通过本文，你应该了解：

1. pmap 命令

2. gdb 命令

3. perf 命令

4. 内存 RSS、VSZ的区别

5. java NMT

这几天遇到一个比较奇怪的问题，觉得有必要和大家分享一下。我们的一个服务，运行在docker上，在某个版本之后，占用的内存开始增长，直到docker分配的内存上限，但是并不会OOM。版本的更改如下：

• 升级了基础软件的版本

• 将docker的内存上限由4GB扩展到8GB

• 上上个版本的一项变动是使用了EhCache的Heap缓存

• 没有读文件，也没有mmap操作

使用jps 查看启动参数，发现分配了大约3GB的堆内存

[root]$ jps -v

75 Bootstrap -Xmx3000m -Xms3000m  -verbose:gc -Xloggc:/home/logs/gc.log -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:MaxTenuringThreshold=10 -XX:MaxPermSize=128M -XX:SurvivorRatio=3 -XX:NewRatio=2 -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC

使用ps查看进程使用的内存和虚拟内存 ( Linux内存管理 )。除了虚拟内存比较高达到17GB以外，实际使用的内存RSS也夸张的达到了7GB，远远超过了-Xmx的设定。

[root]$ ps -p 75 -o rss,vsz  

RSS    VSZ 7152568 17485844

明显的，是有堆外内存的使用，不太可能是由于EhCache引起的（因为我们使用了heap方式）。了解到基础软件的升级涉及到netty版本升级，netty会用到一些DirectByteBuffer，第一轮排查我们采用如下方式：

• jmap -dump:format=b,file=75.dump 75 通过分析堆内存找到DirectByteBuffer的引用和大小

• 部署一个升级基础软件之前的版本，持续观察

• 部署另一个版本，更改EhCache限制其大小到1024M

• 考虑到可能由Docker的内存分配机制引起，部署一实例到实体机

结果4个环境中的服务，无一例外的都出现了内存超用的问题。问题很奇怪，宝宝睡不着觉。

为了进一步分析问题，我们使用pmap查看进程的内存分配，通过RSS升序序排列。结果发现除了地址000000073c800000上分配的3GB堆以外，还有数量非常多的64M一块的内存段，还有巨量小的物理内存块映射到不同的虚拟内存段上。但到现在为止，我们不知道里面的内容是什么，是通过什么产生的。

[root]$ pmap -x 75  | sort -n -k3

…..省略N行

0000000040626000   55488   55484   55484 rwx–    [ anon ]

00007fa07c000000   65536   55820   55820 rwx–    [ anon ]

00007fa044000000   65536   55896   55896 rwx–    [ anon ]

00007fa0c0000000   65536   56304   56304 rwx–    [ anon ]

00007f9db8000000   65536   56360   56360 rwx–    [ anon ]

00007fa0b8000000   65536   56836   56836 rwx–    [ anon ]

00007fa084000000   65536   57916   57916 rwx–    [ anon ]

00007f9ec4000000   65532   59752   59752 rwx–    [ anon ]

00007fa008000000   65536   60012   60012 rwx–    [ anon ]

00007f9e58000000   65536   61608   61608 rwx–    [ anon ]

00007f9f18000000   65532   61732   61732 rwx–    [ anon ]

00007fa018000000   65532   61928   61928 rwx–    [ anon ]

00007fa088000000   65536   62336   62336 rwx–    [ anon ]

00007fa020000000   65536   62428   62428 rwx–    [ anon ]

00007f9e44000000   65536   64352   64352 rwx–    [ anon ]

00007f9ec0000000   65528   64928   64928 rwx–    [ anon ]

00007fa050000000   65532   65424   65424 rwx–    [ anon ]

00007f9e08000000   65512   65472   65472 rwx–    [ anon ]

00007f9de0000000   65524   65512   65512 rwx–    [ anon ]

00007f9dec000000   65532   65532   65532 rwx–    [ anon ]

00007f9dac000000   65536   65536   65536 rwx–    [ anon ]

00007f9dc8000000   65536   65536   65536 rwx–    [ anon ]

00007f9e30000000   65536   65536   65536 rwx–    [ anon ]

00007f9eb4000000   65536   65536   65536 rwx–    [ anon ]

00007fa030000000   65536   65536   65536 rwx–    [ anon ]

00007fa0b0000000   65536   65536   65536 rwx–    [ anon ]

000000073c800000 3119140 2488596 2487228 rwx–    [ anon ]

total kB        17629516 7384476 7377520

  通过google，找到以下资料 Linux glibc >= 2.10 (RHEL 6) malloc may show excessive virtual memory usage) 

  文章指出造成应用程序大量申请64M大内存块的原因是由Glibc的一个版本升级引起的，通过export MALLOC_ARENA_MAX=4可以解决VSZ占用过高的问题。虽然这也是一个问题，但却不是我们想要的，因为我们增长的是物理内存，而不是虚拟内存。

幸运的是 JDK1.8有Native Memory Tracker可以帮助定位。通过在启动参数上加入-XX:NativeMemoryTracking=detail就可以启用。在命令行执行jcmd可查看内存分配。

#jcmd 75 VM.native_memory summary

Native Memory Tracking: Total: reserved=5074027KB, committed=3798707KB –                 Java Heap (reserved=3072000KB, committed=3072000KB)                            (mmap: reserved=3072000KB, committed=3072000KB) –                     Class (reserved=1075949KB, committed=28973KB)                            (classes #4819)                            (malloc=749KB #13158)                            (mmap: reserved=1075200KB, committed=28224KB) –                    Thread (reserved=484222KB, committed=484222KB)                            (thread #470)                            (stack: reserved=482132KB, committed=482132KB)                            (malloc=1541KB #2371)                            (arena=550KB #938) –                      Code (reserved=253414KB, committed=25070KB)                            (malloc=3814KB #5593)                            (mmap: reserved=249600KB, committed=21256KB) –                        GC (reserved=64102KB, committed=64102KB)                            (malloc=54094KB #255)                            (mmap: reserved=10008KB, committed=10008KB) –                  Compiler (reserved=542KB, committed=542KB)                            (malloc=411KB #543)                            (arena=131KB #3) –                  Internal (reserved=50582KB, committed=50582KB)                            (malloc=50550KB #13713)                            (mmap: reserved=32KB, committed=32KB) –                    Symbol (reserved=6384KB, committed=6384KB)                            (malloc=4266KB #31727)                            (arena=2118KB #1) –    Native Memory Tracking (reserved=1325KB, committed=1325KB)                            (malloc=208KB #3083)                            (tracking overhead=1117KB) –               Arena Chunk (reserved=231KB, committed=231KB)                            (malloc=231KB) –                   Unknown (reserved=65276KB, committed=65276KB)                            (mmap: reserved=65276KB, committed=65276KB)

虽然pmap得到的内存地址和NMT大体能对的上，但仍然有不少内存去向成谜。虽然是个好工具但问题并不能解决。

非常好奇64M或者其他小内存块中是什么内容，接下来通过gdbdump出来。读取/proc目录下的maps文件，能精准的知晓目前进程的内存分布。

以下脚本通过传入进程id，能够将所关联的内存全部dump到文件中（会影响服务，慎用）。

#!/bin/sh grep rw-p /proc/$1/maps | sed -n 's/^\([0-9a-f]*\)-\([0-9a-f]*\) .*$/\1 \2/p' | while read start stop; do gdb –batch –pid $1 -ex "dump memory $1-$start-$stop.dump 0x$start 0x$stop"; done

更多时候，推荐之dump一部分内存。(再次提醒操作会影响服务，注意dump的内存块大小，慎用)。 gdb –batch –pid 75 -ex "dump memory a.dump 0x7f2bceda1000 0x7f2bcef2b000

[root]$ du -h *dump4.0K 55-00600000-00601000.dump 400K 55-00eb7000-00f1b000.dump 0 55-704800000-7c0352000.dump 47M 55-7f2840000000-7f2842eb8000.dump 53M 55-7f2848000000-7f284b467000.dump 64M 55-7f284c000000-7f284fffa000.dump 64M 55-7f2854000000-7f2857fff000.dump 64M 55-7f285c000000-7f2860000000.dump 64M 55-7f2864000000-7f2867ffd000.dump 1016K 55-7f286a024000-7f286a122000.dump 1016K 55-7f286a62a000-7f286a728000.dump 1016K 55-7f286d559000-7f286d657000.dump

是时候查看里面的内容了

[root]$ view 55-7f284c000000-7f284fffa000.dump^@^@X+^?^@^@^@^@^@d(^?^@^@^@ ÿ^C^@^@^@^@^@ ÿ^C^@^@^@^@^@^@^@^@^@^@^@^@±<97>p^C^@^@^@^@ 8^^Z+^?^@^@ ^@^@d(^?^@^@ 8^^Z+^?^@^@ ^@^@d(^?^@^@achine":524993642,"timeSecond":1460272569,"inc":2145712868,"new":false},"device":{"client":"android","uid":"xxxxx","version":881},"device_android":{"BootSerialno":"xxxxx","CpuInfo":"0-7","MacInfo":"2c:5b:b8:b0:d5:10","RAMSize":"4027212","SdcardInfo":"xxxx","Serialno":"xxxx","android_id":"488aedba19097476","buildnumber":"KTU84P/1416486236","device_ip":"0.0.0.0","mac":"2c:5b:b8:b0:d5:10","market_source":"12","model":"OPPO …more

纳尼？这些内容不应该在堆里面么？为何还会使用额外的内存进行分配？上面已经排查netty申请directbuffer的原因了，那么还有什么地方在分配堆外内存呢？

传统工具失灵，快到了黔驴技穷的时候了，是时候祭出神器perf了。

使用 perf record -g -p 55 开启监控栈函数调用。运行一段时间后Ctrl+C结束，会生成一个文件perf.data。

执行perf report -i perf.data查看报告。

如图，进程大量执行bzip相关函数。搜索zip，结果如下：

-.-!

进程调用了Java_java_util_zip_Inflater_inflatBytes() 申请了内存，仅有一小部分调用Deflater释放内存。与pmap内存地址相比对，确实是bzip在搞鬼。

java项目搜索zip定位到代码，发现确实有相关bzip压缩解压操作，而且GZIPInputStream有个地方没有close。

GZIPInputStream使用Inflater申请堆外内存，Deflater释放内存，调用close()方法来主动释放。如果忘记关闭，Inflater对象的生命会延续到下一次GC。在此过程中，堆外内存会一直增长。

原代码：

public byte[] decompress(byte[] input) throws IOException {        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();        IOUtils.copy(new GZIPInputStream(new ByteArrayInputStream(input)), out);        return out.toByteArray();    }

修改后：

public byte[] decompress(byte[] input) throws IOException {        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();        GZIPInputStream gzip = new GZIPInputStream(new ByteArrayInputStream(input));        IOUtils.copy(gzip, out);        gzip.close();        return out.toByteArray();    }

经观察，问题解决。

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