Question

对于我的应用程序，Java进程使用的内存远远大于堆大小。

运行容器的系统开始出现内存问题，因为容器占用的内存比堆大小大得多。

堆大小设置为128 MB（-Xmx128m -Xms128m），而容器最多占用1GB内存。正常情况下需要500MB。如果docker容器的限制低于（例如mem_limit=mem_limit=400MB），则该进程将被操作系统的内存不足杀手杀死。

您能解释一下为什么Java进程使用的内存比堆多吗？如何正确调整Docker内存限制的大小？有没有办法减少Java进程的堆外内存占用？

我使用Native memory tracking in JVM中的命令收集了有关该问题的一些细节。

从主机系统中，我获得了容器使用的内存。

$ docker stats --no-stream 9afcb62a26c8
CONTAINER ID        NAME                                                                                        CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
9afcb62a26c8        xx-xxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx.0acbb46bb6fe3ae1b1c99aff3a6073bb7b7ecf85   0.93%               461MiB / 9.744GiB   4.62%               286MB / 7.92MB      157MB / 2.66GB      57

从容器内部，获取进程使用的内存。

$ ps -p 71 -o pcpu,rss,size,vsize
%CPU   RSS  SIZE    VSZ
11.2 486040 580860 3814600

$ jcmd 71 VM.native_memory
71:

Native Memory Tracking:

Total: reserved=1631932KB, committed=367400KB
-                 Java Heap (reserved=131072KB, committed=131072KB)
                            (mmap: reserved=131072KB, committed=131072KB) 

-                     Class (reserved=1120142KB, committed=79830KB)
                            (classes #15267)
                            (  instance classes #14230, array classes #1037)
                            (malloc=1934KB #32977) 
                            (mmap: reserved=1118208KB, committed=77896KB) 
                            (  Metadata:   )
                            (    reserved=69632KB, committed=68272KB)
                            (    used=66725KB)
                            (    free=1547KB)
                            (    waste=0KB =0.00%)
                            (  Class space:)
                            (    reserved=1048576KB, committed=9624KB)
                            (    used=8939KB)
                            (    free=685KB)
                            (    waste=0KB =0.00%)

-                    Thread (reserved=24786KB, committed=5294KB)
                            (thread #56)
                            (stack: reserved=24500KB, committed=5008KB)
                            (malloc=198KB #293) 
                            (arena=88KB #110)

-                      Code (reserved=250635KB, committed=45907KB)
                            (malloc=2947KB #13459) 
                            (mmap: reserved=247688KB, committed=42960KB) 

-                        GC (reserved=48091KB, committed=48091KB)
                            (malloc=10439KB #18634) 
                            (mmap: reserved=37652KB, committed=37652KB) 

-                  Compiler (reserved=358KB, committed=358KB)
                            (malloc=249KB #1450) 
                            (arena=109KB #5)

-                  Internal (reserved=1165KB, committed=1165KB)
                            (malloc=1125KB #3363) 
                            (mmap: reserved=40KB, committed=40KB) 

-                     Other (reserved=16696KB, committed=16696KB)
                            (malloc=16696KB #35) 

-                    Symbol (reserved=15277KB, committed=15277KB)
                            (malloc=13543KB #180850) 
                            (arena=1734KB #1)

-    Native Memory Tracking (reserved=4436KB, committed=4436KB)
                            (malloc=378KB #5359) 
                            (tracking overhead=4058KB)

-        Shared class space (reserved=17144KB, committed=17144KB)
                            (mmap: reserved=17144KB, committed=17144KB) 

-               Arena Chunk (reserved=1850KB, committed=1850KB)
                            (malloc=1850KB) 

-                   Logging (reserved=4KB, committed=4KB)
                            (malloc=4KB #179) 

-                 Arguments (reserved=19KB, committed=19KB)
                            (malloc=19KB #512) 

-                    Module (reserved=258KB, committed=258KB)
                            (malloc=258KB #2356) 

$ cat /proc/71/smaps | grep Rss | cut -d: -f2 | tr -d " " | cut -f1 -dk | sort -n | awk '{ sum += $1 } END { print sum }'
491080

该应用程序是一个Web服务器，使用Jetty / Jersey / CDI捆绑在一个36 MB的胖子中。

使用以下版本的OS和Java（在容器内部）。 Docker映像基于openjdk:11-jre-slim。

$ java -version
openjdk version "11" 2018-09-25
OpenJDK Runtime Environment (build 11+28-Debian-1)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 11+28-Debian-1, mixed mode, sharing)
$ uname -a
Linux service1 4.9.125-linuxkit #1 SMP Fri Sep 7 08:20:28 UTC 2018 x86_64 GNU/Linux

https://gist.github.com/prasanthj/48e7063cac88eb396bc9961fb3149b58

Answer 1

Java进程使用的虚拟内存远远超出了Java Heap的范畴。您知道，JVM包含许多子系统：垃圾收集器，类加载，JIT编译器等，所有这些子系统都需要一定数量的RAM才能起作用。

JVM不是RAM的唯一使用者。本机库（包括标准Java类库）也可以分配本机内存。而且，本机内存跟踪甚至看不到它。 Java应用程序本身也可以通过直接ByteBuffer使用堆外内存。

那么在Java进程中占用内存的是什么？

JVM部分（主要由本机内存跟踪显示）

Java堆

最明显的部分。这是Java对象所在的位置。堆最多需要-Xmx的内存量。
垃圾收集器

GC结构和算法需要额外的内存来进行堆管理。这些结构包括标记位图，标记堆栈（用于遍历对象图），记忆集（用于记录区域间引用）等。其中一些是直接可调的，例如-XX:MarkStackSizeMax，其他则取决于堆布局，例如G1区域（-XX:G1HeapRegionSize）越大，记住的集合就越小。

GC内存开销因GC算法而异。 -XX:+UseSerialGC和-XX:+UseShenandoahGC的开销最小。 G1或CMS可能会轻易使用大约总堆大小的10％。
代码缓存

包含动态生成的代码：JIT编译的方法，解释器和运行时存根。其大小受-XX:ReservedCodeCacheSize限制（默认为240M）。关闭-XX:-TieredCompilation可以减少已编译代码的数量，从而减少代码缓存的使用。
编译器

JIT编译器本身也需要内存才能完成其工作。可以通过关闭“分层编译”或减少编译器线程数来再次减少：-XX:CICompilerCount。
类加载

类元数据（方法字节码，符号，常量池，注释等）存储在称为Metaspace的堆外区域中。加载的类越多-使用的元空间越多。总使用量可以受-XX:MaxMetaspaceSize（默认为无限制）和-XX:CompressedClassSpaceSize（默认为1G）的限制。
符号表

JVM的两个主要哈希表：Symbol表包含名称，签名，标识符等，而String表包含对内部字符串的引用。如果“本机内存跟踪”通过字符串表指示大量内存使用，则可能意味着应用程序过度调用了String.intern。
线程

线程堆栈还负责占用RAM。堆栈大小由-Xss控制。默认值为每个线程1M，但是幸运的是情况还不错。 OS会延迟分配内存页面，即在首次使用时分配内存页面，因此实际内存使用量会低得多（每个线程堆栈通常为80-200 KB）。我写了script来估算有多少RSS属于Java线程堆栈。

还有其他JVM部件分配本机内存，但是它们通常不会在总内存消耗中发挥重要作用。

直接缓冲区

应用程序可以通过调用ByteBuffer.allocateDirect显式请求堆外内存。默认的堆外限制等于-Xmx，但是可以用-XX:MaxDirectMemorySize覆盖。直接字节缓冲区包含在NMT输出的Other部分中（或JDK 11之前的Internal中）。

已使用的直接内存量可以通过JMX看到，例如在JConsole或Java Mission Control中：

除了直接的ByteBuffer外，还可以有MappedByteBuffers-映射到进程的虚拟内存的文件。 NMT不会跟踪它们，但是，MappedByteBuffers也可以占用物理内存。而且没有简单的方法来限制他们可以服用多少。您可以通过查看进程内存映射来查看实际用法：pmap -x <pid>

Address           Kbytes    RSS    Dirty Mode  Mapping
...
00007f2b3e557000   39592   32956       0 r--s- some-file-17405-Index.db
00007f2b40c01000   39600   33092       0 r--s- some-file-17404-Index.db
                           ^^^^^               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

本地库

由System.loadLibrary加载的

JNI代码可以分配所需的堆外内存，而无需JVM进行控制。这也与标准Java类库有关。特别是，未关闭的Java资源可能会成为本机内存泄漏的来源。典型示例为ZipInputStream或DirectoryStream。

JVMTI代理，尤其是jdwp调试代理-也可能导致过多的内存消耗。

This answer介绍了如何使用async-profiler来分析本机内存分配。

分配器问题

进程通常直接从OS（通过mmap系统调用）或通过使用malloc（标准libc分配器）来请求本机内存。反过来，malloc使用mmap向操作系统请求大块内存，然后根据其自己的分配算法来管理这些块。问题是-该算法可能导致碎片和excessive virtual memory usage。

jemalloc（一种替代的分配器）通常看起来比常规libc malloc更聪明，因此切换到jemalloc可能会导致占用的空间较小。

结论

由于要考虑的因素太多，因此无法保证估算Java进程的全部内存使用率的方法。

Total memory = Heap + Code Cache + Metaspace + Symbol tables +
               Other JVM structures + Thread stacks +
               Direct buffers + Mapped files +
               Native Libraries + Malloc overhead + ...

可以通过JVM标志来缩小或限制某些内存区域（如代码缓存），但是其他许多区域完全不受JVM控制。

设置Docker限制的一种可能方法是在进程的“正常”状态下观察实际的内存使用情况。有调查Java内存消耗问题的工具和技术：Native Memory Tracking，pmap，jemalloc，async-profiler。

Answer 2

https://developers.redhat.com/blog/2017/04/04/openjdk-and-containers/：

为什么当我指定-Xmx = 1g时，我的JVM使用的内存大于1gb   记忆力？

指定-Xmx = 1g告诉JVM分配1gb堆。不是   告诉JVM将其整个内存使用量限制为1gb。有   卡表，代码缓存以及各种其他堆外数据   结构。您用于指定总内存使用量的参数是   -XX：MaxRAM。请注意，使用-XX：MaxRam = 500m，您的堆将约为250mb。

Java看到主机内存大小，并且不知道任何容器内存限制。它不会造成内存压力，因此GC也不需要释放已使用的内存。希望XX:MaxRAM可以帮助您减少内存占用。最终，您可以调整GC配置（-XX:MinHeapFreeRatio，-XX:MaxHeapFreeRatio，...）

有很多类型的内存指标。 Docker似乎正在报告RSS内存大小，该大小可能不同于jcmd报告的“已提交”内存（较旧版本的Docker报告RSS + cache为内存使用情况）。好的讨论和链接：Difference between Resident Set Size (RSS) and Java total committed memory (NMT) for a JVM running in Docker container

（RSS）内存也可以被容器中的一些其他实用程序吃掉-外壳程序，进程管理器，……我们不知道容器中还运行着什么，以及如何在容器中启动进程。

Answer 3

TL; DR

本机内存跟踪（NMT）详细信息（主要是代码元数据和垃圾收集器）提供了内存的详细用法。除此之外，Java编译器和优化器C1 / C2占用摘要中未报告的内存。

可以使用JVM标志来减少内存占用（但有影响）。

必须通过测试应用程序的预期负载来完成Docker容器大小的确定。

每个组件的详细信息

共享类空间可以在容器内禁用，因为这些类不会被另一个JVM进程共享。可以使用以下标志。它将删除共享的类空间（17MB）。

-Xshare:off

垃圾收集器序列具有最小的内存占用，但以垃圾收集处理期间较长的暂停时间为代价（请参阅Aleksey Shipilëv comparison between GC in one picture）。可以使用以下标志启用它。最多可以节省使用的GC空间（48MB）。

-XX:+UseSerialGC

可以使用以下标志禁用 C2编译器，以减少用于确定是否优化方法的分析数据。

-XX:+TieredCompilation -XX:TieredStopAtLevel=1

代码空间减少了20MB。此外，JVM外部的内存减少了80MB（NMT空间和RSS空间之间的差异）。 优化的编译器C2需要100MB。

可以使用以下标志禁用 C1和C2编译器。

-Xint

JVM外部的内存现在小于总提交空间。代码空间减少了43MB。注意，这会对应用程序的性能产生重大影响。 禁用C1和C2编译器可减少170 MB的内存使用。

使用Graal VM compiler（替换C2）可以减少内存占用。它增加了20MB的代码存储空间，而从外部JVM内存减少了60MB。

文章Java Memory Management for JVM提供了有关不同内存空间的一些相关信息。 Oracle在Native Memory Tracking documentation中提供了一些详细信息。 advanced compilation policy和disable C2 reduce code cache size by a factor 5中有关编译级别的更多详细信息。禁用两个编译器时，Why does a JVM report more committed memory than the Linux process resident set size?的一些详细信息。

Answer 4

以上所有答案都告诉您JVM占用大量内存的原因，但是也许您最需要的是解决方案，这些文章将对您有所帮助：
-https://blogs.oracle.com/java-platform-group/java-se-support-for-docker-cpu-and-memory-limits
-https://royvanrijn.com/blog/2018/05/java-and-docker-memory-limits/

Answer 5

如何正确调整Docker内存限制的大小？ 通过监视一段时间来检查应用程序。要限制容器的内存，请尝试对docker run命令使用-m，--memory bytes选项-如果不运行，则使用等效选项像

docker run -d --name my-container --memory 500m <iamge-name>

无法回答其他问题。

Answer 6

Java需要很多内存。 JVM本身需要大量内存才能运行。堆是虚拟机内部可用的内存，可供您的应用程序使用。由于JVM是一个捆绑了所有可能东西的大捆绑包，因此仅加载就需要大量内存。

从Java 9开始，您有一个名为project Jigsaw的东西，这可能会减少启动Java应用程序时使用的内存（以及启动时间）。不一定要创建项目拼图和新的模块系统以减少必要的内存，但是如果重要的话，可以尝试一下。

您可以看一下以下示例：https://steveperkins.com/using-java-9-modularization-to-ship-zero-dependency-native-apps/。通过使用模块系统，它导致21MB的CLI应用程序（嵌入了JRE）。 JRE占用200mb以上。当应用程序启动时，这应该转换为分配的内存更少（许多未使用的JRE类将不再加载）。

这是另一个不错的教程：https://www.baeldung.com/project-jigsaw-java-modularity

如果您不想花时间在上面，可以简单地分配更多的内存。有时候这是最好的。

Java使用的内存多于堆大小（或正确调整Docker内存限制的大小）

6 个答案:

JVM部分（主要由本机内存跟踪显示）

直接缓冲区

本地库

分配器问题

结论

TL; DR

每个组件的详细信息