WAS 8.0内存溢出深度分析与解决策略

"本文主要分析了Websphere Application Server (WAS) 8.0.0.7版本中出现的内存溢出问题，通过日志分析和heapdump文件的检查，探讨了可能导致内存溢出的原因，并提出了相应的解决策略。" 在IT领域，内存溢出是一个常见的性能问题，尤其在大型企业级应用服务器如WAS中，它可能导致系统运行缓慢甚至崩溃。本文主要关注的是WAS中由于Java虚拟机（JVM）内存管理不当引发的内存溢出问题。 首先，故障描述指出在2017年12月21日3点26分，一个名为waspd3-AppSrv324的应用服务器实例发生了内存溢出。该服务器的JVM堆内存设置为初始大小Xms256m，最大大小Xmx2048m。在正常运行期间，JVMheap的使用量大约保持在1000M，但当问题发生时，内存使用量急剧攀升至2.1G，远超设定的最大值，导致了内存溢出。这种异常情况通常与应用程序中某个部分过度消耗内存有关。 通过对GC（Garbage Collection）日志的分析，可以发现JVMheap的正常利用率约为50%，即大约500M。GC日志中的黑色方块表示服务器进行了重启，分别在12日18点45分和22日16点08分进行，这可能是为了缓解内存压力。然而，重启并不能根治问题，因为问题在重启后仍然可能发生。 进一步的分析指向了应用程序可能频繁调用`java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment`类，这可能导致内存使用率异常增高。`ConcurrentHashMap`是Java并发编程中常用的线程安全的哈希映射数据结构。如果应用程序存在大量并发操作或创建过多的Segment实例，那么内存消耗可能会迅速增加，进而触发内存溢出。 解决此类问题的策略通常包括以下几个步骤： 1. **调整JVM内存参数**：优化Xms和Xmx设置，确保JVM有足够的空间处理应用程序的需求，同时避免过度分配导致的浪费。 2. **监控和分析应用行为**：通过监控工具观察哪些对象或数据结构占用大量内存，以便找出问题根源。 3. **代码审查**：检查应用程序代码，特别是与`ConcurrentHashMap`使用相关的部分，看是否存在过度创建、未正确释放或不合理的数据结构使用。 4. **优化并发操作**：减少不必要的并发操作，或者使用更有效的并发控制策略，以降低对内存的压力。 5. **使用内存分析工具**：如MAT（Memory Analyzer Tool）进行heapdump文件分析，定位长期驻留的内存对象和内存泄漏。 6. **定期清理和垃圾回收**：确保GC机制能够有效地回收不再使用的内存。 通过上述方法，可以逐步排查和解决WAS中的内存溢出问题，确保系统的稳定性和性能。对于企业来说，及时识别和处理内存溢出问题对于维持服务的连续性和提高用户体验至关重要。