java深度调试【第三章内存分析和堆内存设置】

前言

内存泄露分析和堆内存设置

这一章节主要介绍了垃圾回收器的基础知识，然后再举出内存泄漏的案例让我们能够轻松的理解内存泄露的原理。
接着又介绍了内存泄露的症状以及定位和分析的手段，然后就是介绍了内存泄露的方法。

最后也是重点讲解了 java内存和垃圾回收的设置原则和关键参数。

内存泄露

首先肯定要明白的是什么是内存泄露？

在Java中，内存泄露指的是程序在运行过程中，已经不再需要的对象无法被垃圾回收器正常回收，导致这些对象持续占用内存空间的现象。随着时间推移，泄露的内存不断累积，最终可能导致内存耗尽和程序崩溃。

回收机制

Jav a的垃圾回收（GC）采用可达性分析算法，通过GC Roots对象作为起点，构建引用链。只有与GC Roots存在引用链的对象才会被认为是存活对象，其余对象则被标记为可回收。

GC Roots包括：

虚拟机栈中引用的对象
方法区中静态属性引用的对象
方法区中常量引用的对象
本地方法栈中JNI引用的对象

重要注意事项：将对象设置为null并不能避免内存泄露
这是一个常见的误解。将引用设置为null只是解除了一个引用关系，如果对象仍然被其他活跃引用持有，它依然无法被GC回收。

public class NullAssignmentMyth {
    private static Map globalCache = new HashMap();
    
    public void commonMistake() {
        Object expensiveObject = new byte[10 * 1024 * 1024]; // 10MB对象
        globalCache.put(\"key\", expensiveObject);
        
        // 错误认知：认为设置为null就能释放内存
        expensiveObject = null;
        
        // 实际上，对象仍然被globalCache引用，无法被GC回收
    }
    
    public void correctApproach() {
        Object expensiveObject = new byte[10 * 1024 * 1024];
        globalCache.put(\"key\", expensiveObject);
        
        // 正确的释放方式
        globalCache.remove(\"key\");  // 先从集合中移除引用
        expensiveObject = null;     // 再设置为null
    }
}

如何定位内存泄露

首先要知道内存泄露的特征有哪些，在发生崩溃之前提前定位原因。

内存泄露的特征

系统越来越慢，并伴随着内存的使用率过高，因为内存不足 GC频率增高（Full GC频率增加，回收前后可能内存五无明显变化），GC操作是CPU密集型操作，所以存在内存泄露的场合最后必然CPU使用率100%。或者出现OutOfMemory了。简单概括就下面几点：

Minor GC/Full GC越来越频繁
每次GC后堆内存使用率不下降或持续上升
GC暂停时间逐渐变长
老年代使用率持续增长
最后就系统崩溃OOM

定位内存泄漏

通过内存泄漏的特征也可以看到，GC回收的频率和效果 是内存泄漏的重要特征，也是关乎系统性能的重要指标（如果GC频率高，效果差对系统性能的影响是非常大的，特别是FULL GC）。

不管是定位内存泄漏问题，还是保障系统的稳定运行这两个步都是必不可少的。第一步 GC日志的打印及分析，第二步导出堆转储文件。

打印GC日志：命令各垃圾回收均有点区别，jdk 17 G1 GC日志打印 -Xlog:gc*,g1*:file=/path/to/gc.log:time,level,tags，输出结果如下：

[2025-10-25T21:35:17.927+0800][info] GC(3838) Pause Young (Normal) (G1 Evacuation Pause) 4043M->4043M(4044M) 0.445ms
//-- FULL GC 回收前4043 回收后 4043 总内存4044M ，回收时间为12.924ms
[2025-10-25T21:35:17.940+0800][info] GC(3839) Pause Full (G1 Compaction Pause) 4043M->4043M(4044M) 12.924ms
[2025-10-25T21:35:17.956+0800][info] GC(3840) Pause Full (G1 Compaction Pause) 4043M->4043M(4044M) 15.300ms
[2025-10-25T21:35:17.957+0800][info] GC(3841) Pause Young (Concurrent Start) (G1 Evacuation Pause) 4043M->4043M(4044M) 0.647ms
[2025-10-25T21:35:17.957+0800][info] GC(3843) Concurrent Mark Cycle
[2025-10-25T21:35:17.974+0800][info] GC(3842) Pause Full (G1 Compaction Pause) 4043M->4043M(4044M) 16.871ms
[2025-10-25T21:35:17.991+0800][info] GC(3844) Pause Full (G1 Compaction Pause) 4043M->4043M(4044M) 17.143ms
[2025-10-25T21:35:17.991+0800][info] GC(3843) Concurrent Mark Cycle 34.722ms

通过上面的GC日志发现，FULL GC 前后的内存空间没有发生变化，因此多半是内存泄露。

导出堆转储文件，用工具打开就行了，下图也是之前解决OOM时候记录JProfiler打开的图片，很清晰的能看到各对象的大小，以及对象的GC ROOT 我们去排查各大对象对应的代码就行了：

分享一个OOM 和 FULL GC 的案例：

总结

java 深度调试技术第3章【内存泄露分析和堆内存设置】讲了还是很多基础的理论，比如GC回收的机制，详细解释了内存泄露的原理，内存和垃圾回收设置等。本篇文章只是把其中最核心的知识提取出来。比如内存泄露的特征，GC日志的打印分析，堆文件的打印分析这些基础掌握之后就在实际开发中解决问题了。但是对于java堆内存模型，垃圾回收算法这些本篇文章就没过多的描述了（推荐深入理解java虚拟机）。

java深度调试【第三章内存分析和堆内存设置】

前言

内存泄露分析和堆内存设置