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这篇文章主要讲解了“如何优化JVM OOM”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何优化JVM OOM”吧！
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刚接手的服务，正常稳定运行了很长一段时间，在大家伙收拾东西准备回家过年时，突然就抽风了。
接口失败率居高不下？
看日志！
GC overhead limit exceeded
java.lang.OutOfMemoryError：GC overhead limit exceeded
看一下JVM堆栈
sudo jmap -heap port
#eg：sudo jmap -heap 9999
很明显，是内存不够了。
我当时的第一想法就是，应该是内存泄漏！我的思路如下：
1、先入为主，因为之前处理过一次因内存泄漏导致的JVM OOM问题，所以当时高度怀疑内存泄漏。
2、导出JVM堆数据，分析、定位问题。
3、fix bug，重新部署，finish!
我按照这个思路，分析堆栈后，发现堆中有大量对象，这些对象还没来得及回收，其他线程又在申请内存，从而导致了OOM。造成问题的直接原因是业务请求量增加了，而现有的机器资源不够用。至于间接原因，下一篇文章再详细描述。
在揭开问题的谜底后，回过头想一想，如果当时能够仔细分析一下问题，或许问题会被更快解决。
事后反思：服务已经稳定正常运行了一段时间，且一个月内未修改代码和更新服务。如果是代码有问题，那么问题极大可能会在新代码上线后的几天内出现。基于这一点，基本可以排除代码问题。
线上服务出现问题，首要的任务就是尽快恢复服务可用。如果下次出现类似问题，我会选择流程一，而非流程二。
造成服务不可用的直接原因是服务请求量上升，而根本原因是由于下游服务负载过高，导致微服务调用超时，从而引起连锁反应。
下图呈现了用户发起请求到响应完成的大致流程。
业务服务接口和算法服务接口使用eureka作为服务注册中心，整体来说，这个服务采用相对简单的微服务架构。
服务接口搭配feign来请求算法服务接口。
@FeignClient(value = "image-service")
public interface ImageService {
@PostMapping(value = "/XXX")
String XXX(@RequestParam("img_base64") String imgBase64);
}
上面的代码在执行请求的时候，会将请求参数进行拼接。
image-service/xxx?img_base64=fjsfdgldfgrwdfdmgfdglwefsl
当eureka真正确定请求的服务地址后，又会再做一次拼接处理。
127.0.0.1:5000/xxx?img_base64=fjsfdgldfgrwdfdmgfdglwefsl
算法服务接口的处理时间与图片的大小正相关，图片越大，处理时间越长。由于处理图片是一个相对耗时的操作，接口会出现超时的情况。如果请求失败（超时），那么feign会进行重试。
图片base64字符串的长度与图片大小呈正相关关系，图片越大，base64字符串长度越长。一张306K的图片，转成base64格式后，字符串长度为429196。
因此处理一次正常的请求消耗的内存比较大。图片越大，算法处理时间越久，超时失败后，feign重试，重试之后又失败，导致一个恶性循环（幸好有超时次数限制，否则如此递归下去，后果不堪设想）。
如图是JVM OOM后拿到堆栈的数据，最大的图片base64的大小有5M。
jdk1.8 JVM参数PretenureSizeThreshold的默认值是2M。
当base64字符串超过2M时，会直接分配到老年代，这无疑加大了JVM老年代的内存压力，导致频繁Full GC。
为何使用image base64传输图片？
1、历史原因。
2、开发相对简单。
该如何优化？
1、提高feign请求的超时时间。
2、提高机器配置。
3、将image base64放到请求体中，减少因feign框架对参数进行拼接带来的内存开销。
感谢各位的阅读，以上就是“如何优化JVM OOM”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何优化JVM OOM这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！