1.内存溢出和内存泄露
一种通俗的说法：
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内存溢出：你申请了10个字节的空间，但是你在这个空间写入了11个或者以上字节的数据，则出现溢出
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内存泄露：你用new申请了一块内存，后来很长时间都不使用了，但是因为一直被某个或者某些实例所持有导致GC不能回收掉，也就是该释放的对象没有释放，则出现泄露。
1.1 内存溢出
java.lang.OutOfMemoryError：是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现OutOfMemoryError。
产生的原因
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JVM内存过小
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程序不严密，产生了过多的垃圾
程序提现
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内存中加载的数据量过大，如一次性从数据库取出过多数据
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集合类中有对对象的引用，使用完后没有清空，是jvm不能回收
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代码中存在死循环或循环中产生过多重复的对象实体
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使用第三方软件中的bug
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启动参数内存值设定过小
常见错误提示
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tomcat:java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
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tomcat:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
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weblogic:Root cause of ServletException java.lang.OutOfMemoryError
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resin:java.lang.OutOfMemoryError
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java:java.lang.OutOfMemoryError
解决方法
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增加JVM的内存大小：对于tomcat容器，找到tomcat在电脑中的安装目录，进入这个目录，然后进入bin目录中，在window环境下找到bin目录中的catalina.bat，在linux环境下找到catalina.sh。编辑catalina.bat文件，找到JAVA_OPTS（具体来说是 set "JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% %LOGGING_MANAGER%"）这个选项的位置，这个参数是Java启动的时候，需要的启动参数。也可以在操作系统的环境变量中对JAVA_OPTS进行设置，因为tomcat在启动的时候，也会读取操作系统中的环境变量的值，进行加载。如果是修改了操作系统的环境变量，需要重启机器，再重启tomcat，如果修改的是tomcat配置文件，需要将配置文件保存，然后重启tomcat，设置就能生效了。
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优化程序，释放垃圾：主要思路就是避免程序体现上出现的情况。避免死循环，防止一次载入太多的数据，提高程序健壮型及时释放。因此，从根本上解决Java内存溢出的唯一方法就是修改程序，及时地释放没用的对象，释放内存空间。
1.2 内存泄露
Memory Leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存，迟早会被占光。
在Java中，内存泄漏就是存在一些被分配的对象，这些对象有下面两个特点：
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首先，这些对象是可达的，即在有向图中，存在通路可以与其相连；
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其次，这些对象是无用的，即程序以后不会再使用这些对象。
如果对象满足这两个条件，这些对象就可以判定为Java中的内存泄漏，这些对象不会被GC所回收，然而它却占用内存。
关于内存泄露的处理页就是提高程序的健壮型，因为内存泄露是纯代码层面的问题。
1.3 内存溢出和内存泄露的联系
内存泄露会最终会导致内存溢出。
相同点：都会导致应用程序运行出现问题，性能下降或挂起。
不同点：1) 内存泄露是导致内存溢出的原因之一，内存泄露积累起来将导致内存溢出。2) 内存泄露可以通过完善代码来避免，内存溢出可以通过调整配置来减少发生频率，但无法彻底避免。
2、一个Java内存泄漏的排查案例
2.1 确定频繁的Full GC现象
首先通过“虚拟机进程状况工具：jps”找出正在运行的虚拟机进程，最主要是找出这个进程在本地虚拟机的唯一ID（LVMID，Local Virtual Machine Identifier），因为在后面的排查过程中都是需要这个LVMID来确定要监控的是哪一个虚拟机进程。
同时，对于本地虚拟机进程来说，LVMID与操作系统的进程ID（PID，Process Identifier）是一致的，使用Windows的任务管理器或Unix的ps命令也可以查询到虚拟机进程的LVMID。
jps命令格式为：
jps [ options ] [ hostid ]
使用命令如下：
使用jps：jps -l
使用ps：ps aux | grep tomat
找到你需要监控的ID（假设为20954），再利用“虚拟机统计信息监视工具：jstat”监视虚拟机各种运行状态信息。
jstat命令格式为：
jstat [ option vmid [interval[s|ms] [count]] ]
使用命令如下：
jstat -gcutil 20954 1000
意思是每1000毫秒查询一次，一直查。gcutil的意思是已使用空间站总空间的百分比。
结果如下图：
查询结果表明：这台服务器的新生代Eden区（E，表示Eden）使用了28.30%（最后）的空间，两个Survivor区（S0、S1，表示Survivor0、Survivor1）分别是0和8.93%，老年代（O，表示Old）使用了87.33%。程序运行以来共发生Minor GC（YGC，表示Young GC）101次，总耗时1.961秒，发生Full GC（FGC，表示Full GC）7次，Full GC总耗时3.022秒，总的耗时（GCT，表示GC Time）为4.983秒。
2.2 找出频繁Full GC的原因
分析方法通常有两种：
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把堆dump下来在用MAT等工具进行分析，但是dump堆要花较长时间，并且文件巨大，再从服务器上拖回本地导入工具，这个过程有些折腾，不到万不得已最好别这么干。
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更轻量级的在线分析，使用jmap（java内存影响工具）生成堆转存快照（一般称为headdump或者dump文件）
jmap命令格式：
jmap [ option ] vmid
使用命令如下：
jmap -histo:live 20954
查看存活的对象情况，如下图所示：
按照一位IT友的说法，数据不正常，十有八九就是泄露的。在我这个图上对象还是挺正常的。
我在网上找了一位博友的不正常数据，如下：
可以看出HashTable中的元素有5000多万，占用内存大约1.5G的样子。这肯定不正常。
2.3 定位到代码
定位带代码，有很多种方法，比如前面提到的通过MAT查看Histogram即可找出是哪块代码。——我以前是使用这个方法。也可以使用BTrace，我没有使用过。
举例
一台生产环境机器每次运行几天之后就会莫名其妙的宕机，分析日志之后发现在tomcat刚启动的时候内存占用比较少，但是运行个几天之后内存占用越来越大，通过jmap命令可以查询到一些大对象引用没有被及时GC，这里就要求解决内存泄露的问题。
Java的内存泄露多半是因为对象存在无效的引用，对象得不到释放，如果发现Java应用程序占用的内存出现了泄露的迹象，那么我们一般采用下面的步骤分析：
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用工具生成java应用程序的heap dump（如jmap）
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使用Java heap分析工具（如MAT），找出内存占用超出预期的嫌疑对象
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根据情况，分析嫌疑对象和其他对象的引用关系。
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分析程序的源代码，找出嫌疑对象数量过多的原因。
以下一步步的按照项目实例来操作，去解决内存泄露的问题。
1. 登录linux服务器，获取tomcat的pid，命令：
ps -ef|grep java
2.利用jmap初步分析内存映射，命令：
jmap -histo:live 进程号 | head -7
3. 如果上面一步还无法定位到关键信息，那么需要拿到heap dump，生成离线文件，做进一步分析，命令：
jmap -dump:live,format=b,file=heap.hprof 3514
4.拿到heap dump文件，利用eclipse插件MAT来分析heap profile。
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安装MAT插件
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在eclipse里切换到Memory Analysis视图
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用MAT打开heap profile文件。
Memory Analyzer插件下载
直接看到下面Action窗口，有4种Action来分析heap profile，介绍其中最常用的2种:
- Histogram：这个使用的最多，跟上面的jmap -histo 命令类似，只是在MAT里面可以用GUI来展示应用系统各个类产生的实例。
Shllow Heap排序后发现 Cms_Organization 这个类占用的内存比较多（没有得到及时GC），查看引用：
分析引用栈，找到无效引用，打开源码：
有问题的源码如下：
public class RefreshCmsOrganizationStruts implements Runnable{
private final static Logger logger = Logger.getLogger(RefreshCmsOrganizationStruts.class);
private List<Cms_Organization> organizations;
private OrganizationDao organizationDao = (OrganizationDao) WebContentBean
.getInstance().getBean("organizationDao");
public RefreshCmsOrganizationStruts(List<Cms_Organization> organizations) {
this.organizations = organizations;
}
public void run() {
Iterator<Cms_Organization> iter = organizations.iterator();
Cms_Organization organization = null;
while (iter.hasNext()) {
organization = iter.next();
synchronized (organization) {
try {
organizationDao.refreshCmsOrganizationStrutsInfo(organization.getOrgaId());
organizationDao.refreshCmsOrganizationResourceInfo(organization.getOrgaId());
organizationDao.sleep();
} catch (Exception e) {
logger.debug("RefreshCmsOrganizationStruts organization = " + organization.getOrgaId(), e);
}
}
}
}
}
分析源码，定时任务定时调用，每次调用生成10个线程处理，而它又使用了非线程安全的List对象，导致List对象无法被GC收集，所以这里将List替换为CopyOnWriteArrayList 。
- Dominator Tree：这个使用的也比较多，显示大对象的占用率。
同样的打开源码：
public class CategoryCacheJob extends QuartzJobBean implements StatefulJob {
private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(CategoryCacheJob.class);
public static Map<String,List<Cms_Category>> cacheMap = new java.util.HashMap<String,List<Cms_Category>>();
@Override
protected void executeInternal(JobExecutionContext ctx) throws JobExecutionException {
try {
//LOGGER.info("======= 缓存编目树开始 =======");
MongoBaseDao mongoBaseDao = (MongoBaseDao) BeanLocator.getInstance().getBean("mongoBaseDao");
MongoOperations mongoOperations = mongoBaseDao.getMongoOperations();
/*
LOGGER.info("1.缓存基础教育编目树");
Query query = Query.query(Criteria.where("isDel").is("0").and("categoryType").is("F"));
query.sort().on("orderNo", Order.ASCENDING);
List<Cms_Category> list = mongoOperations.find(query, Cms_Category.class);
String key = query.toString().replaceAll("\\{|\\}|\\p{Cntrl}|\\p{Space}", "");
key += "_CategoryCacheJob";
cacheMap.put(key, list);
*/
//LOGGER.info("2.缓存职业教育编目树");
Query query2 = Query.query(Criteria.where("isDel").is("0").and("categoryType").in("JMP","JHP"));
query2.sort().on("orderNo", Order.ASCENDING);
List<Cms_Category> list2 = mongoOperations.find(query2, Cms_Category.class);
String key2 = query2.toString().replaceAll("\\{|\\}|\\p{Cntrl}|\\p{Space}", "");
key2 += "_CategoryCacheJob";
cacheMap.put(key2, list2);
//LOGGER.info("3.缓存专题教育编目树");
Query query3 = Query.query(Criteria.where("isDel").is("0").and("categoryType").is("JS"));
query3.sort().on("orderNo", Order.ASCENDING);
List<Cms_Category> list3 = mongoOperations.find(query3, Cms_Category.class);
String key3 = query3.toString().replaceAll("\\{|\\}|\\p{Cntrl}|\\p{Space}", "");
key3 += "_CategoryCacheJob";
cacheMap.put(key3, list3);
//LOGGER.info("======= 缓存编目树结束 =======");
} catch(Exception ex) {
LOGGER.error(ex.getMessage(), ex);
LOGGER.info("======= 缓存编目树出错 =======");
}
}
}
这里的HashMap也有问题：居然使用定时任务，在容器启动之后定时将数据放到Map里面做缓存？这里修改这部分代码，替换为使用memcached缓存即可。
内存泄漏的原因分析，总结出来只有一条：存在无效的引用！良好的编码规范以及合理使用设计模式有助于解决此类问题。
线程安全的CopyOnWriteArrayList介绍
CopyOnWriteArrayList使用了一种叫写时复制的方法，当有新元素添加到CopyOnWriteArrayList时，先从原有的数组中拷贝一份出来，然后在新的数组做写操作，写完之后，再将原来的数组引用指向到新数组。
当有新元素加入的时候，如下图，创建新数组，并往新数组中加入一个新元素,这个时候，array这个引用仍然是指向原数组的。
当元素在新数组添加成功后，将array这个引用指向新数组。
CopyOnWriteArrayList的整个add操作都是在锁的保护下进行的。
这样做是为了避免在多线程并发add的时候，复制出多个副本出来,把数据搞乱了，导致最终的数组数据不是我们期望的。
CopyOnWriteArrayList的add操作的源代码如下：
public boolean add(E e) {
//1、先加锁
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
Object[] elements = getArray();
int len = elements.length;
//2、拷贝数组
Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
//3、将元素加入到新数组中
newElements[len] = e;
//4、将array引用指向到新数组
setArray(newElements);
return true;
} finally {
//5、解锁
lock.unlock();
}
}
由于所有的写操作都是在新数组进行的，这个时候如果有线程并发的写，则通过锁来控制，如果有线程并发的读，则分几种情况：
1、如果写操作未完成，那么直接读取原数组的数据；
2、如果写操作完成，但是引用还未指向新数组，那么也是读取原数组数据；
3、如果写操作完成，并且引用已经指向了新的数组，那么直接从新数组中读取数据。
可见，CopyOnWriteArrayList的读操作是可以不用加锁的。
CopyOnWriteArrayList的使用场景
通过上面的分析，CopyOnWriteArrayList有几个缺点：
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由于写操作的时候，需要拷贝数组，会消耗内存，如果原数组的内容比较多的情况下，可能导致yong gc或者full gc
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不能用于实时读的场景，像拷贝数组，新增元素都需要时间，所以调用一个set操作后，读取到的数据可能还是旧的，虽然CopyOnWriteArrayList 能做到最终一致性，但是还无法满足实时性的要求
CopyOnWriteArrayList 合适读多写少的场景，不过这类慎用 ，因为谁也没法保证CopyOnWriteArrayList 到底要放置多少数据，万一数据稍微有点多，每次add/set都要重新复制数组，这个代价实在太高昂了。在高性能的互联网应用中，这种操作分分钟引起故障。
