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點擊藍字關(guān)注我們

java 語言有個神奇的地方，那就是你時不時會去關(guān)注下內(nèi)存。（當然了，任何牛逼的同學都應該關(guān)注內(nèi)存）

今天我們就來這么個問題現(xiàn)場吧：某應用運行了一段時間后，ecs監(jiān)控報警了，內(nèi)存比較高了，怎么辦？隨著時間的推移，發(fā)現(xiàn)內(nèi)存越來越高緩緩增長，怎么辦？

凡事講究證據(jù)，報警系統(tǒng)說內(nèi)存緊張就緊張嗎，還得自己去驗一下。

如何確認內(nèi)存問題？這太重要了！其實只要給我看你內(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：顯示所有進程運行情況，按M鍵按照內(nèi)存大小排序，立馬看到罪魁禍首。具體命令請參考網(wǎng)上資料。

top簡要使用方法如下：

使用格式：top [-] [d] [p] [q] [c] [C] [S] [s] [n]參數(shù)說明：d：指定每兩次屏幕信息刷新之間的時間間隔。當然用戶可以使用s交互命令來改變之。p:通過指定監(jiān)控進程ID來僅僅監(jiān)控某個進程的狀態(tài)。q:該選項將使top沒有任何延遲的進行刷新。如果調(diào)用程序有超級用戶權(quán)限，那么top將以盡可能高的優(yōu)先級運行。S：指定累計模式。s：使top命令在安全模式中運行。這將去除交互命令所帶來的潛在危險。i：使top不顯示任何閑置或者僵死進程。c:顯示整個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：終止一個進程。系統(tǒng)將提示用戶輸入需要終止的進程PID，以及需要發(fā)送給該進程什么樣的信號。一般的終止進程可以使用15信號；如果不能正常結(jié)束那就使用信號9強制結(jié)束該進程。默認值是信號15。在安全模式中此命令被屏蔽。i：忽略閑置和僵死進程。這是一個開關(guān)式命令。q：退出程序r:重新安排一個進程的優(yōu)先級別。系統(tǒng)提示用戶輸入需要改變的進程PID以及需要設置的進程優(yōu)先級值。輸入一個正值將使優(yōu)先級降低，反之則可以使該進程擁有更高的優(yōu)先權(quán)。默認值是10。S：切換到累計模式。s：改變兩次刷新之間的延遲時間。系統(tǒng)將提示用戶輸入新的時間，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，默認值是5 s。需要注意的是如果設置太小的時間，很可能會引起不斷刷新，從而根本來不及看清顯示的情況，而且系統(tǒng)負載也會大大增加。f或者F：從當前顯示中添加或者刪除項目。o或者O：改變顯示項目的順序l：切換顯示平均負載和啟動時間信息。m:切換顯示內(nèi)存信息。t:切換顯示進程和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)存大小進行排序。P:根據(jù)CPU使用百分比大小進行排序。T:根據(jù)時間/累計時間進行排序。W:將當前設置寫入~/.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

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；
從這里你可以，看到內(nèi)存的變化趨勢，垃圾回收，cpu變化趨勢等等，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。
可以說，jmx是我們進行代碼優(yōu)化或者參數(shù)調(diào)優(yōu)的絕對王者工具。

性能問題，可以適當進行CPU/內(nèi)存采樣，以快速發(fā)現(xiàn)瓶頸點！

建議新增插件：

Btrace Workbench 用于遠程調(diào)試，也許有用；

BufferMonitor 用于查看堆外內(nèi)存情況，其實可能不準；

Threads Inspector 用于快速查看各線程情況；

VisualJVM-MBeans 用于查看 jmx 暴露出來的指標信息，可作為業(yè)務監(jiān)控使用；

3. jmap dump 詳細分析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，那就jvm內(nèi)存dump下來，慢慢分析。
dump整個內(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，不過我這里簡單提兩個點，一個是看得到的堆內(nèi)存，一個是不可達的堆內(nèi)存，分析時就注意這兩點。一般可達堆內(nèi)存是很好分析的，不可達堆內(nèi)存則要憑借一定的經(jīng)驗才能發(fā)現(xiàn)問題了。

對于快速查詢，則直接在服務器上使用 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> # 直接在服務器上查看堆的使用情況

會一些OQL查詢語言，將會對你的排查如虎添翼！

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，這個工具用于排查是否存在很在很多超出預料的文件的情況，比如打開某文件未關(guān)閉，建立很多的socket連接等等。當然，發(fā)現(xiàn)問題只能靠眼力勁了。

lsof -p <pid> #查看進程打開的文件情況。

lsof 使用詳細介紹參考網(wǎng)上資料: https://www.cnblogs.com/sparkbj/p/7161669.html

5. pmap 查看進程內(nèi)存概要

pmap，用于查看進程的內(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。

簡要命令下:    pmap [ -x | -d ] [ -q ] pids...結(jié)果樣例如下:[root@abtest ~]# pmap -x 27466 27466:   /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        # 查看當前的內(nèi)存概況jcmd 1 VM.native_memory baseline    # 創(chuàng)建基準 baselinejcmd 1 VM.native_memory summary.diff    # 一段時間后，比對內(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

可以先捕獲數(shù)據(jù)，然后進行性能分析，然后得到可疑的點。

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 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.

簡單示例:

    perf record -g -e cpu-clock -p 5545        # 記錄進程 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.): 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-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jvm的內(nèi)存信息，而gdb則可以看所有的，當然我們會用來看其他部分的內(nèi)存。

    gdb attach <pid>                    # 先連接到進程中    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！