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标题: 凌晨三点救火实录：Java内存泄漏的七个神坑，你至少踩过三个！ [打印本页]

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作者: 兜兜零元    时间: 2025-2-25 21:18
标题: 凌晨三点救火实录：Java内存泄漏的七个神坑，你至少踩过三个！
引子：那个让运维集体加班的夜晚

"凡哥！线上服务响应时间飙到10秒了！"凌晨1点，实习生小李的语音带着哭腔。
监控大屏上，JVM堆内存曲线像坐了火箭——刚扩容的16G内存，30分钟就被吃干抹净。
我咬着牙拍桌子："把最近一周上线的代码给我翻个底朝天！"
第一坑：Static聚集成永动机

▌ 翻车代码（真实项目片段）

1. // 缓存用户AI对话历史 → 翻车写法！
2. public class ChatHistoryCache {
3.     private static Map<Long, List<String>> cache = new HashMap<>();
5.     public static void addMessage(Long userId, String msg) {
6.         cache.computeIfAbsent(userId, k -> new ArrayList<>()).add(msg);
7.     }
8. }

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▌ 翻车现场

• 用户量暴增时，缓存数据只进不出，48小时撑爆内存
  
• 用Arthas抓现行：vmtool --action getInstances -c 4614556e 看到Map尺寸破千万
  
• MAT分析：HashMap$Node对象占堆内存82%
  

▌ 正确姿势

1. // 改用Guava带过期时间的缓存
2. private static Cache<Long, List<String>> cache = CacheBuilder.newBuilder()
3.         .expireAfterAccess(1, TimeUnit.HOURS)
4.         .maximumSize(10000)
5.         .build();

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第二坑：Lambda忘记关文件流

▌ 致命代码（处理AI模型文件）

1. // 加载本地模型文件 → 翻车写法！
2. public void loadModels(List<File> files) {
3.     files.forEach(file -> {
4.         try {
5.             InputStream is = new FileInputStream(file); // 漏了关闭！
6.             parseModel(is);
7.         } catch (IOException e) { /*...*/ }
8.     });
9. }

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▌ 诡异现象

• 服务运行三天后突然报 "Too many open files"
  
• Linux排查：lsof -p 进程ID | grep 'deleted' 发现大量未释放文件句柄
  
• JVM监控：jcmd PID VM.native_memory显示文件描述符数量突破1万
  

▌ 抢救方案

1. // 正确写法：try-with-resources自动关闭
2. files.forEach(file -> {
3.     try (InputStream is = new FileInputStream(file)) { // 自动关流
4.         parseModel(is);
5.     } catch (IOException e) { /*...*/ }
6. });

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第三坑：Spring事件监听成钉子户

▌ 坑爹代码（消息通知模块）

1. // 监听AI处理完成事件 → 翻车写法！
2. @Component
3. public class NotifyService {
5.     @EventListener
6.     public void handleAiEvent(AICompleteEvent event) {
7.         // 错误持有外部服务引用
8.         externalService.registerCallback(this::sendNotification);
9.     }
10. }

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▌ 内存曲线

• 每次事件触发，监听器对象就被外部服务强引用，永久不释放
  
• MAT分析：NotifyService实例数随时间线性增长
  
• GC日志：老年代占用率每周增长5%
  

▌ 避坑绝招

1. // 使用弱引用解除绑定
2. public void handleAiEvent(AICompleteEvent event) {
3.     WeakReference<NotifyService> weakRef = new WeakReference<>(this);
4.     externalService.registerCallback(() -> {
5.         NotifyService service = weakRef.get();
6.         if (service != null) service.sendNotification();
7.     });
8. }

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第四坑：线程池里的僵尸使命

▌ 问题代码（异步处理AI请求）

1. // 异步线程池配置 → 翻车写法！
2. @Bean
3. public Executor asyncExecutor() {
4.     return new ThreadPoolExecutor(10, 10,
5.         0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
6.         new LinkedBlockingQueue<>()); // 无界队列！
7. }

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▌ 灾难现场

• 请求突增时队列堆积50万使命，每个使命持有一个AI响应对象
  
• 堆dump显示：byte[]占内存90%，满是待处理的响应数据
  
• 监控指标：queue_size指标持续高位不降
  

▌ 正确配置

1. // 设置队列上限+拒绝策略
2. new ThreadPoolExecutor(10, 50,
3.     60L, TimeUnit.SECONDS,
4.     new ArrayBlockingQueue<>(1000),
5.     new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

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第五坑：MyBatis连接池里的幽灵

▌ 致命代码（查询用户对话记载）

1. public List<ChatRecord> getHistory(Long userId) {
2.     SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession();
3.     try {
4.         return session.selectList("queryHistory", userId);
5.     } finally {
6.         // 忘记session.close() → 连接池逐渐枯竭
7.     }
8. }

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▌ 泄露证据

• Druid监控面板显示活跃连接数到达最大值
  
• 日志报错：Cannot get connection from pool, timeout 30000ms
  
• 堆分析：SqlSession实例数异常增长
  

▌ 正确姿势

1. // 使用try-with-resources自动关闭
2. try (SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession()) {
3.     return session.selectList("queryHistory", userId);
4. }

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第六坑：第三方库的温柔陷阱

▌ 问题代码（缓存用户偏好设置）

1. // 使用Ehcache时的错误配置
2. CacheConfiguration<Long, UserPreference> config = new CacheConfiguration<>()
3.     .setName("user_prefs")
4.     .setMaxEntriesLocalHeap(10000); // 只设置了数量，没设过期时间！

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▌ 内存症状

• GC日志显示老年代每周增长3%
  
• Arthas监控：watch com.example.CacheService getCachedUser返回对象存活时间超7天
  
• 压测时触发OOM，堆中发现大量UserPreference对象
  

▌ 正确配置

1. config.setTimeToLiveSeconds(3600) // 1小时过期
2.       .setDiskExpiryThreadIntervalSeconds(60); // 过期检查间隔

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第七坑：ThreadLocal用完不打扫

▌ 致命代码（用户上下文通报）

1. public class UserContextHolder {
2.     private static final ThreadLocal<User> currentUser = new ThreadLocal<>();
4.     public static void set(User user) {
5.         currentUser.set(user);
6.     }
8.     // 缺少remove方法！
9. }

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▌ 内存异常

• 线程池复用后，ThreadLocal中旧用户数据堆积
  
• MAT分析：User对象被ThreadLocalMap强引用无法释放
  
• 监控发现：每个线程持有平均50个逾期用户对象
  

▌ 修复方案

1. // 使用后必须清理！
2. public static void remove() {
3.     currentUser.remove();
4. }
6. // 在拦截器中强制清理
7. @Around("execution(* com.example..*.*(..))")
8. public Object clearContext(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
9.     try {
10.         return pjp.proceed();
11.     } finally {
12.         UserContextHolder.remove(); // 关键！
13.     }
14. }

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终极排查工具箱

1. Arthas实战三连击

1. # 实时监控GC情况
2. dashboard -n 5 -i 2000
4. # 追踪可疑方法调用频次
5. trace com.example.CacheService addCacheEntry -n 10
7. # 动态修改日志级别（无需重启）
8. logger --name ROOT --level debug

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2. MAT分析三板斧

• Dominator Tree：揪出内存吞噬者
  
• Path to GC Roots：顺藤摸瓜找凶手
  
• OQL黑科技：
  1. SELECT * FROM java.util.HashMap WHERE size > 10000
  2. SELECT toString(msg) FROM java.lang.String WHERE msg.value LIKE "%OOM%"

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3. 线上救火命令包

1. # 快速查看堆内存分布
2. jhsdb jmap --heap --pid <PID>
4. # 统计对象数量排行榜
5. jmap -histo:live <PID> | head -n 20
7. # 强制触发Full GC（慎用！）
8. jcmd <PID> GC.run

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防泄漏军规十二条

• 所有缓存必须设置双保险：逾期时间 + 容量上限
  
• IO操纵三重防护：
  1. try (InputStream is = ...) { // 第一重
  2.     useStream(is);
  3. } catch (IOException e) {    // 第二重
  4.     log.error("IO异常", e);
  5. } finally {                  // 第三重
  6.     cleanupTempFiles();
  7. }

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• 线程池四不原则：
  
  
  
  • 不消无界队列
    
  • 不设不合理焦点数
    
  • 不忽略拒绝策略
    
  • 不存放大对象
    
  
  
• Spring组件三查：
  
  
  
  • 查事件监听器引用链
    
  • 查单例对象中的聚集类
    
  • 查@Async注解的线程池配置
    
  
  
• 第三方库两验：
  
  
  
  • 验连接池归还机制
    
  • 验缓存默认配置
    
  
  
• 代码审查重点关注：
  
  
  
  • 所有static修饰的聚集
    
  • 所有close()/release()调用点
    
  • 所有内部类持有外部引用的地方
    
  
  

运维老凡的避坑日记

2024-03-20 凌晨2点
"小王啊，知道为什么我头发这么少吗？
当年有人把用户会话存到ThreadLocal里不清理，
结果线上十万用户同时在线时——
那内存泄漏的速度比剃头店推子还快！"

自测题：你能看出这段代码哪里会泄漏吗？

1. // 危险代码！请找出三个泄漏点
2. public class ModelLoader {
3.     private static List<Model> loadedModels = new ArrayList<>();
4.    
5.     public void load(String path) {
6.         Model model = new Model(Files.readAllBytes(Paths.get(path)));
7.         loadedModels.add(model);
8.         Executors.newSingleThreadScheduledExecutor()
9.                  .scheduleAtFixedRate(() -> model.refresh(), 1, 1, HOURS);
10.     }
11. }

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答案揭晓：

• static聚集无清理机制
  
• 定时使命线程池未关闭
  
• 匿名内部类持有Model强引用
  

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