前言
内存泄漏想必大家并不陌生，对于jvm的内存泄漏，有很多排查手段和方便的排查工具，例如MAL，但是对于非jvm的内存，如直接内存的使用，排查起来较为麻烦，下面介绍一下相关的排查手段
一、堆外内存排查
1.背景
在一次内存检查的过程中，意外发现在linux的java进程内存占用，远高于jvm的内存设定最大值（堆+非堆），第一时间是考虑java可以采用直接内存，如mmap对内存进行使用，但经过排查，发现并非如此，下面看一下排查过程
2.内存对比
首先通过top，可以看到java进行使用了4.2g的内存，且pid为2730
ps -ef|grep java
top -pid 2730
因为我知道我的jvm最大内存设置为3G左右，所以第一时间就没有去看JVM的最大值，如果不确定，优先查看JVM的堆、非堆的内存分配情况，本次忽略，直接查看NMT。
为了观察java进程堆外内存的占用，JVM启动参数中添加参数：-XX:NativeMemoryTracking=summary，这个参数对jvm可能会有5%左右的性能损耗，所以生产环境不推荐开启。
同时，-XX:+DisableExplicitGC：禁止显示GC，即代码中声明的 System.gc();//建议jvm进行gc 不再生效。在jdk源码中使用nio申请堆外内存时，堆外内存不足时会执行 System.gc() 进行堆外内存的回收，所以，堆外内存使用较多时不推荐配置 -XX:+DisableExplicitGC。
最后，为了防止堆外内存的溢出，jvm启动参数可以换添加：-XX:MaxDirectMemorySize=1024M
开启NMT后，通过jcmd命令查看内存情况
jcmd 2730 VM.native_memory scale=MB
Heap（堆）、Class(元空间)、Thread(java线程栈，含GC本地线程)、Code(本地字节码，即JIT存储热点代码地方)、GC(JVM GC额外占用的，例如G1中的Remembered Set等数据结构)、Internal(Direct Buffer直接内存，例如nio)等占用。Native Memory Tracking表示该功能自身占用的部分。
JVM 的内存大致分为下面这几个部分：
-
堆（Heap）：young、old 区域等
-
线程栈（Thread Stack）：每个线程栈预留 1M 的线程栈大小
-
非堆（Non-heap）：包括 code_cache、metaspace 等
-
堆外内存：unsafe.allocateMemory 和 DirectByteBuffer 申请的堆外内存
-
native （C/C++ 代码）申请的内存
-
还有 JVM 运行本身需要的内存，比如 GC 等
可以看到JVM只使用了3G左右，其中Internal的39M为直接内存的使用，那么剩余的1.2G非JVM的使用。因为jcmd命令显示的内存包含堆内内存、Code区域、通过unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的内存，但是不包含其他Native Code（C代码）申请的堆外内存。所以猜测是使用Native Code申请内存所导致的问题。
其他jcmd可用命令：
查看java进程内存占用详细情况(-XX:NativeMemoryTracking=summary，关闭NMT命令：jcmd pid VM.native_memory shutdown)：
jcmd pid VM.native_memory scale=MB
保存java进程内存占用情况的基准版本：
jcmd pid VM.native_memory scale=MB baseline
与基准版本进行比较(若怀疑存在内存泄漏，可过段时间再执行观察)：
jcmd pid VM.native_memory scale=MB summary.diff
3.堆外内存检查
通过pmap打印内存的分布情况，并从打到小排序
pmap 2730 -x | sort -k 3 -n -r > /tmp/pmap20230131
打印jcmd内存使用明细
jcmd 2730 VM.native_memory detail scale=MB > /tmp/jcmd20230131.txt
在pmap文件中，发现大量的64M的地址；而这些地址空间不在jcmd命令所给出的地址空间里面（例如通过pmap其中一个内存地址7f6f90000000，去jcmd明细中搜索，无法搜到即为没有在jvm中有引用），基本上就断定就是这些64M的内存所导致。
4.排查堆外内存
因猜测是Native Code所引起，Java层面的工具不便于排查此类问题，只能使用系统层面的工具去定位问题。
1.使用smaps查看内存的起始地址
cat /proc/2730/smaps > /tmp/smaps20230131.txt
以上述7f6f90000000地址为例，因在jcmd中无法找到7f6f90000000地址的内容，说明非jvm内存，在smaps文件中搜索7f6f90000000的起始地址。
2.使用gdb调试工具打印上述怀疑的内存地址里面存储的内容（注：gdb从进入到退出的中间时刻，会使java进程无法访问，处于挂起状态，生产环境小心使用）。
#进入gdb
gdb -pid 2730
#打印内存地址地址内容（0x00007f6f90000000 0x00007f6f93fff000）为开始地址和结束地址
dump memory mem.bin 0x00007f6f90000000 0x00007f6f93fff000
#退出
quit
#将文本以字符串输出
strings mem.bin > /tmp/mem20230131.txt
因进入gdb会导致进程无法访问，建议使用下面的方式执行命令
#0x00007f6f90000000 可以写成0x7f6f90000000
gdb --batch --pid 2730-ex "dump memory /tmp/ipo02061143.bin 0x7f6f90000000 0x7f6f93fff000"
可以看看里面有一些报错和具体的调用方法等，根据内存里面的内容进行逐一检查即可
5.glibc内存泄露
像上述的问题，内存内容里面没有可疑点，并且pmap打印的内容中有大量的64M内存区域，由此可发现，这是linux经典的glibc内存泄露问题，后续会专门写一篇文章介绍linux内存管理以及glibc相关的原理，这里先直接说明结论。
原因：
glibc 的内存分配策略导致的碎片化内存回收问题，导致看起来像是内存泄露，那有没有更好一点的对碎片化内存的 malloc 库呢？业界常见的有 google 家的 tcmalloc 和 facebook 家的 jemalloc。
tcmalloc
#安装
yum install gperftools-libs.x86_64
#使用 LD_PRELOAD 挂载
export LD_PRELOAD="/usr/lib64/libtcmalloc.so.4.4.5"
注意 java 应用要重启
jemalloc
#安装
yum install epel-release -y
yum install jemalloc -y
#使用 LD_PRELOAD 挂载
export LD_PRELOAD="/usr/lib64/libjemalloc.so.1"
使用 jemalloc 后，RSS 内存呈周期性波动，波动范围约 2 个百分点以内，基本控制住了
结尾
- 感谢大家的耐心阅读，如有建议请私信或评论留言。
- 如有收获，劳烦支持，关注、点赞、评论、收藏均可，博主会经常更新，与大家共同进步