0 详细问题案例
假设我们有一个大型电子商务网站，最近用户反馈系统响应变慢。运维团队发现服务器频繁出现FullGC，严重影响性能。
1.收集日志
首先，我们需要开启详细的GC日志。在JVM参数中添加。
2. 分析GC日志
使用工具(如GCViewer)分析GC日志，我们发现:
- Ful GC频率:每10分钟一次
- 每次Ful GC耗时:平均3秒
- Old Gen使用情况:每次GC后仍然保持在80%以上GC日志片段示例:
GC日志片段示例：
3. 监控JVM内存 使用情况
使用工具如VisualVM或JConsole实时监控JVM内存使用。我们观察到:
- Eden区:频繁被填满后触发MinorGC
- Survivor区:经常接近满载
- Old Gen:持续增长，即使在Fu GC后也难以下降
4.分析内存
使用jmap生成堆转储文件。
jmap -dump:format=b,file=heap_dump.hprof <pid>
使用MAT(Memory Analyzer Tool)分析堆转储，发现
- 大量的 com.example.order 对象占用了Old Gen的大部分空间。
- 这些order对象包含了大量历史订单数据
5.检查代码中的内存使用
审查相关代码，发现问题 。
6.调整JVM参数
临时调整参数以缓解问题。
-Xms4g -Xmx4g-XX:NewRatio=2-XX:SurvivorRatio=8
7.优化代码
修改代码，解决根本问题。
同时，实现一个定时任务将处理过的订单数据持久化到数据库，并从内存中清除。
8.验证改进
- 重新部署优化后的应用
- 监控GC活动和内存使用
- 进行负载测试
结果: - Full GC频率降低到每小时1-2次。
- 每次Ful GC耗时减少到1秒以内·Old Gen使用率稳定在60%左右。
- Old Gen使用率稳定在60%左右。
总结
通过这个详细的排查过程，我们
1.使用GC日志和监控工具识别了问题
2.通过堆内存分析找到了内存泄漏的根源
3.优化了代码中的内存使用模式
4.调整了IVM参数以更好地适应应用特性
