ObjectInputStream 所引起的 Java 内存泄漏问题

Java 的 ObjectOutputStream 和 ObjectInputStream 各自保留一个对已发送/已接收对象的引用的列表。就是这些引用，会阻止垃圾收集器对这些对象内存的释放。

当新对象的数量不断增长时（比方说在服务器中），最终将抛出"Java.lang.OutOfMemoryError"。解决办法就是使用 writeUnshared() 和 readUnshared() 方法来取代 writeObject() 和 readObject() 方法。

介绍

怎样在 Java 中创建一个内存泄漏？这是一个很好地面试题，因为 Java 编程中由于底层的自动垃圾收集功能而无需担心内存释放问题。但在复杂的情况下你仍然会遭遇 Java.lang.OutOfMemoryError 问题。这里就描述了一种这样的情况：由 java.io.ObjectInputStream 和 java.io.ObjectOutputStream 所实现的 Java 序列化机制所引起的内存泄漏。

原因

ObjectOutputStream 和 ObjectInputStream 都各自维护了一个对其已发送/已接收对象的引用表。所以当 ObjectOutputStream 重新发送某对象时，可以仍发送该对象的句柄，相应的 ObjectInputStream 则将接收到的句柄转换为先前接收到的对象的引用。Java 文档中这样描述：

使用共享机制 (…) 对单个对象的多个引用进行编码。

可以说，Java 的这一 feature 减少了带宽和内存的使用量，但也仅适用于通过链接定期重新发送对象的程序中。但在通过链接发送新对象的情况下，此功能除了不必要的(不断增长的)引用表以外没有任何作用。

垃圾收集器的工作原理就是清理不再被引用的对象。但由于 ObjectInputStream 始终保持了对其所接收的每个对象的引用，它阻止了垃圾收集器对通过流所接收的任何对象的清理。就在诸如服务器之类的程序中，它们接收到越来越多的对象，最终内存将被耗尽，引发 OutOfMemoryError。

情况识别和分析

OOM 可能有很多种不同的原因所造成。为了能够确定 OOM 是上文所讨论的 ObjectInputStream 相关 feature 所造成的，我们首先得来分析该进程的 heap dump。有很多种办法可以针对一个 Java 进程生成一个 heap dump，也有很多种办法来分析这些 dump 文件。我们可以通过将 JVM 命令行选项添加到进程执行命令行来生成 dump。还可以针对一个已经在运行中的程序来生成一个 dump。其中，通过添加命令行选项的方式可以在有 OOM 错误时生成 dump 文件(当然，还有一些其他命令行选项通过信号控制方式来在任意时间生成 dump，不管程序状态如何)。命令行选项如下：

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

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在 OOM 抛出时，一个名为 java_pid.hprof 的文件将会在该进程的执行目录所生成。有 n 多 dump 分析程序可以对 dump 文件进行分析，本文只对 jvm 原生自带的 VisualVM 进行介绍。

在 VisualVM 中，打开你收集到的 hprof 文件。在 classes 选项卡中，可以找到所有的类，这些类默认是按照 dump 中所存在的它们所拥有的实例数进行排序。当然，顶部的类极可能就是实例数暴多且导致内存错误的那个类。按字母顺序对类列表进行排序也是很有帮助的，这样可以将同一包的类分组在一起，进而可以对它们进行比较。

双击该列表中的一个类，视图切换至 instances 选项卡。对于每个实例，都有两个窗口。下边的那个保存指向该实例的参考路径。每个路径的边缘是一个垃圾收集 root(由三角形标记)。这样每个边缘点都是一个对象，该对象持有一个引用，防止 GC 对该对象的清理。如果很多这种爆炸的类实例都指向了一个 ObjectInputStream 对象，那么导致 OOM 的罪魁祸首可能就是本文所讨论的主题。

Java 任务调度

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