内存溢出(Out Of Memory，简称OOM)是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多，最终使得程序运行要用到的内存大于能提供的最大内存。此时程序就运行不了，系统会提示内存溢出，有时候会自动关闭软件，重启电脑或者软件后释放掉一部分内存又可以正常运行该软件，而由系统配置、数据流、用户代码等原因而导致的内存溢出错误，即使用户重新执行任务依然无法避免。

JVM发生OOM异常可能是以下几种情况：Java堆溢出、虚拟机栈和本地方法栈溢出、方法区和运行时常量池溢出、本机直接内存溢出。这几种情况分别由不同的原因引起。

而在真实的业务场景中，环境往往更加复杂。今天，堆堆就带大家学习几个OOM问题排查实战案例，通过几位作者记录的真实案例，提醒自己避免踩坑，也顺便复习相关知识点。
 

1.体验了一把线上CPU100%及应用OOM的排查和解决过程

作者：阿飞云
https://heapdump.cn/article/1665572
概述：
作者在收到应用异常告警后，登录了出现问题的服务器进行检查，在查看服务的日志时发现服务OOM了，紧接着使用Top命令查看系统中各个进程的资源占用状况，发现有一个进程CPU使用率达到了300%，然后查询该进程下所有线程的CPU使用情况并保存堆栈数据。根据前述操作，获取了出现问题的服务的GC信息、线程堆栈、堆快照等数据之后，使用HeapDump社区提供的XElephant进行分析，发现是InMemoryReporterMetrics引起的OOM，进一步发现出现问题的这个服务依赖的zipkin版本较低，将其升级后解决了问题。

亮点：虽然本文描述和解决的不是罕见的疑难杂症，但排查思路清晰，过程完整，还推荐了排查工具，适合新手阅读学习。
 

2.一次容器化springboot程序OOM问题探险

作者：侠梦
https://heapdump.cn/article/1588447

概述：作者被告知一个容器化的java程序每跑一段时间就会出现OOM问题，首先查日志并未发现异常；然后通过JStat查看GC情况，发现GC情况正常但ByteBuffer对象占用最高（异常点1）；接着通过JStack查看线程快照情况，发现创建了过多kafka生产者（异常点2）；最后通过编写Demo程序验证猜想，确定问题是业务代码中循环创建Producer对象导致的。

亮点：排查过程清晰明了，工具使用娴熟，验证过程快速准确。
 

3.一次百万长连接压测 Nginx OOM 的问题排查分析

作者：挖坑的张师傅
https://heapdump.cn/article/433792

概述：
作者在一次百万长连接压测中，发现32C 128G的四台Nginx频繁出现OOM。发现问题后首先查看了 Nginx 和客户端两端的网络连接状态，首先怀疑是jmeter客户端处理能力有限，有较多消息堆积在中转的Nginx处，于是dump了nginx的内存查看，坚定了是因为缓存了大量的消息导致的内存上涨；随后查看了 Nginx 的参数配置，发现proxy_buffers 这个值设置的特别大；然后模拟了upstream 上下游收发速度不一致对Nginx内存占用的影响。最后将proxy_buffering 设置为 off并调小了 proxy_buffer_size 的值以后，Nginx的内存稳定了。

亮点：作者排查思路清晰，工具使用、参数调节十分娴熟，对底层原理和源码理解深刻，无论是经验还是态度都十分值得学习参考。