背景
在生产环境中，服务运行一段时间后，我们遇到了JVM内存使用率超过90%的告警。考虑到我们的服务正常情况下每周都会进行重启，通常不应该出现如此高的内存使用率问题。
前置操作
在检查JVM相关配置时，我们使用Jinfo命令发现当前服务使用的垃圾收集器是Parallel Scavenge。这款垃圾收集器的特点是默认仅在老年代无法成功分配内存时才会执行full GC。为了深入分析问题，我们使用jmap工具导出了一份线程转储文件。
分析过程
1.JProfiler分析
在导出dump文件后，我们首先使用JProfiler对文件进行了分析。值得注意的是，dump文件原始大小为1.88GB，而在JProfiler中实际显示的数据量仅为297MB。这一显著差异表明大部分数据是可以通过Full GC进行回收的。然而，面对这一问题，JProfiler中没有提供进一步深入分析的工具或方法。
为了更全面地了解问题，我们决定尝试其他工具进行交叉验证。我们发现，虽然JProfiler提供了直观的视图和一些基本的分析功能，但它在处理大规模数据和复杂场景时的局限性变得明显。因此，我们开始探索其他专用的内存分析工具，以期找到能够提供更深入见解的工具。
2.HeapDump网站在线分析
进行线上服务的问题诊断时，使用HeapHeapDump网站进行在线分析可以是一个有效的手段。
- 将dump文件上传到网站上
- 大对象分析：在结果页面，先查看概况中的大对象信息。如图示例所示，关注那些与Mysql查询相关的大内存占用对象。
- 包路径检查：利用类视图功能，搜索您自己项目的包路径，检查相关联的对象。这一步是为了发现特定于您服务的内存分布情况。
异常对象识别：根据图示，识别出有明显异常内存占用的对象。例如，发现某个对象占用了超过200M内存。
- 业务逻辑审查：根据HeapHeapDump网站提供的信息，回溯相关代码，分析为何该对象会占用如此多的内存。
数据加载问题：在此案例中，发现该类负责从数据库表中加载数据到内存。由于上线前未准确评估使用量，导致全表的数据被周期性地导入，而表中实际数据量已达40万条记录，这显然是一个过度的内存占用。
总结
在面对生产环境中服务出现的JVM内存使用率超过90%的问题时，我们采取了多种工具和策略来细致地分析dump文件。这一过程不仅帮助我们从多个角度深入问题本质，还使我们能够更有效地识别和解决潜在的问题。
首先，我们推荐使用多种分析工具。这是因为不同的工具有着各自的优势和特色，能够揭示问题的各个方面。例如，JProfiler在识别内存泄漏、问题线程和相关对象方面表现出色。通过JProfiler的分析，我们可以直接观察到那些占据过多内存资源的对象和线程，这为解决问题提供了直接线索。
然而，并非所有的内存问题都能通过一种工具得以完全揭示。有时，JProfiler可能无法发现明显的异常。在这种情况下，其他软件的分析能力就显得尤为重要。我们发现，IntelliJ IDEA等开发工具也提供了强大的分析功能，能够帮助我们查看完整的对象情况，包括那些等待GC回收的对象。这些信息对于理解内存使用模式和发现非明显的内存泄漏至关重要。
此外，我们学到的一个重要教训是，分析dump文件并不仅仅是运行一个工具那么简单。真正的洞察力来自于对工具提供的数据的深入解读，以及将这些数据与应用程序的实际代码和业务逻辑相结合的能力。例如，在本次问题中，通过结合JProfiler和IntelliJ IDEA的分析结果，我们发现了特定类实例的内存使用明显异常。
综上所述，有效分析dump文件需要综合运用多种工具和方法。根据面临的问题类型，选择最合适的工具，同时深入理解分析结果，结合代码和业务逻辑进行综合判断，这样才能更准确地定位和解决问题。
