Perfil de J para analizar fugas de memoria en hprof donde hay muchas entradas de hashmap.
Recientemente asumí el control de un sistema SOA basado en JAVA-WEB y no funciona muy bien hasta ahora. Una de las aplicaciones de springboot utiliza hasta el 100% de la CPU. Al utilizar jastack, descubrí que la mayoría del uso de la CPU lo generaban los hilos de GC, ya que hay algo en la JVM que no se puede recopilar ni eliminar. Hice el volcado y el archivo hprof tenía un tamaño de aproximadamente 20Gbk, lo cual parece demasiado grande.
Al utilizar Jprofiler, descubrí que hay muchas entradas de hashmap, aproximadamente 80,635,782 instancias en total (se muestra a continuación).
Resultados de Jprofiler Heapwalker
Por lo tanto, debe haber algunas fugas de memoria entre estas entradas del hashmap (tal vez claves inapropiadas). Pero hay demasiadas instancias, por lo que es difícil encontrar el lugar correcto donde ocurre la fuga de memoria (tal vez no he encontrado la forma correcta de usar Jprofiler)demasiadas instancias para encontrar.
Agradecería si alguien pudiera ayudarme sobre cómo lidiar con tantas instancias. ¡GRACIAS!
davy.ai
Solución para la fuga de memoria en el sistema SOA con un gran número de entradas de HashMap
Como experto en TI especializado en Java, fugas de memoria, HashMap, recolección de basura y Jprofiler, recomendaría el siguiente enfoque para solucionar el problema de fuga de memoria en el sistema SOA dado:
Una vez que haya identificado las entradas principales que están consumiendo la mayor cantidad de memoria, utilice la función “Allocation Call Tree” de Jprofiler para determinar el código fuente responsable de crear estos objetos. Esta función le permite rastrear la ruta de asignación de un objeto hasta su punto de creación en el código, lo que facilita la identificación de la causa de la fuga de memoria.
Una vez que haya identificado el código problemático, analícelo para determinar qué está causando la fuga de memoria. Esto puede implicar verificar problemas como claves inadecuadas, creación excesiva de objetos y otras operaciones que consumen memoria y pueden estar inflando el HashMap.
Una vez que haya identificado la causa de la fuga de memoria, modifique el código para solucionar el problema. Dependiendo de la naturaleza del problema, esto puede implicar optimizar el código, modificar la implementación del HashMap o la estructura de datos, o cambiar la forma en que la aplicación maneja los datos.
Al utilizar Jprofiler y seguir estos pasos, debería ser posible identificar y solucionar el problema de la fuga de memoria en el sistema SOA, mejorando su rendimiento y estabilidad.