如何解决 Out Of Memory 的问题

背景

在用 Excel Importer 导入数据，当数据量超过 1w 行，经常会出现 OutOfMemory 的错误。（用 Excel Exporter 导出数据时，也会有类似问题）。

通常的表现症状如下，即在导入成功若干行之后，爆出 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误。

以下为某客户发生此类错误的具体信息：

1. 日志问题如下（ 只截取关键部分）：

   

2. 该问题只发生在客户的测试环境，在本机开发环境不出现。
3. 测试环境部署在私有云里，用 docker 部署的。
4. 当导入数据量为 2W 行以上时，该错误总是发生在导入成功 1.2w 左右的时刻出现。如果数据量少于 1w 行，此问题不出现。

本文，我们来看看如何解决 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 错误。

什么是 Java Heap Size ？

ava Heap Size是Java虚拟机（JVM）的一项配置参数，用于指定JVM运行时的堆内存大小。堆内存是Java程序中用于存储对象实例和数组的一块内存区域。在Java程序执行过程中，所有动态创建的对象都存储在堆内存中。

Java Heap Size对于Java程序的性能和稳定性非常重要。如果堆内存太小，可能导致内存不足错误（Out of Memory Error），因为JVM无法满足程序运行所需的内存。另一方面，如果堆内存太大，会导致垃圾回收频繁运行，影响程序的响应时间和性能。

通过调整Java Heap Size，可以根据应用程序的需求来优化内存的使用。通常，较大的堆内存对于内存密集型的应用程序（如大规模数据处理）是有益的，而对于较小的应用程序（如轻量级服务）可能需要较小的堆内存。

在Java中，可以通过以下参数来设置Java Heap Size：

1. Xms: 指定JVM的初始堆内存大小。
2. Xmx: 指定JVM的最大堆内存大小。

示例：

java -Xms256m -Xmx1024m MyApp 

上述命令将启动名为"MyApp"的Java应用程序，并将初始堆内存大小设置为256MB，最大堆内存大小设置为1024MB。

通常有哪些原因导致这个错误呢？

通常有两种原因：

1. Java Heap Size 确实设置的太小了。
2. 应用发生内存泄漏，导致在短时间内产生大量无法被 GC 的对象。

在本场景中，我们先排查第一个原因，因为：

1. 首先，本问题发生在 Excel Importer 内部，本模块被下载过上万次，且由官方维护这么多年，出现问题的概率很小。我不是说官方组件一定不会出问题，但是从概率排查的角度，我们首先检验更脆弱的部份，而不是更稳固的部份，这是缺少其他信息时的最优选择。
2. 其次，本问题发生在 Excel Importer 内部，我们没有源代码。就算确认了是 Excel Importer 的问题，我们的第一选择也应该是从外部规避它，只有这样才能保证项目按时完工。

验证问题

为了验证原因是否真的 Java Heap Size 设置的过小，我做了两个尝试：

1. 降低本地开发环境 Mendix Studio Pro 中 Java Heap Size 的大小，看是否能重现该错误。设置方式如下：
2. 在本地开发环境，导入一个 10w 行的 excel 文件，看是否能重现该错误。

经过上述实验，我发现，当我把 Java Heap Size 设置为 512MB 时，导入数据到 2w 条时，会爆出同样的错误。

这个现象证明，确实是 Java Heap Size 太小导致。

如何修复问题？

修复思路很简单，就是更改 Java Heap Size。

在 docker-mendix-buildpack 的文档中，我们知道，通过下属方式可以更改容器的环境变量：

我们在打开上图中的链接，进入 cf-mendix-buildpack 的文档（docker-mendix-buildpack 在运行时会调用 cf-mendix-buildpack），我们知道可以如下方式来设置 Java Heap Size：

于是，我们用以下命令来启动容器：

docker run -it \

-e HEAP_SIZE=4096M

...

但是，我们发现仅设置 HEAP_SIZE 这个环境变量后，问题依然没有解决。

后来，阅读 cf-mendix-buildpack 的代码，我发现：

1. 如果未设置 HEAP_SIZE，则是可以根据 limit 被自动设置。
2. 且如果 HEAP_SIZE 超过 limit，是不行的。

于是，我找到设置 limit 的方法，即设置 MEMORY_LIMIT 这个环境变量。

于是，我们用以下命令来启动容器：

docker run -it \ 
-e MEMORY_LIMIT=4096M 
... 

最终成功解决问题！

总结

1. 分析问题原因时，首先检验更脆弱的部份，而不是更稳固的部份，这是缺少其他信息时的最优选择。
2. 做少量的实验，可以更加笃定问题的根本原因，而不是靠盲目猜测。
3. 开源工具，多看源码，你会有不一样的收获。

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