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Linux下Java的虚拟内存使用率,使用的内存过多

linux

我在Linux下运行的Java应用程序有问题。

在使用默认最大堆大小(64 MB)启动应用程序时,我看到使用tops应用程序将240
MB虚拟内存分配给该应用程序。这会给计算机上的某些其他软件带来一些问题,这是相对有限的资源。

据我了解,保留的虚拟内存无论如何都不会使用,因为一旦达到堆限制,OutOfMemoryError就会抛出。我在Windows下运行了相同的应用程序,并且看到虚拟内存大小和堆大小相似。

无论如何,我可以配置Linux下用于Java进程的虚拟内存吗?

编辑1 :问题不是堆。问题是,例如,如果我将堆设置为128 MB,Linux仍会分配210 MB的虚拟内存,这是永远不需要的。**

编辑2 :使用ulimit -v允许限制虚拟内存量。如果设置的大小小于204 MB,则即使该应用程序不需要204 MB(仅64
MB)也不会运行。所以我想了解为什么Java需要这么多虚拟内存。可以更改吗?

编辑3 :系统中还运行着其他一些嵌入式应用程序。而且系统确实有虚拟内存限制(根据注释和重要细节)。


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2020-06-02

共1个答案

小编典典

这是Java长期以来的抱怨,但在很大程度上没有意义,并且通常基于查看错误的信息。通常的措辞类似于“ Java上的Hello
World占用10兆字节!为什么需要它?”。好吧,这是一种使64位JVM上的Hello World声称占用4 GB内存的方法……至少是通过一种测量形式。

java -Xms1024m -Xmx4096m com.example.Hello

测量内存的不同方法

在Linux上,top命令为您提供了几个不同的内存编号。关于“ Hello
World”示例的内容如下:

  PID用户PR NI VIRT RES SHR S%CPU%MEM TIME +命令
 2120公斤regory 20 0 4373m 15m 7152 S 0 0.2 0:00.10 java
  • VIRT是虚拟内存空间:虚拟内存映射中所有内容的总和(请参见下文)。它在很大程度上没有意义,除非不是这样(请参阅下文)。
  • RES是常驻集大小:RAM中当前常驻的页面数。在几乎所有情况下,这都是您说“太大”时应使用的唯一数字。但这并不是一个很好的数字,尤其是在谈论Java时。
  • SHR是与其他进程共享的驻留内存量。对于Java进程,这通常限于共享库和内存映射的JARfile。在此示例中,我只运行了一个Java进程,因此我怀疑7k是操作系统使用的库的结果。
  • 默认情况下,SWAP未启用,此处未显示。它指示当前驻留在磁盘上的虚拟内存量, 无论它实际上是否在交换空间中 。该操作系统非常适合在RAM中保留活动页面,并且唯一的交换方法是(1)购买更多内存,或者(2)减少进程数,因此最好忽略此数目。

Windows Task Manager的情况要复杂一些。在Windows
XP中,有“内存使用情况”和“虚拟内存大小”列,但是官方文档没有说明它们的含义。Windows Vista和Windows
7添加了更多列,并且它们实际上已在文档中进行了记录。其中,“工作集”度量是最有用的。它大致对应于Linux上RES和SHR的总和。

了解虚拟内存映射

进程消耗的虚拟内存是进程内存映射中所有内容的总和。这包括数据(例如Java堆),还包括程序使用的所有共享库和内存映射文件。在Linux上,您可以使用pmap命令查看映射到进程空间中的所有内容(从现在开始,我将仅指Linux,因为这是我使用的;我确定有等效的工具可用于视窗)。这是“
Hello World”程序的内存映射的摘录;整个内存映射超过100行,拥有一千行列表并不稀奇。

0000000040000000 36K rx-/usr/local/java/jdk-1.6-x64/bin/java
0000000040108000 8K rwx-/usr/local/java/jdk-1.6-x64/bin/java
0000000040eba000 676K rwx-- [anon]
00000006fae00000 21248K rwx-- [anon]
00000006fc2c0000 62720K rwx-- [anon]
0000000700000000 699072K rwx-- [anon]
000000072aab0000 2097152K rwx-- [anon]
00000007aaab0000 349504K rwx-- [anon]
00000007c0000000 1048576K rwx-- [anon]
...
00007fa1ed00d000 1652K r-xs- /usr/local/java/jdk-1.6-x64/jre/lib/rt.jar
...
00007fa1ed1d3000 1024K rwx-- [anon]
00007fa1ed2d3000 4K ----- [anon]
00007fa1ed2d4000 1024K rwx-- [anon]
00007fa1ed3d4000 4K ----- [anon]
...
00007fa1f20d3000 164K rx-/usr/local/java/jdk-1.6-x64/jre/lib/amd64/libjava.so
00007fa1f20fc000 1020K ----- /usr/local/java/jdk-1.6-x64/jre/lib/amd64/libjava.so
00007fa1f21fb000 28K rwx-/usr/local/java/jdk-1.6-x64/jre/lib/amd64/libjava.so
...
00007fa1f34aa000 1576K rx-- /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2.13.so
00007fa1f3634000 2044K ----- /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2.13.so
00007fa1f3833000 16K rx-- /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2.13.so
00007fa1f3837000 4K rwx-- /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2.13.so
...

格式的简要说明:每行均以段的虚拟内存地址开头。其次是段的大小,权限和段的来源。最后一项是文件或“
anon”,表示通过mmap分配的内存块。

从顶部开始,我们有

  • JVM加载程序(即,键入时运行的程序java)。这个很小。它所做的一切只是加载到存储了真正的JVM代码的共享库中。
  • 一堆存储Java堆和内部数据的匿名块。这是一个Sun JVM,因此堆分为多个世代,每个世代都是其自己的内存块。请注意,JVM根据该-Xmx值分配虚拟内存空间。这使其具有连续的堆。该-Xms值在内部用于表示程序启动时“正在使用”多少堆内存,并在达到该限制时触发垃圾回收。
  • 内存映射的JAR文件,在这种情况下为包含“ JDK类”的文件。对JAR进行内存映射时,可以非常有效地访问其中的文件(与每次从头开始读取相比)。Sun JVM将内存映射类路径上的所有JAR。如果您的应用程序代码需要访问JAR,则还可以对其进行内存映射。
  • 两个线程的每线程数据。1M块是线程堆栈。我对4k块没有很好的解释,但是@ericsoe将其识别为“保护块”:它没有读/写权限,因此如果被访问将导致段错误,并且JVM会捕获并转换它到一个StackOverFlowError。对于真实的应用程序,您将在内存映射中看到数十个(如果不是数百个)重复的条目。
  • 共享库之一,其中包含实际的JVM代码。其中有几个。
  • C标准库的共享库。这只是JVM严格不属于Java的许多内容之一。

共享库特别有趣:每个共享库至少有两个部分:一个包含该库代码的只读段,一个包含该库的全局每个进程数据的读写段(我不知道没有权限的段是;我只在x64
Linux上看到它)。可以在使用该库的所有进程之间共享该库的只读部分。例如,libc具有1.5M的虚拟内存空间可以共享。

虚拟内存大小何时重要?

虚拟内存映射包含很多东西。其中有些是只读的,有些是共享的,有些是已分配但从未被使用过(例如,本例中几乎所有4Gb的堆)。但是,操作系统足够聪明,仅可以加载所需的内容,因此虚拟内存大小基本上无关紧要。

虚拟内存大小很重要的地方是,如果您在32位操作系统上运行,则只能分配2Gb(或在某些情况下为3Gb)进程地址空间。在那种情况下,您要处理的是稀缺资源,并且可能必须权衡取舍,例如减小堆大小以对大型文件进行内存映射或创建大量线程。

但是,鉴于64位计算机无处不在,因此我认为不久之后虚拟内存大小才是一个完全不相关的统计数据。

居民集合大小什么时候重要?

驻留集大小是虚拟内存空间中实际位于RAM中的那部分。如果您的RSS增长到了总物理内存的很大一部分,那么可能是时候开始担心了。如果您的RSS逐渐增长,占用了您的所有物理内存,并且您的系统开始交换,那么现在就开始担心。

但是RSS也会产生误导,尤其是在轻载的计算机上。操作系统并不需要花费很多精力来回收进程使用的页面。这样做几乎没有好处,如果将来该过程触及页面,则可能会产生昂贵的页面错误。结果,RSS统计信息可能包含许多未在使用中的页面。

底线

除非您要交换,否则不要过分担心各种内存统计信息会告诉您什么。需要注意的是,不断增长的RSS可能表明某种内存泄漏。

使用Java程序,要注意堆中正在发生的事情,这一点更为重要。消耗的空间总量很重要,您可以采取一些步骤来减少空间消耗。更重要的是您花费在垃圾收集上的时间,以及要收集堆的哪些部分。

访问磁盘(即数据库)非常昂贵,而内存则很便宜。如果您可以互相交易,那就这样做。

2020-06-02