记录一次线上JVM堆外内存泄漏问题的排查过程与思路，其中夹带一些「JVM内存分配机制」以及「常用的JVM问题排查指令和工具分享」，希望对大家有所帮助。
在整个排查过程中，我也走了不少弯路，但是在文章中我仍然会把完整的思路和想法写出来，当做一次经验教训，给后人参考，文章最后也总结了下内存泄漏问题快速排查的几个原则。
「本文的主要内容：」
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文章撰写不易，请大家多多支持我的原创技术公众号：后端技术漫谈
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8月12日中午午休时间，我们商业服务收到告警，服务进程占用容器的物理内存（16G）超过了80%的阈值，并且还在不断上升。
监控系统调出图表查看：
像是JAVA进程发生了内存泄漏，而我们堆内存的限制是4G，这种大于4G快要吃满内存应该是JVM堆外内存泄漏。
确认了下当时服务进程的启动配置：
-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss1024K -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80
虽然当天没有上线新代码，但是「当天上午我们正在使用消息队列推送历史数据的修复脚本，该任务会大量调用我们服务其中的某一个接口」，所以初步怀疑和该接口有关。
下图是该调用接口当天的访问量变化：
可以看到案发当时调用量相比正常情况（每分钟200+次）提高了很多（每分钟5000+次）。
「我们暂时让脚本停止发送消息，该接口调用量下降到每分钟200+次，容器内存不再以极高斜率上升，一切似乎恢复了正常。」
接下来排查这个接口是不是发生了内存泄漏。
首先我们先回顾下Java进程的内存分配，方便我们下面排查思路的阐述。
「以我们线上使用的JDK1.8版本为例」。JVM内存分配网上有许多总结，我就不再进行二次创作。
JVM内存区域的划分为两块：堆区和非堆区。
「这里需要额外注意的是：永久代（JDK8的原生去）存放JVM运行时使用的类，永久代的对象在full GC时进行垃圾收集。」
复习完了JVM的内存分配，让我们回到故障上来。
虽说一开始就基本确认与堆内存无关，因为泄露的内存占用超过了堆内存限制4G，但是我们为了保险起见先看下堆内存有什么线索。
我们观察了新生代和老年代内存占用曲线以及回收次数统计，和往常一样没有大问题，我们接着在事故现场的容器上dump了一份JVM堆内存的日志。
堆内存快照dump命令：
jmap -dump:live,format=b,file=xxxx.hprof pid
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画外音：你也可以使用jmap -histo:live pid直接查看堆内存存活的对象。
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导出后，将Dump文件下载回本地，然后可以使用Eclipse的MAT（Memory Analyzer）或者JDK自带的JVisualVM打开日志文件。
使用MAT打开文件如图所示：
「可以看到堆内存中，有一些nio有关的大对象，比如正在接收消息队列消息的nioChannel，还有nio.HeapByteBuffer，但是数量不多，不能作为判断的依据，先放着观察下。」
下一步，我开始浏览该接口代码，接口内部主要逻辑是调用集团的WCS客户端，将数据库表中数据查表后写入WCS，没有其他额外逻辑
发觉没有什么特殊逻辑后，我开始怀疑WCS客户端封装是否存在内存泄漏，这样怀疑的理由是，WCS客户端底层是由SCF客户端封装的，作为RPC框架，其底层通讯传输协议有可能会申请直接内存。
「是不是我的代码出发了WCS客户端的Bug，导致不断地申请直接内存的调用，最终吃满内存。」
我联系上了WCS的值班人，将我们遇到的问题和他们描述了一下，他们回复我们，会在他们本地执行下写入操作的压测，看看能不能复现我们的问题。
既然等待他们的反馈还需要时间，我们就准备先自己琢磨下原因。
「我将怀疑的目光停留在了直接内存上，怀疑是由于接口调用量过大，客户端对nio使用不当，导致使用ByteBuffer申请过多的直接内存。」
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「画外音：最终的结果证明，这一个先入为主的思路导致排查过程走了弯路。在问题的排查过程中，用合理的猜测来缩小排查范围是可以的，但最好先把每种可能性都列清楚，在发现自己深入某个可能性无果时，要及时回头仔细审视其他可能性。」
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为了能还原当时的故障场景，我在沙箱环境申请了一台压测机器，来确保和线上环境一致。
「首先我们先模拟内存溢出的情况（大量调用接口）：」
我们让脚本继续推送数据，调用我们的接口，我们持续观察内存占用。
当开始调用后，内存便开始持续增长，并且看起来没有被限制住（没有因为限制触发Full GC）。
「接着我们来模拟下平时正常调用量的情况（正常量调用接口）：」
我们将该接口平时正常的调用量（比较小，且每10分钟进行一次批量调用）切到该压测机器上，得到了下图这样的老生代内存和物理内存趋势：
「问题来了：为何内存会不断往上走吃满内存呢？」
当时猜测是由于JVM进程并没有对于直接内存大小进行限制（-XX:MaxDirectMemorySize），所以堆外内存不断上涨，并不会触发FullGC操作。
「上图能够得出两个结论：」
「由于上面提到，我们进程的启动参数中并没有限制直接内存，于是我们将-XX:MaxDirectMemorySize配置加上，再次在沙箱环境进行了测验。」
结果发现，进程占用的物理内存依然会不断上涨，超出了我们设置的限制，“看上去”配置似乎没起作用。
这让我很讶异，难道JVM对内存的限制出现了问题？
「到了这里，能够看出我排查过程中思路执着于直接内存的泄露，一去不复返了。」
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「画外音：我们应该相信JVM对内存的掌握，如果发现参数失效，多从自己身上找原因，看看是不是自己使用参数有误。」
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为了更进一步的调查清楚直接内存里有什么，我开始对直接内存下手。由于直接内存并不能像堆内存一样，很容易的看出所有占用的对象，我们需要一些命令来对直接内存进行排查，我有用了几种办法，来查看直接内存里到底出现了什么问题。
pmap - report memory map of a process(查看进程的内存映像信息)
pmap命令用于报告进程的内存映射关系，是linux调试及运维一个很好的工具。
pmap -x pid 如果需要排序 | sort -n -k3**
执行后我得到了下面的输出，删减输出如下:
..
00007fa2d4000000 8660 8660 8660 rw--- [ anon ]
00007fa65f12a000 8664 8664 8664 rw--- [ anon ]
00007fa610000000 9840 9832 9832 rw--- [ anon ]
00007fa5f75ff000 10244 10244 10244 rw--- [ anon ]
00007fa6005fe000 59400 10276 10276 rw--- [ anon ]
00007fa3f8000000 10468 10468 10468 rw--- [ anon ]
00007fa60c000000 10480 10480 10480 rw--- [ anon ]
00007fa614000000 10724 10696 10696 rw--- [ anon ]
00007fa6e1c59000 13048 11228 0 r-x-- libjvm.so
00007fa604000000 12140 12016 12016 rw--- [ anon ]
00007fa654000000 13316 13096 13096 rw--- [ anon ]
00007fa618000000 16888 16748 16748 rw--- [ anon ]
00007fa624000000 37504 18756 18756 rw--- [ anon ]
00007fa62c000000 53220 22368 22368 rw--- [ anon ]
00007fa630000000 25128 23648 23648 rw--- [ anon ]
00007fa63c000000 28044 24300 24300 rw--- [ anon ]
00007fa61c000000 42376 27348 27348 rw--- [ anon ]
00007fa628000000 29692 27388 27388 rw--- [ anon ]
00007fa640000000 28016 28016 28016 rw--- [ anon ]
00007fa620000000 28228 28216 28216 rw--- [ anon ]
00007fa634000000 36096 30024 30024 rw--- [ anon ]
00007fa638000000 65516 40128 40128 rw--- [ anon ]
00007fa478000000 46280 46240 46240 rw--- [ anon ]
0000000000f7e000 47980 47856 47856 rw--- [ anon ]
00007fa67ccf0000 52288 51264 51264 rw--- [ anon ]
00007fa6dc000000 65512 63264 63264 rw--- [ anon ]
00007fa6cd000000 71296 68916 68916 rwx-- [ anon ]
00000006c0000000 4359360 2735484 2735484 rw--- [ anon ]
可以看出，最下面一行是堆内存的映射，占用4G，其他上面有非常多小的内存占用，不过通过这些信息我们依然看不出问题。
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Native Memory Tracking (NMT) 是Hotspot VM用来分析VM内部内存使用情况的一个功能。我们可以利用jcmd（jdk自带）这个工具来访问NMT的数据。
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NMT必须先通过VM启动参数中打开，不过要注意的是，打开NMT会带来5%-10%的性能损耗。
-XX:NativeMemoryTracking=[off | summary | detail]
# off: 默认关闭
# summary: 只统计各个分类的内存使用情况.
# detail: Collect memory usage by individual call sites.
然后运行进程，可以使用下面的命令查看直接内存：
jcmd <pid> VM.native_memory [summary | detail | baseline | summary.diff | detail.diff | shutdown] [scale= KB | MB | GB]
# summary: 分类内存使用情况.
# detail: 详细内存使用情况，除了summary信息之外还包含了虚拟内存使用情况。
# baseline: 创建内存使用快照，方便和后面做对比
# summary.diff: 和上一次baseline的summary对比
# detail.diff: 和上一次baseline的detail对比
# shutdown: 关闭NMT
我们使用：
jcmd pid VM.native_memory detail scale=MB > temp.txt
得到如图结果：
上图中给我们的信息，都不能很明显的看出问题，至少我当时依然不能通过这几次信息看出问题。
排查似乎陷入了僵局。
在排查陷入停滞的时候，我们得到了来自WCS和SCF方面的回复，「两方都确定了他们的封装没有内存泄漏的存在」，WCS方面没有使用直接内存，而SCF虽然作为底层RPC协议，但是也不会遗留这么明显的内存bug，否则应该线上有很多反馈。
此时，找不到问题的我再次新开了一个沙箱容器，运行服务进程，然后运行jmap命令，看一看JVM内存的「实际配置」：
jmap -heap pid
得到结果：
Attaching to process ID 1474, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.66-b17
using parallel threads in the new generation.
using thread-local object allocation.
Concurrent Mark-Sweep GC
Heap Configuration:
MinHeapFreeRatio = 40
MaxHeapFreeRatio = 70
MaxHeapSize = 4294967296 (4096.0MB)
NewSize = 2147483648 (2048.0MB)
MaxNewSize = 2147483648 (2048.0MB)
OldSize = 2147483648 (2048.0MB)
NewRatio = 2
SurvivorRatio = 8
MetaspaceSize = 21807104 (20.796875MB)
CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB)
MaxMetaspaceSize = 17592186044415 MB
G1HeapRegionSize = 0 (0.0MB)
Heap Usage:
New Generation (Eden + 1 Survivor Space):
capacity = 1932787712 (1843.25MB)
used = 1698208480 (1619.5378112792969MB)
free = 234579232 (223.71218872070312MB)
87.86316621615607% used
Eden Space:
capacity = 1718091776 (1638.5MB)
used = 1690833680 (1612.504653930664MB)
free = 27258096 (25.995346069335938MB)
98.41346682518548% used
From Space:
capacity = 214695936 (204.75MB)
used = 7374800 (7.0331573486328125MB)
free = 207321136 (197.7168426513672MB)
3.4349974840697497% used
To Space:
capacity = 214695936 (204.75MB)
used = 0 (0.0MB)
free = 214695936 (204.75MB)
0.0% used
concurrent mark-sweep generation:
capacity = 2147483648 (2048.0MB)
used = 322602776 (307.6579818725586MB)
free = 1824880872 (1740.3420181274414MB)
15.022362396121025% used
29425 interned Strings occupying 3202824 bytes
输出的信息中，看得出老年代和新生代都蛮正常的，元空间也只占用了20M，直接内存看起来也是2g...
嗯？为什么MaxMetaspaceSize = 17592186044415 MB？「看起来就和没限制一样」。
再仔细看看我们的启动参数：
-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss1024K -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80
配置的是-XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m，也就是永久代的内存空间。「而1.8后，Hotspot虚拟机已经移除了永久代，使用了元空间代替。」 由于我们线上使用的是JDK1.8，「所以我们对于元空间的最大容量根本就没有做限制」，-XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m 这两个参数对于1.8就是过期的参数。
下面的图描述了从1.7到1.8，永久代的变更：
「那会不会是元空间内存泄露了呢？」
我选择了在本地进行测试，方便更改参数，也方便使用JVisualVM工具直观的看出内存变化。
首先限制住元空间，使用参数-XX:MetaspaceSize=64m -XX:MaxMetaspaceSize=128m，然后在本地循环调用出问题的接口。
得到如图：
「可以看出，在元空间耗尽时，系统出发了Full GC，元空间内存得到回收，并且卸载了很多类。」
然后我们将元空间限制去掉，也就是使用之前出问题的参数：
-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss1024K -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:MaxDirectMemorySize=2g -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions
得到如图：
「可以看出，元空间在不断上涨，并且已装入的类随着调用量的增加也在不断上涨，呈现正相关趋势。」
问题一下子明朗了起来，「随着每次接口的调用，极有可能是某个类都在不断的被创建，占用了元空间的内存」。
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在调试程序时，有时需要查看程序加载的类、内存回收情况、调用的本地接口等。这时候就需要-verbose命令。在myeclipse可以通过右键设置（如下），也可以在命令行输入java -verbose来查看。
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-verbose:class 查看类加载情况
-verbose:gc 查看虚拟机中内存回收情况
-verbose:jni 查看本地方法调用的情况
我们在本地环境，添加启动参数-verbose:class循环调用接口。
可以看到生成了无数com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto:
[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
[Loaded com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto from file:/C:/Users/yangzhendong01/.m2/repository/com/alibaba/fastjson/1.2.71/fastjson-1.2.71.jar]
当调用了很多次，积攒了一定的类时，我们手动执行Full GC，进行类加载器的回收，我们发现大量的fastjson相关类被回收。
「如果在回收前，使用jmap查看类加载情况，同样也可以发现大量的fastjson相关类：」
jmap -clstats 7984
这下有了方向，「这次仔细排查代码」，查看代码逻辑里哪里用到了fastjson，发现了如下代码：
/**
* 返回Json字符串.驼峰转_
* @param bean 实体类.
*/
public static String buildData(Object bean) {
try {
SerializeConfig CONFIG = new SerializeConfig();
CONFIG.propertyNamingStrategy = PropertyNamingStrategy.SnakeCase;
return jsonString = JSON.toJSONString(bean, CONFIG);
} catch (Exception e) {
return null;
}
}
我们在调用wcs前将驼峰字段的实体类序列化成下划线字段，**这需要使用fastjson的SerializeConfig，而我们在静态方法中对其进行了实例化。SerializeConfig创建时默认会创建一个ASM代理类用来实现对目标对象的序列化。也就是上面被频繁创建的类com.alibaba.fastjson.serializer.ASMSerializer_1_WlkCustomerDto,如果我们复用SerializeConfig，fastjson会去寻找已经创建的代理类，从而复用。但是如果new SerializeConfig()，则找不到原来生成的代理类，就会一直去生成新的WlkCustomerDto代理类。
下面两张图时问题定位的源码：
我们将SerializeConfig作为类的静态变量，问题得到了解决。
private static final SerializeConfig CONFIG = new SerializeConfig();
static {
CONFIG.propertyNamingStrategy = PropertyNamingStrategy.SnakeCase;
}
SerializeConfig介绍：
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SerializeConfig的主要功能是配置并记录每种Java类型对应的序列化类（ObjectSerializer接口的实现类），比如Boolean.class使用BooleanCodec（看命名就知道该类将序列化和反序列化实现写到一起了）作为序列化实现类，float[].class使用FloatArraySerializer作为序列化实现类。这些序列化实现类，有的是FastJSON中默认实现的（比如Java基本类），有的是通过ASM框架生成的（比如用户自定义类），有的甚至是用户自定义的序列化类（比如Date类型框架默认实现是转为毫秒，应用需要转为秒）。当然，这就涉及到是使用ASM生成序列化类还是使用JavaBean的序列化类类序列化的问题，这里判断根据就是是否Android环境（环境变量"java.vm.name"为"dalvik"或"lemur"就是Android环境），但判断不仅这里一处，后续还有更具体的判断。
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理论上来说，每个SerializeConfig实例若序列化相同的类，都会找到之前生成的该类的代理类，来进行序列化。们的服务在每次接口被调用时，都实例化一个ParseConfig对象来配置Fastjson反序列的设置，而未禁用ASM代理的情况下，由于每次调用ParseConfig都是一个新的实例，因此永远也检查不到已经创建的代理类，所以Fastjson便不断的创建新的代理类，并加载到metaspace中，最终导致metaspace不断扩张，将机器的内存耗尽。
导致问题发生的原因还是值得重视。为什么在升级之前不会出现这个问题？这就要分析jdk1.8和1.7自带的hotspot虚拟机的差异了。
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从jdk1.8开始，自带的hostspot虚拟机取消了过去的永久区，而新增了metaspace区，从功能上看，metaspace可以认为和永久区类似，其最主要的功用也是存放类元数据，但实际的机制则有较大的不同。
首先，metaspace默认的最大值是整个机器的物理内存大小，所以metaspace不断扩张会导致java程序侵占系统可用内存，最终系统没有可用的内存；而永久区则有固定的默认大小，不会扩张到整个机器的可用内存。当分配的内存耗尽时，两者均会触发full gc，但不同的是永久区在full gc时，以堆内存回收时类似的机制去回收永久区中的类元数据（Class对象），只要是根引用无法到达的对象就可以回收掉，而metaspace判断类元数据是否可以回收，是根据加载这些类元数据的Classloader是否可以回收来判断的，只要Classloader不能回收，通过其加载的类元数据就不会被回收。这也就解释了我们这两个服务为什么在升级到1.8之后才出现问题，因为在之前的jdk版本中，虽然每次调用fastjson都创建了很多代理类，在永久区中加载类很多代理类的Class实例，但这些Class实例都是在方法调用是创建的，调用完成之后就不可达了，因此永久区内存满了触发full gc时，都会被回收掉。
而使用1.8时，因为这些代理类都是通过主线程的Classloader加载的，这个Classloader在程序运行的过程中永远也不会被回收，因此通过其加载的这些代理类也永远不会被回收，这就导致metaspace不断扩张，最终耗尽机器的内存了。
❞
这个问题并不局限于fastjson，只要是需要通过程序加载创建类的地方，就有可能出现这种问题。「尤其是在框架中，往往大量采用类似ASM、javassist等工具进行字节码增强，而根据上面的分析，在jdk1.8之前，因为大多数情况下动态加载的Class都能够在full gc时得到回收，因此不容易出现问题」，也因此很多框架、工具包并没有针对这个问题做一些处理，一旦升级到1.8之后，这些问题就可能会暴露出来。
问题解决了，接下来复盘下整个排查问题的流程，整个流程暴露了我很多问题，最主要的就是「对于JVM不同版本的内存分配还不够熟悉」，导致了对于老生代和元空间判断失误，走了很多弯路，在直接内存中排查了很久，浪费了很多时间。
其次，排查需要的「一是仔细，二是全面，」，最好将所有可能性先行整理好，不然很容易陷入自己设定好的排查范围内，走进死胡同不出来。
最后，总结一下这次的问题带来的收获：
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观察程序运行时类加载的过程
blog.csdn.net/tenderhearted/article/details/39642275
Metaspace整体介绍（永久代被替换原因、元空间特点、元空间内存查看分析方法）
https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3520829.html
java内存占用异常问题常见排查流程（含堆外内存异常）
https://my.oschina.net/haitaohu/blog/3024843
JVM源码分析之堆外内存完全解读
http://lovestblog.cn/blog/2015/05/12/direct-buffer/
JVM 类的卸载
https://www.cnblogs.com/caoxb/p/12735525.html
fastjson在jdk1.8上面开启asm
https://github.com/alibaba/fastjson/issues/385
fastjson：PropertyNamingStrategy_cn
https://github.com/alibaba/fastjson/wiki/PropertyNamingStrategy_cn
警惕动态代理导致的Metaspace内存泄漏问题
https://blog.csdn.net/xyghehehehe/article/details/78820135
我是一名后端开发工程师。主要关注后端开发，数据安全，爬虫，物联网，边缘计算等方向，欢迎交流。
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