在容器化的环境里，内存超限可是个让人头疼的问题。很多时候，这是堆外内存泄漏导致的。今天咱就聊聊怎么用 JVM 的 Native Memory Tracking 来追踪堆外内存泄漏，从而解决容器环境中的内存超限问题。
一、什么是堆外内存和堆外内存泄漏
在 Java 程序里，内存主要分为堆内存和堆外内存。堆内存就是 JVM 里专门用来存放对象实例的地方，而堆外内存呢，就是不在 JVM 堆里的内存，像直接内存、本地方法栈这些都算。
堆外内存泄漏，简单说就是程序申请了堆外内存，但是用完之后没释放。时间一长，没释放的内存越来越多，就会导致内存超限。比如说，有个程序要处理大量的文件，每次都申请堆外内存来读取文件内容，但是处理完文件后没有把申请的内存释放掉。随着处理的文件越来越多，占用的堆外内存就会越来越大，最后就会导致内存超限。
二、JVM 的 Native Memory Tracking 是啥
JVM 的 Native Memory Tracking（简称 NMT）是 JVM 提供的一个功能，能让我们了解 JVM 用了多少堆外内存，这些内存都用在哪些地方了。它就像是一个“内存侦探”，能帮我们找出堆外内存泄漏的“凶手”。
要开启 NMT 功能，在启动 JVM 的时候加上参数 -XX:NativeMemoryTracking=detail 就行。比如说，我们有一个简单的 Java 程序 TestNMT.java：
// Java 技术栈示例
// TestNMT.java 程序入口
public class TestNMT {
public static void main(String[] args) {
// 程序主体逻辑，这里暂时只做简单示例
System.out.println("NMT tracking started.");
}
}
然后用下面的命令来启动这个程序，同时开启 NMT 功能：
java -XX:NativeMemoryTracking=detail TestNMT
三、应用场景
容器环境下的微服务
现在很多微服务都是部署在容器里的，每个容器的内存资源是有限的。如果某个微服务出现堆外内存泄漏，就会导致容器内存超限，影响整个服务的稳定性。比如说，一个电商系统里有个订单服务，它会频繁地和数据库交互，在这个过程中可能会申请大量的堆外内存。如果没有正确释放这些内存，就会导致容器内存超限，订单服务可能就会出现响应慢甚至崩溃的情况。
大数据处理程序
大数据处理程序通常要处理大量的数据，需要申请很多堆外内存。像 Hadoop、Spark 这些大数据框架，在处理数据的时候会把数据加载到堆外内存里进行处理。如果在处理过程中出现堆外内存泄漏，就会严重影响程序的性能，甚至导致程序崩溃。比如，一个 Spark 程序要对一个很大的数据集进行分析，在数据处理的过程中，不断地申请堆外内存来存储中间结果，但是没有正确释放这些中间结果占用的内存，就会导致内存超限。
四、使用 JVM 的 Native Memory Tracking 追踪堆外内存泄漏
查看 NMT 统计信息
开启 NMT 功能后，我们可以通过 jcmd 命令来查看 NMT 的统计信息。比如，我们先找到 Java 进程的 ID，假设是 1234，然后用下面的命令查看 NMT 统计信息：
jcmd 1234 VM.native_memory summary
这个命令会输出 JVM 使用的堆外内存的总体情况，包括各个内存区域的使用量。
详细追踪
如果想更详细地了解内存的使用情况，可以用下面的命令：
jcmd 1234 VM.native_memory detail
这个命令会输出更详细的信息，包括每个内存区域具体是哪些代码申请的内存。比如说，输出结果可能会显示某个类的某个方法申请了大量的堆外内存，这样我们就可以重点检查这个方法的代码，看看是不是有内存泄漏的问题。
示例分析
我们来看一个简单的示例，有一个 Java 程序会不断地申请堆外内存：
// Java 技术栈示例
import java.nio.ByteBuffer;
public class MemoryLeakExample {
public static void main(String[] args) {
while (true) {
// 不断申请 1MB 的堆外内存
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024 * 1024);
}
}
}
我们启动这个程序，同时开启 NMT 功能：
java -XX:NativeMemoryTracking=detail MemoryLeakExample
然后用 jcmd 命令查看 NMT 统计信息：
# 找到 Java 进程 ID
ps -ef | grep MemoryLeakExample
# 假设进程 ID 是 5678
jcmd 5678 VM.native_memory detail
从输出结果中，我们可以看到 java.nio.DirectByteBuffer 这个类申请了大量的堆外内存，这样我们就知道问题出在 ByteBuffer.allocateDirect 这个方法上了。
五、技术优缺点
优点
- 精准定位：NMT 能详细地告诉我们堆外内存的使用情况，包括每个内存区域的使用量和具体是哪些代码申请的内存，这样我们就能很精准地定位到内存泄漏的位置。
- 实时监控：可以在程序运行的过程中随时查看 NMT 统计信息，实现对堆外内存的实时监控。
缺点
- 性能开销：开启 NMT 功能会增加一定的性能开销，因为 JVM 需要额外的资源来记录内存使用信息。
- 信息复杂：NMT 输出的信息比较复杂，对于一些新手来说，可能不太容易理解和分析。
六、注意事项
性能开销问题
前面提到过，开启 NMT 功能会有一定的性能开销。所以在生产环境中，不要长时间开启 NMT 功能，只在需要排查内存泄漏问题的时候开启就行。
分析结果的准确性
NMT 输出的信息虽然很详细，但是有时候也可能会有一些误差。比如说，有些内存可能是被操作系统或者其他进程占用的，但是 NMT 可能会把这些内存也算到 JVM 的堆外内存里。所以在分析结果的时候，要结合实际情况进行判断。
七、解决容器环境中内存超限问题
优化代码
通过 NMT 定位到内存泄漏的位置后，就要对代码进行优化。比如说，在上面的示例中，我们发现 ByteBuffer.allocateDirect 方法申请的内存没有释放，那么就要在使用完 ByteBuffer 后，调用 cleaner.clean() 方法来释放内存：
// Java 技术栈示例
import java.nio.ByteBuffer;
import java.lang.reflect.Field;
import sun.misc.Cleaner;
public class FixedMemoryLeakExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
while (true) {
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocateDirect(1024 * 1024);
// 使用完 ByteBuffer 后释放内存
Field cleanerField = buffer.getClass().getDeclaredField("cleaner");
cleanerField.setAccessible(true);
Cleaner cleaner = (Cleaner) cleanerField.get(buffer);
if (cleaner != null) {
cleaner.clean();
}
}
}
}
调整容器内存配置
如果优化代码后还是存在内存超限的问题，就可以考虑调整容器的内存配置。比如说，适当增加容器的内存限制，或者调整 JVM 的堆内存和堆外内存的分配比例。
八、文章总结
在容器环境中，堆外内存泄漏是导致内存超限的一个常见原因。JVM 的 Native Memory Tracking 功能可以帮助我们追踪堆外内存的使用情况，精准定位内存泄漏的位置。通过开启 NMT 功能，使用 jcmd 命令查看统计信息，我们可以详细了解堆外内存的使用情况。不过，开启 NMT 功能会有一定的性能开销，而且输出的信息比较复杂，需要我们结合实际情况进行分析。定位到内存泄漏的位置后，我们可以通过优化代码和调整容器内存配置来解决内存超限的问题。总之，掌握 JVM 的 Native Memory Tracking 功能，对于解决容器环境中的内存超限问题非常有帮助。
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