象的创建和使用，可能会导致内存占用过高。
4. 使用日志和调试信息：在关键代码段或内存分配和释放的位置添加日志和调试信息，可以帮助你追踪对象的创建和销毁过程，定位潜在的内存泄漏点。
5. 运行内存压力测试：模拟高负载或长时间运行的场景，观察内存的使用情况。
如果内存占用不断增加，可能存在内存泄漏。
6. 分析垃圾回收日志：某些语言和运行环境提供了垃圾回收日志，可以分析这些日志以了解对象的分配和回收情况。
检查是否有被意外引用或持有的对象，可能是内存泄漏的线索。
7. 进行代码静态分析：使用静态分析工具分析代码，发现潜在的内存泄漏问题。
静态分析工具可以检测出未释放的资源、资源泄漏的风险等问题。
通过结合以上方法，可以帮助你定位和解决内存泄漏问题。
记住，在排查内存泄漏时，耐心和细致是非常重要的，因为内存泄漏可能隐藏在代码的各个角落。
排查Java应用内存泄漏问题的步骤
排查Java应⽤内存泄漏问题的步骤什么是内存泄漏内存泄漏是指java应⽤的堆内存使⽤率持续升⾼，直⾄内存溢出。
内存泄漏的的原因可能有多种分配给应⽤程序的内存本⾝过⼩。
⽽应⽤的业务代码，确实需要⽣成⼤量的对象代码bug，某些需要被回收的对象，由于代码bug，却持续的被引⽤，导致java虚拟机⽆法回收这些对象。
从⽽撑爆内存⽆论哪种内存泄露，我们的解决⽅法都是要定位到具体是什么对象，占⽤了⼤量内存，从⽽⽅便我们基于此进⾏代码分析，debug，找出代码问题。
⽽能够帮助我们实现这⼀⽬的的⽅式就是获取java应⽤的内存 dump如何获取内存dump使⽤命令获取jcmd⾸先需要获取java 进程id，获取到java进程后使⽤命令jcmd <pid> GC.heap_dump <file-path>如果执⾏报错com.sun.tools.attach.AttachNotSupportedException: Unable to open socket file: target process not responding or HotSpot VM not loaded⼀般是由于执⾏jcmd的⽤户同java应⽤本⾝不是同⼀个⽤户。
解决办法是切换到应⽤对应的⽤户下再执⾏上述命令sudo -u [userid] /jcmd <pid> GC.heap_dump <file-path>如果应⽤在本地如果应⽤是在本地，除了⽤上述⽅法外，还可以⽤JVisualVM 、JConsole程序异常退出时⾃动dump但更为重要的，为了准确还原应⽤故障的现场，最好通过指定java 执⾏参数，在程序出错时，⾃动dumpjava -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=<file-or-dir-path>如何分析内存dump获取到dump⽂件后，需要使⽤ 出品的 Memory Analyzer ⼯具。
内存泄漏 越界判定方法
内存泄漏越界判定方法
以下是 8 条关于“内存泄漏越界判定方法”的内容：
1. 嘿，你知道吗，咱可以通过定期检查内存使用情况来判定内存泄漏呀！就像你会时不时看看自己的钱包还剩多少钱一样。
比如在运行程序的过程中，时不时瞅瞅内存占用是不是异常增长了。
2. 哇塞，还可以利用一些专门的工具来检测内存泄漏呢！这就好比有个超级侦探帮你找线索。
像那种能精确分析内存状态的工具，一用就能发现不对劲的地方。
3. 哎呀呀，观察程序运行时的行为表现也能察觉到内存泄漏哦！比如说程序突然变得特别卡或者不稳定，这难道还不能引起你的警觉吗？就像一个人突然无精打采，肯定有问题呀！
4. 嘿哟，对内存分配和释放进行跟踪也是个好办法呀！这不就像你知道自己每一笔开销和收入一样清楚嘛。
看看哪个地方分配了没释放，那不就是内存泄漏的嫌疑嘛！
5. 你晓得不，检查代码中的指针操作也很关键呢！指针就像个爱乱跑的小孩，要是没管好可就出问题啦。
比如看看有没有指针指向了不该指的地方。
6. 哇哦，注意程序中的动态分配内存也很重要哦！这就像在给自己的小空间不断加东西，得小心别放多了或者放错地方呀。
要是一直分配却不释放，那可不得了。
7. 呀，还可以关注一些异常的错误消息呢！这就像是身体发出的警报信号呀。
当出现奇怪的内存相关错误时，难道还不赶紧去查查是不是有内存泄漏或越界呀！
8. 嘿！对内存区域进行边界检查也能发现越界问题呀！这就好比设了个安全围栏，要是超出了范围，那可不中！比如在读写数据时检查一下是不是超出了该有的范围。
总之，内存泄漏和越界问题可得重视起来，用这些方法就能让它们无所遁形！。
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今咱们来聊聊JVM 堆外内存泄露的BUG是如何查找的前言JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。
此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。
笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。
由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)内存泄露Bug现场一个线上稳定运行了三年的系统，从物理机迁移到docker环境后，运行了一段时间，突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。
所幸有负载均衡，可以自动下掉节点，如下图所示:登录到对应机器上后，发现由于内存占用太大，触发OOM，然后被linux系统本身给kill了。
应急措施紧急在出问题的实例上再次启动应用，启动后，内存占用正常，一切Okay。
奇怪现象当前设置的最大堆内存是1792M，如下所示:-Xmx1792m -Xms1792m-Xmn900m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=256m -server -Xss512k查看操作系统层面的监控，发现内存占用情况如下图所示:上图蓝色的线表示总的内存使用量，发现一直涨到了4G后，超出了系统限制。
很明显，有堆外内存泄露了。
推荐一个交流学习群：478030634里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系。
还能领取免费的学习资源，目前受益良多：查找线索gc日志一般出现内存泄露，笔者立马想到的就是查看当时的gc日志。
本身应用所采用框架会定时打印出对应的gc日志，遂查看，发现gc日志一切正常。
对应日志如下:查看了当天的所有gc日志，发现内存始终会回落到170M左右，并无明显的增加。
要知道JVM进程本身占用的内存可是接近4G(加上其它进程,例如日志进程就已经到4G了)，进一步确认是堆外内存导致。
排查代码打开线上服务对应对应代码，查了一圈，发现没有任何地方显式利用堆外内存，其没有依赖任何额外的native方法。
关于网络IO的代码也是托管给Tomcat，很明显，作为一个全世界广泛流行的Web服务器，Tomcat不大可能有堆外内存泄露。
进一步查找由于在代码层面没有发现堆外内存的痕迹，那就继续找些其它的信息，希望能发现蛛丝马迹。
Dump出JVM的Heap堆由于线上出问题的Server已经被kill，还好有其它几台，登上去发现它们也占用了很大的堆外内存，只是还没有到触发OOM 的临界点而已。
于是就赶紧用jmap dump了两台机器中应用JVM的堆情况，这两台留做现场保留不动，然后将其它机器迅速重启，以防同时被OOM导致服务不可用。
使用如下命令dump:jmap -dump:format=b，file=heap.bin [pid]使用MAT分析Heap文件挑了一个heap文件进行分析，堆的使用情况如下图所示:一共用了200多M，和之前gc文件打印出来的170M相差不大，远远没有到4G的程度。
不得不说MAT是个非常好用的工具，它可以提示你可能内存泄露的点:这个cachedBnsClient类有12452个实例，占用了整个堆的61.92%。
查看了另一个heap文件，发现也是同样的情况。
这个地方肯定有内存泄露，但是也占用了130多M，和4G相差甚远。
查看对应的代码系统中大部分对于CachedBnsClient的调用，都是通过注解Autowired的，这部分实例数很少。
唯一频繁产生此类实例的代码如下所示:@Overridepublic void fun() {BnsClient bnsClient = new CachedBnsClient(); // do something return ;}此CachedBnsClient仅仅在方法体内使用，并没有逃逸到外面，再看此类本身public class CachedBnsClient { private ConcurrentHashMap> authCache = new ConcurrentHashMap>(); private ConcurrentHashMap> validUriCache = new ConcurrentHashMap>(); private ConcurrentHashMap> uriCache = new ConcurrentHashMap>(); ......}没有任何static变量，同时也没有往任何全局变量注册自身。
换言之，在类的成员(Member)中，是不可能出现内存泄露的。
当时只粗略的过了一过成员变量，回过头来细想，还是漏了不少地方的。
更多信息由于代码排查下来，感觉这块不应该出现内存泄露(但是事实确是如此的打脸)。
这个类也没有显式用到堆外内存，而且只占了130M，和4G比起来微不足道，还是先去追查主要矛盾再说。
使用jstack dump线程信息现场信息越多，越能找出蛛丝马迹。
先用jstack把线程信息dump 下来看下。
这一看，立马发现了不同，除了正常的IO线程以及框架本身的一些守护线程外，竟然还多出来了12563多个线程。
'Thread-5' daemon prio=10 tid=0x00007fb79426e000 nid=0x7346 waiting on condition [0x00007fb7b5678000] ng.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping)at ng.Thread.sleep(Native Method)at com.xxxxx.CachedBnsClient$1.run(CachedBnsClient.java:62)而且这些正好是运行再CachedBnsClient的run方法上面！这些特定线程的数量正好是12452个，和cachedBnsClient数量一致!再次check对应代码原来刚才看CachedBnsClient代码的时候遗漏掉了一个关键的点!publicCachedBnsClient(BnsClient client) { super(); this.backendClient = client; new Thread() { @Overridepublic void run() { for (; ; ) {refreshCache(); try {Thread.sleep(60 * 1000);} catch (InterruptedException e) {logger.error('出错'，e);}}}}这段代码是CachedBnsClient的构造函数，其在里面创建了一个无限循环的线程，每隔60s启动一次刷新一下里面的缓存!找到关键点在看到12452个等待在CachedBnsClient.run的业务的一瞬间笔者就意识到，肯定是这边的线程导致对外内存泄露了。
下面就是根据线程大小计算其泄露内存量是不是确实能够引起OOM了。
发现内存计算对不上由于我们这边设置的Xss是512K，即一个线程栈大小是512K，而由于线程共享其它MM单元(线程本地内存是是现在线程栈上的)，所以实际线程堆外内存占用数量也是512K。
进行如下计算:12563 * 512K = 6331M = 6.3G整个环境一共4G，加上JVM堆内存1.8G(1792M)，已经明显的超过了4G。
(6.3G 1.8G)=8.1G > 4G如果按照此计算，应用应用早就被OOM了。
怎么回事呢？为了解决这个问题，笔者又思考了好久。
如下所示:Java线程底层实现JVM的线程在linux上底层是调用NPTL(Native Posix Thread Library)来创建的，一个JVM线程就对应linux的lwp(轻量级进程，也是进程，只不过共享了mm_struct，用来实现线程)，一个thread.start就相当于do_fork了一把。
其中，我们在JVM启动时候设置了-Xss=512K(即线程栈大小)，这512K中然后有8K是必须使用的，这8K是由进程的内核栈和thread_info公用的，放在两块连续的物理页框上。
如下图所示:众所周知，一个进程(包括lwp)包括内核栈和用户栈，内核栈thread_info用了8K，那么用户态的栈可用内存就是:512K-8K=504K如下图所示:Linux实际物理内存映射事实上linux对物理内存的使用非常的抠门，一开始只是分配了虚拟内存的线性区，并没有分配实际的物理内存，只有推到最后使用的时候才分配具体的物理内存，即所谓的请求调页。
如下图所示:查看smaps进程内存使用信息使用如下命令，查看cat /proc/[pid]/smaps > smaps.txt实际物理内存使用信息，如下所示:7fa69a6d1000-7fa69a74f000 rwxp 00000000 00:00 0 Size: 504 kBRss: 92 kBPss: 92 kBShared_Clean: 0 kBShared_Dirty: 0 kBPrivate_Clean: 0 kBPrivate_Dirty: 92 kBReferenced: 92 kBAnonymous: 92 kBAnonHugePages: 0 kBSwap: 0 kBKernelPageSize: 4 kBMMUPageSize: 4 kB7fa69a7d3000-7fa69a851000 rwxp 00000000 00:00 0 Size: 504 kBRss: 152 kBPss: 152 kBShared_Clean: 0 kBShared_Dirty: 0 kBPrivate_Clean: 0 kBPrivate_Dirty: 152 kBReferenced: 152 kBAnonymous: 152 kBAnonHugePages: 0 kBSwap: 0 kBKernelPageSize: 4 kBMMUPageSize: 4 kB搜索下504KB，正好是12563个，对了12563个线程，其中Rss表示实际物理内存(含共享库)92KB，Pss表示实际物理内存(按比例共享库)92KB(由于没有共享库，所以Rss==Pss)，以第一个7fa69a6d1000-7fa69a74f000线性区来看，其映射了92KB的空间，第二个映射了152KB 的空间。
如下图所示:挑出符合条件（即size是504K）的几十组看了下，基本都在92K-152K之间，再加上内核栈8K(92152)/2 8K=130K，由于是估算，取整为128K，即反映此应用平均线程栈大小。