Tomcat在Linux上如何解决内存溢出 - 问答

Linux下Tomcat内存溢出定位与解决

一、快速判断错误类型

查看 Tomcat 日志：tail -f **$CATALINA_HOME/logs/catalina.out**，根据异常关键字定位类型。常见三类：
- Java heap space：堆内存不足，对象申请超出 -Xmx 上限。
- PermGen space / Metaspace：类与元数据区不足（Java 8 之前为 PermGen，Java 8+ 为 Metaspace）。
- unable to create new native thread：系统无法再创建本地线程，多与系统/容器资源限制或栈占用有关。

二、对应场景与解决方案

堆内存不足（Java heap space）
- 现象：日志出现 OutOfMemoryError: Java heap space；应用吞吐下降、Full GC 频繁。
- 处置：
  - 适度提升堆上限：设置 -Xms 与 -Xmx（建议等值，如 -Xms2g -Xmx2g），并控制堆占物理内存不超过约 80%。
  - 调整新生代：用 -Xmn 设置新生代大小，常取 -Xmx 的 1/4 作为起点，结合 GC 日志再微调。
  - 打开 GC 日志，观察回收效果与停顿：如 -verbose:gc -Xloggc:gc.log，必要时选择更合适的垃圾回收器。
元空间不足（Metaspace / PermGen）
- 现象：Java 7/更早出现 PermGen space；Java 8+ 出现 Metaspace。
- 处置：
  - Java 8+：设置 -XX:MaxMetaspaceSize=…（如 512m/1g），避免无限制增长。
  - Java 7 及更早：设置 -XX:PermSize=… -XX:MaxPermSize=…。
  - 减少类加载冗余：清理重复的 第三方 JAR，或将共用 JAR 放入 tomcat/shared/lib（视版本与打包方式而定）。
无法创建新线程（unable to create new native thread）
- 现象：日志报无法创建新线程，或系统监控显示线程数触顶。
- 处置：
  - 检查系统/容器限制：ulimit -u（用户进程数）、ulimit -n（文件句柄数）、ulimit -s（栈大小）。
  - 降低单线程栈占用：适度减小 -Xss（如 512k–1m 区间尝试），以换取可创建的线程数空间。
  - 估算上限：最大线程数 ≈ (MaxProcessMemory − JVMMemory − ReservedOsMemory) / ThreadStackSize；必要时减少 -Xmx 为线程栈留出更多空间。
系统层 OOM 导致进程被杀（非 JVM 异常）
- 现象：应用突断、SSH 不上；检查 /var/log/messages 或 dmesg 可见 oom-killer 记录，且 free 显示 Swap: 0。
- 处置：
  - 增加 Swap 空间或降低业务峰值内存占用；压测时避免一次性把物理内存打满。
  - 合理设置 -Xmx，避免多个实例/进程叠加占用超出物理内存。

三、Linux 下 Tomcat 配置与生效步骤

修改 $CATALINA_HOME/bin/catalina.sh，在文件靠前位置（如注释块之后、cygwin=false 之前）加入 JAVA_OPTS，例如：
- Java 8+ 常用示例：
```
JAVA_OPTS="-server -Xms2g -Xmx2g -Xmn512m \
  -XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=512m \
  -Xss512k -verbose:gc -Xloggc:gc.log"
```
- Java 7 及更早（使用 PermGen）：
```
JAVA_OPTS="-server -Xms2g -Xmx2g -Xmn512m \
  -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m \
  -Xss512k -verbose:gc -Xloggc:gc.log"
```
- 注意：
  - 将 -Xms 与 -Xmx 设为等值可减少堆动态扩缩带来的抖动。
  - 32 位 JVM 进程空间受限，生产建议使用 64 位 JDK 与足够物理内存。

四、验证与长期优化建议

验证配置是否生效：
- 重启后在 catalina.out 或 ps -ef | grep java 中确认参数已传入；用 jstat -gc <pid>、jmap -heap <pid> 观察堆与元空间使用。
建立监控与基线：
- 持续收集 GC 日志、线程数、堆/元空间、文件句柄等指标；压测或峰值期重点观察 Full GC 与 OOM 风险点。
代码与架构层面优化：
- 控制对象生命周期与缓存大小，避免内存泄漏；减少类加载器泄漏（热部署频繁的场景尤需关注）。
- 限流与异步化，降低瞬时并发与线程峰值；必要时拆分服务、隔离大对象处理。

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