1. 首页
  2. 文章

一文探讨堆外内存的监控与回收 | 徐靖峰

个人博客 · · 2575 次点击 · · 开始浏览    
这是一个创建于 的文章，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

引子

记得那是一个风和日丽的周末，太阳红彤彤，花儿五颜六色，96 年的普哥微信找到我，描述了一个诡异的线上问题：线上程序使用了 NIO FileChannel 的 堆内内存（HeapByteBuffer）作为缓冲区，读写文件，逻辑可以说相当简单，但根据监控，却发现堆外内存（DirectByteBuffer）飙升，导致了 OutOfMemeory 的异常。

由这个线上问题，引出了这篇文章的主题，主要包括：FileChannel 源码分析，堆外内存监控，堆外内存回收。

问题分析 & 源码分析

根据异常日志的定位，发现的确使用的是 HeapByteBuffer 来进行读写，但却导致堆外内存飙升，随即翻了 FileChannel 的源码，来一探究竟。

FileChannel 使用的是 IOUtil 进行读写操作（本文只分析读的逻辑，写和读的代码逻辑一致，不做重复分析）

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
//sun.nio.ch.IOUtil#read
static int read(FileDescriptor var0, ByteBuffer var1, long var2, NativeDispatcher var4) throws IOException {
    if (var1.isReadOnly()) {
        throw new IllegalArgumentException("Read-only buffer");
    } else if (var1 instanceof DirectBuffer) {
        return readIntoNativeBuffer(var0, var1, var2, var4);
    } else {
        ByteBuffer var5 = Util.getTemporaryDirectBuffer(var1.remaining());
        int var7;
        try {
            int var6 = readIntoNativeBuffer(var0, var5, var2, var4);
            var5.flip();
            if (var6 > 0) {
                var1.put(var5);
            }
            var7 = var6;
        } finally {
            Util.offerFirstTemporaryDirectBuffer(var5);
        }
        return var7;
    }
}

可以发现当使用 HeapByteBuffer 时，会走到下面这行看似有点疑问的代码分支：

1
Util.getTemporaryDirectBuffer(var1.remaining());

这个 Util 封装了更为底层的一些 IO 逻辑

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
package sun.nio.ch;
public class Util {
    private static ThreadLocal<Util.BufferCache> bufferCache;
    
    public static ByteBuffer getTemporaryDirectBuffer(int var0) {
        if (isBufferTooLarge(var0)) {
            return ByteBuffer.allocateDirect(var0);
        } else {
            // FOUCS ON THIS LINE
            Util.BufferCache var1 = (Util.BufferCache)bufferCache.get();
            ByteBuffer var2 = var1.get(var0);
            if (var2 != null) {
                return var2;
            } else {
                if (!var1.isEmpty()) {
                    var2 = var1.removeFirst();
                    free(var2);
                }

                return ByteBuffer.allocateDirect(var0);
            }
        }
    }
}

isBufferTooLarge 这个方法会根据传入 Buffer 的大小决定如何分配堆外内存，如果过大，直接分配大缓冲区；如果不是太大，会使用 bufferCache 这个 ThreadLocal 变量来进行缓存，从而复用（实际上这个数值非常大，几乎不会走进直接分配堆外内存这个分支）。这么看来似乎发现了两个不得了的结论：

  1. 使用 HeapByteBuffer 读写都会经过 DirectByteBuffer，写入数据的流转方式其实是：HeapByteBuffer -> DirectByteBuffer -> PageCache -> Disk，读取数据的流转方式正好相反。
  2. 使用 HeapByteBuffer 读写会申请一块跟线程绑定的 DirectByteBuffer。这意味着，线程越多，临时 DirectByteBuffer 就越会占用越多的空间。

看到这儿，线上的问题似乎有了一点眉目：很有可能是多线程使用 HeapByteBuffer 写入文件，而额外分配的这块 DirectByteBuffer 导致了内存溢出。在验证这个猜测之前，我们最好能直观地监控到堆外内存的使用量，这才能增加我们定位问题的信心。

实现堆外内存的监控

JDK 提供了一个非常好用的监控工具 —— Java VisualVM。我们只需要为它安装一个插件，即可很方便地实现堆外内存的监控。

进入本地 JDK 的可执行目录（在我本地是：/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_181.jdk/Contents/Home/bin），找到 jvisualvm 命令，双击打开一个可视化的界面

jvisualVM 主界面

左侧树状目录可以选择需要监控的 Java 进程，右侧是监控的维度信息，除了 CPU、线程、堆、类等信息，还可以通过上方的【工具 (T)】 安装插件，增加 MBeans、Buffer Pools 等维度的监控。

jvisualVM 插件

Buffer Pools 插件可以监控堆外内存（包含 DirectByteBuffer 和 MappedByteBuffer），如下图所示：

image-20190315194327416

左侧对应 DirectByteBuffer，右侧对应 MappedByteBuffer。

复现问题

为了复现线上的问题，我们使用一个程序，不断开启线程使用堆内内存作为缓冲区进行文件的读取操作，并监控该进程的堆外内存使用情况。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
public class ReadByHeapByteBufferTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        File data = new File("/tmp/data.txt");
        FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(data, "rw").getChannel();
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(4 * 1024 * 1024);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            Thread.sleep(1000);
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        fileChannel.read(buffer);
                        buffer.clear();
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }).start();
        }
    }
}

运行一段时间后，我们观察下堆外内存的使用情况

image-20190315194712532

如上图左所示，堆外内存的确开始疯涨了，的确符合我们的预期，堆外缓存和线程绑定，当线程非常多时，即使只使用了 4M 的堆内内存，也可能会造成极大的堆外内存膨胀，在中间发生了一次断崖，推测是线程执行完毕 or GC，导致了内存的释放。

知晓了这一点，相信大家今后使用堆内内存时可能就会更加注意了，我总结了两个注意点：

  1. 使用 HeapByteBuffer 还需要经过一次 DirectByteBuffer 的拷贝，在追求极致性能的场景下是可以通过直接复用堆外内存来避免的。
  2. 多线程下使用 HeapByteBuffer 进行文件读写，要注意 ThreadLocal<Util.BufferCache> bufferCache 导致的堆外内存膨胀的问题。

问题深究

那大家有没有想过，为什么 JDK 要如此设计？为什么不直接使用堆内内存写入 PageCache 进而落盘呢？为什么一定要经过 DirectByteBuffer 的拷贝呢？

在知乎的相关问题中，R 大和 曾泽堂 两位同学进行了解答，是我比较认同的解释：

作者：RednaxelaFX

链接：https://www.zhihu.com/question/57374068/answer/152691891

来源：知乎

这里其实是在迁就 OpenJDK 里的 HotSpot VM 的一点实现细节。

HotSpot VM 里的 GC 除了 CMS 之外都是要移动对象的，是所谓“compacting GC”。

如果要把一个 Java 里的 byte[] 对象的引用传给 native 代码，让 native 代码直接访问数组的内容的话，就必须要保证 native 代码在访问的时候这个 byte[] 对象不能被移动，也就是要被“pin”（钉）住。

可惜 HotSpot VM 出于一些取舍而决定不实现单个对象层面的 object pinning，要 pin 的话就得暂时禁用 GC——也就等于把整个 Java 堆都给 pin 住。

所以 Oracle/Sun JDK / OpenJDK 的这个地方就用了点绕弯的做法。它假设把 HeapByteBuffer 背后的 byte[] 里的内容拷贝一次是一个时间开销可以接受的操作，同时假设真正的 I/O 可能是一个很慢的操作。

于是它就先把 HeapByteBuffer 背后的 byte[] 的内容拷贝到一个 DirectByteBuffer 背后的 native memory 去，这个拷贝会涉及 sun.misc.Unsafe.copyMemory() 的调用，背后是类似 memcpy() 的实现。这个操作本质上是会在整个拷贝过程中暂时不允许发生 GC 的。

然后数据被拷贝到 native memory 之后就好办了，就去做真正的 I/O，把 DirectByteBuffer 背后的 native memory 地址传给真正做 I/O 的函数。这边就不需要再去访问 Java 对象去读写要做 I/O 的数据了。

总结一下就是：

  • 为了方便 GC 的实现，DirectByteBuffer 指向的 native memory 是不受 GC 管辖的
  • HeapByteBuffer 背后使用的是 byte 数组，其占用的内存不一定是连续的，不太方便 JNI 方法的调用
  • 数组实现在不同 JVM 中可能会不同

堆外内存的回收

继续深究下一个话题，也是我的微信交流群中曾经有人提出过的一个疑问，到底该如何回收 DirectByteBuffer？既然可以监控堆外内存，那验证堆外内存的回收就变得很容易实现了。

CASE 1：分配 1G 的 DirectByteBuffer，等待用户输入后，复制为 null，之后阻塞持续观察堆外内存变化

1
2
3
4
5
6
7
8
public class WriteByDirectByteBufferTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024 * 1024 * 1024);
        System.in.read();
        buffer = null;
        new CountDownLatch(1).await();
    }
}

image-20190315201608522

结论：变量虽然置为了 null，但内存依旧持续占用。

CASE 2：分配 1G DirectByteBuffer，等待用户输入后，复制为 null，手动触发 GC，之后阻塞持续观察堆外内存变化

1
2
3
4
5
6
7
8
9
public class WriteByDirectByteBufferTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024 * 1024 * 1024);
        System.in.read();
        buffer = null;
        System.gc();
        new CountDownLatch(1).await();
    }
}

GC

结论：GC 时会触发堆外空闲内存的回收。

CASE 3：分配 1G DirectByteBuffer，等待用户输入后，手动回收堆外内存，之后阻塞持续观察堆外内存变化

1
2
3
4
5
6
7
8
public class WriteByDirectByteBufferTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024 * 1024 * 1024);
        System.in.read();
        ((DirectBuffer) buffer).cleaner().clean();
        new CountDownLatch(1).await();
    }
}

手动回收

结论：手动回收可以立刻释放堆外内存，不需要等待到 GC 的发生。

对于 MappedByteBuffer 这个有点神秘的类，它的回收机制大概和 DirectByteBuffer 类似，体现在右边的 Mapped 之中，我们就不重复 CASE1 和 CASE2 的测试了，直接给出结论，在 GC 发生或者操作系统主动清理时 MappedByteBuffer 会被回收。但也不是不进行测试，我们会对 MappedByteBuffer 进行更有意思的研究。

CASE 4：手动回收 MappedByteBuffer。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
public class MmapUtil {
    public static void clean(MappedByteBuffer mappedByteBuffer) {
        ByteBuffer buffer = mappedByteBuffer;
        if (buffer == null || !buffer.isDirect() || buffer.capacity()== 0)
            return;
        invoke(invoke(viewed(buffer), "cleaner"), "clean");
    }

    private static Object invoke(final Object target, final String methodName, final Class<?>... args) {
        return AccessController.doPrivileged(new PrivilegedAction<Object>() {
            public Object run() {
                try {
                    Method method = method(target, methodName, args);
                    method.setAccessible(true);
                    return method.invoke(target);
                } catch (Exception e) {
                    throw new IllegalStateException(e);
                }
            }
        });
    }

    private static Method method(Object target, String methodName, Class<?>[] args)
            throws NoSuchMethodException {
        try {
            return target.getClass().getMethod(methodName, args);
        } catch (NoSuchMethodException e) {
            return target.getClass().getDeclaredMethod(methodName, args);
        }
    }

    private static ByteBuffer viewed(ByteBuffer buffer) {
        String methodName = "viewedBuffer";
        Method[] methods = buffer.getClass().getMethods();
        for (int i = 0; i < methods.length; i++) {
            if (methods[i].getName().equals("attachment")) {
                methodName = "attachment";
                break;
            }
        }
        ByteBuffer viewedBuffer = (ByteBuffer) invoke(buffer, methodName);
        if (viewedBuffer == null)
            return buffer;
        else
            return viewed(viewedBuffer);
    }
}

这个类曾经在我的《文件 IO 的一些最佳实践》中有所介绍，在这里我们将验证它的作用。编写测试类：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
public class WriteByMappedByteBufferTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        File data = new File("/tmp/data.txt");
        data.createNewFile();
        FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(data, "rw").getChannel();
        MappedByteBuffer map = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, 1024L * 1024 * 1024);
        System.in.read();
        MmapUtil.clean(map);
        new CountDownLatch(1).await();
    }
}

mmap 手动回收

结论：通过一顿复杂的反射操作，成功地手动回收了 Mmap 的内存映射。

CASE 5：测试 Mmap 的内存占用

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
public class WriteByMappedByteBufferTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
        File data = new File("/tmp/data.txt");
        data.createNewFile();
        FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(data, "rw").getChannel();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, 1024L * 1024 * 1024);
        }
        System.out.println("map finish");
        new CountDownLatch(1).await();
    }
}

我尝试映射了 1000G 的内存，我的电脑显然没有 1000G 这么大内存，那么监控是如何反馈的呢？

mmap 映射 1000G

几乎在瞬间，控制台打印出了 map finish 的日志，也意味着 1000G 的内存映射几乎是不耗费时间的，为什么要做这个测试？就是为了解释内存映射并不等于内存占用，很多文章认为内存映射这种方式可以大幅度提升文件的读写速度，并宣称“写 MappedByteBuffer 就等于写内存”，实际是非常错误的认知。通过控制面板可以查看到该 Java 进程（pid 39040）实际占用的内存，仅仅不到 100M。(关于 Mmap 的使用场景和方式可以参考我之前的文章)

实际消耗内存

结论：MappedByteBuffer 映射出一片文件内容之后，不会全部加载到内存中，而是会进行一部分的预读（体现在占用的那 100M 上），MappedByteBuffer 不是文件读写的银弹，它仍然依赖于 PageCache 异步刷盘的机制。 通过 Java VisualVM 可以监控到 mmap 总映射的大小，但并不是实际占用的内存量 。

总结

本文借助一个线上问题，分析了使用堆内内存仍然会导致堆外内存分析的现象以及背后 JDK 如此设计的原因，并借助安装了插件之后的 Java VisualVM 工具进行了堆外内存的监控，进而讨论了如何正确的回收堆外内存，以及纠正了一个关于 MappedByteBuffer 的错误认知。

欢迎关注我的微信公众号：「Kirito 的技术分享」，关于文章的任何疑问都会得到回复，带来更多 Java 相关的技术分享。

关注微信公众号

本文来自：个人博客

感谢作者：个人博客

查看原文：一文探讨堆外内存的监控与回收 | 徐靖峰

2575 次点击  
加入收藏 微博
赞
收入我的专栏
上一篇：使用google perf工具来排查堆外内存占用
下一篇：Hive学习之路 （十七）Hive分析窗口函数(五) GROUPING SETS、GROUPING__ID、CUBE和ROLLUP - 扎心了，老铁
  • java
  • 线程
  • 测试
  • 代码
    0 回复
    暂无回复
    添加一条新回复 （您需要 登录 后才能回复 没有账号 ？）
    • 请尽量让自己的回复能够对别人有帮助
    • 支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、`单行代码`
    • 支持 @ 本站用户；支持表情（输入 : 提示），见 Emoji cheat sheet
    • 图片支持拖拽、截图粘贴等方式上传

    用户登录

     今日阅读排行

      加载中

     一周阅读排行

      加载中