四、用IBM的HeapAnalyzer和GarbageCollector检测

    找到这两个工具，已经是够费劲了，因为以前找的IBM HeapRoot工具，让我对这类工具很失望。而且，这两个工具，只有在IBM的Techinical Support网站能够搜索到，但很不容易，因为那两个工具，并不是象IBM的Websphere产品那样宣传，它只在IBM Techinical Support文章的某些角落里出现。要知道，Techinical Support是IBM很重要的收入来源，这类文档，他们并不会让你很轻易就拿到，比起BEA WLS的支持网站dev2dev差远了。 

    具体诊断细节我就不详述了。我认为，IBM的WAS或JVM出了性能和OOM问题，这两个工具是最有效的，而且是离线分析工具，比起那些实时Profiler工具，某些场合有绝对的优势：譬如我们目前的产品环境，你只能分析宕机后的日志，实时分析前面已经验证是不可行的。 

    从日志分析，我们最终得出结论，我们购买的CMS系统有严重的碎片（大对象）问题，而该问题是OOM的罪魁祸首，而且IBM工程师也得出了同一结论。不过，在起先我们得出这一结论一周后，我还始终不相信heap碎片会导致OOM，直到IBM工程师总是向我强调。

    我想很多人也是不太相信，因为大多数人用的都是Sun的JVM，譬如Windows、Solaris上的hotspot。而且，Sun JVM出问题，如果是配置的问题，一般通过配置heap最大最小值，以及maxPermSize都可以解决。Heap碎片导致的OOM，只有BEA的JRockit和IBM JVM上发生，不过JRockit有专门文档说明，而且很容易找到（就在jdk的文档里面）。

配置heap最小最大值，我想大多数人都有经验。对于Sun的JVM来说，一般可以设置heap最大最小值一致，也是推荐的做法。因为它的GC策略默认是复制、分代算法。也就是说，它会将heap分成不同的几个区，譬如Solaris JVM中最上面有两个大小相等的区。GC时刻，将一个区的存活对象复制到另外一个对等区，垃圾对象就算遗弃了。这样在heap里面，就不存在碎片问题。另外，根据Java对象的存活期不同，将之转移到不同的区（Tenured区），存活最长的在最底部（火车算法），这也就是分代模型。具体请参考官方文档：http://java.sun.com/docs/hotspot/gc1.4.2/

对于maxPermSize（Permanent Generation），主要和那些加载到JVM里面的Java Class对象相关，它的空间不是在Java Heap里面分配。如果你当前的heap有1000M，permSize是200M，那么JVM至少占用1200M。
在这个空间内的对象的生存期和JVM是一样的，譬如JDK的核心类库，它们被System Classloader加载到JVM的Method Area（方法区）后，就不会被GC掉的，这些对象一般是Class对象，而不是普通的实例对象，也就是JVM的元数据。我们在用反射时经常用到它们。所以，对于现在象Spring、Hibernate这些框架经常通过反射创建实例，可能对maxPermSize要求就大了，缺省的64M很多时候是不够的，特别是对于应用服务器里的应用，象JSP就会产生和加载很多classes。不过，如果是它导致的OOM，一般会有类似 perm size提示。

    但是，对于IBM的JVM，情况就完全不一样。它的默认GC策略并没有采取复制、分代。这个可以从GC日志分析出来。它不像Sun的JVM那样，有个单独的方法区，它的方法区就放在Java Heap里面。JVM规范里面并没有要求方法区的必须存放的位置，因为它只是一个JVM实现问题。

    在IBM的JVM里面，这些对象一般分配在称为k-cluster和p-cluster里（cluster又是属于Heap），而后者一般是临时在heap里面申请。并且，这些cluster是不能GC，或是被移动重排的（Compact过程）。这就导致Java Heap里面就如同马蜂窝，但不同的蜂孔又不能合并，于是，当我们程序里面产生一个大对象，譬如2M的数组(数组必须分配在连续的内存区)时，就没有可分配空间了，于是就报告OOM。这些不能被移动的cluster就称为所谓的碎片。此时，JVM的Heap利用率可能不到50%。
当然，通过一定时期的GC日志，可以计算出cluster的合理大小（专门在Java Heap的底部），另外，还可以为这些大对象专门分配大对象区的（超过64k的对象）。