上周运维反馈线上程序出现了OOM，程序日志中的输出为
Exception in thread "http-nio-8080-exec-1027" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
Exception in thread "http-nio-8080-exec-1031" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space看线程名称应该是tomcat的nio工作线程，线程在处理程序的时候因为无法在堆中分配更多内存出现了OOM，幸好JVM启动参数配置了-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError，使用MAT打开拿到的hprof文件进行分析。
第一步就是打开Histogram看看占用内存最大的是什么对象：
可以看到byte数组占用了接近JVM配置的最大堆的大小也就是8GB，显然这是OOM的原因。
第二步看一下究竟是哪些byte数组，数组是啥内容：
可以看到很明显这和HTTP请求相关，一个数组大概是10M的大小。
第三步通过查看GC根查看谁持有了数组的引用：
这符合之前的猜测，是tomcat的线程在处理过程中分配了10M的buffer在堆上。至此，马上可以想到一定是什么参数设置的不合理导致了这种情况，一般而言tomcat不可能为每一个请求分配如此大的buffer。
第四步就是检查代码里是否有tomcat或服务器相关配置，看到有这么一个配置：
max-http-header-size: 10000000至此，基本已经确定了八九不离十就是这个不合理的最大http请求头参数导致的问题。
到这里还有3个疑问：
- 即使一个请求分配10M内存，堆有8GB，难道当时有这么多并发吗？800个tomcat线程？
- 参数只是设置了最大请求头10M，为什么tomcat就会一次性分配这么大的buffer呢？
- 为什么会有如此多的tomcat线程？感觉程序没这么多并发。
先来看问题1，这个可以通过MAT在dump中继续寻找答案。
可以打开线程视图，搜索一下tomcat的工作线程，发现线程数量的确很多有401个，但是也只是800的一半：
再回到那些大数组的清单，按照堆分配大小排序，往下看：
可以发现除了有10008192字节的数组还有10000000字节的数组，查看引用路径可以看到这个正好是10M的数组是output buffer，区别于之前看到的input buffer：
好吧，这就对了，一个线程分配了输入输出两个buffer，占用20M内存，一共401个线程，占用8GB，所以OOM了。
还引申出一个问题为啥有这么多工作线程，
再来看看问题2，这就需要来找一下源码了，首先max-http-header-size是springboot定义的参数，查看springboot代码可以看到这个参数对于tomcat设置的是MaxHttpHeaderSize：
然后来看看tomcat源码：
进一步看一下input buffer：
buffer大小是MaxHttpHeaderSize+ReadBuffer大小，这个默认是8192字节：
<attribute name="socket.appReadBufSize" required="false">
<p>(int)Each connection that is opened up in Tomcat get associated with
a read ByteBuffer. This attribute controls the size of this buffer. By
default this read buffer is sized at <code>8192</code> bytes. For lower
concurrency, you can increase this to buffer more data. For an extreme
amount of keep alive connections, decrease this number or increase your
heap size.</p>
</attribute>这也就是为什么之前看到大量的buffer是10008192字节的。至于为什么分配的buffer需要是MaxHttpHeaderSize+ReadBuffer。显然还有一批内容是空的10000000字节的buffer应该是output buffer，源码可以印证这点：
嗯这是一个header buffer，所以正好是10000000字节。
至于问题3，显然我们的应用程序是配置过最大线程的（查看配置后发现的确，我们配置为了2000，好吧有点大），否则也不会有401个工作线程（默认150），如果当时并发并不大的话就一种可能，请求很慢，虽然并发不大，但是因为请求执行的慢就需要更多线程，比如TPS是100，但是平均RT是4s的话，就是400线程了。这个问题的答案还是可以通过MAT去找，随便看几个线程可以发现很多线程都在等待一个外部服务的返回，这说明外部服务比较慢，去搜索当时的程序日志可以发现有很多"feign.RetryableException: Read timed out executing的日志"。。。。追杀下游去！慢点，我们的feign的timeout也需要再去设置一下，别被外部服务拖死了。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对得得之家的支持。