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因收到Google相关通知，网站将会择期关闭。相关通知内容
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17 别以为“自动挡”就不可能出现OOM
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今天，我要和你分享的主题是，别以为“自动挡”就不可能出现 OOM。
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这里的“自动挡”，是我对 Java 自动垃圾收集器的戏称。的确，经过这么多年的发展，Java 的垃圾收集器已经非常成熟了。有了自动垃圾收集器，绝大多数情况下我们写程序时可以专注于业务逻辑，无需过多考虑对象的分配和释放，一般也不会出现 OOM。
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但，内存空间始终是有限的，Java 的几大内存区域始终都有 OOM 的可能。相应地，Java 程序的常见 OOM 类型，可以分为堆内存的 OOM、栈 OOM、元空间 OOM、直接内存 OOM 等。几乎每一种 OOM 都可以使用几行代码模拟，市面上也有很多资料在堆、元空间、直接内存中分配超大对象或是无限分配对象，尝试创建无限个线程或是进行方法无限递归调用来模拟。
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但值得注意的是，我们的业务代码并不会这么干。所以今天，我会从内存分配意识的角度通过一些案例，展示业务代码中可能导致 OOM 的一些坑。这些坑，或是因为我们意识不到对象的分配，或是因为不合理的资源使用，或是没有控制缓存的数据量等。
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在第 3 讲介绍线程时，我们已经看到了两种 OOM 的情况，一是因为使用无界队列导致的堆 OOM，二是因为使用没有最大线程数量限制的线程池导致无限创建线程的 OOM。接下来，我们再一起看看，在写业务代码的过程中，还有哪些意识上的疏忽可能会导致 OOM。
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太多份相同的对象导致 OOM
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我要分享的第一个案例是这样的。有一个项目在内存中缓存了全量用户数据，在搜索用户时可以直接从缓存中返回用户信息。现在为了改善用户体验，需要实现输入部分用户名自动在下拉框提示补全用户名的功能（也就是所谓的自动完成功能）。
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在第 10 讲介绍集合时，我提到对于这种快速检索的需求，最好使用 Map 来实现，会比直接从 List 搜索快得多。
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为实现这个功能，我们需要一个 HashMap 来存放这些用户数据，Key 是用户姓名索引，Value 是索引下对应的用户列表。举一个例子，如果有两个用户 aa 和 ab，那么 Key 就有三个，分别是 a、aa 和 ab。用户输入字母 a 时，就能从 Value 这个 List 中拿到所有字母 a 开头的用户，即 aa 和 ab。
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在代码中，在数据库中存入 1 万个测试用户，用户名由 a~j 这 6 个字母随机构成，然后把每一个用户名的前 1 个字母、前 2 个字母以此类推直到完整用户名作为 Key 存入缓存中，缓存的 Value 是一个 UserDTO 的 List，存放的是所有相同的用户名索引，以及对应的用户信息：
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//自动完成的索引，Key是用户输入的部分用户名，Value是对应的用户数据
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private ConcurrentHashMap<String, List<UserDTO>> autoCompleteIndex = new ConcurrentHashMap<>();
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@Autowired
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private UserRepository userRepository;
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@PostConstruct
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public void wrong() {
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//先保存10000个用户名随机的用户到数据库中
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userRepository.saveAll(LongStream.rangeClosed(1, 10000).mapToObj(i -> new UserEntity(i, randomName())).collect(Collectors.toList()));
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//从数据库加载所有用户
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userRepository.findAll().forEach(userEntity -> {
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int len = userEntity.getName().length();
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//对于每一个用户，对其用户名的前N位进行索引，N可能是1~6六种长度类型
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for (int i = 0; i < len; i++) {
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String key = userEntity.getName().substring(0, i + 1);
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autoCompleteIndex.computeIfAbsent(key, s -> new ArrayList<>())
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.add(new UserDTO(userEntity.getName()));
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}
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});
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log.info("autoCompleteIndex size:{} count:{}", autoCompleteIndex.size(),
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autoCompleteIndex.entrySet().stream().map(item -> item.getValue().size()).reduce(0, Integer::sum));
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}
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对于每一个用户对象 UserDTO，除了有用户名，我们还加入了 10K 左右的数据模拟其用户信息：
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@Data
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public class UserDTO {
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private String name;
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@EqualsAndHashCode.Exclude
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private String payload;
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public UserDTO(String name) {
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this.name = name;
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this.payload = IntStream.rangeClosed(1, 10_000)
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.mapToObj(__ -> "a")
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.collect(Collectors.joining(""));
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}
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}
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运行程序后，日志输出如下：
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[11:11:22.982] [main] [INFO ] [.t.c.o.d.UsernameAutoCompleteService:37 ] - autoCompleteIndex size:26838 count:60000
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可以看到，一共有 26838 个索引（也就是所有用户名的 1 位、2 位一直到 6 位有 26838 个组合），HashMap 的 Value，也就是 List一共有 1 万个用户 *6=6 万个 UserDTO 对象。
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使用内存分析工具 MAT 打开堆 dump 发现，6 万个 UserDTO 占用了约 1.2GB 的内存：
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看到这里发现，虽然真正的用户只有 1 万个，但因为使用部分用户名作为索引的 Key，导致缓存的 Key 有 26838 个，缓存的用户信息多达 6 万个。如果我们的用户名不是 6 位而是 10 位、20 位，那么缓存的用户信息可能就是 10 万、20 万个，必然会产生堆 OOM。
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尝试调大用户名的最大长度，重启程序可以看到类似如下的错误：
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[17:30:29.858] [main] [ERROR] [ringframework.boot.SpringApplication:826 ] - Application run failed
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org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'usernameAutoCompleteService': Invocation of init method failed; nested exception is java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
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我们可能会想当然地认为，数据库中有 1 万个用户，内存中也应该只有 1 万个 UserDTO 对象，但实现的时候每次都会 new 出来 UserDTO 加入缓存，当然在内存中都是新对象。在实际的项目中，用户信息的缓存可能是随着用户输入增量缓存的，而不是像这个案例一样在程序初始化的时候全量缓存，所以问题暴露得不会这么早。
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知道原因后，解决起来就比较简单了。把所有 UserDTO 先加入 HashSet 中，因为 UserDTO 以 name 来标识唯一性，所以重复用户名会被过滤掉，最终加入 HashSet 的 UserDTO 就不足 1 万个。
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有了 HashSet 来缓存所有可能的 UserDTO 信息，我们再构建自动完成索引 autoCompleteIndex 这个 HashMap 时，就可以直接从 HashSet 获取所有用户信息来构建了。这样一来，同一个用户名前缀的不同组合（比如用户名为 abc 的用户，a、ab 和 abc 三个 Key）关联到 UserDTO 是同一份：
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@PostConstruct
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public void right() {
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...
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HashSet<UserDTO> cache = userRepository.findAll().stream()
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.map(item -> new UserDTO(item.getName()))
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.collect(Collectors.toCollection(HashSet::new));
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cache.stream().forEach(userDTO -> {
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int len = userDTO.getName().length();
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for (int i = 0; i < len; i++) {
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String key = userDTO.getName().substring(0, i + 1);
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autoCompleteIndex.computeIfAbsent(key, s -> new ArrayList<>())
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.add(userDTO);
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}
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});
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...
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}
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再次分析堆内存，可以看到 UserDTO 只有 9945 份，总共占用的内存不到 200M。这才是我们真正想要的结果。
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修复后的程序，不仅相同的 UserDTO 只有一份，总副本数变为了原来的六分之一；而且因为 HashSet 的去重特性，双重节约了内存。
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值得注意的是，我们虽然清楚数据总量，但却忽略了每一份数据在内存中可能有多份。我之前还遇到一个案例，一个后台程序需要从数据库加载大量信息用于数据导出，这些数据在数据库中占用 100M 内存，但是 1GB 的 JVM 堆却无法完成导出操作。
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我来和你分析下原因吧。100M 的数据加载到程序内存中，变为 Java 的数据结构就已经占用了 200M 堆内存；这些数据经过 JDBC、MyBatis 等框架其实是加载了 2 份，然后领域模型、DTO 再进行转换可能又加载了 2 次；最终，占用的内存达到了 200M*4=800M。
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所以，在进行容量评估时，我们不能认为一份数据在程序内存中也是一份。
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使用 WeakHashMap 不等于不会 OOM
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对于上一节实现快速检索的案例，为了防止缓存中堆积大量数据导致 OOM，一些同学可能会想到使用 WeakHashMap 作为缓存容器。
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WeakHashMap 的特点是 Key 在哈希表内部是弱引用的，当没有强引用指向这个 Key 之后，Entry 会被 GC，即使我们无限往 WeakHashMap 加入数据，只要 Key 不再使用，也就不会 OOM。
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说到了强引用和弱引用，我先和你回顾下 Java 中引用类型和垃圾回收的关系：
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垃圾回收器不会回收有强引用的对象；
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在内存充足时，垃圾回收器不会回收具有软引用的对象；
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垃圾回收器只要扫描到了具有弱引用的对象就会回收，WeakHashMap 就是利用了这个特点。
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不过，我要和你分享的第二个案例，恰巧就是不久前我遇到的一个使用 WeakHashMap 却最终 OOM 的案例。我们暂且不论使用 WeakHashMap 作为缓存是否合适，先分析一下这个 OOM 问题。
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声明一个 Key 是 User 类型、Value 是 UserProfile 类型的 WeakHashMap，作为用户数据缓存，往其中添加 200 万个 Entry，然后使用 ScheduledThreadPoolExecutor 发起一个定时任务，每隔 1 秒输出缓存中的 Entry 个数：
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private Map<User, UserProfile> cache = new WeakHashMap<>();
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@GetMapping("wrong")
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public void wrong() {
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String userName = "zhuye";
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//间隔1秒定时输出缓存中的条目数
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Executors.newSingleThreadScheduledExecutor().scheduleAtFixedRate(
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() -> log.info("cache size:{}", cache.size()), 1, 1, TimeUnit.SECONDS);
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LongStream.rangeClosed(1, 2000000).forEach(i -> {
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User user = new User(userName + i);
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cache.put(user, new UserProfile(user, "location" + i));
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});
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}
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执行程序后日志如下：
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[10:30:28.509] [pool-3-thread-1] [INFO ] [t.c.o.demo3.WeakHashMapOOMController:29 ] - cache size:2000000
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[10:30:29.507] [pool-3-thread-1] [INFO ] [t.c.o.demo3.WeakHashMapOOMController:29 ] - cache size:2000000
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[10:30:30.509] [pool-3-thread-1] [INFO ] [t.c.o.demo3.WeakHashMapOOMController:29 ] - cache size:2000000
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可以看到，输出的 cache size 始终是 200 万，即使我们通过 jvisualvm 进行手动 GC 还是这样。这就说明，这些 Entry 无法通过 GC 回收。如果你把 200 万改为 1000 万，就可以在日志中看到如下的 OOM 错误：
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Exception in thread "http-nio-45678-exec-1" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
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Exception in thread "Catalina-utility-2" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
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我们来分析一下这个问题。进行堆转储后可以看到，堆内存中有 200 万个 UserProfie 和 User：
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如下是 User 和 UserProfile 类的定义，需要注意的是，WeakHashMap 的 Key 是 User 对象，而其 Value 是 UserProfile 对象，持有了 User 的引用：
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@Data
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@AllArgsConstructor
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@NoArgsConstructor
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class User {
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private String name;
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}
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@Data
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@AllArgsConstructor
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@NoArgsConstructor
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public class UserProfile {
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private User user;
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private String location;
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}
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没错，这就是问题的所在。分析一下 WeakHashMap 的源码，你会发现 WeakHashMap 和 HashMap 的最大区别，是 Entry 对象的实现。接下来，我们暂且忽略 HashMap 的实现，来看下 Entry 对象：
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private static class Entry<K,V> extends WeakReference<Object> ...
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/**
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* Creates new entry.
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*/
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Entry(Object key, V value,
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ReferenceQueue<Object> queue,
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int hash, Entry<K,V> next) {
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super(key, queue);
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this.value = value;
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this.hash = hash;
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this.next = next;
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}
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Entry 对象继承了 WeakReference，Entry 的构造函数调用了 super (key,queue)，这是父类的构造函数。其中，key 是我们执行 put 方法时的 key；queue 是一个 ReferenceQueue。如果你了解 Java 的引用就会知道，被 GC 的对象会被丢进这个 queue 里面。
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再来看看对象被丢进 queue 后是如何被销毁的：
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public V get(Object key) {
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Object k = maskNull(key);
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int h = hash(k);
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Entry<K,V>[] tab = getTable();
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int index = indexFor(h, tab.length);
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Entry<K,V> e = tab[index];
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while (e != null) {
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if (e.hash == h && eq(k, e.get()))
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return e.value;
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e = e.next;
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}
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return null;
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}
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private Entry<K,V>[] getTable() {
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expungeStaleEntries();
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return table;
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}
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/**
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* Expunges stale entries from the table.
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*/
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private void expungeStaleEntries() {
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for (Object x; (x = queue.poll()) != null; ) {
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synchronized (queue) {
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@SuppressWarnings("unchecked")
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Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) x;
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int i = indexFor(e.hash, table.length);
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Entry<K,V> prev = table[i];
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Entry<K,V> p = prev;
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while (p != null) {
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Entry<K,V> next = p.next;
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if (p == e) {
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if (prev == e)
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table[i] = next;
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else
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prev.next = next;
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// Must not null out e.next;
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// stale entries may be in use by a HashIterator
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e.value = null; // Help GC
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size--;
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break;
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}
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prev = p;
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p = next;
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}
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}
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}
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}
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从源码中可以看到，每次调用 get、put、size 等方法时，都会从 queue 里拿出所有已经被 GC 掉的 key 并删除对应的 Entry 对象。我们再来回顾下这个逻辑：
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put 一个对象进 Map 时，它的 key 会被封装成弱引用对象；
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发生 GC 时，弱引用的 key 被发现并放入 queue；
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调用 get 等方法时，扫描 queue 删除 key，以及包含 key 和 value 的 Entry 对象。
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WeakHashMap 的 Key 虽然是弱引用，但是其 Value 却持有 Key 中对象的强引用，Value 被 Entry 引用，Entry 被 WeakHashMap 引用，最终导致 Key 无法回收。解决方案就是让 Value 变为弱引用，使用 WeakReference 来包装 UserProfile 即可：
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private Map<User, WeakReference<UserProfile>> cache2 = new WeakHashMap<>();
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@GetMapping("right")
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public void right() {
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String userName = "zhuye";
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//间隔1秒定时输出缓存中的条目数
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Executors.newSingleThreadScheduledExecutor().scheduleAtFixedRate(
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() -> log.info("cache size:{}", cache2.size()), 1, 1, TimeUnit.SECONDS);
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LongStream.rangeClosed(1, 2000000).forEach(i -> {
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User user = new User(userName + i);
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//这次，我们使用弱引用来包装UserProfile
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cache2.put(user, new WeakReference(new UserProfile(user, "location" + i)));
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});
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}
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重新运行程序，从日志中观察到 cache size 不再是固定的 200 万，而是在不断减少，甚至在手动 GC 后所有的 Entry 都被回收了：
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[10:40:05.792] [pool-3-thread-1] [INFO ] [t.c.o.demo3.WeakHashMapOOMController:40 ] - cache size:1367402
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[10:40:05.795] [pool-3-thread-1] [INFO ] [t.c.o.demo3.WeakHashMapOOMController:40 ] - cache size:1367846
|
||
[10:40:06.773] [pool-3-thread-1] [INFO ] [t.c.o.demo3.WeakHashMapOOMController:40 ] - cache size:549551
|
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...
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[10:40:20.742] [pool-3-thread-1] [INFO ] [t.c.o.demo3.WeakHashMapOOMController:40 ] - cache size:549551
|
||
[10:40:22.862] [pool-3-thread-1] [INFO ] [t.c.o.demo3.WeakHashMapOOMController:40 ] - cache size:547937
|
||
[10:40:22.865] [pool-3-thread-1] [INFO ] [t.c.o.demo3.WeakHashMapOOMController:40 ] - cache size:542134
|
||
[10:40:23.779] [pool-3-thread-1] [INFO ]
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//手动进行GC
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[t.c.o.demo3.WeakHashMapOOMController:40 ] - cache size:0
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当然，还有一种办法就是，让 Value 也就是 UserProfile 不再引用 Key，而是重新 new 出一个新的 User 对象赋值给 UserProfile：
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@GetMapping("right2")
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public void right2() {
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||
String userName = "zhuye";
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...
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User user = new User(userName + i);
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cache.put(user, new UserProfile(new User(user.getName()), "location" + i));
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||
}
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此外，Spring 提供的ConcurrentReferenceHashMap类可以使用弱引用、软引用做缓存，Key 和 Value 同时被软引用或弱引用包装，也能解决相互引用导致的数据不能释放问题。与 WeakHashMap 相比，ConcurrentReferenceHashMap 不但性能更好，还可以确保线程安全。你可以自己做实验测试下。
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Tomcat 参数配置不合理导致 OOM
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我们再来看看第三个案例。有一次运维同学反馈，有个应用在业务量大的情况下会出现假死，日志中也有大量 OOM 异常：
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[13:18:17.597] [http-nio-45678-exec-70] [ERROR] [ache.coyote.http11.Http11NioProtocol:175 ] - Failed to complete processing of a request
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java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
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于是，我让运维同学进行生产堆 Dump。通过 MAT 打开 dump 文件后，我们一眼就看到 OOM 的原因是，有接近 1.7GB 的 byte 数组分配，而 JVM 进程的最大堆内存我们只配置了 2GB：
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通过查看引用可以发现，大量引用都是 Tomcat 的工作线程。大部分工作线程都分配了两个 10M 左右的数组，100 个左右工作线程吃满了内存。第一个红框是 Http11InputBuffer，其 buffer 大小是 10008192 字节；而第二个红框的 Http11OutputBuffer 的 buffer，正好占用 10000000 字节：
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我们先来看看第一个 Http11InputBuffer 为什么会占用这么多内存。查看 Http11InputBuffer 类的 init 方法注意到，其中一个初始化方法会分配 headerBufferSize+readBuffer 大小的内存：
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void init(SocketWrapperBase<?> socketWrapper) {
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wrapper = socketWrapper;
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wrapper.setAppReadBufHandler(this);
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int bufLength = headerBufferSize +
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wrapper.getSocketBufferHandler().getReadBuffer().capacity();
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if (byteBuffer == null || byteBuffer.capacity() < bufLength) {
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byteBuffer = ByteBuffer.allocate(bufLength);
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byteBuffer.position(0).limit(0);
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}
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}
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在Tomcat 文档中有提到，这个 Socket 的读缓冲，也就是 readBuffer 默认是 8192 字节。显然，问题出在了 headerBufferSize 上：
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向上追溯初始化 Http11InputBuffer 的 Http11Processor 类，可以看到，传入的 headerBufferSize 配置的是 MaxHttpHeaderSize：
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inputBuffer = new Http11InputBuffer(request, protocol.getMaxHttpHeaderSize(),
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protocol.getRejectIllegalHeaderName(), httpParser);
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Http11OutputBuffer 中的 buffer 正好占用了 10000000 字节，这又是为什么？通过 Http11OutputBuffer 的构造方法，可以看到它是直接根据 headerBufferSize 分配了固定大小的 headerBuffer：
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protected Http11OutputBuffer(Response response, int headerBufferSize){
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...
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headerBuffer = ByteBuffer.allocate(headerBufferSize);
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}
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那么我们就可以想到，一定是应用把 Tomcat 头相关的参数配置为 10000000 了，使得每一个请求对于 Request 和 Response 都占用了 20M 内存，最终在并发较多的情况下引起了 OOM。
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果不其然，查看项目代码发现配置文件中有这样的配置项：
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server.max-http-header-size=10000000
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翻看源码提交记录可以看到，当时开发同学遇到了这样的异常：
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java.lang.IllegalArgumentException: Request header is too large
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于是他就到网上搜索了一下解决方案，随意将 server.max-http-header-size 修改为了一个超大值，期望永远不会再出现类似问题。但，没想到这个修改却引起了这么大的问题。把这个参数改为比较合适的 20000 再进行压测，我们就可以发现应用的各项指标都比较稳定。
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这个案例告诉我们，一定要根据实际需求来修改参数配置，可以考虑预留 2 到 5 倍的量。容量类的参数背后往往代表了资源，设置超大的参数就有可能占用不必要的资源，在并发量大的时候因为资源大量分配导致 OOM。
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重点回顾
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今天，我从内存分配意识的角度和你分享了 OOM 的问题。通常而言，Java 程序的 OOM 有如下几种可能。
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一是，我们的程序确实需要超出 JVM 配置的内存上限的内存。不管是程序实现的不合理，还是因为各种框架对数据的重复处理、加工和转换，相同的数据在内存中不一定只占用一份空间。针对内存量使用超大的业务逻辑，比如缓存逻辑、文件上传下载和导出逻辑，我们在做容量评估时，可能还需要实际做一下 Dump，而不是进行简单的假设。
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二是，出现内存泄露，其实就是我们认为没有用的对象最终会被 GC，但却没有。GC 并不会回收强引用对象，我们可能经常在程序中定义一些容器作为缓存，但如果容器中的数据无限增长，要特别小心最终会导致 OOM。使用 WeakHashMap 是解决这个问题的好办法，但值得注意的是，如果强引用的 Value 有引用 Key，也无法回收 Entry。
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三是，不合理的资源需求配置，在业务量小的时候可能不会出现问题，但业务量一大可能很快就会撑爆内存。比如，随意配置 Tomcat 的 max-http-header-size 参数，会导致一个请求使用过多的内存，请求量大的时候出现 OOM。在进行参数配置的时候，我们要认识到，很多限制类参数限制的是背后资源的使用，资源始终是有限的，需要根据实际需求来合理设置参数。
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最后我想说的是，在出现 OOM 之后，也不用过于紧张。我们可以根据错误日志中的异常信息，再结合 jstat 等命令行工具观察内存使用情况，以及程序的 GC 日志，来大致定位出现 OOM 的内存区块和类型。其实，我们遇到的 90% 的 OOM 都是堆 OOM，对 JVM 进程进行堆内存 Dump，或使用 jmap 命令分析对象内存占用排行，一般都可以很容易定位到问题。
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这里，我建议你为生产系统的程序配置 JVM 参数启用详细的 GC 日志，方便观察垃圾收集器的行为，并开启 HeapDumpOnOutOfMemoryError，以便在出现 OOM 时能自动 Dump 留下第一问题现场。对于 JDK8，你可以这么设置：
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XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=. -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:gc.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M
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今天用到的代码，我都放在了 GitHub 上，你可以点击这个链接查看。
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思考与讨论
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Spring 的 ConcurrentReferenceHashMap，针对 Key 和 Value 支持软引用和弱引用两种方式。你觉得哪种方式更适合做缓存呢？
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当我们需要动态执行一些表达式时，可以使用 Groovy 动态语言实现：new 出一个 GroovyShell 类，然后调用 evaluate 方法动态执行脚本。这种方式的问题是，会重复产生大量的类，增加 Metaspace 区的 GC 负担，有可能会引起 OOM。你知道如何避免这个问题吗？
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针对 OOM 或内存泄露，你还遇到过什么案例吗？我是朱晔，欢迎在评论区与我留言分享，也欢迎你把今天的内容分享给你的朋友或同事，一起交流。
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