[转帖]20191022-从Jenkins NativeOOM到Java8内存

jenkins,nativeoom,java8,内存 · 浏览次数 : 0

小编点评

**GC日志中的Allocate Failure** * 问题描述:DirectByteBuffer使用在NMT的internal中可以看到,有待考察。 * 解决方法:取消NMT,查看直接ByteBuffer大小。 ** AWS R型机器优化** * 问题描述:AWS对R型机器做了什么优化,使得他声称R4是内存优化型主机? * 解决方法:查看R4内存参数。 ** jcmd 参数** * 问题描述:如何核实Finalizer? * 解决方法:查看Finalizer运行参数。 ** Finalizer** * 问题描述:Finalizer清理线程没有及时清理持有的native memory,而请求频率高导致finaliable对象产生速率快,造成堆JVM整个内存过高。 * 解决方法:降低请求频率、设置堆内存设置。 ** Finalizer参数** * 问题描述:如何设置Finalizer参数? * 解决方法:通过`-XX:+PrintFlagsFinal`参数设置。

正文

我把老掉牙的Jenkins升级了,它跑了几天好好的;后来我有一个python脚本使用JenkinsAPI 0.3.9每隔2.5分钟发送约300余get请求,结果过了3天,它就挂了;当我开两个脚本时,40.5小时就挂了。(可以通过搜索Jenkins日志/var/log/jenkins/* 中字符Jenkins is fully uo and running.断定启动和终止时间)
在后续持续观察中,对外表现为:top中的RSS巨大,已经是设置的Xmx的3~4倍,显然不合理。

根据临终前的hs_xx日志和NMT看到,堆内存已经使用完,频繁full GC(这里说的不对,并没有频繁full GC,是我看错了日志,before和after我视为了两个),通常都是运行一段时间以后(有一个月,也有四天)突然内存暴增;经过一段时间的学习了解,可能是脚本触发了JenkinsBug, 其中的JNI调用的native code导致Native OOM,它把系统内存吃完了,再也没有内存可用了,在java进程申请新内存时,申请内存失败而退出。

曾经被pass的怀疑:
1).持有大量log造成的缓存而占用内存
2).大量TIMEWAIT造成,不够查看只有500~600,最多也不超过1000个,不应占如此大内存(同时发现之前TCP的知识没有整理,又忘光了!
3).Test Result Analyzer 造成内存泄漏,社区一直有人在提,虽然我们装了但是我们没有一直用,比如自动刷新会导致内存泄漏

开始学习了解RSS和Xmx的具体含义,为什么他们会不一致!(我期待他们约等,我甚至按照部门旧文档给Java8设置了MaxPerSize了呢!)

新的问题是什么是堆外内存,什么是JVM native memory,还有MetaSpaceSize它是属于哪里?它怎么增长?是否可以GC?什么是MaxDirectMemorySize ? Xss即栈内存的使用处于哪里?NativeMemoryTracking的用法?-XX:-UserCompressedOops and -XX:HeapBaseMiniAddress=n
hs_err_pid.log中MetaSpaceSize 内存的used,capacity,committed,reversed代表什么含义?
used capacity committed reversed

  • 堆外内存
    堆外内存(off-heap)不是一个准确的叫法,不必纠结于堆外内存和Native Memory 到底谁是谁. 我看了许多网上回答,SO上有个还说MetaData在堆上的,导致我当时非常混乱,当然后来看得多了就能辨出哪个说得不对了。 64位进程的内存基本是无限使用的,native即本地,但它不会脱离于Java进程,操作系统上看到使用了常驻内存有10G,那你JVM到底怎么花费这10G内存的?为什么有4G内存在NMT中看不到去哪里了?
  • NativeMemoryTracking的用法:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/troubleshoot/tooldescr007.html
    -XX:NativeMemoryTracking=[off | summary | detail]
    NMT要配合jcmd使用
    jcmd <pid> VM.native_memory [summary | detail | baseline | summary.diff | detail.diff | shutdown] [scale= KB | MB | GB]
    输出中各区域的意义和diff怎么看,文档中有详细的解释;他可以帮助你分析内存泄漏,但是

Enabling NMT will result in a 5-10 percent JVM performance drop and
memory usage for NMT adds 2 machine words to all malloc memory as
malloc header. NMT memory usage is also tracked by NMT.

但是NMT不记录非JVM申请的内存,所以native code 内存泄漏它分析不出

Since NMT doesn’t track memory allocations by non-JVM code, you may have to use tools supported by the operating system to detect memory leaks in native code.

通过NMT的输出,它把JVM使用的内存分成了 ‘Java Heap’、Class、Thread、 Code、 GC、 Compiler、 Internal、 Symbol、 ‘Memory Tracking’、 ‘Pooled Free Chunks’、 ‘Unknown’ 。Unknown 是NMT对CMS垃圾回收器支持不好。对于这几部分的解释:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/troubleshoot/tooldescr022.html#BABCBGFA

20200112
从dump的堆中来看,有400M左右的ref.finalizer, 现在怀疑是CPU资源不足,堆内存设置过大,full GC 频率过低(看过一次日志,运行了四天,21次full GC),导致finalizer清理线程没有及时清理持有的native memory,而请求频率高导致finaliable对象产生速率快,造成堆JVM整个内存过高,那么这个内存是属于哪里的呢?怎么控制?我如何核实? 关于finalizer: https://www.cnblogs.com/benwu/articles/5812903.html? :在这里插入图片描述

关于finalize: http://www.enyo.de/fw/notes/java-gc-finalizers.html 在这里插入图片描述
2022.03.10
查看一个正在运行的JVM的参数 jcmd pid VM.flags
触发一次GC(完全等价于代码中运行System.gc()jcmd pid GC.run
查看一个正在运行的JVM的堆信息与垃圾回收器 jmap -heap pid
查看JVM GC原因:jstat -gccause pid 1000 每1000ms查看一次
使用NMT:-XX:+NativeMemoryTraking=detail jcmd pid VM.native_memory
当前JDK的默认参数 java -XX:+PrintFlagsFinal -version
修改运行中JVM参数 jinfo -flag flag_key=flag_value

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