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　　在本文中，我们将研究Dynatrace在托管多个JVM的机器上报告的内存饱和错误的解决方案。

　　在Linux机器上，当内存使用率超过80%且页面错误超过每秒20个页面错误时，Dynatrace会抛出内存饱和错误。

　　我们假设我们使用的是一台具有128GB内存的Linux机器，6个应用程序JVM正在运行，16GB被设置为较小和较大堆大小。如果JVM开始消耗更多内存，可能会引发内存饱和错误。当较小（-Xms）和较大（-Xmx）堆值设置为16GB时，系统将为每个JVM向堆提交16GB的RAM空间。JVM将使用这个16GB用于堆，除此之外，它还需要更多的内存来进行处理。总体而言，每个JVM可能需要大约20GB的内存来完成处理，这取决于每个JVM的请求。在某一点上，所有6个JVM都可能使用大约120GB的内存，从而导致该机器中出现内存饱和错误和页面错误。

　　有三种方法可以解决这个问题。

　　个也是较简单的方法是向现有机器添加更多内存。如果我们在这台机器上再增加128GB，将内存增加一倍，这将使这台机器总共拥有256GB的内存。现在，在我们的情况下，如果进程消耗256GB中的120GB，这不到总内存使用量的50%，并且不会达到80%的内存使用阈值。此外，由于内存中有空间容纳所有页面，因此不会发生页面错误。Dynatrace将消除内存饱和错误。这种方法的缺点是，如果它是数据中心中的一台机器，较终将导致硬件采购成本。如果它是一个云实例，它将占用一个具有更多内存的实例，这将导致额外的成本。

　　第二种方法是调查JVM是否需要那么多内存，并对其进行优化。这种方法需要进行详细分析，以确定占用更多内存的区域，优化并降低内存使用率。这将有助于减少所有6个JVM占用的内存，并在相同的硬件上运行应用程序而不会出现任何内存饱和错误，无需任何升级。这种方法需要时间，具体取决于优化应用程序内存使用所涉及的复杂性。

　　第三种方法是不对较小和较大堆大小参数设置相等的值。相反，为应用程序所需的较小堆大小参数设置一个较小值。例如，将较小堆大小（-Xms）设置为4GB，将较大堆大小（-Xmx）设置为16GB。这将使系统较初每个JVM只提交4GB的堆大小，从而将整个JVM内存使用量减少到每个JVM8GB以下。所有6个JVM将占用大约58GB，这将使总内存使用率降至50%以下，并避免内存饱和错误。如果应用程序确实消耗了较少的堆内存，这将起作用。如果堆大小增长到较大堆大小，这可能会成为一个问题，如果所有JVM都达到该值，这将使系统提交16GB，从而导致内存饱和错误。

　　在了解堆使用模式后，可以采用这种方法，如果应用程序的堆使用率较低，则会有所帮助。将不同的值设置为较小和较大堆大小可能对堆收缩和扩展影响不大。与系统中发生的页面错误相比，这种影响将更小。

　　根据发生内存饱和错误的场景，可以应用上述推荐的任何一种或所有方法来解决Dynatrace中的内存饱和错误。