1、情况概述
公司以前的某报名系统，项目启动后，在经过用户一段时间的使用之后，项目响应便开始变得极其缓慢，最后几乎毫无反应。日志里输出了一些似乎无关痛痒的异常，逐步修复，项目仍然出现这种情况，且 “项目启动 -> 服务无响应” 这段时间并不稳定。直到在被反复折磨的这几天里终于日志抓到了几个异常，都是 javax.servlet.ServletException: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
2、异常分析
JVM在启动时默认设置可调配的内存空间为物理内存的1/64但小于1G，如果该空间的可用空间不足 2%，则抛出异常
OutOfMemoryError : Java heap space
项目中的日志模块并没能输出可追溯的内存溢出，只能先排除一些猜想：
- 项目中几乎不涉及大图片加载，流不关闭等情况可以排除
- 项目中的对象模型并不复杂，JVM的初始参数足够使用，所以单纯调整JVM的参数设置不是个好办法
在了解一下定位排错的方式后，发现这么个东西：JVM Heap Dump（堆转储文件），Heap Dump 记录了JVM中堆内存运行的情况，可以使用JDK提供的命令
jmap 生成，命令格式如下：
jmap -dump:live,format=b,file=heap-dump.bin <pid>
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jmap -dump:live,format=b,file=heap-dump.bin <pid>
其中
pid 是JVM进程的id，
heap-dump.bin 是生成的文件名称，会在执行命令的目录下生成该文件
注：在执行命令生成 dump 文件的过程中，曾报错 "Insufficient memory or insufficient privileges to attach"，这是因为权限问题，调用系统服务启动的tomcat和命令行执行命令看上去都在同个administrator用户下，其实不然。解决方法是将 tomcat 以 startup.bat 启动，再在命令行调用 jmap 即可。
分析 dump 文件的工具也有不少，这里使用了很多人都推荐的
Eclipse Memory Analyzer（MAT），这是 Eclipse 提供的一款用于 Heap Dump 文件的工具，有插件的形式，也可以独立运行。
使用该工具打开生成的 dump 文件，缓慢分析载入后弹出选框，选择 Leak Suspects Report：
Dominator Tree ：支配树，列出Heap Dump中处于活跃状态中的最大的几个对象，默认按 retained size进行排序，因此很容易找到占用内存最多的对象。
使用工具的支配树功能，看到如下：
两个最高占比，而奇怪的在于之中：
总占比 29.85%，但是之中最大的对象竟然也就只占了 2.41%，怎么回事？仔细一看，除开前几个对象之外，后面全部都是 Examinee 对象，数量之多，下面的黑体提示 "
Total: 25 of 228,841 entries; 228,816"，剩余二十多万个对象，展开一看全是 Examinee 和相关 Hibernate 的 EntityEntry 对象！那么造成内存溢出的问题就显而易见了，
内存中加载的数据量过于庞大，可能是循环引用造成的内存泄漏，也可能是对象产出过快垃圾回收无法及时处理。
3、错误定位
跟用户进行沟通后，了解到其主要是在进行考生报名添加的操作，于是进行了模拟，发现在添加报名时发送了一个请求响应很慢，数据量也很大：
响应耗时2s，数据量竟然有2MB，点开一看，正是大量的考生信息数据，足足有30000+条：
看了下这个请求数据的作用，是在拿给前端的一个插件进行自动选择用的：
再看后台的代码也很粗暴，数据没做处理，抓出来直接全丢给前台了，这个过程中当然也就生成了成千上万个 Examinee 对象：
因为这个方法是在每次添加考生报名的时候都会触发，而用户在进行考生报名时添加操作很频繁，如果多个用户同时进行添加操作，那么短时间内产生的考生对象 Examinee 将直线上升，垃圾回收清理不及时，于是内存溢出的异常也就随之而来了。
知道了因果，那么把前端的数据抓取方式改一下就解决了。
修改之前，系统异常时的 dump 文件足有 280MB，修改之后系统稳定运行，生成的 dump 文件大概只有 100MB 左右了，完结撒花。
4、回顾和经验
这个项目前年就投入使用，去年也仅是增加了微信支付等和核心业务没有太大关联的相关功能，直到今年才暴露这个问题，其原因也正是因为数据量随着时间在不断增加，以往数据量小，哪怕数据完全加载也没有压力，但是现在完全加载的话，内存就吃不消了。
这也是为什么我之前使用 "项目重启" 的方式来恢复使用，但每次的效果却越来越差的原因，因为随着使用数据量也越来越大了。
这次排错的两点收获：
- 学会了最基本的内存分析方式，通过 dump 文件和 MAT 工具
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明白了某些功能在生产运行的过程中，可能会随着数据量和业务情况的不断庞大而性能下降，在编写代码初期就要尽量预估将来数据量的发展趋势，以做出稳定合理的算法