一、背景
1 前言
遇到过几次JVM堆外内存泄露的问题,每次问题的排查、修复都耗费了不少时间,问题持续几月、甚至一两年。
我们将这些排查的思路梳理成一套系统的方法,希望能给对JVM内存分布、内存泄露问题有更清晰的理解。
2 这篇文章能带给你什么
1.了解JVM的内存分布.
2.更合理地去设置JVM参数。
3.能大大提升排查JVM内存问题的效率。
3 本文的限定范围
JDK版本
JDK8,其他JDK版本可能有所差异。
重点讲解堆外内存
堆内的内存问题文章比较多,一般是dump堆内存,然后分析即可。
4 文章讲解的顺序
1.讲解JVM内存分布,了解有哪些内存区域、JVM参数等。堆内相关的文章比较多,堆外的比较少,所以重点讲解堆外的。
2.讲解排查JVM内存问题的思路。
二、JVM内存分布
1 JVM内存分布
【重点中的重点】JVM内存分布图
总体分为堆内内存、堆外内存。
三、【重点】Heap Space(堆内内存)
重点关注新生代、老年代。
1 Young Generation新生代
用于存放新创建的对象,分为一个Eden区和两个Survivor区。
当Young GC发生时会回收该块内存。
2 老年代(Old Generation)
2.1作用
主要用于存放生命周期较长的对象。
2.2何时回收
当Old GC发生时会回收该块内存,一般触发Old GC时会伴随着一次Young GC。
2.3参数
-Xmx: 新生代的内存大小
-Xms: Heap的初始大小
-Xmx: Heap的最大大小
2.4 问答
配置了Xms,那是不是JVM一启动就使用了这么多的物理内存来划分给Heap?
分情况而定:
(1) 如果未配置了-XX:AlwaysPreTouch,则实际是使用的是虚拟内存,给了一张空头支票,只在首次访问时,例如存放一批新的Java对象数据,但原来申请的内存不够用了,需要新的内存来,这时才需要分配物理内存,也就是通过缺页异常进入内核中,再由内核来分配内存,再交给JVM进程使用。
一般情况,不会配置-XX:AlwaysPreTouch。
(2) 如果配置了-XX:AlwaysPreTouch,则JVM启动时,则不仅分配Xms的大小的虚拟内存,还会使用物理内存、填充整个堆。
配置-XX:AlwaysPreTouch可以提前申请好物理内存,减少程序运行过程中发生的物理内存分配带来的延迟,可以提升性能。例如部署elasticsearch节点时,可以指定该参数,提升性能。
XMX设置多大合适?
一般的应用,XMX可以设置为物理内存的1/2到2/3,较充分地去利用内存。
需要较多地使用Heap外内存应用,物理内存不要超过1/2,例如ElasticSearch、RocketMQ-broker、Kafka等中间件,需要大量读写文件,操作系统需要大量的Page Cache,才能有足够的缓存提高性能,所以JVM Heap不要过大,以预留给非Heap的其他内存。
四、【重点】Non-Heap Space(非堆内存、堆外内存)
1 什么是堆外内存
Non-Heap Space 翻译为非堆内存,也被称为Off-Heap(堆外内存),大家习惯于叫这部分内存为堆外内存。查看了很多国内外文章,对于这块内存,没有很统一的定义。
较可信的是分为下面两种定义:
(1) 广义上的Non-Heap
除开Heap以外的所有内存,包括MetaSpace、NativeMemory(JNI Memory、Direct Memory等)、Stack、Code Cache等。
下面讲解的Non-Heap是针对于广义的定义。
(2) 狭义上的Non-Heap
只包含Metaspace、code_cache。
注意:
监控系统里会有Non-Heap的监控,例如SkyWalking、Arthas的Non-Heap指标,都是通过JDK自带的MemoryMXBean方法获取的。
所以一般监控系统采集的Non-Heap只是Heap以外的一部分内存!还需要留意NativeMemory等等内存。
监控数据示例;
对应的代码:
java复制代码@Override
public long getNonHeapMemoryMax() {
return memoryMXBean.getNonHeapMemoryUsage().getMax();
}
@Override
public long getNonHeapMemoryUsed() {
return memoryMXBean.getNonHeapMemoryUsage().getUsed();
}
2 【重点】MetaSpace(元数据空间)
用于存储类元数据(如类定义和方法定义)的内存区域。Metaspace 在 JDK 8 中取代了永久代(PermGen)。
2.1 相关参数
-XX:MetaspaceSize=<size>
-XX:MaxMetaspaceSize=<size>
-XX:MetaspaceSize 参数设置了元空间的初始大小,在 JDK 8 中,-XX:MetaspaceSize 参数的默认值为 21 MB。。当元空间使用量达到这个值时,JVM 将触发 Full GC(也会附带younggc) 来尝试回收不再需要的类元数据以及相关资源。
如果回收后元空间仍然无法满足需求,那么 JVM 将尝试扩展元空间的大小。
问答:很多同学奇怪,我们有时看到某些应用启动一段时候,堆内存使用量不高,为何会发生一次FULL GC?
这很可能是因为应用的JVM参数里没有设置-XX:MetaspaceSize,或者-XX:MetaspaceSize设置的比较小。
-XX:MaxMetaspaceSize 参数设置了元空间的最大大小。元空间会根据需要动态扩展,但不会超过这个设置的最大值。当元空间使用量超过这个值时,JVM 将触发 Full GC(也会附带younggc),尝试回收不再需要的类元数据以及相关资源。如果回收后元空间仍然无法满足需求,那么 JVM 将抛出java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace错误。因此,这个参数既与 Full GC 相关,也与 OOM 相关。
2.2 问答
如何合理设置-XX:MaxMetaspaceSize参数?
建议JVM启动参数指定-XX:MaxMetaspaceSize,一般大小256M足够,因为默认值无限大,如果出现频繁加载class等情况,容易出现OOM。
2.2 OOM异常
OOM报错: java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace
3 Native Memory(本地内存)
3.1 Direct Memory(直接内存)
是Java NIO 框架引入的一种内存分配机制,允许在堆外分配内存以便更高效地执行 I/O 操作,通常用于NIO网络编程,JVM使用该内存作为缓冲区,提升I/O性能。
创建 Direct Buffer 的方法
ByteBuffer.allocateDirect()
该方法分配内存:内部用的是unsafe.allocateMemory(size)方法,但不属于Java NIO库的一部分,
且jdk官方不推荐直接使用unsafe.allocateMemory(size)方法,该方法不受-XX:MaxDirectMemorySize参数控制,容易导致内存被无节制地使用,所以推荐ByteBuffer.allocateDirect()方法分配内存。
相关参数
-XX:MaxDirectMemorySize=<size>
如果未设置-XX:MaxDirectMemorySize,默认值等于Xmx。
可指定最大直接内存大小,DirectMemory会超过MaxDirectMemorySize前,触发FULL GC(也会附带Young GC),堆内DirectByteBuffer等会对象回收时,会触发对象的clean逻辑,释放该对象关联的DirectMemory,当gc后还是不够,就会OOM。
问答:如何合理设置-XX:MaxDirectMemorySize参数?
因为默认值等于Xmx,所以建议指定一下MaxDirectMemorySize,Netty等框架会用到DirectMemory,且一般设置1G足够。
框架和中间件
Netty(底层使用Java NIO技术)、Java NIO库(Java NIO库本身使用直接缓冲区进行高性能网络和文件I/O操作)等。
当申请堆外内存时,NIO 和 Netty 会比较计数器字段和最大值的大小,如果计数器的值超过了最大值的限制,会抛出 OOM 的异常。
OOM结果
NIO 中是:OutOfMemoryError: Direct buffer memory。
Netty 中是:OutOfDirectMemoryError: failed to allocate capacity byte(s) of direct memory (used: usedMemory , max: DIRECT_MEMORY_LIMIT )
3.2 JNI Memory(JNI内存)
JNI (Java Native Interface) memory是指Java应用程序与本地代码交互时使用的内存。Java Native Interface (JNI) 是 Java 与本地(如 C 或 C++)代码进行交互的桥梁。
JNI方法
使用方式:在Java中使用native关键字定义方法,并在C/C++代码中实现相关的本地方法。
示例:
java复制代码private native int inflateBytes(long addr, byte[] b, int off, int len);
该native方法内部也会申请内存用以存储数据,这部分内存属于JNI内存的一部分。
参数
无特定的 JVM 参数,但需要在本地代码中管理内存分配和释放。
注意:与-XX:MaxDirectMemorySize=无关。
JNI内存分配过程
4 Stack(栈内存)
4.1 Stack介绍
- 用于存储线程执行过程中的局部变量、方法调用、操作数栈等。
- 栈内存由JVM自动管理,每个线程都有一个独立的栈。
- 栈内存与堆内存相互独立,它们之间不共享数据。
- 分为VM Stack(Java虚拟机栈)、Native Stack(本地方法栈)
4.2 分类
(1) VM Stack(Java虚拟机栈)
用于存储线程执行Java方法时所需的信息。
当一个方法执行完成后,其对应的栈帧会从栈中弹出,释放该方法所占用的内存空间。
每个线程对应一个Java线程栈,大小由-Xss参数控制,默认是1M,当超过1M会报错StackOverFlowError。
(2) Native Stack(本地方法栈)
用于存储本地方法(通过Java Native Interface,JNI调用的方法)的信息。
本地方法栈与Java虚拟机栈的主要区别在于,它是为本地方法提供内存空间,而不是Java方法。
5 特殊内存
5.1 MMap
介绍
底层用的操作系统的mmap,将文件或文件的一部分映射到内存中的技术,通过内存映射文件可以实现高效的文件读写操作。
使用方式
java复制代码FileChannel fileChannel = FileChannel.open(Paths.get("a.txt"), StandardOpenOption.READ, StandardOpenOption.WRITE); // 以读写的方式打开文件通道
MappedByteBuffer buf = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, fileChannel.size()); // 将整个文件映射到内存
参数
无特定的 JVM 参数。
注意:与-XX:MaxDirectMemorySize=无关。
框架和中间件
Lucene、RocketMQ、Kafka等。
注意
mmap不属于JVM进程占用的内存!
当使用java.nio.channels.FileChannel#map方法时,分配的内存实际上是由操作系统管理的,并不是由JVM管理。这部分内存是映射到文件的内存区域,又称为内存映射文件(Memory-Mapped File)。在操作系统中,这部分内存被分类为文件缓存,而非Java进程的私有内存。
内存映射文件允许将文件或文件的一部分映射到进程的地址空间。一旦建立了映射,进程可以像访问常规内存一样访问文件。操作系统会负责将对映射内存的更改写回磁盘。
因此,当你使用一些命令(如ps、top)查看Java进程的内存使用时,这部分内存映射文件的使用量并不会直接计算到进程的私有内存中。这部分内存使用在某种程度上是透明的,但仍然受操作系统的文件缓存管理。
在Linux系统中,可以通过查看**/proc/meminfo**文件来获取关于内存映射文件的信息。
该结论基于实验:使用mmap方式写入2G文件,用arthas的memory命令查看JVM进程对应mmap使用量,已经是2G,但实际JVM的内存占有量,只有703M,这是因为mmap的内存是由操作系统控制的,不算在进程占用。
内存分配过程
五、【重点】内存排查工具
1 堆内内存相关工具
整理了堆内内存相关的工具。
建议从上往下逐一执行命令,从整体到局部,逐步排查出具体的问题。
2 堆外内存相关工具
不同的内存区域可以使用不同的命令进行排查,同时也留意合理设置对应内存区域的参数。
六、JVM内存使用量过大问题排查思路
1 整体的排查思路
使用量大原因一般分为
1.数据量大,自然使用量大
2.JVM内存泄露,导致可以释放的内存未释放
JVM内存泄露:
在JVM运行过程中,由于(1)未正确释放不再使用的内存 (2)或者执行内存释放步骤后内存却未回收,导致内存占用持续增长,甚至最终耗尽导致OOM(内存溢出)的现象
发现问题、提前预知问题
依赖于监控告警:falcon、prometheus、troy等,主要是内存、GC相关
发现问题、提前预知问题
先止损,一般处理方式是通过重启,或者手动触发fullgc。
保留现场
如果条件允许一定不要直接操作重启、回滚等动作恢复,优先通过摘掉流量的方式来恢复,例如:通过dubbo控制台将某个provider实例禁止访问。
然后将堆(手工dump、或者指定-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError)、栈(jstack命令导出)、GC 日志等关键信息保留下来,不然错过了定位根因的时机,后续想要复现、解决的难度将大大增加。
确定是那个进程的问题
当出现内存问题时,需要确认是那个进场的问题。
当发生进程A被操作系统的OOM-killer杀掉时,可能不是A的问题,可能是进程B占用内存过多,导致系统内存不够用,
然后触发OOM-killer计算出oom分数(根据内存、进程运行时间等打分,参考文档),选择杀掉了进程A。
分析日志
分析应用日志是否有outofmemory等关键字;
分析系统日志/var/log/messages或者dmesg观察outofmemory的情况、进程运行的记录;
分析应用GC日志;
查找不同内存区域占比、判断可疑的内存
根据命令、监控平台,逐个分析内存区域大户:Heap、MetaSpace、DirectMemory、JNI Memory。
分析可疑内存数据内容
分析内存占用大的区域中的数据,也可以辅助定位对应源码。
分析可疑内存调用栈
对于java而言,推荐使用arthas的trace和stack命令,但是arthas无法对native方法进行拦截,此时可以借助jstack或者arthas拦截可能调用native方法的上层方法。
对于JNI Memory,这块内存是C、C++等native方法相关的,需要用gperftools、gdb等工具进行分析。
复现问题
在没有了解问题原因、内存增长规律的情况下,想要复现问题,有时是很困难的!可能要花费很长时间、且需要些运气。
所以我们尽量保留问题现场,方便找出规律。
内存泄漏按发生方式来分类:
按发生方式来分类 | 说明和示例 | 复现难度 |
周期性增长 | 例如有的可能是定时任务触发才发生,但定时任务可能一周才跑一次 | 周期越长,排查难度越大。 |
常发性内存泄漏 | 发生内存泄漏的代码会被多次执行到,每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏 | 容易重现 |
偶发性 | 发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。例如:只有某个执行步骤中执行到某个if段才会发生 | 一般难度较大 |
常发性内存泄漏 | 一般难度较大 | |
一次性内存泄漏 | 发生内存泄漏的代码只会被执行一次。例如,只有应用启动过程中,或者某个类初始化时才会发生 | 一般难度较大 |
隐式内存泄漏 | 程序在运行过程中不停的分配内存,只有在特殊情况下才会回收。(1) 需要到达一个极限才会进行回收,例如:如果没有设置metaspace最大大小,但是一直加载class,当触发fullgc可回收metaspace,但是直到内存不够也未能触发过fullgc。(2) 存在内存碎片,虽然执行了释放内存的步骤,但是实际并未是否内存。例如ptmalloc内存分配库导致的内存泄露问题。 | 一般难度较大 |
修复问题
JVM内存问题一般是代码问题、JVM参数问题、malloc内存分配库等,针对不同类型的问题进行修复。
七、案例
案例遇到比较多:
1.(1) 不合理地使用fastjson,导致频繁地在创建、加载class (2)未设置-XX:MaxMetaspaceSize 导致了内存一直增长,直到OOM
2.JNI Memory内存泄漏
3.JVM参数-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB和metaspace导致的fullgc
4.vim命令编辑文件导致的业务应用的进程被oom-killer杀掉
案例需要比较长的文章来说明,这些后续再另外写文章补充吧。
八、总结
- 首先是看这张图,了解JVM内存的分布。
- 遇到内存问题,先根据通用的排查思路一遍内存的使用情况。
- 有很多JDK、Linux内存相关的命令,大家可以去尝试一下,先查大范围的内存占用,再逐步定位到具体的内存区域、代码、参数等。
- 重启程序、系统能临时解决很多内存问题,但是,建议去深究一下,会学到很多JVM内存管理和Linux内存管理的知识,还是很有趣的。
- 此外,掌握了JVM内存管理的设计后,发现很多程序的内存是比较浪费的,可以对JVM参数做针对性优化,能减少很多机器资源。