与堆使用相比,Java应用程序的巨大系统内存使用量

我有像java框架这样的微服务。 许多java进程在一个盒子上运行(ubuntu 14.04.4 LTS)。 java进程使用很多系统内存,因此交换空间被大量使用。 jstat gc报告不解释系统内存使用情况。 所有java进程都使用参数运行

-XX:MinHeapFreeRatio=20 -XX:MaxHeapFreeRatio=40 -XX:GCTimeRatio=4 -XX:AdaptiveSizePolicyWeight=90 

强制JVM将内存返回给系统。 没有参数,问题仍然存在。 一些java组件使用nashorn引擎来编写一些function。

有人可以解释这里的行为吗?

是否有任何jvm patameters限制巨大的系统内存使用?

如何命令操作系统对jvm的内存分配更具限制性?

一些数据:

组件A(与nashorn)

最佳:

 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 2400 xxxxxx 20 0 13.933g 807496 7332 S 0.0 2.5 4180:15 java 

jstat -gc 2400:

 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT 512.0 512.0 0.0 400.0 19456.0 12751.6 62464.0 59862.3 89688.0 84866.6 10624.0 9440.4 2165265 15977.896 16816 1813.836 17791.732 
  • 容量:约 180 MB
  • 用法:约 165 MB
  • 系统资源:ca。 800 MB

为什么组件使用GC区域内存的4倍?

组件B(没有nashorn)

最佳:

 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 19476 xxxx 20 0 13.465g 120436 7836 S 7.0 0.4 22:40.76 java 

jstat -gc 19476:

 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT 512.0 512.0 0.0 0.0 41472.0 25408.7 343040.0 7164.5 17664.0 17183.1 2048.0 1919.4 3650 10.806 939 16.788 27.594 
  • 容量:约 403 MB
  • 用法:约 52 MB
  • 系统资源:120 MB

此处GC区域容量大于实际系统内存使用量。 系统内存使用量仍然是GC区域的两倍。 IMO这个组件表现正常,因为库等也部分映射到内存中。

组件C(没有nashorn)

最佳:

 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 2272 xxxxxx 20 0 13.382g 922944 11108 S 0.7 2.8 40033:41 java 

jstat -gc 2272:

 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT 1024.0 1024.0 868.0 0.0 36352.0 23866.1 76800.0 56580.2 68864.0 64571.1 8448.0 7460.6 31974159 199295.501 844692 134644.040 333939.541 
  • 容量:约 190 MB
  • 用法:约 152 MB
  • 系统资源:920 MB

为什么组件使用更多GC区域内存的6倍?

有人可以解释这里的行为吗?

内存使用没有单一的解释,有许多因素。

  • 使用NMT概述JVM的各个内部部分分配了多少内存
  • 使用pmap -x 标识内存映射文件。
  • 获取堆转储以查找直接内存缓冲区(它们只显示为pmap中的某些[anon]映射)或使用具有内存检查的Yourkit来标识直接缓冲区分配的数量。 在运行时,您可以使用BufferPoolMXBean来跟踪直接缓冲区的使用。

除此之外,您必须考虑到每个JVM都带有一些基线内存消耗,并且需要为垃圾收集器提供喘息空间。 在共享JVM中运行多个服务可以分摊这些基准成本。

由于虚拟内存系统的复杂性,您还需要了解已使用,已提交,已保留和驻留内存之间的区别 。

是否有任何jvm patameters限制巨大的系统内存使用?

这取决于原因。

对于托管堆,可以使其更快地将未使用的内存返回到操作系统 ,但会带来性能损失。