标签：ble common type 内容 park mode 屏蔽 spec ctrl
java 语言有个神奇的地方，那就是你时不时会去关注下内存。（当然了，任何牛逼的同学都应该关注内存）
今天我们就来这么场景吧：某应用运行了一段时间后，ecs监控报警了，内存比较高了，怎么办？随着时间的推移，发现内存越来越高（但是又不会打到100%），怎么办？
凡事讲究证据，报警说内存紧张就紧张吗，还得自己去验一下。
如何确认内存问题？这太重要了！ 以下是几种查看内存问题的方法：（爱信不信啊）
top：内存去，按M按照内存大小排序，立马看到罪魁祸首。具体命令请参考网上资料。
top简要使用方法如下：
使用格式： top [-] [d] [p] [q] [c] [C] [S] [s] [n] 参数说明： d：指定每两次屏幕信息刷新之间的时间间隔。当然用户可以使用s交互命令来改变之。 p:通过指定监控进程ID来仅仅监控某个进程的状态。 q:该选项将使top没有任何延迟的进行刷新。如果调用程序有超级用户权限，那么top将以尽可能高的优先级运行。 S：指定累计模式。 s：使top命令在安全模式中运行。这将去除交互命令所带来的潜在危险。 i：使top不显示任何闲置或者僵死进程。 c:显示整个命令行而不只是显示命令名。 常用命令说明： Ctrl+L：擦除并且重写屏幕 K：终止一个进程。系统将提示用户输入需要终止的进程PID，以及需要发送给该进程什么样的信号。一般的终止进程可以使用15信号；如果不能正常结束那就使用信号9强制结束该进程。默认值是信号15。在安全模式中此命令被屏蔽。 i：忽略闲置和僵死进程。这是一个开关式命令。 q：退出程序 r:重新安排一个进程的优先级别。系统提示用户输入需要改变的进程PID以及需要设置的进程优先级值。输入一个正值将使优先级降低，反之则可以使该进程拥有更高的优先权。默认值是10。 S：切换到累计模式。 s：改变两次刷新之间的延迟时间。系统将提示用户输入新的时间，单位为s。如果有小数，就换算成m s。输入0值则系统将不断刷新，默认值是5 s。需要注意的是如果设置太小的时间，很可能会引起不断刷新，从而根本来不及看清显示的情况，而且系统负载也会大大增加。 f或者F：从当前显示中添加或者删除项目。 o或者O：改变显示项目的顺序 l：切换显示平均负载和启动时间信息。 m:切换显示内存信息。 t:切换显示进程和CPU状态信息。 c:切换显示命令名称和完整命令行。 M:根据驻留内存大小进行排序。 P:根据CPU使用百分比大小进行排序。 T:根据时间/累计时间进行排序。 W:将当前设置写入~/.toprc文件中。
另外在内存查看方面，还可以使用 free用于快速直接查看内存，还可以看到有多少是系统缓存；（系统缓存一般不被计入真正已使用内存中）
jmx，如果开启了jmx，则我们可以直接通过jvisualvm查看内存，线程监控情况，还可以查看其他jmx指标；
从这里你可以，看到内存的变化趋势，垃圾回收，cpu变化趋势等等，很多直观的问题完全可以在这一环节发现。
另外，你可以通过采集cpu和采集内存的方式，发现代码中的瓶颈点。
可以说，jmx是我们进行代码优化或者参数高估的绝对王者工具。
性能问题，可以适当进行CPU/内存采样，以快速发现瓶颈点！
建议新增插件：
Btrace Workbench 用于远程调试，也许有用；
BufferMonitor 用于查看堆外内存情况，其实可能不准；
Threads Inspector 用于快速查看各线程情况；
VisualJVM-MBeans 用于查看 jmx 暴露出来的 指标信息，可作为业务监控使用；
jmap dump，发现内存过，其他方面没啥思路，那就jvm内存dump下来，慢慢分析。
dump整个内存下来，全量分析，jmap -dump:format=b,file=/tmp/a.dump . 然后就可以使用jvm内存分析工具进行分析了，如 mat 。分析工具的技巧可能还是需要去掌握下的，不过我这里简单提两个点，一个就是看得到的堆内存，一个不可达的堆内存，分析时就注意这两点。一般可达堆内存是很好分析的，不可达堆内存则要凭借一定的经验才能发现问题了。
对于快速查询，则直接在服务器上使用 jmap -heap 就可以查看了。
jmap -dump:format=b,file=/tmp/a.dump <pid> # dump倒是堆内存 jmap -heap <pid> # 直接在服务器上查看堆的使用情况
lsof，这个工具用于排查是否存在很在很多超出预料的文件的情况，比如打开某文件未关闭，建立很多的socket连接等等。当然，发现问题只能靠眼力劲了。
lsof -p <pid> #查看进程打开的文件情况。
lsof 使用详细介绍参考网上资料: https://www.cnblogs.com/sparkbj/p/7161669.html
pmap，用于查看进程的内存映像信息， 发现内存中大块的占用所在，以及分析内存可能存在的异常。
从中，你可以看到哪些内存上面占用了多少内存，正常的内存如 JVM 所在内存段，应该是和你的堆内存一致的，而其他内存段，则是你看不到的地方，这些地方将是你排查内存泄漏的方向。
简要命令下: pmap [ -x | -d ] [ -q ] pids... 结果样例如下: [root@abtest ~]# pmap -x 27466 27466: /usr/local/jdk1.8.0_211/bin/java -Dzookeeper.log.dir=. -Dzookeeper.root.logger=INFO,CONSOLE -cp /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/../zookeeper-server/target/classes:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/../build/classes:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/../zookeeper-server/target/lib/*.jar:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/../build/lib/*.jar:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/../lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin/../lib/slf4j-api-1.7.25.jar:/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.1 Address Kbytes RSS Dirty Mode Mapping 0000000000400000 4 4 0 r-x-- java 0000000000600000 4 4 4 r---- java 0000000000601000 4 4 4 rw--- java ... 00007fff10253000 136 36 36 rw--- [ stack ] 00007fff102ce000 8 4 0 r-x-- [ anon ] ffffffffff600000 4 0 0 r-x-- [ anon ] ---------------- ------- ------- ------- total kB 5421732 100608 87672
命令操作详情请参考网上资料：: https://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2012/07/26/linux-pmap.html
nmt，这个jdk8以后，jvm提供的内存跟踪工具，nativeMemoryTracking, 可以用于排查内存方案的问题。
-XX:NativeMemoryTracking=summary # 开启NMT追踪 jcmd 1 VM.native_memory summary # 查看当前的内存概况 jcmd 1 VM.native_memory baseline # 创建基准 baseline jcmd 1 VM.native_memory summary.diff # 一段时间后，比对内存差异，可以用于发现内存的走向问题，如下 [root@abtest ~]# jcmd 5545 VM.native_memory summary.diff 5545: Native Memory Tracking: Total: reserved=5942859KB +2339KB, committed=4104347KB +1519KB - Java Heap (reserved=4194304KB, committed=3645440KB) (mmap: reserved=4194304KB, committed=3645440KB) - Class (reserved=1109328KB +2056KB, committed=66640KB +264KB) (classes #11172 +2) (malloc=1360KB +8KB #15153 +331) (mmap: reserved=1107968KB +2048KB, committed=65280KB +256KB) - Thread (reserved=133119KB, committed=133119KB) (thread #130) (stack: reserved=132544KB, committed=132544KB) (malloc=422KB #652) (arena=152KB #256) - Code (reserved=255919KB +247KB, committed=37519KB +1219KB) (malloc=6319KB +247KB #8248 +270) (mmap: reserved=249600KB, committed=31200KB +972KB) - GC (reserved=209075KB +8KB, committed=188707KB +8KB) (malloc=20659KB +8KB #28406 +320) (mmap: reserved=188416KB, committed=168048KB) - Compiler (reserved=277KB +5KB, committed=277KB +5KB) (malloc=146KB +5KB #592 +9) (arena=131KB #6) - Internal (reserved=12648KB, committed=12648KB) (malloc=12616KB #39090 +5) (mmap: reserved=32KB, committed=32KB) - Symbol (reserved=16444KB +8KB, committed=16444KB +8KB) (malloc=12569KB +8KB #121265 +2) (arena=3876KB #1) - Native Memory Tracking (reserved=3362KB +15KB, committed=3362KB +15KB) (malloc=18KB #204 +2) (tracking overhead=3344KB +15KB) - Arena Chunk (reserved=192KB, committed=192KB) (malloc=192KB) - Unknown (reserved=8192KB, committed=0KB) (mmap: reserved=8192KB, committed=0KB)
如上结果，我们可以得得出些结论，随着时间的推移, code 部分的占用空间增加了最多(JIT), Compiler 也增加一些，而堆内存则一直保持不变！
可以先捕获数据，然后进行性能分析，然后得到可疑的点。
帮助信息如下:
usage: perf [--version] [--help] [OPTIONS] COMMAND [ARGS] The most commonly used perf commands are: annotate Read perf.data (created by perf record) and display annotated code archive Create archive with object files with build-ids found in perf.data file bench General framework for benchmark suites buildid-cache Manage build-id cache. buildid-list List the buildids in a perf.data file c2c Shared Data C2C/HITM Analyzer. config Get and set variables in a configuration file. data Data file related processing diff Read perf.data files and display the differential profile evlist List the event names in a perf.data file ftrace simple wrapper for kernel‘s ftrace functionality inject Filter to augment the events stream with additional information kallsyms Searches running kernel for symbols kmem Tool to trace/measure kernel memory properties kvm Tool to trace/measure kvm guest os list List all symbolic event types lock Analyze lock events mem Profile memory accesses record Run a command and record its profile into perf.data report Read perf.data (created by perf record) and display the profile sched Tool to trace/measure scheduler properties (latencies) script Read perf.data (created by perf record) and display trace output stat Run a command and gather performance counter statistics test Runs sanity tests. timechart Tool to visualize total system behavior during a workload top System profiling tool. probe Define new dynamic tracepoints trace strace inspired tool See ‘perf help COMMAND‘ for more information on a specific command.
简单示例:
perf record -g -e cpu-clock -p 5545 # 记录进程 5545 的相关性能信息 perf report -i perf.data # 读取刚刚记录的数据，可以显示出种操作的占用情况，如下 Samples: 908 of event ‘cpu-clock‘, Event count (approx.): 227000000 Children Self Command Shared Object Symbol + 32.27% 0.00% java libpthread-2.17.so [.] start_thread + 32.27% 0.00% java libjvm.so [.] java_start + 26.54% 0.00% java libjvm.so [.] ConcurrentG1RefineThread::run + 26.54% 0.11% java libjvm.so [.] ConcurrentG1RefineThread::run_young_rs_sampling + 25.77% 5.62% java libjvm.so [.] YoungList::rs_length_sampling_next + 22.58% 0.55% java [kernel.kallsyms] [k] tracesys + 11.01% 0.00% java perf-5545.map [.] 0x00007f553ec1e981 + 10.79% 0.44% java libjvm.so [.] JVM_Sleep + 9.36% 0.55% java libjvm.so [.] G1CollectorPolicy::update_incremental_cset_info + 8.70% 0.55% java libjvm.so [.] os::sleep + 8.26% 0.00% java [unknown] [k] 0xee83b0ac00709650 + 8.15% 0.99% java libpthread-2.17.so [.] pthread_cond_timedwait@@GLIBC_2.3.2 + 7.93% 0.00% java perf-5545.map [.] 0x00007f553f7f7d30
如果运气碰巧的话，你有可能能查到某些异常的操作，从而推断出问题所在。
gdb, linux下强大的调试工具，但是我们不用它来调试，我们只用来输出内存的内容。即dump内存，前面用到的jmap dump只能看到jvm的内存信息，而gdb则可以看所有的，当然我们会用来看其他部分的内存。
gdb attach <pid> # 先连接到进程中 gdb dump memory /path/dump.bin 0x0011 0x0021 # dump 出内存段的信息,具体要 dump 的内存段地址，可以借助之前pmap 排查的结果,以及 cat /proc/<pid>/maps 中指示的地址段得出 strings /path/dump.bin | less # 查看内存内容, 相信你能从中发现一些不一样的东西
以上，足够你排查出你怀疑的内存泄露问题了。如果不能，那就算了！
唠叨: 注重时效性！
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yougewe/p/11334342.html
