分析 JVM native 内存的一些常见思路 内存增长了，怎么甄别是不是内存泄漏 一个完全不熟悉的项目如何找到可能导致 native 内存分配的代码 经典的 Linux 64M 内存

前段时间有同学反馈一个 java RPC 项目在容器中启动完没多久就因为容器内存超过配额 1500M 被杀，我帮忙一起看了一下。 在本地 Linux 环境中跑了一下，JVM 启动完通过 top 看到的 RES 内存就已经超过了 1.5G，如下图所示。 首先想到查看内存的分布情况…

引言 前面的文章中重点是对于JVM的子系统进行分析，在之前已经详细的阐述了虚拟机的类加载子系统以及执行引擎子系统，而本篇则准备对于JVM运行时的内存区域以及JVM运行时的内存溢出与内存泄露问题进行全面

遇到多次JVM堆外内存泄露的问题，每次问题的排查、修复都耗费了不少时间，问题持续几月、甚至一两年。 我们将这些排查的思路梳理成一套系统的方法，希望帮助到大家。

每隔几个月就会出现内存告警，甚至OOM，持续一年多，一直以来解决办法是重启。 最后发现问题在于堆外内存泄漏，通过JVM将使用的内存分配器ptmalloc2替换为jemalloc解决问题

经典的 Linux 64M 问题又出现了，来看看 JVM native 泄露暴涨怎么分析，聊聊堆外内存泄露排查的基本思路

大家好，我是车辙。还记得当初刚毕业那几年，意义风发，总觉得天下没有我不会的面试题。然后在一次字节的面试中，我彻彻底底的翻车了。 Java 的优势有什么 面试官一上来，直接进入主题：你觉得在内存管理上，

原因：1. 创建了一个很大的对象 2.超出预期的访问量/数据量，3.内存泄漏 一些提供close的资源未关闭导致内存泄露，如数据库链接，网络链接，和IO会造成内存泄漏。 解决办法：1. 找到哪类对象占用了最多的内存，然后看是否增大堆内存，2. 需要进行GC turning 原因…

OutOfMemoryError (以下缩写为oom)是java 中最常见的内存问题，本文介绍多种oom发生的原因以及自动化的解决方案