Java内存中神奇的64MB
一 前言
在生产环境,Java应用程序设置了最大JVM内存后,经常发现实际使用的内存,可能超过设置的JVM最大内存数jmap -heap pid
通过这个命令可以方便查看java的内存分配情况。一般情况下,是因为系统使用了堆外内存,比如使用了netty框架,里面就使用了堆外内存,堆外内存减少了java的heap和系统直接内存的复制,所以在网络应用中作为连接的缓存使用比较合适。堆外内存默认使用的最大大小是JVM虚拟机的最大内存大小,当然可以通过-XX:MaxDirectMemorySize
来限定最大大小,有些情况有效,有些情况无效,无效的情况下,此篇文章是针对无效的一种可能情况分析。
二 堆外内存使用查看
由于堆外内存是调用系统默认的内存分配器分配内存的,所以查看内存不能仅从java上面看,最好还要看下各类内存占用情况分类,可以用pmap
命令或者直接cat /proc/pid/maps
来查看内存来的更直接:
[root@izbp14xswj2tx6qgnz9dllz ~]# pmap 2888|grep anon
0000000000ed3000 132K rw--- [ anon ]
00007efea4461000 20K rw--- [ anon ]
00007efea4c70000 84K rw--- [ anon ]
00007efea4e97000 20K rw--- [ anon ]
00007efea4ea4000 8K rw--- [ anon ]
00007efea4ea8000 4K rw--- [ anon ]
00007fff795e9000 8K r-x-- [ anon ]
ffffffffff600000 4K r-x-- [ anon ]
来查看内存分配,匿名内存多数是不是文件或动态库映射的内存,申请的heap内存就在这里面。为了方便说明,我写个java的测试程序,代码如下:
import java.nio.ByteBuffer;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class test {private static int i;private static CountDownLatch cd = new CountDownLatch(10);public static void main(String[] args) throws InterruptedException {int i = 0;CountDownLatch cd = new CountDownLatch(10);List<Thread> lst = new ArrayList<>();for (int j = 0; j < 10; j++) {lst.add(new Thread() {@Overridepublic void run() {System.out.println("Thread" + Thread.currentThread().getName()+"Start.");ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1);try {Thread.sleep(500000);cd.countDown();System.out.println("Thread" + Thread.currentThread().getName()+"Over.");} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}});}for (Thread thread : lst) {thread.start();}cd.await();System.out.println("Running is over!");}
}
如果直接简单编译运行:
javac test.java
java test
这时候直接用top看占用内存大概为19MB左右,但是用pmap去查看的时候觉得有些异常,显示大概如下:
[root@localhost ~]# pmap 10377
10377: java -Xmx1g -XX:NativeMemoryTracking=summary test
0000000000400000 4K r-x-- java
0000000000600000 4K rw--- java
0000000001d46000 132K rw--- [ anon ]
00000000c0000000 339968K rw--- [ anon ]
00000000d4c00000 359424K ----- [ anon ]
00000000eab00000 169984K rw--- [ anon ]
00000000f5100000 179200K ----- [ anon ]
...
...
ffffffffff600000 4K r-x-- [ anon ]total 4220956K
占用内存4220956K,明显比我们内存中申请的要多的多,算起来有4GB,虽然没有真正使用,但是占这么多内存,也有点奇怪,来分析下内存:
[root@localhost ~]# pmap 10377|grep anon|grep 65404K
00007fe270021000 65404K ----- [ anon ]
00007fe274021000 65404K ----- [ anon ]
00007fe278021000 65404K ----- [ anon ]
...
统计下:
[root@localhost ~]# pmap 10377|grep anon|grep 65404K|wc -l
22
这些匿名的内存65404K 即是神秘的64MB内存,这些内存来自哪里那?原来是java堆外内存,调用系统的默认的c的内存分配器来分配内存,glibc在 2.11版本以后,其内存分配器ptmalloc2为每个线程都分配了一个thread arena,以前只有一个main thread arena。
❝
一个32位的应用程序进程,最大可创建 2 CPU总核数个arena内存池(MALLOC_ARENA_MAX),每个arena内存池大小为1MB。
一个64位的应用程序进程,最大可创建 8 CPU总核数个arena内存池(MALLOC_ARENA_MAX),每个arena内存池大小为64MB。❞
三 如何解决
3.1 更改配置参数
我们可以限制arena内存池的总个数,通过设置环境变量来更改:
export MALLOC_ARENA_MAX=4
3.2 用TCMalloc内存分配器来替换ptmalloc2
TCMalloc 库全称Thread-Caching Malloc
是谷歌开源工具google-perftools
中的成员,是一个内存分配器,这个内存分配器与我们上面说的linux系统下默认的glibc中的ptmalloc2内存分配器有什么不同那。主要优点:
tcmalloc 一次malloc或free操作更快,据说ptmalloc2需要300ns,tcmalloc 需要50ns。
tcmalloc 优化小对象的存储,需要更少的空间。
tcmalloc 对多线程分配内存,小对象基本不存在锁竞争,因为分配器会给现场分配本地缓存,长期空闲的情况下也不会被回收。当然也不能无脑的都采用这种方式,因为TCMalloc 虽然适合多线程情况下的小内存分配,但是如果大内存分配,大于256KB的内存分配,性能并没有ptmalloc2好。
四 TCMalloc 安装和使用
4.1 基本前置工具安装:
yum -y install gcc make
yum -y install gcc gcc-c++
yum -y perl
4.2 libunwind 安装
这个为什么安装我不是太明白,在64位系统下必须安装,据说gperftools使用glibc内置的stack-unwinder可能会引发死锁。
wget http://download.savannah.gnu.org/releases/libunwind/libunwind-1.1.tar.gz
tar xvf libunwind-1.1.tar.gz
cd libunwind-1.1
./configure && make && make install
4.3 安装perftools
wget http://code.google.com/p/google-perftools/gperftools-2.7.tar.gztar zxvf google-perftools-2.7.tar.gz
./configure
make
make install
4.4 java使用
export LD_PRELOAD="/usr/local/lib/libtcmalloc.so"; java -Xmx1g -XX:NativeMemoryTracking=summary test
再次通过pmap去查看内存,虚拟内存占用会少很多,也看出里面已经使用了tcmalloc
[root@localhost soft]# pmap -p 17484
17484: java -Xmx1g -XX:NativeMemoryTracking=summary test
0000000000400000 4K r-x-- /usr/java/jdk1.8.0_77/bin/java
0000000000600000 4K rw--- /usr/java/jdk1.8.0_77/bin/java
...
00007fd904341000 280K r-x-- /usr/local/lib/libtcmalloc.so.4.5.3
00007fd904387000 2044K ----- /usr/local/lib/libtcmalloc.so.4.5.3
00007fd904586000 4K r---- /usr/local/lib/libtcmalloc.so.4.5.3
00007fd904587000 4K rw--- /usr/local/lib/libtcmalloc.so.4.5.3
...
00007ffdebdcc000 8K r-x-- [ anon ]
ffffffffff600000 4K r-x-- [ anon ]total 2612376K
长期使用,可以用:
export LD_PRELOAD=/usr/local/lib/libtcmalloc.so
如果需要调试可以通过下面文件生成profile文件:
mkdir /home/logs/gperftools/tcmalloc/heap
chmod 0777 /home/logs/gperftools/tcmalloc/heap
export HEAPPROFILE=/home/logs/gperftools/tcmalloc/heap
分析这些文件通过:
pprof --pdf java xxx.heap > xxx.pdf
4.5 C 程序使用
编译时候连接下:
g++ main.cpp -o main -ltcmalloc -g -O0
五 诗词欣赏
八归·秋江带雨
[宋] [史达祖]秋江带雨,寒沙萦水,人瞰画阁愁独。
烟蓑散响惊诗思,还被乱鸥飞去,秀句难续。
冷眼尽归图画上,认隔岸、微茫云屋。
想半属、渔市樵村,欲暮竞然竹。
须信风流未老,凭持酒、慰此凄凉心目。
一鞭南陌,几篙官渡,赖有歌眉舒绿。
只匆匆眺远,早觉闲愁挂乔木。
应难奈,故人天际,望彻淮山,相思无雁足。
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