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Native函数库导致OOM的触发原理

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   发表时间:2014-12-12   最后修改:2014-12-12

线上应用经常会出现OutOfMemoryError错误,档案引起原因多种多样,包括堆内存溢出(Java Heap Space)、方法区持久代内存溢出(Permanet Space)以及本文需要说道的Native操作本地内存出现的内存溢出问题。要说明这个问题,就先要说明Native函数库是怎样操作内存空间的。

NIO中的Native函数库

在JDK1.4中新加入了NIO类,引入一种基于渠道与缓冲区的I/O方式,它可以通过本机Native函数库直接分配本机内存,然后通过一个存储在Java堆里面的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作。所以由Native函数库引起的OOM大多是由于直接使用了本地直接内存(Direct Memory)。

NIO之所以引入该机制,这样能在一些场景中显著提高性能,因为避免了在Java对和本机堆中来回复制数据。显然本机直接内存的分配不会受到Java堆大小的限制,但是即然是内存那肯定还是要受到本机物理内存(包括SWAP区或者Windows虚拟内存)的限制的,一般服务器管理员配置JVM参数时,会根据实际内存设置-Xmx等参数信息,但经常忽略掉直接内存,使得各个内存区域总和大于物理内存限制(包括物理的和操作系统级的限制),而导致动态扩展时出现OutOfMemoryError异常。

关于如何定位OOM异常,请参看我的另一篇文章《一次线上OOM排查经过》。

设定JVM参数

按照jvm规范,本地直接内存的最大值按以下顺序设定:

  1. 通过-XX:MaxDirectMemorySize=<size>指定值
  2. 若(1)未满足,则就取maxMemory,也就是通过-Xmx设定的值;
  3. 若(1)、(2)都未满足,则取默认值:64M;

根据以上知识,结合此次测试情况,问题基本水落石出:

假设在我们测试日常机中,系统启动的时候设定-Xmx 3072m,没有通过-XX:MaxDirectMemorySize设定本地直接内存最大值,因此本地直接内存最大值就是-Xmx设定的值3072m,整个系统的物理内存为4G,除掉系统进程占用的内存,剩下的物理内存加上swap空间也就接近3G。设想JVM的heap size占用了1.5G,direct memory使用了1.5G,这时候程序申请一100M的direct内存,在这种情况下无论是JVM heap size还是direct memory不满足触发gc的条件,于是jvm向os申请分配内存,但是OS却无可分配的内存了,于是就会抛出OutOfMemoryError错误。

因此,在使用NIO框架时的时候一定要注意:如果该NIO框架使用的直存,需谨慎设定JVM运行参数,最好用-XX:MaxDirectMemorySize进行设定,否则你就得清楚你设定的-Xmx不单单制定了heap size的最大值,它同时也是direct memory的最大值。

NIO与OOM

一、首先对于可用内存这一概念的理解

在32位机器上,CPU可寻址的物理内存空间最大是4G,超出4G将不再可见。【此处忽略PAE支持,如果进程中使用了AWE(windows)或者mmap(linux)一类的方案,这里暂时不管了】

这4G的物理内存空间又分为用户空间和内核空间。默认情况下,windows按照50:50的比例划分,linux默认下用户空间3G,内核空间1G。

所以一个进程可用的物理内存空间,在linux32位机器下,就是3G。而在64位机器下,基本上可以认为是没有任何限制,原理很简单了。。。

不管是linux还是windows,可用内存空间由:物理内存+swap/虚拟内存组成。Linux上称作swap【交换空间】,windows上称作虚拟内存,本质上都是拿磁盘的一块地方当作物理内存使用。程序是不用关心使用的是物理内存,还是swap;程序操作的是虚拟地址空间, OS再将虚拟地址空间映射到物理内存、文件或者其他。不管是操作物理内存,还是swap,对于程序来说完全是透明的。

Swap/虚拟内存啥时候会使用,这个我也没完全搞清楚,不过有一点应该没错的,就是进程新申请的内存,不会在swap/虚拟内存中分配,而是直接在物理内存中分配。当内存紧张时,OS会将活动进程中占用的内存,从物理内存中交换出来,放到Swap/虚拟内存上(有时甚至内存不紧张也会这么干)。当进程恢复活动时,OS再将数据从swap/虚拟内存空间中读出来放到物理内存中

所以当需要分析和计算进程需要占用的内存空间时,可以简单地忽略swap/虚拟内存的概念【这一点需要深入再论证一下!】

二、JVM对内存的管理

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JVM内存空间主要分成三部分:

1.  堆空间

包括年轻化、年老代、持久域【以SUN HOTSPOT虚拟机实现为例,其他虚拟机会有区别,比如IBM的虚拟机,所谓的“持久域”不是在堆分配,而是在本地内存】

如果这个空间不够了,会抛出java.lang.OutOfMemoryError

2.  栈空间

每个线程都会有一个单独的stack空间,JDK5.0以前默认好象是256K,JDK5.0默认是1M,很大的一个数值,可以通过-Xss设置。如果这个空间不够了,会抛出java.lang.StackOverflowError

3.  本地内存

Jvm进程可使用的内存,除去堆、栈空间之后,剩下来的就是本地内存

以上三个空间加起来的内存,就是最终jvm进程所使用的所有内存。如果是在32位机器下,不能超过用户空间大小,即3G;在64位机器下,就要看物理内存的大小了

另再提醒一下大家,在发生了内存不足时,一味地增加-Xms和-Xmx,很有可能会适得其反,道理应该很明显了。需要看OOM的类型,是堆不足,还是栈(StackOverFlow)不足,还是本地内存不足native memory。jvm一般都会有足够的信息提示的。

三、Nio的direct memory allocate

我理解的,NIO的直接内存分配【DMA】,应该是从本地内存区域中分配内存。像前面讲的,如果不使用-XX:MaxDirectMemorySize设置,那它就会使用-Xms的设置,以日常测试环境为例, 这种情况下DMA需要3G,堆也需要3G,很明显实际上这两个空间得到的内存都不可能这么大,所以要么是堆空间被挤压,拿不到3G,要么是DMA拿不到足够的空间

看jvm抛出来的错误,应该是堆空间被挤压导致的。如果是本地内存不足,抛出的应该是OutOfMemoryError :Direct buffermemory,可以看一下java.nio.DirectByteBuffer这个类的源码,98行

四、NIO2.0的改进

NIO的DMA,性能肯定比在堆中分配要好得多,因为是直接操作本地内存,避免了数据在JVMHeap和本地内存之间的拷贝操作,尤其是数据量较大时应该更加明显。

 

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