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JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析

本篇文章為大家展示了JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析,內容簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

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前言

記錄一次線上JVM堆外內存泄漏問題的排查過程與思路,其中夾帶一些「JVM內存分配的原理分析」以及「常用的JVM問題排查手段和工具分享」,希望對大家有所幫助。

在整個排查過程中,我也走了不少彎路,但是在文章中我仍然會把完整的思路和想法寫出來,當做一次經驗教訓,給后人參考,文章最后也總結了下內存泄漏問題快速排查的幾個原則。

故障描述

8月12日中午午休時間,我們商業服務收到告警,服務進程占用容器的物理內存(16G)超過了80%的閾值,并且還在不斷上升。

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

監控系統調出圖表查看:

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

像是Java進程發生了內存泄漏,而我們堆內存的限制是4G,這種大于4G快要吃滿內存應該是JVM堆外內存泄漏。

確認了下當時服務進程的啟動配置:

-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss1024K -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80
 

雖然當天沒有上線新代碼,但是「當天上午我們正在使用消息隊列推送歷史數據的修復腳本,該任務會大量調用我們服務其中的某一個接口」,所以初步懷疑和該接口有關。

下圖是該調用接口當天的訪問量變化:

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

可以看到案發當時調用量相比正常情況(每分鐘200+次)提高了很多(每分鐘5000+次)。

「我們暫時讓腳本停止發送消息,該接口調用量下降到每分鐘200+次,容器內存不再以極高斜率上升,一切似乎恢復了正常。」

接下來排查這個接口是不是發生了內存泄漏。

 

排查過程

首先我們先回顧下Java進程的內存分配,方便我們下面排查思路的闡述。

「以我們線上使用的JDK1.8版本為例」。JVM內存分配網上有許多總結,我就不再進行二次創作。

JVM內存區域的劃分為兩塊:堆區和非堆區。

  • 堆區:就是我們熟知的新生代老年代。
  • 非堆區:非堆區如圖中所示,有元數據區和直接內存。
JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

「這里需要額外注意的是:永久代(JDK8的原生去)存放JVM運行時使用的類,永久代的對象在full GC時進行垃圾收集。」

復習完了JVM的內存分配,讓我們回到故障上來。

 

堆內存分析

雖說一開始就基本確認與堆內存無關,因為泄露的內存占用超過了堆內存限制4G,但是我們為了保險起見先看下堆內存有什么線索。

我們觀察了新生代和老年代內存占用曲線以及回收次數統計,和往常一樣沒有大問題,我們接著在事故現場的容器上dump了一份JVM堆內存的日志。

 
堆內存Dump

堆內存快照dump命令:

jmap -dump:live,format=b,file=xxxx.hprof pid
 
?  

畫外音:你也可以使用jmap -histo:live pid直接查看堆內存存活的對象。

?  

導出后,將Dump文件下載回本地,然后可以使用Eclipse的MAT(Memory Analyzer)或者JDK自帶的JVisualVM打開日志文件。

使用MAT打開文件如圖所示:

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

「可以看到堆內存中,有一些nio有關的大對象,比如正在接收消息隊列消息的nioChannel,還有nio.HeapByteBuffer,但是數量不多,不能作為判斷的依據,先放著觀察下。」

下一步,我開始瀏覽該接口代碼,接口內部主要邏輯是調用集團的WCS客戶端,將數據庫表中數據查表后寫入WCS,沒有其他額外邏輯

發覺沒有什么特殊邏輯后,我開始懷疑WCS客戶端封裝是否存在內存泄漏,這樣懷疑的理由是,WCS客戶端底層是由SCF客戶端封裝的,作為RPC框架,其底層通訊傳輸協議有可能會申請直接內存。

「是不是我的代碼出發了WCS客戶端的Bug,導致不斷地申請直接內存的調用,最終吃滿內存。」

我聯系上了WCS的值班人,將我們遇到的問題和他們描述了一下,他們回復我們,會在他們本地執行下寫入操作的壓測,看看能不能復現我們的問題。

既然等待他們的反饋還需要時間,我們就準備先自己琢磨下原因。

「我將懷疑的目光停留在了直接內存上,懷疑是由于接口調用量過大,客戶端對nio使用不當,導致使用ByteBuffer申請過多的直接內存。」

?  

「畫外音:最終的結果證明,這一個先入為主的思路導致排查過程走了彎路。在問題的排查過程中,用合理的猜測來縮小排查范圍是可以的,但最好先把每種可能性都列清楚,在發現自己深入某個可能性無果時,要及時回頭仔細審視其他可能性。」

?  
 

沙箱環境復現

為了能還原當時的故障場景,我在沙箱環境申請了一臺壓測機器,來確保和線上環境一致。

「首先我們先模擬內存溢出的情況(大量調用接口):」

我們讓腳本繼續推送數據,調用我們的接口,我們持續觀察內存占用。

當開始調用后,內存便開始持續增長,并且看起來沒有被限制住(沒有因為限制觸發Full GC)。

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

「接著我們來模擬下平時正常調用量的情況(正常量調用接口):」

我們將該接口平時正常的調用量(比較小,且每10分鐘進行一次批量調用)切到該壓測機器上,得到了下圖這樣的老生代內存和物理內存趨勢:

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  
JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

「問題來了:為何內存會不斷往上走吃滿內存呢?」

當時猜測是由于JVM進程并沒有對于直接內存大小進行限制(-XX:MaxDirectMemorySize),所以堆外內存不斷上漲,并不會觸發FullGC操作。

「上圖能夠得出兩個結論:」

  • 在內存泄露的接口調用量很大的時候,如果恰好堆內老生代等其他情況一直不滿足FullGC條件,就一直不會FullGC,直接內存一路上漲。
  • 而在平時低調用量的情況下, 內存泄漏的比較慢,FullGC總會到來,回收掉泄露的那部分,這也是平時沒有出問題,正常運行了很久的原因。

「由于上面提到,我們進程的啟動參數中并沒有限制直接內存,于是我們將-XX:MaxDirectMemorySize配置加上,再次在沙箱環境進行了測驗。」

結果發現,進程占用的物理內存依然會不斷上漲,超出了我們設置的限制,“看上去”配置似乎沒起作用。

這讓我很訝異,難道JVM對內存的限制出現了問題?

「到了這里,能夠看出我排查過程中思路執著于直接內存的泄露,一去不復返了。」

?  

「畫外音:我們應該相信JVM對內存的掌握,如果發現參數失效,多從自己身上找原因,看看是不是自己使用參數有誤。」

?  
 

直接內存分析

為了更進一步的調查清楚直接內存里有什么,我開始對直接內存下手。由于直接內存并不能像堆內存一樣,很容易的看出所有占用的對象,我們需要一些命令來對直接內存進行排查,我有用了幾種辦法,來查看直接內存里到底出現了什么問題。

 
查看進程內存信息 pmap

pmap - report memory map of a process(查看進程的內存映像信息)

pmap命令用于報告進程的內存映射關系,是Linux調試及運維一個很好的工具。

pmap -x pid 如果需要排序  | sort -n -k3**
 

執行后我得到了下面的輸出,刪減輸出如下:

..
00007fa2d4000000    8660    8660    8660 rw---   [ anon ]
00007fa65f12a000    8664    8664    8664 rw---   [ anon ]
00007fa610000000    9840    9832    9832 rw---   [ anon ]
00007fa5f75ff000   10244   10244   10244 rw---   [ anon ]
00007fa6005fe000   59400   10276   10276 rw---   [ anon ]
00007fa3f8000000   10468   10468   10468 rw---   [ anon ]
00007fa60c000000   10480   10480   10480 rw---   [ anon ]
00007fa614000000   10724   10696   10696 rw---   [ anon ]
00007fa6e1c59000   13048   11228       0 r-x-- libjvm.so
00007fa604000000   12140   12016   12016 rw---   [ anon ]
00007fa654000000   13316   13096   13096 rw---   [ anon ]
00007fa618000000   16888   16748   16748 rw---   [ anon ]
00007fa624000000   37504   18756   18756 rw---   [ anon ]
00007fa62c000000   53220   22368   22368 rw---   [ anon ]
00007fa630000000   25128   23648   23648 rw---   [ anon ]
00007fa63c000000   28044   24300   24300 rw---   [ anon ]
00007fa61c000000   42376   27348   27348 rw---   [ anon ]
00007fa628000000   29692   27388   27388 rw---   [ anon ]
00007fa640000000   28016   28016   28016 rw---   [ anon ]
00007fa620000000   28228   28216   28216 rw---   [ anon ]
00007fa634000000   36096   30024   30024 rw---   [ anon ]
00007fa638000000   65516   40128   40128 rw---   [ anon ]
00007fa478000000   46280   46240   46240 rw---   [ anon ]
0000000000f7e000   47980   47856   47856 rw---   [ anon ]
00007fa67ccf0000   52288   51264   51264 rw---   [ anon ]
00007fa6dc000000   65512   63264   63264 rw---   [ anon ]
00007fa6cd000000   71296   68916   68916 rwx--   [ anon ]
00000006c0000000 4359360 2735484 2735484 rw---   [ anon ]
 

可以看出,最下面一行是堆內存的映射,占用4G,其他上面有非常多小的內存占用,不過通過這些信息我們依然看不出問題。

 
堆外內存跟蹤 NativeMemoryTracking
?  

Native Memory Tracking (NMT) 是Hotspot VM用來分析VM內部內存使用情況的一個功能。我們可以利用jcmd(jdk自帶)這個工具來訪問NMT的數據。

?  

NMT必須先通過VM啟動參數中打開,不過要注意的是,打開NMT會帶來5%-10%的性能損耗。

-XX:NativeMemoryTracking=[off | summary | detail]
# off: 默認關閉
# summary: 只統計各個分類的內存使用情況.
# detail: Collect memory usage by individual call sites.
 

然后運行進程,可以使用下面的命令查看直接內存:

jcmd  VM.native_memory [summary | detail | baseline | summary.diff | detail.diff | shutdown] [scale= KB | MB | GB]
 
# summary: 分類內存使用情況.
# detail: 詳細內存使用情況,除了summary信息之外還包含了虛擬內存使用情況。
# baseline: 創建內存使用快照,方便和后面做對比
# summary.diff: 和上一次baseline的summary對比
# detail.diff: 和上一次baseline的detail對比
# shutdown: 關閉NMT
 

我們使用:

jcmd pid VM.native_memory detail scale=MB > temp.txt
 

得到如圖結果:

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  
JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

上圖中給我們的信息,都不能很明顯的看出問題,至少我當時依然不能通過這幾次信息看出問題。

排查似乎陷入了僵局。

 

山重水復疑無路

在排查陷入停滯的時候,我們得到了來自WCS和SCF方面的回復,「兩方都確定了他們的封裝沒有內存泄漏的存在」,WCS方面沒有使用直接內存,而SCF雖然作為底層RPC協議,但是也不會遺留這么明顯的內存bug,否則應該線上有很多反饋。

 
查看JVM內存信息 jmap

此時,找不到問題的我再次新開了一個沙箱容器,運行服務進程,然后運行jmap命令,看一看JVM內存的「實際配置」

jmap -heap pid
 

得到結果:

Attaching to process ID 1474, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.66-b17

using parallel threads in the new generation.
using thread-local object allocation.
Concurrent Mark-Sweep GC

Heap Configuration:
   MinHeapFreeRatio         = 40
   MaxHeapFreeRatio         = 70
   MaxHeapSize              = 4294967296 (4096.0MB)
   NewSize                  = 2147483648 (2048.0MB)
   MaxNewSize               = 2147483648 (2048.0MB)
   OldSize                  = 2147483648 (2048.0MB)
   NewRatio                 = 2
   SurvivorRatio            = 8
   MetaspaceSize            = 21807104 (20.796875MB)
   CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB)
   MaxMetaspaceSize         = 17592186044415 MB
   G1HeapRegionSize         = 0 (0.0MB)

Heap Usage:
New Generation (Eden + 1 Survivor Space):
   capacity = 1932787712 (1843.25MB)
   used     = 1698208480 (1619.5378112792969MB)
   free     = 234579232 (223.71218872070312MB)
   87.86316621615607% used
Eden Space:
   capacity = 1718091776 (1638.5MB)
   used     = 1690833680 (1612.504653930664MB)
   free     = 27258096 (25.995346069335938MB)
   98.41346682518548% used
From Space:
   capacity = 214695936 (204.75MB)
   used     = 7374800 (7.0331573486328125MB)
   free     = 207321136 (197.7168426513672MB)
   3.4349974840697497% used
To Space:
   capacity = 214695936 (204.75MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 214695936 (204.75MB)
   0.0% used
concurrent mark-sweep generation:
   capacity = 2147483648 (2048.0MB)
   used     = 322602776 (307.6579818725586MB)
   free     = 1824880872 (1740.3420181274414MB)
   15.022362396121025% used

29425 interned Strings occupying 3202824 bytes
 

輸出的信息中,看得出老年代和新生代都蠻正常的,元空間也只占用了20M,直接內存看起來也是2g...

嗯?為什么MaxMetaspaceSize = 17592186044415 MB「看起來就和沒限制一樣」

再仔細看看我們的啟動參數:

-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss1024K -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80
 

配置的是-XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m,也就是永久代的內存空間。「而1.8后,Hotspot虛擬機已經移除了永久代,使用了元空間代替。」由于我們線上使用的是JDK1.8,「所以我們對于元空間的最大容量根本就沒有做限制」-XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m 這兩個參數對于1.8就是過期的參數。

下面的圖描述了從1.7到1.8,永久代的變更:

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

「那會不會是元空間內存泄露了呢?」

我選擇了在本地進行測試,方便更改參數,也方便使用JVisualVM工具直觀的看出內存變化。

 
使用JVisualVM觀察進程運行

首先限制住元空間,使用參數-XX:MetaspaceSize=64m -XX:MaxMetaspaceSize=128m,然后在本地循環調用出問題的接口。

得到如圖:

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

「可以看出,在元空間耗盡時,系統出發了Full GC,元空間內存得到回收,并且卸載了很多類。」

然后我們將元空間限制去掉,也就是使用之前出問題的參數:

-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss1024K -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:MaxDirectMemorySize=2g -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions
 

得到如圖:

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

「可以看出,元空間在不斷上漲,并且已裝入的類隨著調用量的增加也在不斷上漲,呈現正相關趨勢。」

 

柳暗花明又一村

問題一下子明朗了起來,「隨著每次接口的調用,極有可能是某個類都在不斷的被創建,占用了元空間的內存」

 
觀察JVM類加載情況 -verbose
?  

在調試程序時,有時需要查看程序加載的類、內存回收情況、調用的本地接口等。這時候就需要-verbose命令。在myeclipse可以通過右鍵設置(如下),也可以在命令行輸入java -verbose來查看。

?  
-verbose:class 查看類加載情況
-verbose:gc 查看虛擬機中內存回收情況
-verbose:jni 查看本地方法調用的情況
 

我們在本地環境,添加啟動參數-verbose:class循環調用接口。

可以看到生成了無數com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto:

[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
 

當調用了很多次,積攢了一定的類時,我們手動執行Full GC,進行類加載器的回收,我們發現大量的fastjson相關類被回收。

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

「如果在回收前,使用jmap查看類加載情況,同樣也可以發現大量的fastjson相關類:」

jmap -clstats 7984
 
JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

這下有了方向,「這次仔細排查代碼」,查看代碼邏輯里哪里用到了fastjson,發現了如下代碼:

/**
 * 返回Json字符串.駝峰轉_
 * @param bean 實體類.
 */
public static String buildData(Object bean) {
    try {
        SerializeConfig CONFIG = new SerializeConfig();
        CONFIG.propertyNamingStrategy = PropertyNamingStrategy.SnakeCase;
        return jsonString = JSON.toJSONString(bean, CONFIG);
    } catch (Exception e) {
        return null;
    }
}
   

問題根因

我們在調用wcs前將駝峰字段的實體類序列化成下劃線字段,**這需要使用fastjson的SerializeConfig,而我們在靜態方法中對其進行了實例化。SerializeConfig創建時默認會創建一個ASM代理類用來實現對目標對象的序列化。也就是上面被頻繁創建的類com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto,如果我們復用SerializeConfig,fastjson會去尋找已經創建的代理類,從而復用。但是如果new SerializeConfig(),則找不到原來生成的代理類,就會一直去生成新的WlkCustomerDto代理類。

下面兩張圖時問題定位的源碼:

JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  
JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析  

我們將SerializeConfig作為類的靜態變量,問題得到了解決。

private static final SerializeConfig CONFIG = new SerializeConfig();

static {
    CONFIG.propertyNamingStrategy = PropertyNamingStrategy.SnakeCase;
}
   
fastjson SerializeConfig 做了什么

SerializeConfig介紹:

?  

SerializeConfig的主要功能是配置并記錄每種Java類型對應的序列化類(ObjectSerializer接口的實現類),比如Boolean.class使用BooleanCodec(看命名就知道該類將序列化和反序列化實現寫到一起了)作為序列化實現類,float[].class使用FloatArraySerializer作為序列化實現類。這些序列化實現類,有的是FastJSON中默認實現的(比如Java基本類),有的是通過ASM框架生成的(比如用戶自定義類),有的甚至是用戶自定義的序列化類(比如Date類型框架默認實現是轉為毫秒,應用需要轉為秒)。當然,這就涉及到是使用ASM生成序列化類還是使用JavaBean的序列化類類序列化的問題,這里判斷根據就是是否Android環境(環境變量"java.vm.name"為"dalvik"或"lemur"就是Android環境),但判斷不僅這里一處,后續還有更具體的判斷。

?  

理論上來說,每個SerializeConfig實例若序列化相同的類,都會找到之前生成的該類的代理類,來進行序列化。們的服務在每次接口被調用時,都實例化一個ParseConfig對象來配置Fastjson反序列的設置,而未禁用ASM代理的情況下,由于每次調用ParseConfig都是一個新的實例,因此永遠也檢查不到已經創建的代理類,所以Fastjson便不斷的創建新的代理類,并加載到metaspace中,最終導致metaspace不斷擴張,將機器的內存耗盡。

 
升級JDK1.8才會出現問題

導致問題發生的原因還是值得重視。為什么在升級之前不會出現這個問題?這就要分析jdk1.8和1.7自帶的hotspot虛擬機的差異了。

?  

從jdk1.8開始,自帶的hostspot虛擬機取消了過去的永久區,而新增了metaspace區,從功能上看,metaspace可以認為和永久區類似,其最主要的功用也是存放類元數據,但實際的機制則有較大的不同。

首先,metaspace默認的最大值是整個機器的物理內存大小,所以metaspace不斷擴張會導致java程序侵占系統可用內存,最終系統沒有可用的內存;而永久區則有固定的默認大小,不會擴張到整個機器的可用內存。當分配的內存耗盡時,兩者均會觸發full gc,但不同的是永久區在full gc時,以堆內存回收時類似的機制去回收永久區中的類元數據(Class對象),只要是根引用無法到達的對象就可以回收掉,而metaspace判斷類元數據是否可以回收,是根據加載這些類元數據的Classloader是否可以回收來判斷的,只要Classloader不能回收,通過其加載的類元數據就不會被回收。這也就解釋了我們這兩個服務為什么在升級到1.8之后才出現問題,因為在之前的jdk版本中,雖然每次調用fastjson都創建了很多代理類,在永久區中加載類很多代理類的Class實例,但這些Class實例都是在方法調用是創建的,調用完成之后就不可達了,因此永久區內存滿了觸發full gc時,都會被回收掉。

而使用1.8時,因為這些代理類都是通過主線程的Classloader加載的,這個Classloader在程序運行的過程中永遠也不會被回收,因此通過其加載的這些代理類也永遠不會被回收,這就導致metaspace不斷擴張,最終耗盡機器的內存了。

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這個問題并不局限于fastjson,只要是需要通過程序加載創建類的地方,就有可能出現這種問題。「尤其是在框架中,往往大量采用類似ASM、javassist等工具進行字節碼增強,而根據上面的分析,在jdk1.8之前,因為大多數情況下動態加載的Class都能夠在full gc時得到回收,因此不容易出現問題」,也因此很多框架、工具包并沒有針對這個問題做一些處理,一旦升級到1.8之后,這些問題就可能會暴露出來。

 

問題解決了,接下來復盤下整個排查問題的流程,整個流程暴露了我很多問題,最主要的就是「對于JVM不同版本的內存分配還不夠熟悉」,導致了對于老生代和元空間判斷失誤,走了很多彎路,在直接內存中排查了很久,浪費了很多時間。

其次,排查需要的「一是仔細,二是全面,」,最好將所有可能性先行整理好,不然很容易陷入自己設定好的排查范圍內,走進死胡同不出來。

最后,總結一下這次的問題帶來的收獲:

  • JDK1.8開始,自帶的hostspot虛擬機取消了過去的永久區,而新增了metaspace區,從功能上看,metaspace可以認為和永久區類似,其最主要的功用也是存放類元數據,但實際的機制則有較大的不同。
  • 對于JVM里面的內存需要在啟動時進行限制,包括我們熟悉的堆內存,也要包括直接內存和元生區,這是保證線上服務正常運行最后的兜底。
  • 使用類庫,請多注意代碼的寫法,盡量不要出現明顯的內存泄漏。
  • 對于使用了ASM等字節碼增強工具的類庫,在使用他們時請多加小心(尤其是JDK1.8以后)。

上述內容就是JVM堆外內存泄漏故障排查的示例分析,你們學到知識或技能了嗎?如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備,歡迎關注創新互聯行業資訊頻道。


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