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内存泄漏排查之:Show me your Memory

等你归去来 2019-08-11 14:02:00 阅读数:206 评论数:0 点赞数:0 收藏数:0

  java 语言有个神奇的地方,那就是你时不时会去关注下内存。(当然了,任何牛逼的同学都应该关注内存)

  今天我们就来这么场景吧:某应用运行了一段时间后,ecs监控报警了,内存比较高了,怎么办?随着时间的推移,发现内存越来越高(但是又不会打到100%),怎么办?

  凡事讲究证据,报警说内存紧张就紧张吗,还得自己去验一下。

如何确认内存问题?这太重要了! 以下是几种查看内存问题的方法:(爱信不信啊)

1. top 等查看系统内存概况

  top:内存去,按M按照内存大小排序,立马看到罪魁祸首。具体命令请参考网上资料。

  top简要使用方法如下:

使用格式:
top [-] [d] [p] [q] [c] [C] [S] [s] [n]
参数说明:
d:指定每两次屏幕信息刷新之间的时间间隔。当然用户可以使用s交互命令来改变之。
p:通过指定监控进程ID来仅仅监控某个进程的状态。
q:该选项将使top没有任何延迟的进行刷新。如果调用程序有超级用户权限,那么top将以尽可能高的优先级运行。
S:指定累计模式。
s:使top命令在安全模式中运行。这将去除交互命令所带来的潜在危险。
i:使top不显示任何闲置或者僵死进程。
c:显示整个命令行而不只是显示命令名。

常用命令说明:
Ctrl+L:擦除并且重写屏幕
K:终止一个进程。系统将提示用户输入需要终止的进程PID,以及需要发送给该进程什么样的信号。一般的终止进程可以使用15信号;如果不能正常结束那就使用信号9强制结束该进程。默认值是信号15。在安全模式中此命令被屏蔽。
i:忽略闲置和僵死进程。这是一个开关式命令。
q:退出程序
r:重新安排一个进程的优先级别。系统提示用户输入需要改变的进程PID以及需要设置的进程优先级值。输入一个正值将使优先级降低,反之则可以使该进程拥有更高的优先权。默认值是10。
S:切换到累计模式。
s:改变两次刷新之间的延迟时间。系统将提示用户输入新的时间,单位为s。如果有小数,就换算成m s。输入0值则系统将不断刷新,默认值是5 s。需要注意的是如果设置太小的时间,很可能会引起不断刷新,从而根本来不及看清显示的情况,而且系统负载也会大大增加。
f或者F:从当前显示中添加或者删除项目。
o或者O:改变显示项目的顺序
l:切换显示平均负载和启动时间信息。
m:切换显示内存信息。
t:切换显示进程和CPU状态信息。
c:切换显示命令名称和完整命令行。
M:根据驻留内存大小进行排序。
P:根据CPU使用百分比大小进行排序。
T:根据时间/累计时间进行排序。
W:将当前设置写入~/.toprc文件中。

  另外在内存查看方面,还可以使用 free用于快速直接查看内存,还可以看到有多少是系统缓存;(系统缓存一般不被计入真正已使用内存中)

 

2. jmx 快速发现jvm中的内存异常项

  jmx,如果开启了jmx,则我们可以直接通过jvisualvm查看内存,线程监控情况,还可以查看其他jmx指标;
  从这里你可以,看到内存的变化趋势,垃圾回收,cpu变化趋势等等,很多直观的问题完全可以在这一环节发现。
  另外,你可以通过采集cpu和采集内存的方式,发现代码中的瓶颈点。
  可以说,jmx是我们进行代码优化或者参数高估的绝对王者工具。

  性能问题,可以适当进行CPU/内存采样,以快速发现瓶颈点!

  建议新增插件: 

    Btrace Workbench  用于远程调试,也许有用;

    BufferMonitor 用于查看堆外内存情况,其实可能不准;

    Threads Inspector 用于快速查看各线程情况;

    VisualJVM-MBeans 用于查看 jmx 暴露出来的 指标信息,可作为业务监控使用;

 

 

3. jmap dump 详细分析jvm的内存使用情况

  jmap dump,发现内存过,其他方面没啥思路,那就jvm内存dump下来,慢慢分析。
  dump整个内存下来,全量分析,jmap -dump:format=b,file=/tmp/a.dump . 然后就可以使用jvm内存分析工具进行分析了,如 mat 。分析工具的技巧可能还是需要去掌握下的,不过我这里简单提两个点,一个就是看得到的堆内存,一个不可达的堆内存,分析时就注意这两点。一般可达堆内存是很好分析的,不可达堆内存则要凭借一定的经验才能发现问题了。

  对于快速查询,则直接在服务器上使用 jmap -heap 就可以查看了。

jmap -dump:format=b,file=/tmp/a.dump <pid> # dump倒是堆内存
jmap -heap <pid> # 直接在服务器上查看堆的使用情况

 

4. lsof 列举出正在使用的文件,看看是否能发现一些端倪

  lsof,这个工具用于排查是否存在很在很多超出预料的文件的情况,比如打开某文件未关闭,建立很多的socket连接等等。当然,发现问题只能靠眼力劲了。

lsof -p <pid> #查看进程打开的文件情况。

  lsof 使用详细介绍参考网上资料: https://www.cnblogs.com/sparkbj/p/7161669.html

 

5. pmap 查看进程内存概要

  pmap,用于查看进程的内存映像信息, 发现内存中大块的占用所在,以及分析内存可能存在的异常。

  从中,你可以看到哪些内存上面占用了多少内存,正常的内存如 JVM 所在内存段,应该是和你的堆内存一致的,而其他内存段,则是你看不到的地方,这些地方将是你排查内存泄漏的方向。

简要命令下:
    pmap [ -x | -d ] [ -q ] pids...
结果样例如下:
[root@abtest ~]# pmap -x  
:   /usr/local/jdk1..0_211/bin/java -Dzookeeper.log.dir=. -Dzookeeper.root.logger=INFO,CONSOLE -cp /opt/zookeeper/zookeeper-3.4./bin/../zookeeper-server/target/classes:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4./bin/../build/classes:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4./bin/../zookeeper-server/target/lib/*.jar:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/../build/lib/*.jar:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/../lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/../lib/slf4j-api-1.7.25.jar:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.1
Address           Kbytes     RSS   Dirty Mode  Mapping
0000000000400000       4       4       0 r-x-- java
0000000000600000       4       4       4 r---- java
0000000000601000       4       4       4 rw--- java
...
00007fff10253000     136      36      36 rw---   [ stack ]
00007fff102ce000       8       4       0 r-x--   [ anon ]
ffffffffff600000       4       0       0 r-x--   [ anon ]
---------------- ------- ------- -------
total kB         5421732  100608   87672

  命令操作详情请参考网上资料:: https://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2012/07/26/linux-pmap.html

 

6. NMT,  nativeMemoryTracking jvm 的内存追踪工具

  nmt,这个jdk8以后,jvm提供的内存跟踪工具,nativeMemoryTracking, 可以用于排查内存方案的问题。 

-XX:NativeMemoryTracking=summary     # 开启NMT追踪
jcmd  VM.native_memory summary        # 查看当前的内存概况
jcmd  VM.native_memory baseline    # 创建基准 baseline
jcmd  VM.native_memory summary.diff    # 一段时间后,比对内存差异,可以用于发现内存的走向问题,如下
[root@abtest ~]# jcmd  VM.native_memory summary.diff
:

Native Memory Tracking:

Total: reserved=5942859KB +2339KB, committed=4104347KB +1519KB

-                 Java Heap (reserved=4194304KB, committed=3645440KB)
                            (mmap: reserved=4194304KB, committed=3645440KB)

-                     Class (reserved=1109328KB +2056KB, committed=66640KB +264KB)
                            (classes # +)
                            (malloc=1360KB +8KB # +)
                            (mmap: reserved=1107968KB +2048KB, committed=65280KB +256KB)

-                    Thread (reserved=133119KB, committed=133119KB)
                            (thread #)
                            (stack: reserved=132544KB, committed=132544KB)
                            (malloc=422KB #)
                            (arena=152KB #)

-                      Code (reserved=255919KB +247KB, committed=37519KB +1219KB)
                            (malloc=6319KB +247KB # +)
                            (mmap: reserved=249600KB, committed=31200KB +972KB)

-                        GC (reserved=209075KB +8KB, committed=188707KB +8KB)
                            (malloc=20659KB +8KB # +)
                            (mmap: reserved=188416KB, committed=168048KB)

-                  Compiler (reserved=277KB +5KB, committed=277KB +5KB)
                            (malloc=146KB +5KB # +)
                            (arena=131KB #)

-                  Internal (reserved=12648KB, committed=12648KB)
                            (malloc=12616KB # +)
                            (mmap: reserved=32KB, committed=32KB)

-                    Symbol (reserved=16444KB +8KB, committed=16444KB +8KB)
                            (malloc=12569KB +8KB #121265 +)
                            (arena=3876KB #)

-    Native Memory Tracking (reserved=3362KB +15KB, committed=3362KB +15KB)
                            (malloc=18KB # +)
                            (tracking overhead=3344KB +15KB)

-               Arena Chunk (reserved=192KB, committed=192KB)
                            (malloc=192KB)

-                   Unknown (reserved=8192KB, committed=0KB)
                            (mmap: reserved=8192KB, committed=0KB)

  如上结果,我们可以得得出些结论,随着时间的推移, code 部分的占用空间增加了最多(JIT), Compiler 也增加一些,而堆内存则一直保持不变!

 

7. perf,这是一个性能监控调优工具,但是我们也可能从中发现内存问题点

  可以先捕获数据,然后进行性能分析,然后得到可疑的点。

帮助信息如下:

usage: perf [--version] [--help] [OPTIONS] COMMAND [ARGS]
 The most commonly used perf commands are:
   annotate        Read perf.data (created by perf record) and display annotated code
   archive         Create archive with object files with build-ids found in perf.data file
   bench           General framework for benchmark suites
   buildid-cache   Manage build-id cache.
   buildid-list    List the buildids in a perf.data file
   c2c             Shared Data C2C/HITM Analyzer.
   config          Get and set variables in a configuration file.
   data            Data file related processing
   diff            Read perf.data files and display the differential profile
   evlist          List the event names in a perf.data file
   ftrace          simple wrapper for kernel's ftrace functionality
   inject          Filter to augment the events stream with additional information
   kallsyms        Searches running kernel for symbols
   kmem            Tool to trace/measure kernel memory properties
   kvm             Tool to trace/measure kvm guest os
   list            List all symbolic event types
   lock            Analyze lock events
   mem             Profile memory accesses
   record          Run a command and record its profile into perf.data
   report          Read perf.data (created by perf record) and display the profile
   sched           Tool to trace/measure scheduler properties (latencies)
   script          Read perf.data (created by perf record) and display trace output
   stat            Run a command and gather performance counter statistics
   test            Runs sanity tests.
   timechart       Tool to visualize total system behavior during a workload
   top             System profiling tool.
   probe           Define new dynamic tracepoints
   trace           strace inspired tool

 See 'perf help COMMAND' for more information on a specific command.

  简单示例:

    perf record -g -e cpu-clock -p         # 记录进程  的相关性能信息
    perf report -i perf.data                # 读取刚刚记录的数据,可以显示出种操作的占用情况,如下
Samples:   of event 'cpu-clock', Event count (approx.): 227000000
  Children      Self  Command  Shared Object       Symbol
+   32.27%     0.00%  java     libpthread-2.17.so  [.] start_thread
+   32.27%     0.00%  java     libjvm.so           [.] java_start
+   26.54%     0.00%  java     libjvm.so           [.] ConcurrentG1RefineThread::run
+   26.54%     0.11%  java     libjvm.so           [.] ConcurrentG1RefineThread::run_young_rs_sampling
+   25.77%     5.62%  java     libjvm.so           [.] YoungList::rs_length_sampling_next
+   22.58%     0.55%  java     [kernel.kallsyms]   [k] tracesys
+   11.01%     0.00%  java     perf-.map       [.] 0x00007f553ec1e981
+   10.79%     0.44%  java     libjvm.so           [.] JVM_Sleep
+    9.36%     0.55%  java     libjvm.so           [.] G1CollectorPolicy::update_incremental_cset_info
+    8.70%     0.55%  java     libjvm.so           [.] os::sleep
+    8.26%     0.00%  java     [unknown]           [k] 0xee83b0ac00709650
+    8.15%     0.99%  java     libpthread-2.17.so  [.] pthread_cond_timedwait@@GLIBC_2.3.2
+    7.93%     0.00%  java     perf-.map       [.] 0x00007f553f7f7d30

 

  如果运气碰巧的话,你有可能能查到某些异常的操作,从而推断出问题所在。

 

8. gdb 调试工具dump出可疑内存

  gdb, linux下强大的调试工具,但是我们不用它来调试,我们只用来输出内存的内容。即dump内存,前面用到的jmap dump只能看到jvm的内存信息,而gdb则可以看所有的,当然我们会用来看其他部分的内存。

    gdb attach <pid>                    # 先连接到进程中
    gdb dump memory /path/dump.bin 0x0011  0x0021    # dump 出内存段的信息,具体要 dump 的内存段地址,可以借助之前pmap 排查的结果,以及 cat /proc/<pid>/maps 中指示的地址段得出
    strings /path/dump.bin | less # 查看内存内容, 相信你能从中发现一些不一样的东西

  

  以上,足够你排查出你怀疑的内存泄露问题了。如果不能,那就算了!

 

唠叨: 注重时效性!

 

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