引言

在Java应用程序的开发与运维过程中，内存溢出（OutOfMemoryError）是一个常见且棘手的问题。尤其是当应用程序需要处理大量数据时，堆内存的占用可能会迅速膨胀，导致内存溢出，进而引发进程崩溃。面对这种情况，如何有效地分析堆内存，找出内存泄漏或内存使用不当的根源，成为了解决问题的关键。本文将分享一个实际案例：如何在一台仅有16G内存的笔记本电脑上，使用MemoryAnalyzer（MAT）分析一个32G的巨大堆内存文件，并最终定位问题。

困难：分析32G的巨大堆内存

面对32G的巨大堆内存，分析工作充满了挑战。首先，我的笔记本电脑内存仅为16G，远小于堆内存的大小。常见的Java内存分析工具如JVisualVM，在面对如此巨大的堆内存文件时，直接报错无法进行分析。此时，**MemoryAnalyzer（MAT）**成为了解决问题的理想工具。MAT不仅能够处理大型堆内存文件，还提供了强大的分析功能，帮助开发者深入挖掘内存问题的根源。

背景：Solr搜索引擎集群的内存溢出问题

我们有一个由4个节点组成的Solr搜索引擎集群，运行一段时间后，频繁发生内存溢出，导致进程崩溃。尽管我们尝试了多种常规的调优手段，问题依然没有得到根本解决。具体尝试的优化措施包括：

索引分片与数据复制：将索引分为4个分片，数据复制2份，但集群仍然不稳定，内存溢出问题依旧。
全量数据单实例运行：尝试不进行分片，每个实例都存储全量数据，虽然稳定运行了一个月，但当索引数据达到5G后，内存溢出问题再次出现。
分片与复制结合：将索引分为2片，数据复制2份，共4个实例，1、2实例合起来存储全量数据，3、4实例作为备份，但问题仍未得到根本改善。
单实例大内存分配：尝试在单个实例上分配32G甚至64G内存，运行全量数据，但内存溢出问题依然存在。

经过多次尝试，问题依然没有得到解决，因此我们决定深入分析堆内存，找出内存溢出的根本原因。

临时方案

每天0点定时重启solr，使用 crontab -e 新增一个定时任务。

#每天0点执行一次
0 0 * * * /bin/bash /usr/local/solrcloud/restart.sh

定位到内存

当快要发生内存溢出时，使用top命令查看系统，如下图：

系统负载高较，图中是负载是 12
29262进程是solr单实例进程，当时分配了64G的JVM内存，它的CPU使用率是 155%
此时的搜索引擎响应速度已变慢。

查看cpu占用高的线程

命令 top -H -p 29262
发现线程ID是29434的线程，占用CPU达到99.7%

转换线程ID

printf “%x\n” 29262
结果是 72fa

定位哪个线程cpu占用

jstack 29262 | grep 72fa -A 30
下图可看出，占cpu100%的是GC线程。
此时64G内存已不够使用，GC回收线程忙不过来了。可以定位是内存问题。

使用MemoryAnalyzer分析32G的巨大堆内存

上文的截图是64G JVM内存，但下面是32G JVM内存。因为虽是同一个solr集群，但由于期间的反复折腾与尝试，所以不是同一段时间做的记录工作。

当做了这里时了，当时的solr集群使用的就是32G JVM内存。所以这里针对 32G JVM内存进行分析。

1. 生成堆转储文件

为了分析内存问题，我们首先需要生成堆转储文件（Heap Dump）。使用以下命令生成堆转储文件：

```
jmap -dump:live,format=b,file=myjmapfile.hprof <pid>
```
该命令会生成一个二进制格式的堆转储文件（myjmapfile.hprof），仅包含存活对象。

2. 导入并分析堆转储文件

将生成的32G堆转储文件导入MemoryAnalyzer进行分析。尽管我的笔记本电脑内存仅为16G（Intel I7 8代），MAT仍然能够处理如此巨大的文件。整个分析过程耗时约4个小时，最终MAT成功加载并分析了堆内存数据。

3. 分析结果

通过MAT的分析，我们发现32G的堆内存中，有28G被Thread对象占用，而不是正常的业务对象。这一异常现象表明，Solr的某个版本可能存在线程管理方面的Bug，导致线程对象无法被正确回收，从而引发内存溢出。

后续决定升sorl的版本试一试。

总结

本文演示了使用我16G内在的笔记本电脑 + MemoryAnalyzer 分析32G的堆内存。

正明了，当分析大型堆内存时，MemoryAnalyzer是理想的工具。

案例5--MemoryAnalyzer分析32G大堆内存

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