场景 1：大量业务数据缓存导致堆内存溢出
场景形貌：
一个企业级 Web 应用使用了大量内存缓存来存储业务数据，比如用户信息、订单数据等。由于缓存策略不当，大量无效数据长期存储在堆内存中，导致 OutOfMemoryError（堆内存溢出）。
办理思绪：
1.优化缓存策略：
- 使用 LRU（Least Recently Used）算法 来更换当前缓存策略，确保频繁使用的数据留存，长时间未被访问的数据及时清理。
- 使用 SoftReference 来存储缓存对象，体系内存不足时可自动回收软引用对象。
- 对业务重要性较低或更新频繁的数据，镌汰缓存时间，大概使用 弱引用（WeakReference），让垃圾回收器更容易回收缓存中的数据。
2.分布式缓存替代本地缓存：
- 使用分布式缓存（如 Redis 或 Memcached）来镌汰 JVM 内存压力，将缓存从堆内存中移到外部的缓存服务中，提升体系整体内存管理效率。
3.缓存粒度控制：
- 控制缓存对象的粒度，不要缓存过于庞大的对象。如果有复杂对象，拆分成多个部分进行缓存。
4.按需加载：
- 实现耽误加载（Lazy Loading），只在需要时加载和缓存数据，制止预加载不必要的大量数据。
优化效果：
通过调整缓存策略和引用类型、使用分布式缓存、优化缓存数据的粒度，可以镌汰 JVM 堆内存的压力，制止内存溢出。同时，通过公道的缓存策略，可以让体系在不增长物理资源的环境下，将内存使用效率提升 5-10 倍。
场景 2：循环生成大批量对象导致堆内存溢出
场景形貌：
体系定时任务每隔一段时间处理大量订单数据，每次处理都会循环创建大批量对象。由于这些对象创建过于频繁且没有及时释放，堆内存逐渐耗尽，导致 OutOfMemoryError。
办理思绪：
1.对象池化：
- 引入 对象池（Object Pooling），复用对象，制止每次处理数据时都新建大量对象。对象池可以用于重用一些固定逻辑的对象，镌汰 GC 压力。
2.分批处理：
- 将任务分解为多个小批次处理，制止一次性加载和处理过多数据。比如，每次处理 1000 条订单，而不是一次性加载 10 万条订单。
3.镌汰临时对象的创建：
- 优化代码中对象的创建，制止创建不必要的临时对象，特别是在循环中创建的对象。比如，使用 StringBuilder 更换 String 的频繁拼接操作。
4.垃圾回收调优：
- 调整 GC 策略，增长 Survivor 区的大小，确保短生命周期的对象能够及时从 Eden 区回收，制止老年代内存压力过大。
- 增长 MaxTenuringThreshold，让年轻代的对象有更多机会被回收，而不是过早晋升到老年代。
优化效果：
通过对象池复用对象、分批次处理任务、镌汰临时对象的创建和垃圾回收调优，能够显著镌汰体系在高并发环境下内存占用，提升任务处理效率 5-10 倍，并低落内存溢出的风险。
场景 3：长时间运行的 Web 服务导致堆内存溢出
场景形貌：
某 Web 应用是一个长时间运行的服务，在处理高并发请求时，服务端生成了大量的对象，长时间运行后，内存中的某些对象无法被及时回收，导致堆内存溢出。
办理思绪：
1.内存泄漏排查：
- 使用工具如 VisualVM 或 MAT (Memory Analyzer Tool) 分析堆内存，找到可能存在的内存泄漏点。
- 检查是否有长生命周期的对象引用了短生命周期的对象，导致短生命周期对象无法被 GC 回收。
2.优化线程使用：
- 使用线程池（如 ThreadPoolExecutor）优化线程的创建和销毁，制止频繁创建短生命周期的线程。
- 制止在线程中持有大对象引用，确保线程任务结束后，GC 可以及时回收相关对象。
3.使用 WeakHashMap 处理短生命周期的对象：
对于某些短生命周期的对象，比如请求上下文中的一些数据，可以使用 WeakHashMap 存储，制止对象在整个应用生命周期内一直存在。
4.定时内存清理：
- 如果体系必须要维持长时间运行，定期触发 Full GC，并联合日志监控，主动清理无用的对象，确保堆内存使用在公道范围内。
5.调优堆内存和 GC 策略：
- 增大年轻代的大小，确保短生命周期的对象可以快速被 GC 回收。
- 使用 CMS 或 G1 网络器来优化 Full GC 时间，镌汰长时间运行过程中由于 GC 导致的停顿。
优化效果：
通过排查内存泄漏、优化线程管理、弱引用对象管理和 GC 策略调优，可以大幅镌汰堆内存的占用，同时保持体系的高并发能力，内存使用效率可提升 5-10 倍，并制止内存溢出。
场景 4：大批量数据处理时，老年代溢出
场景形貌：
在企业级体系中，数据批处理任务经常会加载大量历史数据到内存中进行处理，由于数据量过大，导致老年代堆内存溢出。
办理思绪：
1.分块处理数据：
- 使用 分页查询 或 流式处理 的方式，制止一次性加载过多数据到内存中。比如使用 JDBC 的 ResultSet 共同 游标 分块获取数据。
2.使用外部存储：
- 大量中心计算效果可以暂时存储到外部存储体系（如 Redis、文件体系或数据库）中，而不是全存放在内存里。
3.提升老年代的 GC 效率：
- 使用 G1 GC 来管理老年代的回收，通过区域化内存管理，让老年代中的对象能够更高效地回收。
4.增大老年代内存：
- 如果体系有足够的物理内存，得当增大老年代内存大小，通过参数 -Xmx 和 -XX:NewRatio 来调节年轻代与老年代的比例。
优化效果：
通过分块处理数据、使用外部存储、提升 GC 回收效率，可以大大镌汰内存压力，尤其是老年代的溢出题目，提升数据处理任务的执行效率，内存利用率进步 5-10 倍。
文章转载于：https://www.cnblogs.com/lgx211/p/18474841
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
