问题描述
对于B/S架构的J2EE应用系统，应用服务器发生内存溢出(OutOfMemoryError)错误是非常棘手的问题，解决问题的关键是要定位哪里出了问题。一般内存溢出的原因有以下几类:
Jvm内存参数设置不合理
如：
- -Xmx设置的比较小
- -Xms设置的过大
- sun的jvm没有设置
- -XX:MaxPermSize大小等等
由于参数设置问题导致的内存溢出往往容易发现，调整一下参数，问题基本就可以解决。
应用服务器缺少必要的补丁
例如Websphere的某些版本存在很多性能缺陷，某些情况下也会导致内存溢出，打上补丁后，问题基本可以得到解决。
应用程序代码存在缺陷
此类问题是内存溢出最常见的原因，解决起来也最麻烦，本文主要描述这类内存溢出问题如何进行分析和定位。
解决方案
工欲善其事，必先利其器，有了好的工具，解决问题往往能起到事半功倍的作用，很多时候没有工具支持，问题很难解决。
本文主要涉及到2个工具的运用：
- 分析JavaCore的工具：IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java。
- 分析Heapdump的工具：Eclipse Memory Analyzer。
通过这2个工具，一般的内存溢出问题基本可以定位。
在介绍这2个工具之前，先对一些相关概念做下解释说明：
Heapdump
某一时刻Java进程内存的快照，记录当时内存中各对象的存储和引用关系等。Heapdump中不包含对象的调用信息，即无法从Heapdump中看出某个对象是哪段程序代码生成出来的。
JavaCore
某一时刻Java进程中线程的快照，记录当时所有线程的执行堆栈信息等。JavaCore中可以看到各线程都在处理哪些程序代码，可以看到当前Java都在“做什么事”，在线程的执行堆栈中，有代码的调用信息，也有对象生成的相关信息等。
两种内存溢出
内存溢出一般分两种，内存使用过度和内存泄露。
- 使用过度指在短时间内急剧耗尽大量内存导致内存溢出。
- 内存泄露指长时间内，内存逐渐耗尽导致内存溢出，时间可能是几个小时或几天(通过开启详细垃圾回收可以清晰地观察到内存的分配情况)。
Java系统的内存溢出大部分都是由于内存使用过度导致，内存泄露比较少见。本文后面介绍的也都是关于内存使用过度导致内存溢出的分析方法。
对于内存使用过度导致的内存溢出，可以通过Heapdump和JavaCore结合分析定位问题，对于内存泄露，主要还是分析Heapdump。
当Java进程出现内存溢出错误时，通常会生成Heapdump文件和JavaCore文件，例如Websphere部署的web应用，当出现内存溢出时，会在如下目录
/opt/IBM/WebSphere/AppServer/profiles/server1看到出现类似这样的文件：
Heapdump.*.phd文件记录Heapdump信息，javacore.*.txt记录JavaCore信息，一般内存溢出时会出现多个phd文件和JavaCore文件，分析时用其中一个即可。
下面就介绍如何通过工具分析这2个文件，如何通过对这2个文件的分析定位出内存溢出(内存使用过度导致)的原
1. 分析 javacore
Javacore 的分析工具 IBM Thread and Monitor Dump Analyzer for Java(简称 JCA)，以图形化的方式展现 java 线程的堆栈信息及相互关系等。下面是工具使用的截图：
对于 Websphere，主要关注 WebContainer 线程的执行堆栈情况，上图显示WebContainer:57 号线程的执行堆栈。Javacore 文件本身就是个文本文件，直接通过文本编辑器如 editplus 也可以打开，下面是用文本编辑器打开 javacore 文件后看到的WebContainer:57 号线程的执行堆栈：
可以看到，通过 JCA 打开 javacore 和通过 editplus 打开 javacore，没有本质的区别，只是展现形式有所区别而已，有关 JCA 工具的具体使用这里不作详细介绍。分析 javacore的重点是根据每个线程的堆栈信息找出哪个或哪几个线程导致 java 进程的内存溢出，对应线程堆栈中的代码段就是罪魁祸首。例如，如果通过分析得到 WebContainer:57 号线程可能导致内存溢出，那么 57 号线程中的这段代码就是问题所在。
为什么是 WebContainer:57 号线程有问题，而不是其它线程呢？这就需要结合heapdump 进行综合分析，下面会有详细介绍。
2. 分析 Heapdump
Heapdump 的分析工具推荐 Eclipse Memory Analyzer(简称 MAT)，该工具比 IBM 的HA(Heap Analyzer)工具更强大，更易使用。下面是工具的使用截图：
该工具可以看到对象占用内存的大小、对象的个数等信息，通过分析占用内存比例最大的对象，可以初步判断是哪个对象导致的内存溢出，有关 MAT 工具的具体使用这里不作详细介绍。heapdump 分析的重点是找到占用内存最大的“业务对象”，所谓业务对象，就是和应用业务相关的对象，需要能靠到应用程序上。例如上图所示，虽然java.lang.String 比 DicRestrict 对象占用的内存要多，但是我们做分析时应该重点关注DicRestrict 对象，因为 String 对象是通用的业务无关对象，可能很多业务对象都会引用它。Heapdump 分析需要结合业务知识，需要相当的开发和业务经验。
3. 双剑合并
Javacore 和 heapdump 的单独分析，都只是看到了事情的一面，通过一定方法将二者有机的结合起来，问题基本就可以水落石出了。
