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排查内存溢出的方法和步骤内存溢出是软件开发中常见的问题，它会严重影响程序的性能和稳定性。
为了确保软件的优质运行，及时排查和解决内存溢出问题至关重要。
本文将详细介绍排查内存溢出的方法和步骤。
一、了解内存溢出在排查内存溢出之前，我们需要了解什么是内存溢出。
内存溢出是指程序在运行过程中，申请的内存超过了系统能够提供的最大内存限制，导致程序无法正常运行。
内存溢出主要有以下几种类型：1.堆内存溢出：指程序在堆内存中申请的空间超过了限制。
2.栈内存溢出：指程序在栈内存中申请的空间超过了限制。
3.全局内存溢出：指程序在全局内存中申请的空间超过了限制。
二、排查内存溢出的方法1.分析程序代码（1）检查内存申请和释放的逻辑是否正确。
（2）检查是否存在内存泄露的情况，如已释放的内存还被程序使用。
（3）检查程序中是否存在大量临时对象创建和销毁，导致内存频繁申请和释放。
2.使用内存分析工具（1）Visual Studio Memory Profiler：适用于Windows平台的内存分析工具，可以监测程序运行过程中的内存使用情况，定位内存溢出问题。
（2）Valgrind：适用于Linux平台的内存分析工具，可以检测内存泄露、内存越界等问题。
（3）Xcode Memory Graph：适用于iOS和macOS平台的内存分析工具，可以查看内存使用情况，分析内存泄露等问题。
3.动态监测内存使用在程序运行过程中，实时监测内存使用情况，观察内存是否持续上升。
可以通过以下方法进行动态监测：（1）编写内存监控代码，定期输出程序内存使用情况。
（2）使用操作系统提供的命令行工具，如Windows的任务管理器、Linux的top和ps命令等。
三、排查内存溢出的步骤1.确定内存溢出的类型和范围。
2.使用分析工具或动态监测方法，定位内存溢出的问题代码。
3.修复问题代码，如优化内存申请和释放逻辑、消除内存泄露等。
4.重新运行程序，验证内存溢出问题是否已解决。
内存泄露和内存溢出的原因
内存泄漏是指计算机程序中分配的内存空间没有被释放，即无法
再次使用，而导致程序内存不足的问题。
这主要是由于程序设计问题，比如没有释放不需要的内存，以及循环引用等问题导致内存一直被占用。
内存溢出是指程序要求的内存超出了计算机系统可用内存的情况，这可能由于程序设计问题、数据结构问题，或者计算机系统本身的内
存限制造成。
例如，在递归函数中无限制的调用自身，导致栈空间直
接爆满，就属于典型的内存溢出情况。
对于内存泄漏和内存溢出问题，我们应该及时识别并解决。
对于
内存泄漏问题，可以使用垃圾回收算法等手段来自动回收不再使用的
内存，同时程序代码也应该优化，确保在不需要使用某些内存时及时
释放。
对于内存溢出问题，则需要优化算法、减少内存使用，或是升
级计算机硬件等措施来解决。
内存泄露和内存溢出的原因
内存泄露和内存溢出是常见的程序运行问题，导致程序的性能下降或崩溃。
其原因可能来自以下几个方面：
1. 代码错误：程序员编写的代码中可能存在逻辑错误或者疏忽导致内存泄露或者溢出。
2. 无限循环：程序中的无限循环会不断占用内存，当内存达到极限时，程序就会崩溃或者出现内存溢出的问题。
3. 大量数据处理：当程序需要处理大量的数据时，如果没有合理地管理内存，就会导致内存溢出。
4. 内存管理不当：内存管理不当也会导致内存泄露或者溢出。
比如，如果程序没有及时释放不再使用的内存，就会导致内存泄露；如果程序请求的内存超过了系统所能提供的内存，就会导致内存溢出。
5. 外部因素：除了程序内部的原因，外部因素也可能导致内存泄露或者溢出。
比如，系统资源不足、硬件故障、病毒攻击等都会影响程序的内存使用情况。
综上所述，内存泄露和内存溢出的原因可能来自多个方面，程序员在编写程序时需要格外注意，合理管理内存，避免出现这些问题。
- 1 -。
内存溢出和内存泄漏的区别，产⽣原因以及解决⽅案1.1内存溢出：（Out Of Memory---OOM）系统已经不能再分配出你所需要的空间，⽐如你需要100M的空间，系统只剩90M了，这就叫内存溢出例⼦：⼀个盘⼦⽤尽各种⽅法只能装4个果⼦，你装了5个，结果掉倒地上不能吃了。
这就是溢出。
⽐⽅说栈，栈满时再做进栈必定产⽣空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产⽣空间溢出，称为下溢。
就是分配的内存不⾜以放下数据项序列,称为内存溢出。
说⽩了就是我承受不了那么多，那我就报错，1.2内存泄漏： (Memory Leak)----》强引⽤所指向的对象不会被回收，可能导致内存泄漏，虚拟机宁愿抛出OOM也不会去回收他指向的对象意思就是你⽤资源的时候为他开辟了⼀段空间，当你⽤完时忘记释放资源了，这时内存还被占⽤着，⼀次没关系，但是内存泄漏次数多了就会导致内存溢出例⼦：你向系统申请分配内存进⾏使⽤(new)，可是使⽤完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你⾃⼰也不能再访问（也许你把它的地址给弄丢了），⽽系统也不能再次将它分配给需要的程序。
就相当于你租了个带钥匙的柜⼦，你存完东西之后把柜⼦锁上之后，把钥匙丢了或者没有将钥匙还回去，那么结果就是这个柜⼦将⽆法供给任何⼈使⽤，也⽆法被垃圾回收器回收，因为找不到他的任何信息。
⼀般我们所说的内存泄漏指的是堆内存的泄露，堆内存是指程序从堆中分配的，⼤⼩随机的⽤完后必须显⽰释放的内存，C++/C中有free函数可以释放内存，java中有垃圾回收机制不⽤程序员⾃⼰⼿动调⽤释放如果这块内存不释放，就不能再⽤了，这就叫这块内存泄漏了--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------2.以发⽣的⽅式来分类，内存泄漏可以分为4类：1. 常发性内存泄漏。
（一）内存泄漏和内存溢出内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
内存溢出就是你要求分配的内存超出了系统能给你的，系统不能满足需求，于是产生溢出。
内存泄露 memory leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。
内存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问（也许你把它的地址给弄丢了），而系统也不能再次将它分配给需要的程序。
memory leak会最终会导致out of memory。
（二）堆内存和栈内存区分一、数据结构中的堆和栈1. 栈是一种连续储存的数据结构，具有先进后出的性质。
通常的操作有入栈（压栈），出栈和栈顶元素。
想要读取栈中的某个元素，就是将其之间的所有元素出栈才能完成。
2. 堆是一种非连续的树形储存数据结构，每个节点有一个值，整棵树是经过排序的。
特点是根结点的值最小（或最大），且根结点的两个子树也是一个堆。
常用来实现优先队列，存取随意。
二、内存中的栈区与堆区1. 内存中的栈区与堆区比较2. 计算机内存的大致划分一般说到内存，指的是计算机的随机存储器（RAM），程序都是在这里面运行。
三、栈内存与栈溢出由程序自动向操作系统申请分配以及回收，速度快，使用方便，但程序员无法控制。
若分配失败，则提示栈溢出错误。
注意，const 局部变量也储存在栈区内，栈区向地址减小的方向增长。
四、堆内存与内存泄露程序员向操作系统申请一块内存，当系统收到程序的申请时，会遍历一个记录空闲内存地址的链表，寻找第一个空间大于所申请空间的堆结点，然后将该结点从空闲结点链表中删除，并将该结点的空间分配给程序。
内存溢出的三种情况及系统配置解决方案内存溢出是指程序在运行过程中申请的内存超过了系统所分配的内存空间，导致程序崩溃或出现异常。
内存溢出通常是由于程序设计或系统配置问题引起的。
以下是三种常见的内存溢出情况及相应的系统配置解决方案。
1.单个进程占用内存过大：当一些进程在运行过程中占用的内存超过系统分配的限制时，就会导致内存溢出。
这种情况通常发生在大型应用程序或者后台服务运行时。
解决方案：-增加物理内存：在服务器或计算机中增加物理内存，以满足进程运行所需的内存空间。
-调整虚拟内存：将物理内存和虚拟内存结合使用，允许操作系统使用虚拟内存作为物理内存的扩展，从而提供更大的内存容量。
-优化应用程序：通过优化程序代码、降低内存使用、合理管理资源等方法，减少进程对内存的占用。
2.长时间运行的应用程序产生泄露：有些应用程序在长时间运行后会产生内存泄露的问题，即分配并使用内存后没有将其释放，导致内存占用逐渐增加，最终导致内存溢出。
解决方案：-使用垃圾回收机制：在一些支持垃圾回收的编程语言中，通过垃圾回收机制可以自动释放未使用的内存。
开发人员可以使用这些机制来解决内存泄露问题。
-引入内存监控工具：使用内存监控工具来检测应用程序中的内存泄露，定位并解决导致内存泄露的代码问题。
-定期重启应用程序：定期重启应用程序可以清理内存，防止内存泄露导致内存溢出。
3.大规模并发请求导致内存压力增加：在高并发的情况下，当系统同时处理大量的请求时，每个请求所占用的内存可能累积增加，导致整体内存压力增加，最终出现内存溢出。
解决方案：-加大系统负载均衡能力：通过增加负载均衡器、引入缓存机制等方式，将请求分散到多台服务器上，减少单台服务器的内存压力。
-优化数据库访问：对于一些频繁读写数据库的操作，可以通过合理的数据库设计、使用索引、缓存查询结果等方法，减少对数据库的访问，降低内存压力。
-调整服务器配置：合理设置服务器的最大并发连接数、线程池大小等参数，根据实际需求分配内存资源。
内存泄漏的检测定位和解决经验总结内存泄漏是指程序在运行过程中，分配的内存没有被正确释放，导致内存资源无法被再次利用的情况。
由于没有及时释放内存，内存泄漏会导致系统的内存消耗不断增加，最终可能造成程序崩溃或者系统运行缓慢。
解决内存泄漏问题需要进行检测、定位和解决。
一、内存泄漏的检测1. 使用内存分析工具：可以使用一些专门的内存分析工具来检测内存泄漏问题，例如Valgrind、Memcheck等。
这些工具可以跟踪程序运行过程中的内存分配和释放，帮助定位内存泄漏的位置。
2.编写测试用例：通过编写一些针对性的测试用例，模拟程序运行过程中常见的内存分配和释放场景，观察内存的使用情况。
如果发现内存占用持续增长或者没有被及时释放，就可以判断存在内存泄漏问题。
3.监控系统资源：通过监控系统的资源使用情况，如内存占用、CPU使用率等，可以观察系统是否存在内存泄漏的迹象。
如果发现系统的内存占用不断增加，并且没有明显的释放情况，就需要进一步检查是否存在内存泄漏。
二、内存泄漏的定位1.使用日志输出：通过在程序中添加日志输出语句，记录程序运行过程中的重要信息，特别是涉及内存分配和释放的地方。
通过观察日志输出，可以发现是否有内存没有被正确释放的情况。
2.代码分析：通过代码分析，找出可能导致内存泄漏的地方。
常见的内存泄漏问题包括：不恰当的内存分配和释放顺序、不正确的内存释放方式、内存分配大小不匹配等。
对于涉及动态分配内存的地方，要特别关注是否有被遗漏的释放操作。
3.堆栈跟踪：当发现内存泄漏问题比较复杂或者难以定位时，可以使用堆栈跟踪来追踪内存分配和释放的调用路径，找出内存泄漏的具体位置。
在调试过程中，可以通过打印调用栈来获取函数调用的过程，进而确定哪个函数没有正确释放内存。
三、内存泄漏的解决1.及时释放内存：在程序中，所有动态分配的内存都需要及时释放。
对于每个内存分配操作，都要确保相应的释放操作存在，并且在适当的时候进行调用。
内存溢出和内存泄漏的区别（内存泄漏原因）内存溢出out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。
内存泄露memory leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。
memory leak会最终会导致out of memory！内存溢出就是你要求分配的内存超出了系统能给你的，系统不能满足需求，于是产生溢出。
内存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问（也许你把它的地址给弄丢了），而系统也不能再次将它分配给需要的程序。
一个盘子用尽各种方法只能装4个果子，你装了5个，结果掉倒地上不能吃了。
这就是溢出！比方说栈，栈满时再做进栈必定产生空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产生空间溢出，称为下溢。
就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出.以发生的方式来分类，内存泄漏可以分为4类：1. 常发性内存泄漏。
发生内存泄漏的代码会被多次执行到，每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。
2. 偶发性内存泄漏。
发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。
常发性和偶发性是相对的。
对于特定的环境，偶发性的也许就变成了常发性的。
所以测试环境和测试方法对检测内存泄漏至关重要。
3. 一次性内存泄漏。
发生内存泄漏的代码只会被执行一次，或者由于算法上的缺陷，导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。
比如，在类的构造函数中分配内存，在析构函数中却没有释放该内存，所以内存泄漏只会发生一次。
4. 隐式内存泄漏。
程序在运行过程中不停的分配内存，但是直到结束的时候才释放内存。
严格的说这里并没有发生内存泄漏，因为最终程序释放了所有申请的内存。
内存泄漏的检测定位和解决经验总结内存泄漏是指在程序运行过程中，分配的内存一直没有被释放，导致内存的使用量越来越大，最终耗尽系统资源，造成程序崩溃。
内存泄漏是一种常见的程序缺陷，需要及时发现和解决。
一、检测内存泄漏的方法有以下几种：1. 静态代码检查：通过静态代码分析工具进行检查，工具可以扫描代码中的内存分配和释放情况，并发现潜在的内存泄漏问题。
常用的静态代码检查工具包括Coverity、PMD等。
2. 动态代码检查：通过运行时检查工具对程序进行监控，记录内存分配和释放的情况，检查是否有未释放的内存。
常用的动态代码检查工具包括Valgrind、Dr.Memory等。
3. 内存使用分析工具：通过监控程序的内存使用情况，包括内存的分配与释放，内存占用量等信息，来判断是否存在内存泄漏。
常用的内存使用分析工具有Google Performance Tools、Eclipse Memory Analyzer 等。
二、定位内存泄漏的方法有以下几种：1.添加日志：在程序中添加日志跟踪内存的分配与释放情况，当发现内存没有被释放时，通过日志定位问题的位置。
可以通过添加打印语句或者使用专门的日志工具来完成日志记录。
2. 使用内存调试工具：内存调试工具可以跟踪程序中的内存分配和释放情况，并将未被释放的内存标记出来。
通过分析工具提供的报告，可以定位内存泄漏的位置。
常用的内存调试工具有Valgrind、Dr.Memory等。
3. 内存堆栈分析：当程序出现内存泄漏时，通过分析内存堆栈可以得到导致内存泄漏的代码路径。
可以使用工具来进行内存堆栈分析，例如Eclipse Memory Analyzer。
三、解决内存泄漏的方法有以下几种：1. 显式释放内存：在程序中显式地调用释放内存的函数，确保内存被正确地释放。
例如，在使用动态内存分配函数malloc或new分配内存后，必须使用free或delete释放内存。
2. 自动垃圾回收：使用编程语言或框架提供的垃圾回收机制，自动释放不再使用的内存。
Python内存泄漏和内存溢出的解决⽅案⼀、内存泄漏像Java程序⼀样，虽然Python本⾝也有垃圾回收的功能，但是同样也会产⽣内存泄漏的问题。
对于⼀个⽤ python 实现的，长期运⾏的后台服务进程来说，如果内存持续增长，那么很可能是有了“内存泄露”。
1、内存泄露的原因对于 python 这种⽀持垃圾回收的语⾔来说，怎么还会有内存泄露？概括来说，有以下三种原因：所⽤到的⽤ C 语⾔开发的底层模块中出现了内存泄露。
代码中⽤到了全局的 list、 dict 或其它容器，不停的往这些容器中插⼊对象，⽽忘记了在使⽤完之后进⾏删除回收代码中有“引⽤循环”，并且被循环引⽤的对象定义了__del__⽅法，就会发⽣内存泄露。
为什么循环引⽤的对象定义了__del__⽅法后collect就不起作⽤了呢？gc模块最常使⽤的⽅法就是gc.collect()⽅法，使⽤collect⽅法对循环引⽤的对象进⾏垃圾回收。
如果我们在类中重载了__del__⽅法。
__del__⽅法定义了在⽤del语句删除对象时除了释放内存空间以外的操作。
⼀般⽽⾔，在使⽤了del语句的时候解释器⾸先会看要删除对象的引⽤计数，如果为0，那么就释放内存并执⾏del⽅法。
在这⾥，⾸先del语句出现时本⾝引⽤计数就不为0（因为有循环引⽤的存在），所以解释器不释放内存；再者，执⾏collect⽅法时应该会清除循环引⽤所产⽣的⽆效引⽤计数从⽽达到del的⽬的，对于这两个循环引⽤对象⽽⾔，python⽆法判断调⽤它们的del⽅法时会不会要⽤到对⽅那个对象，⽐如在进⾏b.del()时可能会⽤到b._a也就是a，如果在那之前a已经被释放，那么就彻底GG了。
为了避免这种情况，collect⽅法默认不对重载了del⽅法的循环引⽤对象进⾏回收，⽽它们俩的状态也会从unreachable转变为uncollectable。
由于是uncollectable的，⾃然就不会被collect处理，所以就进⼊了garbage列表。
性能测试总结之内存泄露和内存溢出2009-12-10 作者：yunshuai来源：Taobao QA Team刚刚做完了一个项目的性能测试，“有幸”也遇到了内存泄露的案例，所以在此和大家分享一下。
主要从以下几部分来说明，关于内存和内存泄露、溢出的概念，区分内存泄露和内存溢出；内存的区域划分，了解GC回收机制；重点关注如何去监控内存问题；此外分析出问题还要如何解决内存问题。
下面就开始本篇的内容：第一部分概念众所周知，java中的内存java虚拟机自己去管理的，他不想C++需要自己去释放。
笼统地去讲，java的内存分配分为两个部分，一个是数据堆，一个是序在运行的时候一般分配数据堆，把局部的临时的变量都放进去，生命周期和进程有关系。
但是如果程序员声明了static的变量，就直接在栈中运行的，进了，不一定会销毁static变量。
另外为了保证java内存不会溢出，java中有垃圾回收机制。
System.gc()即垃圾收集机制是指jvm用于释放那些不再使用的对象所占用的内存。
java语言求jvm有gc，也没有规定gc如何工作。
垃圾收集的目的在于清除不再使用的对象。
gc通过确定对象是否被活动对象引用来确定是否收集该对象。
而其中，内存溢出就是你要求分配的java虚拟机内存超出了系统能给你的，系统不能满足需求，于是产生溢出。
内存泄漏是指你向系统申请分配内存进行使用(new)，可是使用完了以后却不归还(delete)，结果你申请到的那块内存你自己也不能再访问,该块已分配出存也无法再使用，随着服务器内存的不断消耗，而无法使用的内存越来越多，系统也不能再次将它分配给需要的程序，产生泄露。
一直下去，程序也逐渐使用，就会溢出。
第二部分原理JAVA垃圾回收及对内存区划分在Java虚拟机规范中，提及了如下几种类型的内存空间：◇栈内存（Stack）：每个线程私有的。
◇堆内存（Heap）：所有线程公用的。
◇方法区（Method Area）：有点像以前常说的“进程代码段”，这里面存放了每个加载类的反射信息、类函数的代码、编译时常量等信息。
◇原生方法栈（Native Method Stack）：主要用于JNI中的原生代码，平时很少涉及。
而Java的使用的是堆内存，java堆是一个运行时数据区，类的实例(对象)从中分配空间。
Java虚拟机(JVM)的堆中储存着正在运行的应用程序所建立的象，“垃圾回收”也是主要是和堆内存（Heap）有关。
垃圾回收的概念就是JAVA虚拟机（JVM）回收那些不再被引用的对象内存的过程。
一般我们认为正在被引用的对象状态为“alive”,而没有被应用或者取用属性的对象状态为“dead”。
垃圾回收是一个释放处于”dead”状态的对象的内存的过程。
而垃圾回收的规则和算法被动态的作用于应用运行当中，自动回JVM的垃圾回收器采用的是一种分代（generational ）回收策略，用较高的频率对年轻的对象(young generation)进行扫描和回收，这种叫做minor collec对老对象(old generation)的检查回收频率要低很多，称为major collection。
这样就不需要每次GC都将内存中所有对象都检查一遍，这种策略有利于实时观收。
（Sun JVM 1.3 有两种最基本的内存收集方式：一种称为copying或scavenge，将所有仍然生存的对象搬到另外一块内存后，整块内存就可回收。
这种效率，但需要有一定的空闲内存，拷贝也有开销。
这种方法用于minor collection。
另外一种称为mark-compact，将活着的对象标记出来，然后搬迁到一起块的内存，其他内存就可以回收了。
这种方法不需要占用额外的空间，但速度相对慢一些。
这种方法用于major collection. ）一些对象被创建出来只是拥有短暂的生命周期，比如iterators 和本地变量。
另外一些对象被创建是拥有很长的生命周期，比如高持久化对象等。
垃圾回收器的分代策略是把内存区划分为几个代，然后为每个代分配一到多个内存区块。
当其中一个代用完了分配给他的内存后，JVM会在分配的内存行一个局部的GC（也可以叫minor collection）操作，为了回收处于“dead”状态的对象所占用的内存。
局部GC通常要不Full GC要快很多。
JVM定义了两个代，年轻代（yong generation）（有时称为“nursery”托儿所）和老年代(old generation)。
年轻代包括“Eden space（伊甸园）”和两个“survivor 虚拟内存初始化的时候会把所有对象都分配到Eden space，并且大部分对象也会在该区域被释放。
当进行minor GC的时候，VM会把剩下的没有释放的Eden space移动到其中一个survivor spaces当中。
此外，VM也会把那些长期存活在survivor spaces 里的对象移动到老生代的“tenured” space中。
当tenured g 被填满后，就会产生Full GC，Full GC会相对比较慢因为回收的内容包括了所有的live状态的对象。
pemanet generation这个代包括了所有java虚拟机自身相对比较稳定的数据对象，比如类和对象方法等。
关于代的划分，可以从下图中获得一个概况：如果垃圾回收器影响了系统的性能，或者成为系统的瓶颈，你可以通过自定义各个代的大小来优化它的性能。
使用JConsole，可以方便的查看到当前应置的垃圾回收器的各个参数。
想要获得更详细的参数，可以参考以下调优介绍：Tuning Garbage collection with the 5.0 HotS pot V M/docs/hotspot/gc/index.html最后，总结一下各区内存：Eden Space (heap)：内存最初从这个线程池分配给大部分对象。
Survivor Space (heap)：用于保存在eden space内存池中经过垃圾回收后没有被回收的对象。
Tenured Generation (heap)：用于保持已经在survivor space内存池中存在了一段时间的对象。
Permanent Generation (non-heap): 保存虚拟机自己的静态(refective)数据，例如类（class）和方法（method）对象。
Java虚拟机共享这些类数据。
这个区割为只读的和只写的，Code Cache (non-heap):HotSpot Java虚拟机包括一个用于编译和保存本地代码（native code）的内存，叫做“代码缓存区”（code cache）第三部分监控（工具发现问题）谈到内存监控工具，JConsole是必须要介绍的，它是一个用JAVA写的GUI程序，用来监控VM，并可监控远程的V M，易用且功能强大。
具体可监控内存、JAVA CPU使用率、线程执行情况、加载类概况等，Jconsole需要在JVM参数中配置端口才能使用。
由于是GUI程序，界面可视化，这里就不做详细介绍，具体帮助支持文档请参阅性能测试JConsole使用方法总结：/chanpin/km/test/DocLib/性能测试辅助工具－JConsole的使用方法.aspx或者参考SUN官网的技术文档：/j2se/1.5.0/docs/guide/management/jconsole.html/javase/6/docs/technotes/tools/share/jconsole.html在实际测试某一个项目时，内存出现泄露现象。
起初在性能测试的1个小时中，并不明显，而在稳定性测试的时候才发现，应用的HSF调用在经过几个行后，就出现性能明显下降的情况。
在服务日志中报大量HSF超时，但所调用系统没有任何超时日志，并且压力应用的load都很低。
经过查看日志后，认可能存在内存泄漏。
通过jconsole 以及jmap 工具进行分析发现，确实存在内存泄漏问题，其中PS Old Gen最终达到占用100%的占用。
如图所示：从上图可以看到，虽然每次Full GC，JVM内存会有部分回收，但回收并不彻底，不可回收的内存对象会越来越多，这样便会出现以上的一个趋势。
在无法回收的对象越来越多时，最终已使用内存达到系统分配的内存最大值，系统最后无内存可分配，最终down机。
第四部分分析经过开发和架构师对应用的分析，查看此时内存队列，看哪个对象占用数据最多，再利用jmap命令，对线程数据分析，如下所示：num #instances #bytes class name———————————————-1: 9248056 665860032 com.taobao.matrix.mc.domain.**2: 9248031 295936992 com.taobao.matrix.**3: 9248068 147969088 java.util.**4: 1542111 37010664 java.util.Date前三个instances不断增加，指代的是同一个代码逻辑，异步分发的问题，堵塞消息，回收多次都无法回收成功。
导致内存溢出。
此外，对应用的性能单独做了压测，他的性能只能支撑到一半左右，故发送消息的TPS，应用肯定无法处理过来，导致消息堆积，而JAVA垃圾回收期些都是有用的对象，导致内存堆积，直至系统崩溃。
调优方法由于具体调优方法涉及到应用的配置信息，故在此暂不列出，可以参考性能测试小组发布的《性能测试调优宝典》第四部分总结内存溢出主要是由于代码编写时对某些方法、类应用不合理，或者没有预估到临时对象会占用很大内存量，或者把过多的数据放入JVM缓存，或者性大导致消息堆积而占用内存，以至于在性能测试时，生成庞大数量的临时对象，GC时没有做出有效回收甚至根本就不能回收，造成内存空间不足，内存如果编码之前，对内存使用量进行预估，对放在内存中的数据进行评估，保证有用的信息尽快释放，无用的信息能够被GC回收，这样在一定程度上是免内存溢出问题的。
