【10个OOM异常的场景以及对应的排查经验】

文章目录

  • [1. 场景描述:内存泄漏](#1. 场景描述:内存泄漏)
  • [2. 场景描述:过多线程](#2. 场景描述:过多线程)
  • [3. 场景描述:大量数据查询](#3. 场景描述:大量数据查询)
  • [4. 场景描述:大文件读取](#4. 场景描述:大文件读取)
  • [5. 场景描述:高并发访问](#5. 场景描述:高并发访问)
  • [6. 场景描述:大字符串操作](#6. 场景描述:大字符串操作)
  • [7. 场景描述:大数据集合操作](#7. 场景描述:大数据集合操作)
  • [8. 场景描述:大对象创建](#8. 场景描述:大对象创建)
  • [9. 场景描述:JVM 参数配置不合理](#9. 场景描述:JVM 参数配置不合理)
  • [10. 场景描述:JVM 内存资源不足](#10. 场景描述:JVM 内存资源不足)

1. 场景描述:内存泄漏

应用程序执行期间不断分配内存,但未回收已分配的内存,导致应用程序耗尽可用内存并发生 OOM 异常。

排查经验:

1)使用 Java 内置工具 jmap 和 jstat 监测内存使用情况。

2)使用 Java 内置工具 jhat 分析内存转储文件,查找内存泄漏的对象。

3)使用工具如 Eclipse Memory Analyzer 和 VisualVM 进行内存分析,找出内存泄漏的根本原因。

2. 场景描述:过多线程

应用程序使用过多的线程,耗尽可用内存。

排查经验:

1)使用工具如 VisualVM 或 jconsole 监测线程数。

2)使用 Java 内置工具 jstack 分析线程转储文件,找出执行时间过长的线程,进行优化。

3)使用线程池等技术进行线程管理,限制线程池大小并拒绝过多的任务提交。

3. 场景描述:大量数据查询

应用程序执行大量的数据库查询操作,导致内存不足。

排查经验:

1)使用 SQL 优化技巧,减少查询次数。

2)使用缓存技术,将查询结果缓存到内存中。

3)使用分页技术,将查询操作分批进行。

4. 场景描述:大文件读取

应用程序在读取大文件时,将文件全部读取到内存中,导致内存不足。

排查经验:

1)使用流技术,将文件分块读取并处理。

2)使用内存映射文件技术,将文件映射到内存中操作。

3)使用缓存技术,将读取结果缓存到内存中。

5. 场景描述:高并发访问

应用程序在高并发访问时,每个请求都会创建一个线程或者进程,导致内存不足。

排查经验:

1)使用线程池技术,控制线程数量。

2)使用进程池技术,控制进程数量。

3)使用消息队列等技术进行削峰填谷,均衡请求分布。

6. 场景描述:大字符串操作

应用程序处理大字符串时,将字符串全部读入内存,导致内存不足。

排查经验:

1)使用流技术,将字符串分块读取并处理。

2)使用字符串压缩技术,减少字符串占用内存。

3)使用字符串切片技术,将字符串切分并处理。

7. 场景描述:大数据集合操作

应用程序处理大数据集合时,将数据集合全部读入内存,导致内存不足。

排查经验:

1)使用分块读取和分批处理技术,将数据集合分成多个子集合进行处理。

2)使用缓存技术,将部分数据集合缓存到内存中。

3)使用压缩技术,将部分数据集合压缩以减少内存占用。

8. 场景描述:大对象创建

应用程序创建大对象时,内存不足。

排查经验:

1)使用对象池技术,重用已经创建的对象。

2)使用懒加载技术,只在需要的时候创建对象。

3)使用分布式技术,将对象分散到多个节点中存储。

9. 场景描述:JVM 参数配置不合理

应用程序的 JVM 参数配置不合理,导致内存不足。

排查经验:

1)使用 JVM 参数监测工具,监测 JVM 参数配置。

2)根据应用程序的实际需求,调整 JVM 参数配置。

3)使用 JVM 内置工具 jstat 监测 JVM 内存使用情况。

10. 场景描述:JVM 内存资源不足

应用程序所在的服务器的内存资源不足,导致内存不足。

排查经验:

1)使用服务器监测工具,监测服务器内存使用情况。

2)增加服务器内存资源。

3)使用应用服务器等技术,将应用程序部署到多个服务器上,进行负载均衡。

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