Flink從入門到精通100篇（十二）-如何分析和定位 Flink 作業 OOM 問題？

前言

生產環境，我們的 Flink 作業偶爾會出現 heap OOM，那么當出現這種情況我們會怎么辦？通常來說會通過 jmap 命令去將作業的 heap dump 一份文件出來，可是 jmap 導出的文件我們也看不懂啊，那么該怎么分析呢？今天推薦 memory analyzer(mat)這個工具，讓他幫助我們來觀察程序的內存分布情況吧。

MAT 不是一個萬能工具，它并不能處理所有類型的堆存儲文件。但是比較主流的廠家和格式，例如 Sun, HP, SAP 所采用的 HPROF 二進制堆存儲文件，以及 IBM 的 PHD 堆存儲文件等都能被很好的解析。下面來看看要怎么做呢，也許對你有用。官方文檔：http://help.eclipse.org/luna/index.jsp?topic=/org.eclipse.mat.ui.help/welcome.html

造成OutOfMemoryError原因一般有2種：

1、內存泄露，對象已經死了，無法通過垃圾收集器進行自動回收，通過找出泄露的代碼位置和原因，才好確定解決方案；

2、內存溢出，內存中的對象都還必須存活著，這說明Java堆分配空間不足，檢查堆設置大小（-Xmx與-Xms），檢查代碼是否存在對象生命周期太長、持有狀態時間過長的情況。

jmap 命令生成堆信息

jmap?-dump:live,format=b,file=E:/jmap/heap.dump?pid

Flink

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。