Linux下JVM中可生成的最大Thread数量

本文探讨了JVM中线程数量的最大限制因素,包括JVM堆内存大小、线程栈内存大小及系统限制等,并通过实验验证了这些因素如何影响线程数量。

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JVM中可生成的最大Thread数量

JVM中可以生成的最大数量由JVM的堆内存大小、Thread的Stack内存大小、系统最大可创建的线程数量(Java线程的实现是基于底层系统的线程机制来实现的,Windows下_beginthreadex,Linux下pthread_create)三个方面影响。


最近想测试下Openfire下的最大并发数,需要开大量线程来模拟客户端。对于一个JVM实例到底能开多少个线程一直心存疑惑,所以打算实际测试下,简单google了把,找到影响线程数量的因素有下面几个:

-Xms

intial java heap size

-Xmx

maximum java heap size

-Xss

the stack size for each thread

系统限制

系统最大可开线程数

测试程序如下:

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; 
public class TestThread extends Thread { 
    private static final AtomicInteger count = new AtomicInteger(); 
    public static void main(String[] args) { 
        while (true) 
            (new TestThread()).start(); 
    } 
    @Override 
    public void run() { 
        System.out.println(count.incrementAndGet()); 
        while (true) 
            try { 
                Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE); 
            } catch (InterruptedException e) { 
                break; 
            } 
    } 
} 

测试环境:

系统:Ubuntu 10.04 Linux Kernel 2.6 (32位)

内存:2G

JDK:1.7

测试结果:

◆ 不考虑系统限制

-Xms

-Xmx

-Xss

结果

1024m

1024m

1024k

1737

1024m

1024m

64k

26077

512m

512m

64k

31842

256m

256m

64k

31842

在创建的线程数量达到31842个时,系统中无法创建任何线程。

由上面的测试结果可以看出增大堆内存(-Xms,-Xmx)会减少可创建的线程数量,增大线程栈内存(-Xss,32位系统中此参数值最小为60K)也会减少可创建的线程数量。

◆ 结合系统限制

线程数量31842的限制是是由系统可以生成的最大线程数量决定的:/proc/sys/kernel/threads-max,可其默认值是32080。修改其值为10000:echo 10000 > /proc/sys/kernel/threads-max,修改后的测试结果如下:

-Xms

-Xmx

-Xss

结果

256m

256m

64k

9761

这样的话,是不是意味着可以配置尽量多的线程?再做修改:echo 1000000 > /proc/sys/kernel/threads-max,修改后的测试结果如下:

-Xms

-Xmx

-Xss

结果

256m

256m

64k

32279

128m

128m

64k

32279

发现线程数量在达到32279以后,不再增长。查了一下,32位Linux系统可创建的最大pid数是32678,这个数值可以通过/proc/sys/kernel/pid_max来做修改(修改方法同threads-max),但是在32系统下这个值只能改小,无法更大。在threads-max一定的情况下,修改pid_max对应的测试结果如下:

pid_max

-Xms

-Xmx

-Xss

结果

1000

128m

128m

64k

582

10000

128m

128m

64k

9507



在Windows上的情况应该类似,不过相比Linux,Windows上可创建的线程数量可能更少。基于线程模型的服务器总要受限于这个线程数量的限制。

总结:

JVM中可以生成的最大数量由JVM的堆内存大小、Thread的Stack内存大小、系统最大可创建的线程数量(Java线程的实现是基于底层系统的线程机制来实现的,Windows下_beginthreadex,Linux下pthread_create)三个方面影响。具体数量可以根据Java进程可以访问的最大内存(32位系统上一般2G)、堆内存、Thread的Stack内存来估算。

序:

      在64位Linux系统(CentOS 6, 3G内存)下测试,发现还有一个参数是会限制线程数量:max user process(可通过ulimit –a查看,默认值1024,通过ulimit –u可以修改此值),这个值在上面的32位Ubuntu测试环境下并无限制。

将threads-max,pid_max,max user process,这三个参数值都修改成100000,-Xms,-Xmx尽量小(128m,64m),-Xss尽量小(64位下最小104k,可取值128k)。事先预测在这样的测试环境下,线程数量就只会受限于测试环境的内存大小(3G),可是实际的测试结果是线程数量在达到32K(32768,创建的数量最多的时候大概是33000左右)左右时JVM是抛出警告:Attempt to allocate stack guard pages failed,然后出现OutOfMemoryError无法创建本地线程。查看内存后发现还有很多空闲,所以应该不是内存容量的原因。Google此警告无果,暂时不知什么原因,有待进一步研究。

序2:今天无意中发现文章[7],马上试了下,果然这个因素会影响线程创建数量,按文中描述把/proc/sys/vm/max_map_count的数量翻倍,从65536变为131072,创建的线程总数量达到65000+,电脑基本要卡死(3G内存)… 简单查了下这个参数的作用,在[8]中的描述如下:

“This file contains the maximum number of memory map areas a process may have. Memory map areas are used as a side-effect of calling malloc, directly by mmap and mprotect, and also when loading shared libraries.

While most applications need less than a thousand maps, certain programs, particularly malloc debuggers, may consume lots of them, e.g., up to one or two maps per allocation.

The default value is 65536.”

OK,这个问题总算完满解决,最后总结下影响Java线程数量的因素:

Java虚拟机本身:-Xms,-Xmx,-Xss;

系统限制:

/proc/sys/kernel/pid_max,

/proc/sys/kernel/thread-max,

max_user_process(ulimit -u),

/proc/sys/vm/max_map_count。

参考资料:

1. http://blog.krecan.net/2010/04/07/how-many-threads-a-jvm-can-handle/

2. http://www.cyberciti.biz/tips/maximum-number-of-processes-linux-26-kernel-can-handle.html

3. http://geekomatic.ch/2010/11/24/1290630420000.html

4. http://stackoverflow.com/questions/763579/how-many-threads-can-a-java-vm-support

5. http://www.iteye.com/topic/1035818

6. http://hi.baidu.com/hexiong/blog/item/16dc9e518fb10c2542a75b3c.html

7. https://listman.redhat.com/archives/phil-list/2003-August/msg00025.html

8. http://www.linuxinsight.com/proc_sys_vm_max_map_count.html

原文链接:http://jzhihui.iteye.com/blog/1271122



<think>好的,我需要帮助用户解决如何通过Linux命令检查运行在Kubernetes Pod中的JVM内存使用情况和堆外内存占用的问题。首先,我得回忆一下相关的Linux命令和JVM内存管理的知识。 用户提到了Kubernetes Pod,所以可能需要用到kubectl命令来进入容器或者获取容器信息。比如使用kubectl exec进入Pod执行命令。另外,用户需要查看JVM内存,这涉及到JVM自身的堆内存和非堆内存(堆外内存)。这时候可能需要JVM提供的工具,比如jstat或者jcmd,这些工具可以查看堆内存的使用情况,比如Eden区、Survivor区、老年代的使用量。 不过,用户还关心堆外内存的使用。这部分可能包括Native Memory,比如直接内存(Direct Buffer)、线程栈、元空间(Metaspace)等。JVM本身可能不会完全统计这些,所以可能需要结合操作系统的工具来查看进程的内存占用情况。常用的命令有top、ps、pmap等,特别是查看RSS(Resident Set Size)和VSZ(Virtual Memory Size)。但需要注意的是,容器的内存限制可能会影响这些命令的显示,因为在容器内看到的可能不是宿主机的真实数据。 另外,引用中提到的内容也需要注意。根据引用[2],JVM会预先从操作系统分配内存,导致容器级别的RSS较高,而JVM内部的堆和非堆内存可能并未达到限制。所以用户可能需要同时查看JVM内部的内存使用情况和整个Pod的内存占用情况。 接下来需要整理具体的步骤和命令。比如,进入Pod后,可以使用jstat -gc <pid>来查看堆内存各个区域的使用情况。而堆外内存可能需要使用jcmd <pid> VM.native_memory来查看,但需要JVM启动时开启Native Memory Tracking(NMT)。此外,通过top或ps命令查看进程的RSS,结合容器的内存限制,可以判断是否有内存泄漏或者过度分配的情况。 还有可能需要检查JVM参数,比如-Xmx和-Xms的设置,以及是否使用了某些会占用堆外内存的库或框架,比如Netty使用的直接内存缓冲。这时候可能需要结合jmap或其他工具来生成堆转储,分析内存分布。 总结一下,步骤可能包括: 1. 使用kubectl进入Pod。 2. 查找Java进程的PID。 3. 使用jstat查看堆内存统计。 4. 启用NMT后使用jcmd查看Native Memory。 5. 使用top/ps查看进程内存占用。 6. 分析容器的内存指标,比如通过kubectl top pod。 同时需要提醒用户关于NMT的性能影响,以及如何正确配置JVM参数来限制堆外内存的使用,避免容器被OOMKilled。可能还需要结合容器的内存监控工具,如Prometheus,来长期监控内存使用趋势。 现在需要把这些思路整理成结构化的步骤,并确保引用了提供的参考资料中的内容,比如引用[2]和引用[3]提到的JVM预分配内存和排查方法。此外,要确保命令正确,并给出示例,方便用户直接使用。最后生成相关问题,帮助用户深入理解问题。</think>### 通过Linux命令检查Pod中JVM内存及堆外内存使用的方法 #### 1. 进入Kubernetes Pod环境 使用`kubectl exec`命令进入目标Pod: ```bash kubectl exec -it <pod名称> -- /bin/bash ``` #### 2. 查找Java进程PID 通过`ps`命令获取JVM进程的PID: ```bash ps aux | grep java ``` 输出示例: ``` root 1 5.2 2.1 1234567 65432 ? Sl 10:00 java -Xmx512m -jar app.jar ``` #### 3. 查看JVM堆内存使用 使用`jstat`命令监控堆内存分区使用情况: ```bash jstat -gc <PID> 1000 5 # 每秒采样1次,共5次 ``` 输出示例: ``` S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT CGC CGCT GCT 512.0 512.0 0.0 256.0 4096.0 2048.0 10240.0 5120.0 2048.0 1536.0 256.0 128.0 5 0.123 1 0.456 0 0.000 0.579 ``` 字段说明: - `EC/EU`:Eden区容量/使用量 - `OC/OU`:老年代容量/使用量 - `MC/MU`:元空间容量/使用量 #### 4. 分析堆外内存(需启用NMT) **步骤1**:启动JVM时添加参数: ```bash -XX:NativeMemoryTracking=detail ``` **步骤2** 查看原生内存分布: ```bash jcmd <PID> VM.native_memory summary ``` 输出示例: ``` Total: reserved=1456234KB, committed=456234KB - Java Heap (reserved=524288KB, committed=262144KB) - Class (reserved=234567KB, committed=12345KB) - Thread (reserved=12345KB, committed=2345KB) - Code (reserved=45678KB, committed=12345KB) - GC (reserved=34567KB, committed=12345KB) - Internal (reserved=2345KB, committed=1234KB) - Other (reserved=12345KB, committed=2345KB) ``` #### 5. 操作系统级内存监控 使用`pmap`分析进程内存映射: ```bash pmap -x <PID> | sort -nk3 | tail ``` 输出示例: ``` Address Kbytes RSS Dirty Mode Mapping 00007f8d90000000 1048580 456780 123456 rw-s [anon] ``` 重点关注`[anon]`段的大内存块,可能对应堆外内存分配[^2]。 #### 6. 容器内存监控 使用`kubectl top`查看Pod整体内存消耗: ```bash kubectl top pod <pod名称> ``` 输出示例: ``` NAME CPU(cores) MEMORY(bytes) app-pod 350m 876Mi ``` #### 关键问题排查点 1. **堆内存泄漏**:持续观察`jstat`输出,若`OU`(老年代使用量)持续增长且频繁触发FGC后不下降 2. **元空间泄漏**:`MC/MU`持续增长,可能由动态类生成导致 3. **直接内存泄漏**:NMT中`Internal`或`Other`部分异常增长,常见于NIO的DirectBuffer使用 4. **线程泄漏**:通过`jstack <PID> | grep 'java.lang.Thread.State' | wc -l`统计线程数 ### 典型问题解决案例 某Pod频繁OOMKilled但JVM堆使用正常,通过以下步骤排查: 1. `jstat`显示堆内存使用稳定在300MB(Xmx=512MB) 2. `pmap`发现多个100MB+的匿名内存映射 3. `jcmd VM.native_memory`显示`Internal`部分占用800MB 4. 最终定位到JNI库存在内存泄漏,修复后内存稳定[^3]
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