java线上问题排查之内存占用大解决步骤

# 1. 查看系统整体内存使用
free -h
# 查看系统整体内存
free -h && echo "---" && top -bn1 | head -10
top -p <java_pid>

# 2. 查找Java进程内存排名
ps -eo pid,ppid,cmd,%mem,%cpu --sort=-%mem | head -20
# 定位Java进程内存排名
ps -eo pid,ppid,cmd,%mem,rss --sort=-rss | head -15
# 查看Java进程列表
jps -mlv | grep -v Jps
# 或者使用更专业的工具
nmon -s1 -c10

# 3. 确认Java进程基本信息
jps -mlv
jcmd -l

# 1. 查看堆内存详细分布
jhsdb jmap --heap --pid <pid>
jhsdb jmap --heap --pid $PID 2>/dev/null || jmap -heap $PID
# 2. 实时监控GC和内存使用
jstat -gcutil <pid> 1000 10
jstat -gccapacity <pid> 1000 5

# 3. 查看内存各区域使用详情
jcmd <pid> VM.native_memory summary scale=MB
jcmd $PID VM.native_memory summary scale=MB

# 检查大对象分布
jmap -histo:live $PID | sort -k3 -nr | head -30 > large_objects.txt

# 1. 生成堆转储文件（生产环境谨慎使用）
jmap -dump:live,format=b,file=heap_dump.hprof <pid>

# 2. 如果jmap不可用，使用jcmd（推荐）
jcmd <pid> GC.heap_dump filename=heap_dump.hprof
jcmd $PID GC.heap_dump filename=heap_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).hprof

# 3. 仅统计对象数量（不影响服务）
jmap -histo:live <pid> | head -50 > object_histo.txt
# 仅生成直方图（生产环境安全）
jmap -histo $PID > object_histogram.tx

# 下载MAT：https://www.eclipse.org/mat/
# 分析步骤：
1. File → Open Heap Dump
2. 查看Leak Suspects Report
3. 分析Dominator Tree
4. 查看重复字符串/集合大小

# 分析大对象
jhat heap_dump.hprof
# 访问 http://localhost:7000 查看分析结果

# 或者使用jHiccup
java -jar jHiccup.jar -p <pid>

# 1. 检查元空间使用
jstat -gcmetacapacity <pid>

# 2. 检查线程数量
ps -eLf | grep <pid> | wc -l
jstack <pid> | grep "java.lang.Thread.State" | wc -l
jstack $PID | grep "java.lang.Thread.State" | sort | uniq -c > thread_states.txt

# 3. 检查直接内存
jcmd <pid> VM.native_memory detail | grep -A10 "Internal"
# 类加载统计
jcmd $PID VM.classloader_stats 2>/dev/null

# 4. 检查代码缓存
jstat -gccapacity <pid> | grep -i code

# 1. 实时监控对象创建
jstat -gcutil <pid> 1s

# 2. 跟踪GC日志（如果已开启）
tail -f /path/to/gc.log
# 实时查看GC情况
tail -f /path/to/gc.log | grep -E "Full GC|GC.*Pause"
# 使用分析工具（需要下载gcviewer）
java -jar gcviewer.jar /path/to/gc.log

# 3. 检查大对象
jmap -histo <pid> | sort -k3 -nr | head -20

# 4. 检查Finalizer队列
jcmd <pid> GC.finalizer_info

# 1. 监控元空间增长
while true; do jstat -gcmetacapacity <pid>; sleep 2; done

# 2. 检查类加载器
jcmd <pid> VM.classloader_stats

# 3. 检查加载的类数量
jmap -clstats <pid>

# 4. 查找重复类
java -jar jarpath/classloader-analyzer.jar --pid <pid>

# 1. 生成线程转储
jstack <pid> > thread_dump.txt

# 2. 统计线程状态
grep "java.lang.Thread.State" thread_dump.txt | sort | uniq -c

# 3. 检查线程栈大小
jinfo <pid> | grep -i stack

# 4. 分析线程创建轨迹（如果有Arthas）
thread -n 10

# 1. 检查NIO直接内存
jcmd <pid> VM.native_memory summary | grep -A5 "Native Memory Tracking"

# 2. 监控堆外内存使用
pmap -x <pid> | sort -k3 -nr | head -10

# 3. 如果怀疑Netty等框架的内存泄漏
# 添加JVM参数：-XX:MaxDirectMemorySize=512m

# 安装并启动Arthas
curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar

# 内存诊断命令
dashboard                    # 整体监控面板
memory                       # 内存详情
heapdump --live /tmp/heap.hprof  # 在线堆转储

# 类加载监控
classloader -t              # 类加载器树
sc -d <ClassName>           # 查看类详情

# 方法级监控
monitor -c 5 com.example.Service methodName  # 方法执行统计
watch com.example.Service methodName "{params,returnObj}" -x 3  # 观察方法参数

# 1. 进入容器
docker exec -it <container_id> /bin/bash

# 2. 检查容器内存限制
cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes
cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.usage_in_bytes

# 3. 调整JVM内存参数（如果设置不合理）
# 在启动参数中添加：
-XX:+UseContainerSupport
-XX:MaxRAMPercentage=75.0

# 4. 检查OOM Killer日志
dmesg | grep -i "killed process"
grep -i "oom" /var/log/messages

#!/bin/bash
PID=$1
LOG_FILE="memory_monitor_${PID}.log"

while true; do
    TIMESTAMP=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    # 收集内存指标
    HEAP_INFO=$(jstat -gcutil $PID 2>/dev/null | tail -1)
    THREAD_COUNT=$(ps -eLf | grep $PID | wc -l)
    
    echo "$TIMESTAMP | $HEAP_INFO | Threads: $THREAD_COUNT" >> $LOG_FILE
    sleep 30
done

#!/bin/bash
PID=$1
echo "=== 内存问题快速排查 ==="
echo "1. 进程信息:"
jps -mlv | grep $PID

echo -e "\n2. 内存分布:"
jstat -gcutil $PID

echo -e "\n3. 对象统计:"
jmap -histo $PID | head -30

echo -e "\n4. 线程统计:"
jstack $PID | grep "java.lang.Thread.State" | sort | uniq -c

# 1. 添加必要的JVM参数
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=/path/to/dumps
-XX:ErrorFile=/path/to/hs_err_pid%p.log
-Xlog:gc*,gc+age=debug:file=/path/to/gc.log

# 2. 设置合理的内存限制
-XX:MaxMetaspaceSize=512m
-XX:ReservedCodeCacheSize=256m
-Xss256k

# 3. 监控告警配置
# 关键指标：堆使用率 >80%，Full GC频率，元空间增长