小编给大家分享一下OOM问题排查的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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运维反馈线上程序出现了OOM，程序日志中的输出为

Exception in thread "http-nio-8080-exec-1027" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
Exception in thread "http-nio-8080-exec-1031" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

看线程名称应该是tomcat的nio工作线程，线程在处理程序的时候因为无法在堆中分配更多内存出现了OOM，幸好JVM启动参数配置了-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError，使用MAT打开拿到的hprof文件进行分析。

第一步就是打开Histogram看看占用内存最大的是什么对象：

可以看到byte数组占用了接近JVM配置的最大堆的大小也就是8GB，显然这是OOM的原因。

第二步看一下究竟是哪些byte数组，数组是啥内容：

可以看到很明显这和HTTP请求相关，一个数组大概是10M的大小。

第三步通过查看GC根查看谁持有了数组的引用：

这符合之前的猜测，是tomcat的线程在处理过程中分配了10M的buffer在堆上。至此，马上可以想到一定是什么参数设置的不合理导致了这种情况，一般而言tomcat不可能为每一个请求分配如此大的buffer。

第四步就是检查代码里是否有tomcat或服务器相关配置，看到有这么一个配置：

max-http-header-size: 10000000

至此，基本已经确定了八九不离十就是这个不合理的最大http请求头参数导致的问题。

到这里还有3个疑问：

• 即使一个请求分配10M内存，堆有8GB，难道当时有这么多并发吗？800个tomcat线程？

• 参数只是设置了最大请求头10M，为什么tomcat就会一次性分配这么大的buffer呢？

• 为什么会有如此多的tomcat线程？感觉程序没这么多并发。

先来看问题1，这个可以通过MAT在dump中继续寻找答案。

可以打开线程视图，搜索一下tomcat的工作线程，发现线程数量的确很多有401个，但是也只是800的一半：

再回到那些大数组的清单，按照堆分配大小排序，往下看：

可以发现除了有10008192字节的数组还有10000000字节的数组，查看引用路径可以看到这个正好是10M的数组是output buffer，区别于之前看到的input buffer：

好吧，这就对了，一个线程分配了输入输出两个buffer，占用20M内存，一共401个线程，占用8GB，所以OOM了。
还引申出一个问题为啥有这么多工作线程，

再来看看问题2，这就需要来找一下源码了，首先max-http-header-size是springboot定义的参数，查看springboot代码可以看到这个参数对于tomcat设置的是MaxHttpHeaderSize：

然后来看看tomcat源码：

进一步看一下input buffer：

buffer大小是MaxHttpHeaderSize+ReadBuffer大小，这个默认是8192字节：

 
  
(int)Each connection that is opened up in Tomcat get associated with
  a read ByteBuffer. This attribute controls the size of this buffer. By
  default this read buffer is sized at 8192 bytes. For lower
  concurrency, you can increase this to buffer more data. For an extreme
  amount of keep alive connections, decrease this number or increase your
  heap size.
  

这也就是为什么之前看到大量的buffer是10008192字节的。至于为什么分配的buffer需要是MaxHttpHeaderSize+ReadBuffer。显然还有一批内容是空的10000000字节的buffer应该是output buffer，源码可以印证这点：

嗯这是一个header buffer，所以正好是10000000字节。

至于问题3，显然我们的应用程序是配置过最大线程的（查看配置后发现的确，我们配置为了2000，好吧有点大），否则也不会有401个工作线程（默认150），如果当时并发并不大的话就一种可能，请求很慢，虽然并发不大，但是因为请求执行的慢就需要更多线程，比如TPS是100，但是平均RT是4s的话，就是400线程了。这个问题的答案还是可以通过MAT去找，随便看几个线程可以发现很多线程都在等待一个外部服务的返回，这说明外部服务比较慢，去搜索当时的程序日志可以发现有很多"feign.RetryableException: Read timed out executing的日志"。。。。追杀下游去！慢点，我们的feign的timeout也需要再去设置一下，别被外部服务拖死了。

以上是“OOM问题排查的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

本文标题：OOM问题排查的示例分析
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