服务器性能指标（三）——内存使用分析及问题排查

平常的工作中，在衡量服务器的性能时，经常会涉及到几个指标，load、cpu、mem、qps、rt等。每个指标都有其独特的意义，很多时候在线上出现问题时，往往会伴随着某些指标的异常。大部分情况下，在问题发生之前，某些指标就会提前有异常显示。

在第一篇文章中，我们介绍了一个重要的指标就是负载（Load），其中我们提到Linux的负载高，主要是由于CPU使用、内存使用、IO消耗三部分构成。任意一项使用过多，都将导致服务器负载的急剧攀升。本文就来分析其中的第二项，内存使用。

什么是内存

内存是计算机中重要的部件之一，它是与CPU进行沟通的桥梁。计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的，因此内存的性能对计算机的影响非常大。

内存(Memory)也被称为内存储器，其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据。

物理内存

物理内存指通过物理内存条而获得的内存空间。即随机存取存储器（random access memory，RAM），是与CPU直接交换数据的内部存储器，也叫主存(内存)。

虚拟内存

虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术。它使得应用程序认为它拥有连续可用的内存（一个连续完整的地址空间），而实际上，它通常是被分隔成多个物理内存碎片，还有部分暂时存储在外部磁盘存储器上，在需要时进行数据交换（也就是说，当物理内存不足时，可能会借用硬盘空间来充当内存使用）。与没有使用虚拟内存技术的系统相比，使用这种技术的系统使得大型程序的编写变得更容易，对真正的物理内存（例如RAM）的使用也更有效率。

Swap分区

Swap分区（即交换区）在系统的物理内存不够用的时候，把硬盘空间中的一部分空间释放出来，以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序，这些被释放的空间被临时保存到Swap分区中，等到那些程序要运行时，再从Swap分区中恢复保存的数据到内存中。

程序运行时的数据加载,线程并发,I/O缓冲等等,都依赖于内存,可用内存的大小,决定了程序是否能正常运行以及运行的性能。

查看内存使用情况

在Linux机器上，有多个命令都可以查看机器的内存信息。其中包括free、top等。

free命令

free命令可以显示Linux系统中空闲的、已用的 物理内存 ， swap分区 以及 被内核缓冲区内存 。在Linux系统监控的工具中，free命令是最经常使用的命令之一。

$free
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:       8388608    2926968    5461640          0          0    1654392
-/+ buffers/cache:    1272576    7116032
Swap:     16777208          0   16777208
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上图中，一共有3行6列数据，行数据的意义如下： Mem 行 是内存的使用情况。 -/+ buffers/cache 行 是物理内存的缓存统计情况。 Swap 行 是交换空间的使用情况。

前面分别介绍过了物理内存和Swap分区。这里再介绍一下buffers和cache。

buffer与cache的区别

A buffer is something that has yet to be "written" to disk.
A cache is something that has been "read" from the disk and stored for later use.

简单点说：

buffers 就是存放要输出到disk（块设备）的数据，缓冲满了一次写，提高IO性能（内存 -> 磁盘）

cached 就是存放从disk上读出的数据，常用的缓存起来，减少IO（磁盘 -> 内存）

buffer 和 cache，两者都是RAM中的数据。简单来说，buffer是即将要被写入磁盘的，cache是被从磁盘中读出来的。

介绍完了buffer和cache的区别，接下来分析下free命令查询到的数据。

Mem行

total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:       8388608    2926968    5461640          0          0    1654392
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这一行展示物理内存的整体情况。

Total：8388608。表示物理内存总大小。

Used ：2926968。表示总计分配给缓存（包含buffers 与cache ）使用的数量，但其中可能部分缓存并未实际使用。

Free ：5461640。表示未被分配的内存。

Shared：0。共享内存，一般系统不会用到。

Buffers：0。系统分配但未被使用的buffers 数量。

Cached：1654392。系统分配但未被使用的cache 数量。

total（Mem） = used（Mem） + free（Mem）

-/+ buffers/cache 行

total       used       free     shared    buffers     cached
-/+ buffers/cache:    1272576    7116032
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Used：1272576。 表示实际使用的buffers 与cache 总量，也是实际使用的内存总量。

Free：7116032。 未被使用的buffers 与cache 和未被分配的内存之和，这就是系统当前实际可用内存。

used（-/+ buffers/cache） = used（Mem） - cached（Mem） - buffers（Mem）
free（-/+ buffers/cache） = free（Mem） + cached （Mem）+ buffers（Mem）

Swap 行

$free
             total       used       free     shared    buffers     cached
Swap:     16777208          0   16777208
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Total：16777208。Swap内存总大小。

Used：0。表示已分配的Swap大小。

Free：16777208。表示未被分配的内存。

接下来，再来整体看一下 数据 。

$free
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:       8388608    2926968    5461640          0          0    1654392
-/+ buffers/cache:    1272576    7116032
Swap:     16777208          0   16777208
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机器上实际可用内存大小：

Free（-/+ buffers/cache）= Free(Mem)+buffers(Mem)+Cached(Mem);

                               7116032 = 5461640 + 0+ 1654392
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已经分配的内存大小：

Used(Mem) = Used(-/+ buffers/cache)+ buffers(Mem) + Cached(Mem)

          2926968 = 1272576 + 0 + 1654392
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物理内存总大小

total（Mem） = used(-/+ buffers/cache) + free(-/+ buffers/cache)

                 8388608 = 1272576 + 7116032
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总结一下，整个机器的总内存大小8388608，其中已经分配的内存有2926968，还未分配的内存有5461640。而分配的2926968中，有1654392还没有使用，有1272576已经用掉了。当前机器中还有7116032内存可以使用。

free命令参数

-m 以M为单位显示内存

$free -m
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:          8192       2802       5389          0          0       1559
-/+ buffers/cache:       1243       6948
Swap:        16383          0      16383
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-g 以G为单位显示内存

$free -g
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:          8          2          5         0         0           1
-/+ buffers/cache:       1          6
Swap:        16          0          16
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-s 2 持续的观察内存的状况，每隔2秒打印一次

$free -s 2
         total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:       8388608    2873128    5515480          0          0    1600588
-/+ buffers/cache:    1272540    7116068
Swap:     16777208          0   16777208

             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:       8388608    2873168    5515440          0          0    1600628
-/+ buffers/cache:    1272540    7116068
Swap:     16777208          0   16777208
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除了free ，还可以在Linux下可以使用/proc/meminfo文件查看操作系统内存的使用状态，其实，free命令的内容也是来自于/proc/meminfo文件。

top命令

top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。

在前面两篇文章中介绍过使用top命令查看Load Avg和CPU利用率。top还会打印的一部分信息就是内存情况。

top - 17:49:32 up 2 days,  6:25,  1 user,  load average: 0.01, 0.09, 0.12
Tasks:  30 total,   1 running,  29 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu(s):  0.1%us,  0.0%sy,  0.0%ni, 88.0%id,  3.8%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  8.1%st
Mem:   8388608k total,  2884716k used,  5503892k free,        0k buffers
Swap: 16777208k total,        0k used, 16777208k free,  1612080k cached

   PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND
 85690 admin     20   0 5138m 1.1g  47m S  2.3 13.9  93:28.92 java
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上面的Mem行和Swap行展示的就是内存的使用情况。并且也会按照进行展示不同进程的内存占用情况。十分好用。

Java Web应用内存占用飙高排查思路

JVM以一个进程（Process）的身份运行在Linux系统上，对于Linux来说，JVM不过是一个具有自助管理内存的乖孩子而已。

一般在应用启动时都可以通过JVM参数来设置JVM内存的大小。如果超过这个限制就会抛出异常。所以，我们比较常见的内存占用过高问题，最显著的现象就是抛出各种OutOfMemoryError。

有一种可能导致直接内存，也就是Linux的物理内存过高的情况，就是NIO的使用。NIO引入了一种基于通道与缓冲区的IO方式，他可以使用Native函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在Java堆中的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作。

所以，在使用NIO的时候，要特别小心，避免导致机器内存被挤满。

导致JVM中内存占用飙高的原因可能有很多。最常见的就是内存泄露。

内存泄露排查思路

1、使用 top 命令，查看占用内存较高的进程ID。

➜  ~ top

PID USER      PR  NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM    TIME+  COMMAND
3331 admin     20   0 7127m 2.6g  38m S 10.7 90.6  10:20.26 java
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发现PID为3331的进程占用内存 90.6%。而且是一个Java进程，基本断定是程序问题。

2、使用 jmap 查看内存情况，并分析是否存在内存泄露。

jmap -heap 3331：查看java 堆（heap）使用情况

jmap -histo 3331：查看堆内存(histogram)中的对象数量及大小

jmap -histo:live 3331：JVM会先触发gc，然后再统计信息

jmap -dump:format=b,file=heapDump 3331：将内存使用的详细情况输出到文件
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得到堆dump文件后，可以进行对象分析。如果有大量对象在持续被引用，并没有被释放掉，那就产生了内存泄露，就要结合代码，把不用的对象释放掉。