Flink从入门到精通100篇（十二）-如何分析和定位 Flink 作业 OOM 问题？

前言

生产环境，我们的 Flink 作业偶尔会出现 heap OOM，那么当出现这种情况我们会怎么办？通常来说会通过 jmap 命令去将作业的 heap dump 一份文件出来，可是 jmap 导出的文件我们也看不懂啊，那么该怎么分析呢？今天推荐 memory analyzer(mat)这个工具，让他帮助我们来观察程序的内存分布情况吧。

MAT 不是一个万能工具，它并不能处理所有类型的堆存储文件。但是比较主流的厂家和格式，例如 Sun, HP, SAP 所采用的 HPROF 二进制堆存储文件，以及 IBM 的 PHD 堆存储文件等都能被很好的解析。下面来看看要怎么做呢，也许对你有用。官方文档：http://help.eclipse.org/luna/index.jsp?topic=/org.eclipse.mat.ui.help/welcome.html

造成OutOfMemoryError原因一般有2种：

1、内存泄露，对象已经死了，无法通过垃圾收集器进行自动回收，通过找出泄露的代码位置和原因，才好确定解决方案；

2、内存溢出，内存中的对象都还必须存活着，这说明Java堆分配空间不足，检查堆设置大小（-Xmx与-Xms），检查代码是否存在对象生命周期太长、持有状态时间过长的情况。

jmap 命令生成堆信息

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

 

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