---
title: 基于DevKit Java性能分析工具的调优实践——内存泄露问题-官方技术文章-鲲鹏社区
description: 本文使用DevKit Java性能优化工具对运行中的Java程序进行在线分析和采样分析，找到程序中的内存泄漏问题，并根据分析结果进行优化修改，从而实现Java程序最佳运行。
keywords: DevKit,Java,性能分析工具,的调优实践,内存泄露问题,官方技术文章,鲲鹏社区,调优概述
url: https://www.hikunpeng.com/developer/techArticles/20251229-1?envFlag=1
section: (其他)
---

# 基于DevKit Java性能分析工具的调优实践——内存泄露问题-官方技术文章-鲲鹏社区

URL: https://www.hikunpeng.com/developer/techArticles/20251229-1?envFlag=1
描述: 本文使用DevKit Java性能优化工具对运行中的Java程序进行在线分析和采样分析，找到程序中的内存泄漏问题，并根据分析结果进行优化修改，从而实现Java程序最佳运行。
关键词: DevKit,Java,性能分析工具,的调优实践,内存泄露问题,官方技术文章,鲲鹏社区,调优概述

官方技术文章 [了解详情](https://www.hikunpeng.com/zh/developer/techArticles)

基于DevKit Java性能分析工具的调优实践——内存泄露问题

基于DevKit Java性能分析工具的调优实践——内存泄露问题

DevKitjavajdk性能调优

发表于 2025/12/29

0

# 1 调优概述

鲲鹏DevKit是一款提供涵盖迁移、测试、性能调优及系统诊断等各环节的开发使能工具集。其中，DevKit Java性能分析工具是针对基于鲲鹏的服务器上运行的Java程序的性能分析和优化工具，能图形化显示Java程序的堆、线程、锁、垃圾回收等信息，收集热点函数、定位程序瓶颈点，帮助用户采取针对性优化。本文使用Java性能优化工具对运行中的Java程序进行在线分析和采样分析，找到程序中的内存泄漏问题，并根据分析结果进行优化修改，从而实现Java程序最佳运行。

# 2 环境要求

| 项目 | 说明 |
| --- | ---|
| 服务器 | TaiShan 200服务器（型号2280） |
| CPU | Kunpeng 920 |
| OS | CentOS 7.6 |
| 调优工具 | Kunpeng DevKit Java性能分析工具 |

# 3 前提条件

1. 服务器和操作系统正常运行
2. PC端已经安装SSH远程登录工具
3. 需要优化的Java程序

# 4 调优思路

1. 使用Java性能优化工具对Java进程进行在线分析；
2. 使用Java性能优化工具对Java进程进行采样分析；
3. 针对性能的瓶颈点进行性能优化；
4. 观察优化后的Java程序，判断问题是否解决。

# 5 调优过程

## 5.1准备工作

步骤1：登录Java性能优化工具

步骤2：添加目标环境（待分析的Java进程所在的服务器）

步骤3：启动在线分析功能

## 5.2 概览页签查看进程的整体情况

概览分析：通过概览页面发现程序的堆使用情况在一段时间内不断升高，同时GC也比较频繁，但是堆却没有明显的被释放，可能存在内存泄露。

## 5.3 GC页签查看GC的具体情况

分析发现GC比较频繁，有YoungGC和OldGC，但是每次GC回收的内存可以忽略不计，甚至根本没有回收任何内存，此现象说明内存泄露的可能性很大

## 5.4 内存转储查看具体信息

1、在内存转储页签下点击执行内存转储按钮生成堆转储文件，为了方便查看堆的变化可以保存快照，生成多次堆转储文件。

2、通过生成两次堆转储文件发现TestMemoryLeak$Person这个类应该是自定义的类，内存占用情况比较多，并且随着时间呈上升趋势，需要重点观察。可以利用快照功能提供的比较操作，方便查看两个堆转储文件中相同类实例与保留堆的变化情况，通过比较发现TestMemoryLeak$Person实例与保留堆是明显上升的趋势。

3、切换到支配树模式，发现TestMemoryLeak类的保留堆占总堆的比例高达97%，继续向下点开支配树发现大部分对象是TestMemoryLeak$Person持有的byte[]，到这里正好可以跟直方图中byte[]占比较多可以对应的上。

4、经过直方图与支配树的分析，TestMemoryLeak$Person类对应的实例有内存泄露嫌疑，根据支配树提供的内容应该是HashSet实例持有TestMemoryLeak$Person对象，接下来咱们可以搜索代码中的相关项看看。

本案例中的demo 程序比较简单，直接搜索 TestMemoryLeak 类可以发现的确存在内存泄露点，

一个线程不断的往HashSet和HashSetPerson两个静态对象添加Person实例，并且没有清除的逻辑，导致出现内存泄露。

## 5.5采样分析查看是否有内存泄露的报告

对目标程序进行采样分析，最好进行多次采样，采样时间相对长一点。

查看采样分析中的内存à老年代对象页签发现有一份内存泄露发现的报告。

TestMemoryLeak.hashSet和TestMemoryLeak.hashSet两个对象是内存泄露的源头，结果与在线分析一致

## 5.6 优化 Java程序

通过在线分析和采样分析大致定位到内存泄露的点后，就需要根据功能提供的类、实例以及引用链信息去查看具体的业务代码，然后根据情况具体分析代码修改策略。

如本案例中的程序，如果把它看成是一个保存缓存数据的场景，我们就可以加入定期清除的策略。

优化后代码：

## 5.7     优化后的 Java程序

优化后的程序通过概览页即可发现内存使用正常、GC活动正常

# 6 实践总结

本次实践中，对一Java程序进行了内存泄漏的发现与解决，通过在线分析和采样分析发现了程序中的内存泄漏点，进而优化程序中的内存泄漏点达到优化程序性能的目的。在进行其他程序调优时，需要根据Kunpeng Devkit性能优化工具采集分析的实际结果和对应的优化建议进行调优操作。具体的调优思路可以参考本次实践。

本页内容