OutOfMemoryError: Java Heapdump Analyse – Was tun? Wenn die Produktion spinnt!

Die Ausnahme java.lang.OutOfMemoryError kann zum Alptraum eines Entwickler werden. Diese Ausnahme tritt oft ohne Vorwarnung, erst unter Volllast in der Produktion auf. OutOfMemoryErrors sind während der Entwicklung nur schwer zu entdecken. Denn häufig wird die Bedeutung von automatisierten Lasttest unterschätzt, die ein solches Szenario simulieren könnten. Kommt es in Produktion zum Super-GAU und die Applikation steigt mit einem OutOfMemoryError aus, dann geht für den Entwickler die forensische Arbeit los. Dabei gilt es herauszufinden, in welchen Situationen die Applikation zu viel Speicher benötigt und wie man vermeiden kann, dass die Applikation abstürzt. In diesem Beitrag geht es darum, wie man bei der Analyse eines solchen Fehlers vorgeht. Um diese Ausnahme besser zu verstehen, wird  zuerst die Java Memory Architektur vorgestellt.

Java Memory Architektur

Die Java Plattform verfügt über eine automatische Speicherverwaltung, die in der Java Virtual Machine Specification festgelegt ist. Zur Laufzeit wird zwischen verschiedenen Speicherbereichen unterschieden. Es gibt einen Speicherbereich, der für alle Threads sichtbar. Dieser Speicherbereich enthält unter anderen das sogenannte Method Area (PermGen) und den Heap.  Ein anderer Speicherbereich ist exklusiv nur für den ausgeführten Thread sichtbar.

Java Memory Architektur
Abbildung 1: Java Memory Architektur

Das Method Area wird beim Start der JVM initialisiert und darin befinden sich die geladenen Klassen. Der Heap verwaltet hingegen alle Objekte und Arrays, die zur Laufzeit erzeugt werden. Der Heap ist für alle Threads sichtbar.

Die JVM Spezifikation sieht weiterhin eine automatische Speicherverwaltung des Heaps in Form einer sogenannten Garbage Collection vor, die vom Garbage Collector durchgeführt wird. Bei der Garbage Collection handelt es sich, um eine explizite Deallokation von Objekten auf dem Heap, die automatisch abläuft. Eine Garbage Collection sollte normalerweise ohne das Zutun eines Entwicklers ablaufen.

Java Heap
Abbildung 2: Java Heap Struktur

Abbildung 2 zeigt den Aufbau der Oracle HotSpot Implementierung des Heaps und die JVM-Parameter, die man benutzen kann, um den Speicher an entsprechenden Stellen zu vergrößern. Der Heap ist in mehreren Generationen unterteilt: Der Young Generation und der Old Generation. Die Young Generation sorgt für eine Optimierung der Garbage Collection. Außerdem soll die Young Generation die Allokation neuer Objekte, sowie die Deallokation nicht mehr benötigter Objekte vereinfachen. Wenn Objekte ein gewisses Lebensalter überschritten, werden sie in die langsamere Old Generation kopiert. Neben diesen beiden Generationen gab es bis Java 8 noch die Permanent Generation. Im Zuge der Vereinigung der Codebasis der HotSpot und JRockit JVM wurde die Permanent Generation allerdings entfernt (Quelle).

Nachdem nun der Aufbau der Java Memory Architektur  geklärt ist, betrachten wir im Folgenden , wie man Java Memory Architektur überwachen kann.

Überwachung der Java Memory Architektur

Die Java Plattform bringt eine Reihe von Werkzeugen mit, um die Java Memory Architektur zu überwachen. Das einfachste Werkzeug ist das  Konsolen-Programm jmap. jmap gibt dem Benutzer textuelle Informationen über die verfügbaren JVM Speicherbereiche auf der Konsole aus, wie Young Generation und Old Generation. Das folgende Listing zeigt den Aufruf, den man in der Konsole ausführen muss, um sich Information über den Java-Heap mit jmap anzeigen zu lassen. Zunächst muss man mit dem Konsolenprogramm jps die Prozess-ID des Java Prozesses ermitteln, den man überwachen möchte. Dann kann man mit der herausgefundenen Prozess-ID und dem Parameter -heap das Programm jmap aufrufen und erhält Informationen über den verfügbaren Speicher:

bernd@mbp ~ $ jps
7409 Runner
25297 Jps
bernd@mbp ~ $ jmap -heap 7409
...
Heap Usage:
PS Young Generation
Eden Space:
   capacity = 60817408 (58.0MB)
   used     = 24817576 (23.667884826660156MB)
   free     = 35999832 (34.332115173339844MB)
   40.80669797700027% used
...
13008 interned Strings occupying 1759648 bytes.

Natürlich gibt es auch grafische Werzeuge, um die Java Memory Architektur zu überwachen. Im Folgenden werden die beiden Tools JConsole und VisualVM kurz vorgestellt.

JConsole ist eine Swing-Applikation, die seit Java Version 1.5 mit dem JDK mitgeliefert wird und  zur Überwachung von Java Prozessen via JMX auf lokalen oder entfernten Systemen dient. JMX steht für Java Management Extension und ist eine Weiterentwicklung eines Java Standards, der auch die Kommunikation zwischen unterschiedlichen Java Prozessen ermöglicht.

Last login: Wed Apr 30 19:51:45 on ttys000
bernd@mbp ~ $ jconsole

Nach dem Start von JConsole auf der Kommandozeile erscheinen  im einem Startscreen alle lokalen Java-Prozesse, diese können mit einem Doppelklick überwacht werden. Für das Monitoring entfernter JVM’s muss auf dem Zielsystem der entsprechende RMI-Zugriff aktiviert sein.

JConsole Startbildschirm
Abbildung 3: JConsole Startbildschirm
Abbildung 4: JConsole Überschicht
Abbildung 4: JConsole Überschicht
Abbildung 5: JConsole Speicherübersicht
Abbildung 5: JConsole Speicherübersicht
Last login: Thu May  1 10:08:40 on ttys003
bernd@mbp ~ $ jvisualvm

VisualVM ist ein weiteres grafisches Werkzeug mit einfachen Profiling-Möglichkeiten, dass auch über eine grafischen Oberfläche für das JDK-Tool jstack verfügt, mit dem Threaddumps erstellen werden können. VisualVM ist Bestandteil des JDK 6. Innerhalb der JDK heißt VisualVM allerdings Java VisualVM und kann mit dem Befehl jvisualvm in der Kommandozeile aufgerufen werden. Die aktuelle Version von VisualVM findet sich auf der Webseite und kann getrennt von der JVM installiert werden.

JVisualVM-Speicherübersicht
Abbildung 6: JVisualVM Speicherübersicht

Da wir nun wissen, wie wir die JVM überwachen können, sollten wir als Nächstes betrachten, welche Arten der Ausnahme java.lang.OutOfMemoryError auftreten können.

Arten von OutOfMemoryError

Ein Speicherüberlauf tritt immer dann auf, wenn der Garbage Collector keinen Speicher mehr deallokieren kann, um eine Speicheranfrage für das Instanzieren eines neuen Objekts zu erfüllen. Ein solcher Fehler führt zu einem java.lang.OutMemoryError, der sich in einer der folgenden textuelle Beschreibung äußert:

OutOfMemoryErrorBedeutung
Java heap spaceDer Garbage Collector kann keinen Speicher mehr freimachen, um eine Speicheranfrage für ein neues Objekt zu erfüllen.
Requested array size exceeds Es wird versucht ein Array auf dem Heap anzulegen, das größer ist als der Heap selber.
PermGen spaceEs steht nicht genug Speicher zur Verfügung, um Klassen Informationen im Method Area abzulegen oder der Code Cache vollläuft.
unable to create new native threadEs existieren zu viele Threads innerhalb der JVM. Es steht nicht mehr genug Speicher zur Verfügung , um einen neuen nativen Thread anzulegen.
request bytes for . Out of swap space? Der Heap muss erweitert werden, aber auf Betriebssystem Seite steht nicht mehr genügend Speicher zur Verfügung.
GC overhead limit exceededDer Garbage-Collector ist überdimensional oft und zu lange aktiv, so dass das eigentliche Programm nicht mehr vorankommt.

Nachdem nun die unterschiedlichen OutMemoryErrors kurz vorgestellt worden, wird im Folgenden genauer betrachtet, wie ein solcher Fehler entsteht und wie man ihn aufspüren kann.

Java Memory Leaks

Alle Objekte werden auf dem Heap erzeugt. Die Lebensdauer eines Objekts auf dem Heap ist abhängig davon, ob das Objekt von einem anderen Objekt referenziert wird. Der Garbage Collector prüft, wenn bestimmte Schwellwerte überschritten werden, ob ein Objekt noch referenziert ist. Sollte ein Objekt nicht mehr referenziert sein, wird das Objekt vom Garbage Collector als „Müll“ markiert und in einem späteren Schritt aufgeräumt und dessen Speicher freigegeben.

Sogenannte Garbage Collector Root (GC Root) Referenzen sind für das Überleben eines Objekts entscheidend. Ein GC Root ist ein Objekt, auf das es keine eingehenden Referenzen gibt. GC Roots sind verantwortlich dafür, dass referenzierte Objekte im Speicher gehalten werden. Wird weder direkt noch indirekt von einem GC Root referenziert, wird ein Objekt es als “unreachable” gekennzeichnet und zur Garbage Collection freigegeben. Man kann die folgenden Arten von Garbage Collection Roots unterscheiden:

  • Temporäre Variablen auf dem Stack eines Threads
  • Statische Felder von Klassen
  • Spezielle native Referenzen in JNI

GC Root lassen sich am besten anhand eines konkreten Code-Beispiels verdeutlichen:

public class MyPage extends org.apache.wicket.markup.html.WebPage {

  //Die Liste ist erreichbar,
  //wenn die Klasse geladen ist
  public static final List STATIC = new ArrayList();

  //Die Liste ist erreichbar,
  //solange eine Instanz der Seite existiert
  private final List instance = new ArrayList()

  //Die Liste ist erreichbar,
  //solange die Methode ausgeführt wird
  //auch wenn die Liste nicht benutzt wird
  private void myMethod(List parameter) {
    
    //solange die Methode ausgeführt wird
    //ist die List von Stack erreichbar
    List local = new ArrayList();
  }

}

GC Root Objekte sind für die folgenden OutOfMemoryError Problemen verantwortlich:

  • Objekte, die nie mehr im Anwendungscode genutzt werden, aber noch eine GC Root Referenz haben, verursachen Java Memory Leaks, da diese Objekte nicht vom Carbage Collector aufgeräumt werden können.
  • Durch die Verwendung von großen Objektbäume, die im Speicher gehalten werden (z.B. Caches), kann es dazu kommen, dass nicht genug Heap zu Verfügung steht. Dann muss der Speicher für die Applikation erhöht werden.
  • Zu viele temporäre Objekte, die dazu führen, dass temporär bei der Verarbeitung im Java-Code zu viel Speicher benötigt wird.

Java Memory Leaks entstehen immer dann, wenn ein Objekt noch eine GC Root Referenz hat, aber nicht mehr in der Anwendung benutzt wird. Solche Objekte werden „Loitering Objects“ genannt. Loitering Objects belegen für die komplette Ausführungsdauer den JVM Speicher. Durch solche „Objekt-Leichen“  wird der Anwendungsspeicher nicht mehr ausreichen und es kommt zu einem OutOfMemoryError. Häufig wird ein OutOfMemoryError von statischen Collections ausgelöst.  Dann werden Objekte der Collection hinzugefügt, aber nicht wieder gelöscht. Die hinzugefügten Objekte werden durch die statischen Collection-Einträge referenziert und können aufgrund der GC Root Referenz (statisch) nicht mehr freigegeben werden.

Abbildung 6 - Dominatoren
Abbildung 7 – Dominatoren

Im Zusammenhang mit Java Memory Leaks wird weiterhin oft von sogenannten Dominatoren und Dominatorbäumen gesprochen. Bei  Dominatoren handelt es sich, um ein Konzept aus der Graphentheorie.  Ein Dominator ist ein Knoten, durch den ein kompletter Teilgraph erreichbar ist. Auf das Speichermanagement umgesetzt, heißt das, dass  ein Objekt A ein Dominator eines anderen Objekts B ist, wenn es kein weiteres Objekt C gibt, das eine Referenz auf B hält. Wird also die Wurzelreferenz freigegeben, wird auch der ganze Dominatorbaum freigeben. Sehr große Dominatorenbäume sind also sehr gute potenzielle Kandidaten bei der Memory Leak Suche.

Die Memory Leak Suche beginnt mit dem Erstellen eines Heapdump. Im Folgenden werden zunächst Möglichkeiten vorgestellt, um einen Heapdump zu erstellen.

Java Heapdump

Ein Heapdump ist eine textuelle oder binäre Abbildung des Java Heaps. Aus den Informationen, die in einem Heapdump enthalten sind, lassen sich mit verschiedenen Werkzeugen die gesamten Objekte, die von einer Applikation erzeugt werden, rekonstruieren. Außerdem sind alle Referenzen zwischen den Objekten in einem Heapdump enthalten. Ein Heapdump kann im Fehlerfall durch die JVM  Option -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError beim Auftreten eines OutOfMemoryErrors  automatisch erzeugen werden. Heapdumps enthalten meistens die folgenden Arten von Objekten:

  • lebendige Objekte, das sind Objekte, die über eine GC Root Referenz erreichbar sind
  • Alle nicht mehr referenzierten Objekte

Alternativ zur JVM Option kann ein Heapdump mit dem Konsolen-Werkzeug jmap erstellt werden, das wir bereits zur Überwachung der JVM kennengelernt haben. Das folgende Listing zeigt, wie man einen Heapdump über die Konsole erstellen kann.

bernd@mbp ~ $ jps
16497 AppMain
16520 Jps
bernd@mbp ~ $ jmap -dump:live,format=b,file=dump.hprof 16497
Dumping heap to /Users/berndzuther/dump.hprof ...
Heap dump file created

Natürlich gibt es auch ein grafische Werkzeug, wie z.B. VisualVM, mit dem man auch einen Heapdump erstellen kann.

VisualVM Heapdump
Abbildung 8: VisualVM Heapdump

Nachdem wir nun einen Heapdump erzeugen können, können wir beginnen den Heapdump zu analysieren. Dazu stehen uns die folgenden Tools zur Verfügung.

Heapdump Analyse

Das JDK 1.6 bringt ein kleines Tool mit Namen jhat (Java Heap Analysis Tool) zur Analyse von Heapdumps mit. jhat startet einen lokalen Webserver. Der Heapdump kann unter Verwendung der Defaulteinstellungen über die Adresse http://localhost:7000 analysiert werden. Das Tool stellt aber leider nur sehr rudimentäre Funktionen zur Auswertung des Heapdumps zur Verfügung und ist es nicht sehr gut zu bedienen.

bernd@mbp ~ $ jhat -J-mx2000m dump.hprof
Reading from dump.hprof...
Dump file created Fri May 02 18:37:18 CEST 2014
Snapshot read, resolving...
Resolving 2013119 objects...

Ein schönes Werkzeug für die Analyse von Heapdumps ist der  Memory Analyzer (MAT), der in der Lage ist sehr große Heapdumps zu verarbeiten. Ältere Tools haben oft das Problem, dass der Heapdump zur Analyse komplett in den Arbeitsspeicher geladen werden muss und man i.d.R. das 1,5-fache des Heaps zur Analyse benötigt. D.h. ein Heap von 2GB Größe benötigte 3 GB Heap zur Analyse. Der Memory Analyzer indiziert zunächst einen Heapdump, um hinterher in vertretbarer Zeit und mit verkraftbarem Speicherverbrauch eine Analyse auf dem Dump ermöglichen zu können.

Memory Analyzer
Abbildung 9: Memory Analyzer

Der Memory Analyzer analysiert die Referenzbeziehungen zwischen Objekten auf dem Heap und erzeugt daraus  Dominatorbäume. Außerdem sucht der Memory Analyzer die Dominatoren im Heap (diese werden im MAT Akkumulierungspunkte genannt) heraus. Die Dominatoren erhalten große Mengen Speicher am Leben und werden als „Suspect Report“ dargestellt, wie es in Abbildung 9 zu sehen ist.

Memory Analyzer OGL
Abbildung 10: Memory Analyzer OGL

Um Objekte in einem Heapdump abzufragen, gibt es die sogenannte Object Query Language (OQL). OQL führt bei Abfragen zu mehr Flexibilität und ermöglicht es Objekte nach bestimmten Kriterien zu filtern. Dazu benutzt OQL die JavaScript Expression Language.

Eine OQL Anfrage hat die folgende Struktur:

select 
         [ from [instanceof]  
         [ where  ] ]

--selektiert alle Strings, die mehr als 100 Zeichen haben
select s from java.lang.String s where s.count >= 100

--selektiert alle int arrays mit mehr als 256 Elementen
select a from int[] a where a.length >= 256

Im nächten Schritt führen wir eine Java Heap Analyse mit dem Memory Analyzer an einem konkreten Beispiel aus.

Online Shop – Beispiel Heapdump-Analyse

Die Firma comSysto hat im Rahmen des Meetup Boost your Java Enterprise Stack with MongoDB einen Onlineshop in seinen Github Repository veröffentlicht. Das folgende Youtube-Video zeigt, über welche Funktionalität dieser Onlineshop verfügt und gibt eine kleine Einführung in den Onlineshop.

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=uJpFp9qR4Z4&rel=0&hd=1]

Im Folgenden verwenden wir einen Fork dieses Onlineshop, um eine Memory Leak Analyse durchzuführen. Diesen Fork kann man in meinem Github Repository auschecken.  Das folgende Listing zeigt, was dazu zu tun ist:

bernd@mbp ~ $ git clone https://github.com/zutherb/memory-leak-detection.git
Cloning into 'memory-leak-detection'...
remote: Counting objects: 1231, done.
remote: Compressing objects: 100% (632/632), done.
remote: Total 1231 (delta 211), reused 1231 (delta 211)
Receiving objects: 100% (1231/1231), 5.72 MiB | 1.56 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (211/211), done.
Checking connectivity... done.
bernd@mbp ~ $ cd memory-leak-detection
bernd@mbp ~/memory-leak-detection (master)$ git branch -r
  origin/HEAD -> origin/master
  origin/master
  origin/memory-leak-fix

Manchen wir uns im nächsten Schritt mit dem Repository vertraut. Das Repository verfügt über zwei Branches. Der master-Branch ist mit einem Memory Leak präpariert und im memory-leak-fix-Branch befindet sich der Onlineshop in einer  Memory Leak freien Version.

Gitk - Memory Leak Detection Repository
Abbildung 11: Gitk – Memory Leak Detection Repository

Nachdem wir nun den Aufbau des Repository kennen, können wir uns mit dem Onlineshop selbst vertraut machen. Der Onlineshop basiert auf Java 8. Um den Onlineshop bauen und starten zu können, muss also auch Java 8 auf dem Rechner installiert sein und das entsprechende Java_Home als Umgebungsvariable eingestellt sein. Als Buildtool wird Gradle verwendet, das schon aus dem Artikel „Gradle: Erstellen von einem Java Application Bundle unter Mac OS X“ bekannt ist. Gradle ist ein auf Groovy und Java basierendes Build-Management-Automatisierungs-Tool, dass vergleichbar mit Apache Ant und Apache Maven ist. Gradle nutzt jedoch im Gegensatz zu Maven und Ant eine auf Groovy basierende domänenspezifische Sprache (DSL) zur Beschreibung der zu bauenden Projekte. Gradle muss nicht auf dem Rechner installiert sein, man kann den sogenannten Gradle-Wrapper benutzen, der sich im Wurzel-Verzeichnis des Projektes befindet. Um das Projekt zu bauen und die Anwendung zu starten. Hierzu nutzen wir den Task jettyRun im Projekt shop/ui. Nach einer Weile startet der Onlineshop auf der Url http://localhost:8080/pizza. Das folgende Listing zeigt, wie man unter MacOSX das JAVA_HOME für Java 8 setzen kann  (VORRAUSSETZUNG: Java 8 ist installiert) und den Onlineshop startet:

bernd@mbp ~/mld $ export JAVA_HOME="${/usr/libexec/java_home -v 1.8}"
bernd@mbp ~/mld (master)$ ./gradlew -p shop/ui/ jettyRun

Die Katalog-Seite des Onlineshop ist mit einem Memory Leak präpariert. Dieser äußert sind in einem OutOfMemoryError: Java Heap Space, wenn man die Katalog-Seite oft genug aufruft.  Um nicht ständig die Katalog-Seite http://localhost:8080/pizza/productcatalog/pizza per Hand aufrufen zu müssen, befindet sich im Verzeichnis external  die Datei loadtest.jmx. Diese Datei kann man mit dem Programm Apache JMeter ausführen. JMeter ist ein freies, in Java geschriebenes Werkzeug zum Ausführen von Lasttests in Client/Server-Anwendungen. JMeter ermöglicht es durch das  Zusammenstellen eines Testplanes zu spezifizieren, welche Teile der Anwendung durchlaufen werden sollen, um konkrete Ergebnisse über das Antwortzeitverhalten zu bekommen.

JMeter - Lasttest
Abbildung 12: JMeter – Lasttest

Öffnen wir  JMeter und führen die Datei loadtest.jmx gegen den laufenden Shop aus, in dem wir auf den grünen Play-Button unterhalb der Menü-Liste in JMeter klicken. Nach einiger Zeit kommt es zu einem OutOfMemoryError: Java heap space.

Error for /pizza/productcatalog/pizza
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

Jetzt ist der Moment erreicht, in dem wir einen Heapdump erstellen sollen. Das folgende Listing zeigt, wie wir mittels jps die Prozess-ID des laufenden Onlineshops herausfinden können, um einen Heapdump erstellen zu können. Denn ersten jps Aufruf sollte man machen bevor, man mit Gradle den Onlineshop startet. In der Regel ist aber die höchste Prozess-ID des GradleDaemon auch die Prozess-ID des laufenden Onlineshops.

bernd@mbp ~/memory-leak-detection (master)$ jps
6097 
535 WrapperSimpleApp
4509 GradleDaemon
6404 Jps
bernd@mbp ~/memory-leak-detection (master)$ jps
6097 
535 WrapperSimpleApp
6451 GradleDaemon
4509 GradleDaemon
6481 Jps
6441 GradleWrapperMain
bernd@mbp ~/memory-leak-detection (master)$ jmap -dump:live,format=b,file=dump.hprof 6451
Dumping heap to /Users/berndzuther/memory-leak-detection/dump.hprof ...
Heap dump file created

Natürlich kann man den Onlineshop auf während des Lasttests mit VisualVM überwachen. Dann kann man dabei zu gucken, wie der Heap Speicher vollläuft, wie es in Abbildung 13 zusehen ist.

VisualVM - Lasttest
Abbildung 13: VisualVM – Lasttest

Wenn wir den Dump nun in den Memory Analyzer laden und einen Suspect Report erstellen, warnt uns der Memory Analyzer vor einem potentiellen Memory Leak in der Klasse ProductCatalogPage.

Memory Analyzer - Suspect Report
Abbildung 14: Memory Analyzer – Suspect Report

In unserem Beispiel wird eine ArrayList als Hauptverdächtiger präsentiert.  Durch das verdächtige Objekt wird circa die Hälfte, des Speichers verbraucht, der der Anwendung zur Verfügung steht. Als nächstes kann man sich eine detailliere Beschreibung ausgeben lassen, in dem man auf Details klickt. In dieser Ansicht sieht man, was die verdächtige ArrayList enthält und wer die ArrayList referenziert.  Auch diese Information ist im Memory Analyzer gut aufbereitet:

Memory Analyzer - Suspect Report Detail
Abbildung 15: Memory Analyzer – Accumulation Point

In der Accumulation Point Ansicht des Suspect Report sieht man, das die Klasse ProductCatalogPage eine Variable memoryLeak  enthält, die die verdächtige  ArrayList referenziert. Ein Blick in den Quellcode verrät uns, dass es sich dabei um eine statische Variable handelt, die bei jeden rendern des Produkt-Katalogs immer wieder alle Elemente im Katalog in sich und sich danach selbst kopiert. Wenn man die Liste entfernt, kann man den Lasttest ausführen, ohne das es zu einem OutOfMemoryError kommt. Damit haben wir das Memory Leak in der Applikation gefunden und beseitigt.

@MountPath("productcatalog/${type}")
@EnumProductTypeNavigationItem(enumClazz = ProductType.class, defaultEnum = "PIZZA", sortOrder = 2)
public class ProductCatalogPage extends AbstractBasePage {

    @SpringBean(name = "productService")
    private ProductService productService;

    private IModel productTypeModel;
    private IModel productListModel;
    private Component basketPanel;

    private static List memoryLeak = new ArrayList();
    ...
    private Component productView() {
        return new DataView("products", productDataProvider()) {

            @Override
            protected void populateItem(final Item item) {
                memoryLeak.add(item.getModelObject());
                memoryLeak.addAll(new ArrayList<>(memoryLeak));
                ...
            }
        };
    }
    ...
}

Auch in Dominatorbaum Ansicht, die in Abbildung 15 dargestellt wird, sieht man, dass es sich bei der ArrayList, um einen potenziellen Kandidaten für einen Memory-Leak handelt.

Memory Analyzer - Dominatorbaum
Abbildung 16: Memory Analyzer – Dominatorbaum

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir die Suche nach Memory Leaks mit Hilfe eines Heapdumps betrachtet. Ein Heapdump kann z.B. mit dem Konsolen-Programm jmap oder über eine JVM Option im Fehlerfall erstellt werden.

Eine Heapdumps Analyse wird oft post mortem durchgeführt, nachdem die Anwendung bereits wegen einem OutOfMemoryError abgebrochen wurde. Für eine  Heapdump-Analyse, kann das frei verfügbare Werkzeug Memory Analyzer MAT verwendet werden, das einen potentielle Kandidaten für einen Memory Leak vorschlägt. Sehr große Dominatorenbäume sind auch sehr gute potenzielle Kandidaten bei der Memory-Leak-Suche.

—————————————————-

Ich danke Daniel Mitterdorfer für die vielen Anregungen und Ideen zu diesem Artikel. Daniel Mitterdorfer ist ein Software Engineer und Mitglied der Application Performance guild bei der comSysto GmbH.

Share Button

Eine Antwort auf „OutOfMemoryError: Java Heapdump Analyse – Was tun? Wenn die Produktion spinnt!“

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.