如果不了解底层代码，这几乎是不可能的。如果您了解基础代码，那么您可以更好地根据堆转储中获得的成千上万的信息来区分小麦。

同样，您不知道某个类为何存在，就无法知道是否存在泄漏。

我刚刚花了过去的两周时间来完成这项工作，并且我使用了一个迭代过程。

首先，我发现堆分析器基本上没有用。他们无法有效地分析巨大的堆。

相反，我几乎完全依靠jmap直方图。

我想您对这些很熟悉，但对于那些不是：

jmap -histo:live <pid> > dump.out

创建活动堆的直方图。简而言之，它告诉您类名以及堆中每个类有多少个实例。

我每天每隔5分钟，每天24小时定期倾倒垃圾。对于您来说，这可能太细微了，但要旨是相同的。

我对此数据进行了几种不同的分析。

我编写了一个脚本，以获取两个直方图，并转储它们之间的差异。因此，如果第一个转储中的java.lang.String为10，第二次为15，我的脚本将吐出“ 5
java.lang.String”，告诉我它上升了5。如果下降，则数字将为负。

然后，我将考虑其中的几个差异，剔除所有从运行到运行的所有类，并合并结果。最后，我将提供在特定时间范围内不断增长的课程列表。显然，这些是泄漏类的主要候选者。

但是，某些类保留了一些，而其他类则保留了GC。这些类在总体上可以轻易地上下波动，但仍然会泄漏。因此，它们可能不属于“总是上升”的类别。

为了找到这些，我将数据转换为时间序列并将其加载到数据库中，特别是Postgres。Postgres很方便，因为它提供了统计聚合函数，因此您可以对数据进行简单的线性回归分析，并找到呈上升趋势的类，即使它们并不总是位于图表的顶部。我使用了regr_slope函数，以寻找具有正斜率的类。

我发现此过程非常成功，而且非常有效。直方图文件不是很大，并且很容易从主机上下载它们。它们在生产系统上运行并不是很昂贵（它们确实会强制使用大型GC，并且可能会阻塞VM一点）。我在具有2G
Java堆的系统上运行它。

现在，所有可以做的就是确定潜在的泄漏类。

在这里，您可以了解如何使用这些类，以及是否应该使用它们。

例如，您可能会发现您有很多Map.Entry类或其他一些系统类。

除非您只是简单地缓存String，否则事实是这些系统类，而“违规者”可能不是“问题”。如果要缓存某些应用程序类，则该类可以更好地指示问题所在。如果您不缓存com.app.yourbean，则不会绑定任何关联的Map.Entry。

一旦有了一些类，就可以开始爬网代码库以查找实例和引用。由于您拥有自己的ORM层（不管是好是坏），因此至少可以轻松查看其源代码。如果您的ORM正在缓存内容，则可能是在缓存包装您的应用程序类的ORM类。

最后，您可以做的另一件事是，一旦知道了类，就可以启动服务器的本地实例，该实例具有更小的堆和更小的数据集，并使用一个探查器对此进行监视。

在这种情况下，您可以进行仅影响您认为可能泄漏的事物中的1个（或少数）的单元测试。例如，您可以启动服务器，运行直方图，执行单个操作，然后再次运行直方图。泄漏的类应增加1（或任何工作单位）。

探查器可能可以帮助您跟踪“现在泄露”的类的所有者。

但是，最后，您将必须对代码库有所了解，以便更好地了解什么是泄漏，什么不是泄漏以及为什么对象在堆中根本存在，而更少地说明为什么可以保留它作为堆中的泄漏。