JVM的DirectMemory设置

JVM DirectMemory 泄露排查
本文介绍了一种导致服务器内存持续增长的问题——JVM DirectMemory泄露,并提供了使用反射获取DirectMemory占用的方法及解决方案。

几台服务器的JVM占用内存总是持续增长,大大超过-Xmx设定的值,服务器物理内存几乎被耗尽。

使用jmap查看JVM的内存使用,发现jvm的堆大小完全在-Xmx参数设定的范围之内,那问题只能处在别的地方了。

JVM除了堆内存之外,就只有栈内存和DirectMemory了。栈空间每个线程是固定的,线程数也没可能多到可以占用这么多内存的程序,所以怀疑的目标就在DirectMemory上了。

DirectMemory是java nio引入的,直接以native的方式分配内存,不受jvm管理。这种方式是为了提高网络和文件IO的效率,避免多余的内存拷贝而出现的。DirectMemory占用的大小没有直接的工具或者API可以查看,不过这个在Bits类中是有两个字段存储了最大大小和已分配大小的,使用反射可以拿到这个数据:

Class<?> c = Class.forName("java.nio.Bits");
Field maxMemory = c.getDeclaredField("maxMemory");
maxMemory.setAccessible(true);
Field reservedMemory = c.getDeclaredField("reservedMemory");
reservedMemory.setAccessible(true);
Long maxMemoryValue = (Long)maxMemory.get(null);
Long reservedMemoryValue = (Long)reservedMemory.get(null);

结果证实了猜测,DirectMemory增长失控了。

原来,DirectMemory 的默认大小是64M,而JDK6之前和JDK6的某些版本的SUN JVM,存在一个BUG,在用-Xmx设定堆空间大小的时候,也设置了DirectMemory的大小。加入设置了-Xmx2048m,那么jvm最终可分配的内存大小为4G多一些,是预期的两倍。

解决方式是设置jvm参数-XX:MaxDirectMemorySize=128m,指定DirectMemory的大小。

ref:http://www.dongliu.net/post/504141

<think>好的,我现在需要帮助用户理解Java中的直接内存使用和管理。首先,我得回忆一下Java内存结构,直接内存属于堆外内存,不受JVM垃圾回收的直接管理。用户可能遇到了直接内存泄漏或者想优化使用,比如NIO库中的ByteBuffer。 根据引用内容,引用[1]提到了堆内存和非堆内存的监控,但直接内存属于堆外,可能需要其他方法监控。引用[2]讨论了调整MALLOC_ARENA_MAX来管理内存,虽然这是针对Linux环境的,但可能和Native内存有关联,因为直接内存是通过Native方法分配的。引用[4]提到了通过procfs分析内存,这可能适用于监控直接内存的使用情况。 接下来,我需要整理Java直接内存的关键点:分配方式(如ByteBuffer.allocateDirect)、管理方式(通过Cleaner和PhantomReference自动释放,或者手动管理)、监控方法(使用JDK工具或者Native工具如pmap)、常见问题(OOM,泄漏排查)以及优化建议(池化、参数调整)。 用户可能需要知道如何监控直接内存,比如通过JMX的BufferPoolMXBean,或者JVM参数-XX:MaxDirectMemorySize设置上限。此外,泄漏问题可能由于未正确释放DirectBuffer,需要检查代码或使用工具分析。 还要考虑引用中提到的内存分析工具,如procfs,可以结合使用pmap或NMT来追踪Native内存。同时,引用[3]提到的D3D11内存管理可能不太相关,但显式内存管理的思路类似,比如Direct3D 12需要显式分配和同步,这提醒我们在Java中管理直接内存时也要注意显式释放和避免竞争。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能进一步的问题,比如监控工具的具体使用、泄漏排查步骤、参数调优等。</think>### Java直接内存使用与管理 Java直接内存(Direct Memory)是**堆外内存**,通过`java.nio.ByteBuffer.allocateDirect()`分配,直接由操作系统管理,绕过了JVM堆内存的限制。其核心特性包括: 1. **高效I/O操作**:减少数据在堆内存与Native内存间的复制(如文件读写、网络通信)[^4] 2. **手动管理特性**:依赖`Cleaner`机制通过虚引用(PhantomReference)自动回收,但需注意避免内存泄漏 3. **容量限制**:默认与`-Xmx`堆内存无关,但可通过`-XX:MaxDirectMemorySize`参数设置上限 #### 一、监控方法 1. **JDK工具**: ```java // 获取直接内存使用量 BufferPoolMXBean directBufferPool = ManagementFactory .getPlatformMXBeans(BufferPoolMXBean.class) .stream() .filter(b -> b.getName().equals("direct")) .findFirst() .orElse(null); System.out.println("DirectBuffer Count: " + directBufferPool.getCount()); System.out.println("DirectMemory Used: " + directBufferPool.getMemoryUsed()); ``` 2. **Native工具**: - `pmap -x <PID>` 查看进程内存映射 - JDK Native Memory Tracking (NMT) ```bash java -XX:NativeMemoryTracking=summary -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions ... jcmd <PID> VM.native_memory summary ``` #### 二、常见问题与解决方案 | 问题类型 | 现象 | 排查手段 | 解决方案 | |-----------------|----------------------|------------------------------|------------------------------| | 直接内存泄漏 | `OutOfMemoryError: Direct buffer memory` | 1. 检查`BufferPoolMXBean`的持续增长<br>2. 使用`jemalloc`或`tcmalloc`分析Native内存分配 | 1. 检查未关闭的DirectBuffer<br>2. 限制`-XX:MaxDirectMemorySize` | | 内存碎片化 | 频繁GC但堆内存充足 | `jcmd <PID> VM.native_memory detail` | 使用内存池(如Netty的`PooledByteBufAllocator`) | | Native内存竞争 | 进程RES持续增长 | `pmap`分析内存区域分布 | 调整`MALLOC_ARENA_MAX`(如设置为4或1)[^2] | #### 三、优化实践 1. **参数调优**: ```bash # 限制直接内存上限 -XX:MaxDirectMemorySize=512m # 控制Native内存分配策略 export MALLOC_ARENA_MAX=4 ``` 2. **代码规范**: - 使用`try-with-resources`确保`DirectByteBuffer`及时释放 ```java try (FileChannel channel = FileChannel.open(Paths.get("data.bin"), StandardOpenOption.READ)) { ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024); while (channel.read(buffer) > 0) { buffer.flip(); // 处理数据 buffer.clear(); } } ``` #### 四、性能对比(堆内存 vs 直接内存) | 指标 | 堆内存 | 直接内存 | |-----------------|----------------------|----------------------| | 分配速度 | 快(JVM管理) | 慢(系统调用) | | 大数据传输效率 | 需要复制到Native堆 | 零拷贝优势 | | GC压力 | 受Full GC影响 | 无直接影响 | [^1]: 引用JVM内存监控方法 [^2]: 参考Linux Native内存优化案例 [^4]: 基于procfs的内存分析技术
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