內(nèi)存泄漏排查攻略之：Show me your Memory
來源| cnblogs.com/yougewe/p/11334342.html
java 語言有個(gè)神奇的地方，那就是你時(shí)不時(shí)會(huì)去關(guān)注下內(nèi)存。（當(dāng)然了，任何牛逼的同學(xué)都應(yīng)該關(guān)注內(nèi)存）
今天我們就來這么個(gè)問題現(xiàn)場(chǎng)吧：某應(yīng)用運(yùn)行了一段時(shí)間后，ecs監(jiān)控報(bào)警了，內(nèi)存比較高了，怎么辦？隨著時(shí)間的推移，發(fā)現(xiàn)內(nèi)存越來越高緩緩增長(zhǎng)，怎么辦？
凡事講究證據(jù)，報(bào)警系統(tǒng)說內(nèi)存緊張就緊張嗎，還得自己去驗(yàn)一下。
如何確認(rèn)內(nèi)存問題？這太重要了！其實(shí)只要給我看你內(nèi)存里所有東西（Show me your Memory），我豈有找不到問題根源的道理？以下是幾種查看內(nèi)存問題的方法供諸君參考：
1：top 等查看系統(tǒng)內(nèi)存概況
top：顯示所有進(jìn)程運(yùn)行情況，按M鍵按照內(nèi)存大小排序，立馬看到罪魁禍?zhǔn)?。具體命令請(qǐng)參考網(wǎng)上資料。
top簡(jiǎn)要使用方法如下：
使用格式：top [-] [d] [p] [q] [c] [C] [S] [s] [n]參數(shù)說明：d：指定每?jī)纱纹聊恍畔⑺⑿轮g的時(shí)間間隔。當(dāng)然用戶可以使用s交互命令來改變之。p:通過指定監(jiān)控進(jìn)程ID來僅僅監(jiān)控某個(gè)進(jìn)程的狀態(tài)。q:該選項(xiàng)將使top沒有任何延遲的進(jìn)行刷新。如果調(diào)用程序有超級(jí)用戶權(quán)限，那么top將以盡可能高的優(yōu)先級(jí)運(yùn)行。S：指定累計(jì)模式。s：使top命令在安全模式中運(yùn)行。這將去除交互命令所帶來的潛在危險(xiǎn)。i：使top不顯示任何閑置或者僵死進(jìn)程。c:顯示整個(gè)命令行而不只是顯示命令名。常用命令說明：Ctrl+L：擦除并且重寫屏幕K：終止一個(gè)進(jìn)程。系統(tǒng)將提示用戶輸入需要終止的進(jìn)程PID，以及需要發(fā)送給該進(jìn)程什么樣的信號(hào)。一般的終止進(jìn)程可以使用15信號(hào)；如果不能正常結(jié)束那就使用信號(hào)9強(qiáng)制結(jié)束該進(jìn)程。默認(rèn)值是信號(hào)15。在安全模式中此命令被屏蔽。i：忽略閑置和僵死進(jìn)程。這是一個(gè)開關(guān)式命令。q：退出程序r:重新安排一個(gè)進(jìn)程的優(yōu)先級(jí)別。系統(tǒng)提示用戶輸入需要改變的進(jìn)程PID以及需要設(shè)置的進(jìn)程優(yōu)先級(jí)值。輸入一個(gè)正值將使優(yōu)先級(jí)降低，反之則可以使該進(jìn)程擁有更高的優(yōu)先權(quán)。默認(rèn)值是10。S：切換到累計(jì)模式。s：改變兩次刷新之間的延遲時(shí)間。系統(tǒng)將提示用戶輸入新的時(shí)間，單位為s。如果有小數(shù)，就換算成m s。輸入0值則系統(tǒng)將不斷刷新，默認(rèn)值是5 s。需要注意的是如果設(shè)置太小的時(shí)間，很可能會(huì)引起不斷刷新，從而根本來不及看清顯示的情況，而且系統(tǒng)負(fù)載也會(huì)大大增加。f或者F：從當(dāng)前顯示中添加或者刪除項(xiàng)目。o或者O：改變顯示項(xiàng)目的順序l：切換顯示平均負(fù)載和啟動(dòng)時(shí)間信息。m:切換顯示內(nèi)存信息。t:切換顯示進(jìn)程和CPU狀態(tài)信息。c:切換顯示命令名稱和完整命令行。M:根據(jù)駐留內(nèi)存大小進(jìn)行排序。P:根據(jù)CPU使用百分比大小進(jìn)行排序。T:根據(jù)時(shí)間/累計(jì)時(shí)間進(jìn)行排序。W:將當(dāng)前設(shè)置寫入~/.toprc文件中。
另外在內(nèi)存查看方面，還可以使用 free用于快速直接查看內(nèi)存，還可以看到有多少是系統(tǒng)緩存；（系統(tǒng)緩存一般不被計(jì)入真正已使用內(nèi)存中）
2. jmx 快速發(fā)現(xiàn)jvm中的內(nèi)存異常項(xiàng)
jmx，如果開啟了jmx，則我們可以直接通過jvisualvm查看內(nèi)存，線程監(jiān)控情況，還可以查看其他jmx指標(biāo)；
從這里你可以，看到內(nèi)存的變化趨勢(shì)，垃圾回收，cpu變化趨勢(shì)等等，很多直觀的問題完全可以在這一環(huán)節(jié)發(fā)現(xiàn)。
另外，你可以通過采集cpu和采集內(nèi)存的方式，發(fā)現(xiàn)代碼中的瓶頸點(diǎn)。
可以說，jmx是我們進(jìn)行代碼優(yōu)化或者參數(shù)調(diào)優(yōu)的絕對(duì)王者工具。
性能問題，可以適當(dāng)進(jìn)行CPU/內(nèi)存采樣，以快速發(fā)現(xiàn)瓶頸點(diǎn)！
建議新增插件：
Btrace Workbench 用于遠(yuǎn)程調(diào)試，也許有用；
BufferMonitor 用于查看堆外內(nèi)存情況，其實(shí)可能不準(zhǔn)；
Threads Inspector 用于快速查看各線程情況；
VisualJVM-MBeans 用于查看 jmx 暴露出來的 指標(biāo)信息，可作為業(yè)務(wù)監(jiān)控使用；
3. jmap dump 詳細(xì)分析jvm的內(nèi)存使用情況
jmap dump，發(fā)現(xiàn)內(nèi)存異常，而其他方面沒啥思路時(shí)，那就jvm內(nèi)存dump下來，慢慢分析。
dump整個(gè)內(nèi)存下來，全量分析，jmap -dump:format=b,file=/tmp/a.dump . 然后就可以使用jvm內(nèi)存分析工具進(jìn)行分析了，如 mat 。分析工具的技巧可能還是需要去掌握下的，不過我這里簡(jiǎn)單提兩個(gè)點(diǎn)，一個(gè)是看得到的堆內(nèi)存，一個(gè)是不可達(dá)的堆內(nèi)存，分析時(shí)就注意這兩點(diǎn)。一般可達(dá)堆內(nèi)存是很好分析的，不可達(dá)堆內(nèi)存則要憑借一定的經(jīng)驗(yàn)才能發(fā)現(xiàn)問題了。
對(duì)于快速查詢，則直接在服務(wù)器上使用 jmap -heap 就可以查看了。
jmap -dump:format=b,file=/tmp/a.dump <pid> # dump倒是堆內(nèi)存jmap -heap <pid> # 直接在服務(wù)器上查看堆的使用情況
會(huì)一些OQL查詢語言，將會(huì)對(duì)你的排查如虎添翼！
4. lsof 列舉出正在使用的文件，看看是否能發(fā)現(xiàn)一些端倪
lsof，這個(gè)工具用于排查是否存在很在很多超出預(yù)料的文件的情況，比如打開某文件未關(guān)閉，建立很多的socket連接等等。當(dāng)然，發(fā)現(xiàn)問題只能靠眼力勁了。
lsof -p <pid> #查看進(jìn)程打開的文件情況。lsof 使用詳細(xì)介紹參考網(wǎng)上資料: https://www.cnblogs.com/sparkbj/p/7161669.html
5. pmap 查看進(jìn)程內(nèi)存概要
pmap，用于查看進(jìn)程的內(nèi)存映像信息， 發(fā)現(xiàn)內(nèi)存中大塊的占用所在，以及分析內(nèi)存可能存在的異常。
從中，你可以看到哪些內(nèi)存上面占用了多少內(nèi)存，正常的內(nèi)存如 JVM 所在內(nèi)存段，應(yīng)該是和你的堆內(nèi)存一致的，而其他內(nèi)存段，則是你看不到的地方，這些地方將是你排查內(nèi)存泄漏的方向。
簡(jiǎn)要命令下:pmap [ -x | -d ] [ -q ] pids...結(jié)果樣例如下:[root@abtest ~]# pmap -x 2746627466: /usr/local/jdk1.8.0_211/bin/java -Dzookeeper.log.dir=. -Dzookeeper.root.logger=INFO,CONSOLE -cp /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/../zookeeper-server/target/classes:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/../build/classes:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/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-3.4.1Address Kbytes RSS Dirty Mode Mapping0000000000400000 4 4 0 r-x-- java0000000000600000 4 4 4 r---- java0000000000601000 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
命令操作詳情請(qǐng)參考網(wǎng)上資料：: https://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2012/07/26/linux-pmap.html
6. NMT, nativeMemoryTracking jvm 的內(nèi)存追蹤工具
nmt，這個(gè)jdk8以后，jvm提供的內(nèi)存跟蹤工具，nativeMemoryTracking, 可以用于排查內(nèi)存方案的問題。
-XX:NativeMemoryTracking=summary # 開啟NMT追蹤jcmd 1 VM.native_memory summary # 查看當(dāng)前的內(nèi)存概況jcmd 1 VM.native_memory baseline # 創(chuàng)建基準(zhǔn) baselinejcmd 1 VM.native_memory summary.diff # 一段時(shí)間后，比對(duì)內(nèi)存差異，可以用于發(fā)現(xiàn)內(nèi)存的走向問題，如下[root@abtest ~]# jcmd 5545 VM.native_memory summary.diff5545: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 #11172 +2)(malloc=1360KB +8KB #15153 +331)(mmap: reserved=1107968KB +2048KB, committed=65280KB +256KB)- Thread (reserved=133119KB, committed=133119KB)(thread #130)(stack: reserved=132544KB, committed=132544KB)(malloc=422KB #652)(arena=152KB #256)- Code (reserved=255919KB +247KB, committed=37519KB +1219KB)(malloc=6319KB +247KB #8248 +270)(mmap: reserved=249600KB, committed=31200KB +972KB)- GC (reserved=209075KB +8KB, committed=188707KB +8KB)(malloc=20659KB +8KB #28406 +320)(mmap: reserved=188416KB, committed=168048KB)- Compiler (reserved=277KB +5KB, committed=277KB +5KB)(malloc=146KB +5KB #592 +9)(arena=131KB #6)- Internal (reserved=12648KB, committed=12648KB)(malloc=12616KB #39090 +5)(mmap: reserved=32KB, committed=32KB)- Symbol (reserved=16444KB +8KB, committed=16444KB +8KB)(malloc=12569KB +8KB #121265 +2)(arena=3876KB #1)- Native Memory Tracking (reserved=3362KB +15KB, committed=3362KB +15KB)(malloc=18KB #204 +2)(tracking overhead=3344KB +15KB)- Arena Chunk (reserved=192KB, committed=192KB)(malloc=192KB)- Unknown (reserved=8192KB, committed=0KB)(mmap: reserved=8192KB, committed=0KB)
如上結(jié)果，我們可以得得出些結(jié)論，隨著時(shí)間的推移, code 部分的占用空間增加了最多(JIT), Compiler 也增加一些，而堆內(nèi)存則一直保持不變！
7. perf，這是一個(gè)性能監(jiān)控調(diào)優(yōu)工具，但是我們也可能從中發(fā)現(xiàn)內(nèi)存問題點(diǎn)
可以先捕獲數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行性能分析，然后得到可疑的點(diǎn)。
幫助信息如下:
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 codearchive Create archive with object files with build-ids found in perf.data filebench General framework for benchmark suitesbuildid-cache Manage build-id cache.buildid-list List the buildids in a perf.data filec2c Shared Data C2C/HITM Analyzer.config Get and set variables in a configuration file.data Data file related processingdiff Read perf.data files and display the differential profileevlist List the event names in a perf.data fileftrace simple wrapper for kernel's ftrace functionalityinject Filter to augment the events stream with additional informationkallsyms Searches running kernel for symbolskmem Tool to trace/measure kernel memory propertieskvm Tool to trace/measure kvm guest oslist List all symbolic event typeslock Analyze lock eventsmem Profile memory accessesrecord Run a command and record its profile into perf.datareport Read perf.data (created by perf record) and display the profilesched Tool to trace/measure scheduler properties (latencies)script Read perf.data (created by perf record) and display trace outputstat Run a command and gather performance counter statisticstest Runs sanity tests.timechart Tool to visualize total system behavior during a workloadtop System profiling tool.probe Define new dynamic tracepointstrace strace inspired toolSee 'perf help COMMAND' for more information on a specific command.
簡(jiǎn)單示例:
perf record -g -e cpu-clock -p 5545 # 記錄進(jìn)程 5545 的相關(guān)性能信息perf report -i perf.data # 讀取剛剛記錄的數(shù)據(jù)，可以顯示出種操作的占用情況，如下Samples: 908 of event 'cpu-clock', Event count (approx.): 227000000Children 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-5545.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-5545.map [.] 0x00007f553f7f7d30
如果運(yùn)氣碰巧的話，你有可能能查到某些異常的操作，從而推斷出問題所在。
8. gdb 調(diào)試工具dump出可疑內(nèi)存
gdb, linux下強(qiáng)大的調(diào)試工具，但是我們不用它來調(diào)試，我們只用來輸出內(nèi)存的內(nèi)容。即dump內(nèi)存，前面用到的jmap dump只能看到j(luò)vm的內(nèi)存信息，而gdb則可以看所有的，當(dāng)然我們會(huì)用來看其他部分的內(nèi)存。
gdb attach <pid> # 先連接到進(jìn)程中gdb dump memory /path/dump.bin 0x0011 0x0021 # dump 出內(nèi)存段的信息,具體要 dump 的內(nèi)存段地址，可以借助之前pmap 排查的結(jié)果,以及 cat /proc/<pid>/maps 中指示的地址段得出strings /path/dump.bin | less # 查看內(nèi)存內(nèi)容, 相信你能從中發(fā)現(xiàn)一些不一樣的東西
以上，足夠你排查出你懷疑的內(nèi)存泄露問題了。如果不能，說明你還用好工具，多練練！
END
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