Java 进程占用 VIRT 虚拟内存超高的问题研究

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Java 进程占用 VIRT 虚拟内存超高的问题研究

2024-06-13 05:48| 来源: 网络整理| 查看: 265

 

1. 现象

最近发现线上机器 java 8 进程的 VIRT 虚拟内存使用达到了 50G+,如下图所示:

image

2. 不管用的 -Xmx

首先第一想到的当然使用 java 的 -Xmx 去限制堆的使用。但是无论怎样设置,都没有什么效果。没办法,只好开始苦逼的研究。

3. 什么是 VIRT

现代操作系统里面分配虚拟地址空间操作不同于分配物理内存。在64位操作系统上,可用的最大虚拟地址空间有16EB,即大概180亿GB。那么在一台只有16G的物理内存的机器上,我也能要求获得4TB的地址空间以备将来使用。例如:

void *mem = mmap(0, 4ul * 1024ul * 1024ul * 1024ul * 1024ul, PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_PRIVATE | MAP_ANONYMOUS | MAP_NORESERVE, -1, 0); 当使用 mmap 并设置 MAP_NORESERVE 标志时,并不会要求实际的物理内存和swap空间存在。所以上述代码可以在top中看到使用了 4096g 的 VIRT 虚拟内存,这当然是不可能的,它只是表示使用了 4096GB 的地址空间而已。 4. 为什么会用这么多地址空间

那 Java 程序为什么会使用这么多的地址空间呢?使用“pmap -x”来查看一下:

00007ff638021000 65404 0 0 ----- [ anon ] 00007ff63c000000 132 36 36 rw--- [ anon ] 00007ff63c021000 65404 0 0 ----- [ anon ] 00007ff640000000 132 28 28 rw--- [ anon ] 00007ff640021000 65404 0 0 ----- [ anon ] 00007ff644000000 132 8 8 rw--- [ anon ] 00007ff644021000 65404 0 0 ----- [ anon ] 00007ff648000000 184 184 184 rw--- [ anon ] 00007ff64802e000 65352 0 0 ----- [ anon ] 00007ff64c000000 132 100 100 rw--- [ anon ] 00007ff64c021000 65404 0 0 ----- [ anon ] 00007ff650000000 132 56 56 rw--- [ anon ] 00007ff650021000 65404 0 0 ----- [ anon ] 00007ff654000000 132 16 16 rw--- [ anon ] 00007ff654021000 65404 0 0 ----- [ anon ] … 发现有很多奇怪的64MB的内存映射,查资料发现这是 glibc 在版本 2.10 引入的 arena 新功能导致。CentOS 6/7 的 glibc 大都是 2.12/ 2.17 了,所以都会有这个问题。这个功能对每个线程都分配一个分配一个本地arena来加速多线程的执行。 在 glibc 的 arena.c 中使用的 mmap() 调用就和之前的示例代码类似: p2 = (char *)mmap(aligned_heap_area, HEAP_MAX_SIZE, PROT_NONE, MAP_NORESERVE | MAP_ANONYMOUS | MAP_PRIVATE, -1, 0) 之后,只有很小的一部分地址被映射到了物理内存中: mprotect(p2, size, PROT_READ | PROT_WRITE) 因此在一个多线程程序中,会有相当多的 64MB 的 arena 被分配。这个可以用环境变量 MALLOC_ARENA_MAX 来控制。在64位系统中的默认值为 128。 5. Java 的特殊性

Java 程序由于自己维护堆的使用,导致调用 glibc 去管理内存的次数较少。更糟的是 Java 8 开始使用 metaspace 原空间取代永久代,而元空间是存放在操作系统本地内存中,那线程一多,每个线程都要使用一点元空间,每个线程都分配一个 arena,每个都64MB,就会导致巨大的虚拟地址被分配。

6. 结束语

总结一下:

VIRT高是因为分配了太多地址空间导致。 一般来说不用太在意VIRT太高,因为你有16EB的空间可以使用。 如果你实在需要控制VIRT的使用,设置环境变量MALLOC_ARENA_MAX,例如hadoop推荐值为4,因为YARN使用VIRT值监控资源使用。


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