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news 2026/4/6 23:21:22
精美公司网站源码,数据推广公司,肇庆企业建站程序,电商网站分析报告怎么做先看下java的内存模型 监控jvm工具：visualVM 摘录一下内容： 由c开发的jvm，它巧妙地设计了java的设计理念——即万物皆对象。并设计了这些对象应该如何存储，如何调用，并通过不断迭代设计让对象的存储和回收&#xff0…

先看下java的内存模型

监控jvm工具：visualVM 摘录一下内容：

由c++开发的jvm，它巧妙地设计了java的设计理念——即万物皆对象。并设计了这些对象应该如何存储，如何调用，并通过不断迭代设计让对象的存储和回收，执行更加合理，下图是jvm的发展历程。

也许开发者未必精通jvm，但对jvm的深入了解可以对开发，排错，调优有非常大的帮助。这里给出最基本的 jvm 入门知识，也是你监控 jvm并期待通过分析jvm来排错调优所必要的基础知识：
在这里插入图片描述

  • 堆（Heap）：
    堆是用于存储对象实例的内存区域。在堆中分配的对象包括通过 new 关键字创建的对象以及数组。
    所有线程共享堆，但每个对象都有一个标识它的引用。
  • 栈（Stack）：
    栈用于存储方法的局部变量、操作数栈、方法返回地址等。每个线程都有自己的栈。
    每个方法在执行时都会创建一个栈帧，栈帧包含了该方法的局部变量表、操作数栈、动态链接、方法返回地址等信息。
  • 程序计数器（Program Counter）：
    程序计数器是每个线程私有的，用于存储当前线程执行的字节码指令的地址或索引。
    在多线程环境下，程序计数器用于记录每个线程执行的位置，确保线程切换后能够恢复到正确的执行位置。
  • 本地方法栈（Native Method Stack）：
    本地方法栈类似于栈，但用于执行本地方法（非 Java 语言编写的方法）。
    本地方法栈的实现和栈类似，但用于执行本地代码。
  • 元空间（Metaspace）：
    元空间是 JDK 8+ 版本中引入的（替代原来的方法区），使用本机内存存储类的元信息，包括类的结构信息、静态变量
    、方法信息等。

查看hive日志

日志：hive-server2.out，注意不是：hiveserver2.log

2024-09-10 20:21:35,765 HiveServer2-Background-Pool: Thread-13637 ERROR Unable to create Appender of type HushableMutableRandomAccess
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
Dumping heap to /var/de_log/hive/java_pid36821.hprof ...
Heap dump file created [18346979563 bytes in 27.401 secs]
Terminating due to java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

可以看到发生了OOM的问题OutOfMemoryError，堆heap内存溢出了。

获取hive内存溢出时候的内存快照hprof

hiveserver2日志文件夹内执行：grep OutOfMemory ./hiveserver2-gc.log*
得到如下内容：

./hiveserver2-gc.log.0:CommandLine flags: -XX:+ExitOnOutOfMemoryError -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/xxx/hive/

参数具体意义参考：-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

根据/xxx/hive/和发生hiveserver2 terminate的时间，找到jvm导出的hprof文件，hprof文件大约有17GB。此文件就是发生OutOfMemoryError时刻的内存快照，很大也压缩不了。

ls -lh
-rw-------  1 hive hadoop  17G Sep  9 23:06 java_pid24619.hprof

使用工具分析hprof文件

工具一VisualVM：

此工具是jdk自带的，一般在JAVA_HOME/bin/jvisualvm.exe在win下直接运行就可以了。

载入hprof文件在在这里插入图片描述就会的都如下信息：

基本信息:生成的日期: Tue Sep 10 20:30:14 CST 2024文件: D:\java_pid123345.hprof\java_pid12345.hprof文件大小: 17,497 MB字节总数: 18,231,897,382类总数: 23,546实例总数: 11,253,335类加载器: 1,354垃圾回收根节点: 11,647等待结束的暂挂对象数: 0在出现 OutOfMemoryError 异常错误时进行了堆转储导致 OutOfMemoryError 异常错误的线程: HiveServer2-Background-Pool: Thread-12410

点击 HiveServer2-Background-Pool: Thread-12410超链接就是展示实际进程的调用栈：

 
"HiveServer2-Background-Pool: Thread-12410" prio=5 tid=12410 RUNNABLEat java.lang.OutOfMemoryError.<init>(OutOfMemoryError.java:48)at org.apache.thrift.protocol.TBinaryProtocol.readStringBody(TBinaryProtocol.java:379)at org.apache.thrift.protocol.TBinaryProtocol.readMessageBegin(TBinaryProtocol.java:230)at org.apache.thrift.TServiceClient.receiveBase(TServiceClient.java:77)at org.apache.hadoop.hive.metastore.api.ThriftHiveMetastore$Client.recv_get_database(ThriftHiveMetastore.java:770)Local Variable: org.apache.hadoop.hive.metastore.api.ThriftHiveMetastore$get_database_result#166at org.apache.hadoop.hive.metastore.api.ThriftHiveMetastore$Client.get_database(ThriftHiveMetastore.java:757)at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.getDatabase(HiveMetaStoreClient.java:1523)

从HiveMetaStoreClient.getDatabase可以发现是hms读取database信息造成的。

工具二mat:

内存溢出怎么排查？分析思路大概都是这样的吧

官网地址：
mat工具地址
注意下载时候选择版本，mat和jdk有一定搭配关系。

（1）可以在overview 在这里插入图片描述下，点击Leak Suspects即可执行可疑分析。

在Problem Suspect项目下是分析的可疑项，

The thread org.apache.hive.service.server.ThreadWithGarbageCleanup @ 0x2d79ff8d8 HiveServer2-Background-Pool: Thread-13828 keeps local variables with total size 1,936,085,120 (10.77%) bytes.
The memory is accumulated in one instance of "byte[]" loaded by "<system class loader>".
The stacktrace of this Thread is available. See stacktrace.Keywords
byte[]Details »

可以看到是org.apache.hive.service.server.ThreadWithGarbageCleanup @ 0x2d79ff8d8 这个进程出现问题了。

（2）查看Histogram在这里插入图片描述列表项目：

Class Name| Objects |   Shallow Heap |     Retained Heap
---------------------------------------------------------
byte[]    | 130,780 | 17,442,187,032 | >= 17,442,187,032
---------------------------------------------------------

可以根据Retained Heap或者Shallow Heap看到排名第一的是byte[]大约有，17,442,187,032/1024/1024/1024=16.24GB。 17442187032/18346979563=95%，byte[]占到线程内存的比例很高。

（3）查看thread overview 在这里插入图片描述根据thread名称找到以0x2d79ff8d8结尾的thread。
先看最上边的内容，这和java日志调用栈展示的顺序是一致的，最后执行的在最上展示，可以看到java.io.BufferedInputStream.read读取进本地1,935,998,992/1024/1024/1024=1.8GB内容。

Object / Stack Frame                                                                                                                                                                                                                                                                                          |Name|  Shallow Heap | Retained Heap |Context Class Loader|Is Daemon
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
at java.io.BufferedInputStream.read([BII)I (BufferedInputStream.java:336)                                                                                                                                                                                                                                     |    |               |               |                    |
|- <local> java.io.BufferedInputStream @ 0x2c3ebe9b0 Busy Monitor                                                                                                                                                                                                                                             |    |            40 |            40 |                    |
|- <local> byte[1935998976] @ 0x697000000  ...................................................................................................................................................................................................................................................................|    | 1,935,998,992 | 1,935,998,992 |                    |
'- Total: 2 entries                                                                                                                                                                                                                                                                                           |    |               |               |                    |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

再看更远的内容，可见ThriftHiveMetastore$Client.recv_get_database()可以知道读取此内容是由于hive metastore尝试获取database信息引发的。如果是自己写的程序，再往下找一般就能找到是自己的那个类的哪行代码触发的了。

Object / Stack Frame                                                                                                                                                   |Name                                     | Shallow Heap | Retained Heap |Context Class Loader                                       |Is Daemon
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
org.apache.hive.service.server.ThreadWithGarbageCleanup @ 0x2d79ff8d8                                                                                                  |HiveServer2-Background-Pool: Thread-13828|          128 | 1,936,085,120 |org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFClassLoader @ 0x2d397cbc0|false
|- at java.io.BufferedInputStream.read([BII)I (BufferedInputStream.java:336)                                                                                           |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.thrift.transport.TIOStreamTransport.read([BII)I (TIOStreamTransport.java:127)                                                                         |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.thrift.transport.TTransport.readAll([BII)I (TTransport.java:86)                                                                                       |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.thrift.transport.TSaslTransport.readFrame()V (TSaslTransport.java:458)                                                                                |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.thrift.transport.TSaslTransport.read([BII)I (TSaslTransport.java:433)                                                                                 |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.thrift.transport.TSaslClientTransport.read([BII)I (TSaslClientTransport.java:37)                                                                      |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.thrift.transport.TTransport.readAll([BII)I (TTransport.java:86)                                                                                       |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.hadoop.hive.thrift.TFilterTransport.readAll([BII)I (TFilterTransport.java:62)                                                                         |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.thrift.protocol.TBinaryProtocol.readAll([BII)I (TBinaryProtocol.java:429)                                                                             |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.thrift.protocol.TBinaryProtocol.readI32()I (TBinaryProtocol.java:318)                                                                                 |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.thrift.protocol.TBinaryProtocol.readMessageBegin()Lorg/apache/thrift/protocol/TMessage; (TBinaryProtocol.java:219)                                    |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.thrift.TServiceClient.receiveBase(Lorg/apache/thrift/TBase;Ljava/lang/String;)V (TServiceClient.java:77)                                              |                                         |              |               |                                                           |
|- at org.apache.hadoop.hive.metastore.api.ThriftHiveMetastore$Client.recv_get_database()Lorg/apache/hadoop/hive/metastore/api/Database; (ThriftHiveMetastore.java:770)|                                         |              |               |                                                           |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

问题根因

程序发生oom的问题找到了，自己hive插件程序（随hiveserver2的sql任务启动）尝试通过hms读取database信息，但这个信息非常大，每个hive sql任务都会触发自己hive插件从而造成多SQL同时执行的时候内存急剧膨胀，发生oom问题。

http://www.hkea.cn/news/117411/

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