Native Memory Tracking 详解（4）:使用 NMT 协助排查内存问题案例

从前面几篇文章，我们了解了 NMT 的基础知识以及 NMT 追踪区域分析的相关内容，本篇文章将为大家介绍一下使用 NMT 协助排查内存问题的案例。

6.使用 NMT 协助排查内存问题案例

我们在搞清楚 NMT 追踪的 JVM 各部分的内存分配之后，就可以比较轻松的协助排查定位内存问题或者调整合适的参数。

可以在 JVM 运行时使用 <span>jcmd <pid> VM.native_memory baseline</span> 创建基线，经过一段时间的运行后再使用 <span>jcmd <pid> VM.native_memory summary.diff/detail.diff</span> 命令，就可以很直观地观察出这段时间 JVM 进程使用的内存一共增长了多少，各部分使用的内存分别增长了多少，可以很方便的将问题定位到某一具体的区域。

比如我们看到 MetaSpace 的内存增长异常，可以结合 MAT 等工具查看是否类加载器数量异常、是否类重复加载、reflect 的 inflation 参数设置是否合理；如果 Symbol 内存增长异常，可以查看项目 String.intern 是否使用正常；如果 Thread 使用内存过多，考虑是否可以适当调整线程堆栈大小等等。

案例一：虚高的 VIRT 内存

我们还记得前文（NMT 内存 & OS 内存概念差异性章节）中使用 top 命令查看启动的 JVM 进程，仔细观察会发现一个比较虚高的 VIRT 内存（10.7g），我们使用 NMT 追踪的 Total: reserved 才 2813709KB（2.7g），这多出来的这么多虚拟内存是从何而来呢？

top

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND
 27420 douyiwa+    20  0   10.7g   697560  17596 S 100.0  0.3      0:18.79 java

Native Memory Tracking:

  Total: reserved=2813077KB, committed=1496981KB

使用 <span>pmap -X <pid></span> 观察内存情况:

27420:   java -Xmx1G -Xms1G -XX:+UseG1GC -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:MaxDirectMemorySize=256M -XX:ReservedCodeCacheSize=256M -XX:NativeMemoryTracking=detail -jar nmtTest.jar
     Address Perm   Offset Device     Inode     Size    Rss    Pss Referenced Anonymous LazyFree ShmemPmdMapped Shared_Hugetlb Private_Hugetlb Swap SwapPss Locked Mapping
    c0000000 rw-p 00000000  00:00         0  1049088 637236 637236     637236    637236        0              0              0               0    0       0      0 
   100080000 ---p 00000000  00:00         0  1048064      0      0          0         0        0              0              0               0    0       0      0 
aaaaea835000 r-xp 00000000  fd:02  45613083        4      4      4          4         0        0              0              0               0    0       0      0 java
aaaaea854000 r--p 0000f000  fd:02  45613083        4      4      4          4         4        0              0              0               0    0       0      0 java
aaaaea855000 rw-p 00010000  fd:02  45613083        4      4      4          4         4        0              0              0               0    0       0      0 java
aaab071af000 rw-p 00000000  00:00         0      304    108    108        108       108        0              0              0               0    0       0      0 [heap]
fffd60000000 rw-p 00000000  00:00         0      132      4      4          4         4        0              0              0               0    0       0      0 
fffd60021000 ---p 00000000  00:00         0    65404      0      0          0         0        0              0              0               0    0       0      0 
fffd68000000 rw-p 00000000  00:00         0      132      8      8          8         8        0              0              0               0    0       0      0 
fffd68021000 ---p 00000000  00:00         0    65404      0      0          0         0        0              0              0               0    0       0      0 
fffd6c000000 rw-p 00000000  00:00         0      132      4      4          4         4        0              0              0               0    0       0      0 
fffd6c021000 ---p 00000000  00:00         0    65404      0      0          0         0        0              0              0               0    0       0      0 
fffd70000000 rw-p 00000000  00:00         0      132     40     40         40        40        0              0              0               0    0       0      0 
fffd70021000 ---p 00000000  00:00         0    65404      0      0          0         0        0       
......

可以发现多了很多 65404 KB 的内存块（大约 120 个），使用 <span>/proc/<pid>/smaps</span> 观察内存地址：

......
fffd60021000-fffd64000000 ---p 00000000 00:00 0 
Size:              65404 kB
KernelPageSize:        4 kB
MMUPageSize:           4 kB
Rss:                   0 kB
Pss:                   0 kB
Shared_Clean:          0 kB
Shared_Dirty:          0 kB
Private_Clean:         0 kB
Private_Dirty:         0 kB
Referenced:            0 kB
Anonymous:             0 kB
LazyFree:              0 kB
AnonHugePages:         0 kB
ShmemPmdMapped:        0 kB
Shared_Hugetlb:        0 kB
Private_Hugetlb:       0 kB
Swap:                  0 kB
SwapPss:               0 kB
Locked:                0 kB
VmFlags: mr mw me nr
......

对照 NMT 的情况，我们发现如 fffd60021000-fffd64000000 这种 65404 KB 的内存是并没有被 NMT 追踪到的。这是因为在 JVM 进程中，除了 JVM 进程自己 mmap 的内存（如 Java Heap，和用户进程空间的 Heap 并不是一个概念）外，JVM 还直接使用了类库的函数来分配一些数据，如使用 Glibc 的 malloc/free (也是通过 brk/mmap 的方式)：

既然 JVM 使用了 Glibc 的 malloc/free，就不得不提及 malloc 的机制，早期版本的 malloc 只有一个 arena（分配区），每次分配时都要对分配区加锁，分配完成之后再释放，这就导致了多线程的情况下竞争比较激烈。所以 malloc 改动了其分配机制，甚至有了 arena per-thread 的模式，即如果在一个线程中首次调用 malloc，则创建一个新的 arena，而不是去查看前面的锁是否会发生竞争，对于一定数量的线程可以避免竞争在自己的 arena 上工作。

arena 的数量限制在 32 位系统上是 2 * CPU 核心数，64 位系统上是 8 * CPU 核心数，当然我们也可以使用 MALLOC_ARENA_MAX （Linux 环境变量，详情可以查看 mallopt(3)^[1]^）来控制。查看发现运行 JVM 进程的环境 CPU 信息（物理 CPU 核数）：<span>Core(s) per socket: 64</span> 。

我们给当前环境设置 MALLOC_ARENA_MAX=2，重启 JVM 进程，查看使用情况：

top

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND
 36319 douyiwa+  20   0 3108340 690872  17828 S 100.0   0.3   0:07.61 java

虚高的 VIRT 内存已经降下来了，继续查看 pmap/smaps 会发现众多的 65404 KB 的内存空间也消失了（120 * 65404 KB = 7848480 KB 正好对应了 10.7g - 3108340 KB 的内存，即 VIRT 降低的内存）。为什么我们的 JVM 进程会使用如此多的 arena 呢？因为我们在启动 JVM 进程的时候，并没有手动去设置一些进程的数目，如：CICompilerCount（编译线程数）、ConcGCThreads/ParallelGCThreads（并发 GC 线程数）、G1ConcRefinementThreads（G1 Refine 线程数）等等。这些参数大多数根据当前机器的 CPU 核数去计算默认值，使用 <span>jinfo -flags <pid></span> 查看机器参数发现：

-XX:CICompilerCount=18 
-XX:ConcGCThreads=11 
-XX:G1ConcRefinementThreads=43

这些线程数目都是比较大的，我们也可以不修改 MALLOC_ARENA_MAX 的数量，而通过参数减小线程的数量来减少 arena 的数量。

Glibc 的 malloc 有时会出现碎片问题，可以使用 jemalloc/tcmalloc 等替代 Glibc。

案例二：堆外内存的排查

有时候我们会发现，Java 堆、MetaSpace 等区域是比较正常的，但是 JVM 进程整体的内存却在不停的增长，此时我们就可以使用 NMT 的 baseline & diff 功能来观察究竟是哪块区域内存一直增长。

比如在一次案例中发现：

Native Memory Tracking:
Total: reserved=8149334KB +1535794KB, committed=6999194KB +1590490KB
  ......
-                  Internal (reserved=1723321KB +1472458KB, committed=1723321KB +1472458KB)
                            (malloc=1723289KB +1472458KB #109094 +47573)
                            (mmap: reserved=32KB, committed=32KB)
  ......
[0x00007fceb806607a] Unsafe_AllocateMemory+0x17a
[0x00007fcea1d24e68]
                             (malloc=1485579KB type=Internal +1455929KB #2511 +2277)
  ......

我们可以确认内存 1590490KB 的增长，基本上都是由 Internal 的 Unsafe_AllocateMemory 所分配的，此时可以优先考虑 NIO 中 ByteBuffer.allocateDirect / DirectByteBuffer / FileChannel.map 等使用方式是不是出现了泄漏，可以使用 MAT 查看 DirectByteBuffer 对象的数量是否异常，并可以使用 -XX:MaxDirectMemorySize 来限制 Direct 的大小。设置 -XX:MaxDirectMemorySize 之后，进程异常的内存增长停止，但是 GC 频率变高，查看 GC 日志发现：<span>.887+0800: 238210.127: [Full GC (System.gc()) 1175M->255M(3878),0.8370418 secs]</span>。FullGC 的频率大大增加，并且基本上都是由 System.gc() 显式调用引起的（HotSpot中的System.gc()为 FulGC），查看 DirectByteBuffer 相关逻辑：

# DirectByteBuffer.java
  
DirectByteBuffer(int cap) {                   // package-private
        ......
        Bits.reserveMemory(size, cap);

        long base = 0;
        try {
            base = unsafe.allocateMemory(size);
        } catch (OutOfMemoryError x) {
            Bits.unreserveMemory(size, cap);
            throw x;
        }
        unsafe.setMemory(base, size, (byte) 0);
        if (pa && (base % ps != 0)) {
            // Round up to page boundary
            address = base + ps - (base & (ps - 1));
        } else {
            address = base;
        }
        cleaner = Cleaner.create(this, new Deallocator(base, size, cap));
        att = null;
    }
  
# Bits.java
  
  static void reserveMemory(long size, int cap) {
        ......
        System.gc();
        ......
    }

DirectByteBuffer 在 unsafe.allocateMemory(size) 之前会先去做一个 Bits.reserveMemory(size, cap) 的操作，Bits.reserveMemory 会显式的调用 System.gc() 来尝试回收内存，看到这里基本可以确认为 DirectByteBuffer 的问题，排查业务代码，果然发现一处 ByteBufferStream 使用了 ByteBuffer.allocateDirect 的方式而流一直未关闭释放内存，修正后内存增长与 GC 频率皆恢复正常。

参考

1. https://man7.org/linux/man-pages/man3/mallopt.3.html