Native Memory Tracking 详解（3）:追踪区域分析(二)原创
上篇文章 Native Memory Tracking 详解（2）:追踪区域分析(一) 中，分享了NMT追踪区域的部分内存类型——Java heap、Class、Thread、Code 以及 GC，本篇图文将介绍追踪区域的其它内存类型以及 NMT 无法追踪的内存。
4.6 Compiler
Compiler 就是 JIT 编译器线程在编译 code 时本身所使用的内存。查看 NMT 详情：
[0x0000ffff93e3acc0] Thread::allocate(unsigned long, bool, MemoryType)+0x348
[0x0000ffff9377a498] CompileBroker::make_compiler_thread(char const*, CompileQueue*, CompilerCounters*, AbstractCompiler*, Thread*)+0x120
[0x0000ffff9377ce98] CompileBroker::init_compiler_threads(int, int)+0x148
[0x0000ffff9377d400] CompileBroker::compilation_init()+0xc8
(malloc=37KB type=Thread #12)
跟踪调用链路：InitializeJVM ->
Threads::create_vm ->
CompileBroker::compilation_init ->
CompileBroker::init_compiler_threads ->
CompileBroker::make_compiler_thread
发现最后 make_compiler_thread 的线程的个数是在 compilation_init() 中计算的：
# hotspot/src/share/vm/compiler/CompileBroker.cpp
void CompileBroker::compilation_init() {
......
// No need to initialize compilation system if we do not use it.
if (!UseCompiler) {
return;
}
#ifndef SHARK
// Set the interface to the current compiler(s).
int c1_count = CompilationPolicy::policy()->compiler_count(CompLevel_simple);
int c2_count = CompilationPolicy::policy()->compiler_count(CompLevel_full_optimization);
......
// Start the CompilerThreads
init_compiler_threads(c1_count, c2_count);
......
}
追溯 c1_count、c2_count 的计算逻辑，首先在 JVM 初始化的时候（Threads::create_vm -> init_globals -> compilationPolicy_init）要设置编译的策略 CompilationPolicy：
# hotspot/src/share/vm/runtime/arguments.cpp
void Arguments::set_tiered_flags() {
// With tiered, set default policy to AdvancedThresholdPolicy, which is 3.
if (FLAG_IS_DEFAULT(CompilationPolicyChoice)) {
FLAG_SET_DEFAULT(CompilationPolicyChoice, 3);
}
......
}
# hotspot/src/share/vm/runtime/compilationPolicy.cpp
// Determine compilation policy based on command line argument
void compilationPolicy_init() {
CompilationPolicy::set_in_vm_startup(DelayCompilationDuringStartup);
switch(CompilationPolicyChoice) {
......
case 3:
#ifdef TIERED
CompilationPolicy::set_policy(new AdvancedThresholdPolicy());
#else
Unimplemented();
#endif
break;
......
CompilationPolicy::policy()->initialize();
}
此时我们默认开启了分层编译，所以 CompilationPolicyChoice 为 3 ，编译策略选用的是 AdvancedThresholdPolicy，查看相关源码（compilationPolicy_init -> AdvancedThresholdPolicy::initialize）：
# hotspot/src/share/vm/runtime/advancedThresholdPolicy.cpp
void AdvancedThresholdPolicy::initialize() {
// Turn on ergonomic compiler count selection
if (FLAG_IS_DEFAULT(CICompilerCountPerCPU) && FLAG_IS_DEFAULT(CICompilerCount)) {
FLAG_SET_DEFAULT(CICompilerCountPerCPU, true);
}
int count = CICompilerCount;
if (CICompilerCountPerCPU) {
// Simple log n seems to grow too slowly for tiered, try something faster: log n * log log n
int log_cpu = log2_int(os::active_processor_count());
int loglog_cpu = log2_int(MAX2(log_cpu, 1));
count = MAX2(log_cpu * loglog_cpu, 1) * 3 / 2;
}
set_c1_count(MAX2(count / 3, 1));
set_c2_count(MAX2(count - c1_count(), 1));
......
}
我们可以发现，在未手动设置 -XX:CICompilerCountPerCPU 和 -XX:CICompilerCount 这两个参数的时候，JVM 会启动 CICompilerCountPerCPU ，启动编译线程的数目会根据 CPU 数重新计算而不再使用默认的 CICompilerCount 的值（3），计算公式通常情况下为 log n * log log n * 1.5（log 以 2 为底），此时笔者使用的机器有 64 个 CPU，经过计算得出编译线程的数目为 18。计算出编译线程的总数目之后，再按 1:2 的比例分别分配给 C1、C2，即我们上文所求的 c1_count、c2_count。
使用 jinfo -flag CICompilerCount 来验证此时 JVM 进程的编译线程数目：
jinfo -flag CICompilerCount <pid>
-XX:CICompilerCount=18
所以我们可以通过显式的设置 -XX:CICompilerCount 来控制 JVM 开启编译线程的数目，从而限制 Compiler 部分所使用的内存（当然这部分内存比较小）。
我们还可以通过 -XX:-TieredCompilation 关闭分层编译来降低内存使用，当然是否关闭分层编译取决于实际的业务需求，节省的这点内存实在微乎其微。
编译线程也是线程，所以我们还可以通过 -XX:VMThreadStackSize 设置一个更小的值来节省此部分内存，但是削减虚拟机线程的堆栈大小是危险的操作，并不建议去因为此设置这个参数。
4.7 Internal
Internal 包含命令行解析器使用的内存、JVMTI、PerfData 以及 Unsafe 分配的内存等等。
其中命令行解释器就是在初始化创建虚拟机时对 JVM 的命令行参数加以解析并执行相应的操作，如对参数 -XX:NativeMemoryTracking=detail 进行解析。
JVMTI（JVM Tool Interface）是开发和监视 JVM 所使用的编程接口。它提供了一些方法去检查 JVM 状态和控制 JVM 的运行，详情可以查看 JVMTI官方文档 [1]。
PerfData 是 JVM 中用来记录一些指标数据的文件，如果开启 -XX:+UsePerfData（默认开启），JVM 会通过 mmap 的方式（即使用上文中提到的 os::reserve_memory 和 os::commit_memory）去映射到 {tmpdir}/hsperfdata_<username>/pid 文件中，jstat 通过读取 PerfData 中的数据来展示 JVM 进程中的各种指标信息.
需要注意的是，
{tmpdir}/hsperfdata_<username>/pid与{tmpdir}/.java_pid并不是一个东西，后者是在 Attach 机制中用来通讯的，类似一种 Unix Domain Socket 的思想，不过真正的 Unix Domain Socket（JEP380 [2]）在 JDK16 中才支持。
我们在操作 nio 时经常使用 ByteBuffer ，其中 ByteBuffer.allocateDirect / DirectByteBuffer 会通过 unsafe.allocateMemory 的方式来 malloc 分配 ***** memory，虽然 DirectByteBuffer 本身还是存放于 Heap 堆中，但是它对应的 address 映射的却是分配在堆外内存的 native memory，NMT 会将 Unsafe_AllocateMemory 方式分配的内存记录在 Internal 之中（jstat 也是通过 ByteBuffer 的方式来使用 PerfData）。
需要注意的是，Unsafe_AllocateMemory 分配的内存在 JDK11之前，在 NMT 中都属于 Internal，但是在 JDK11 之后被 NMT 归属到 Other 中。例如相同 ByteBuffer.allocateDirect 在 JDK11 中进行追踪：
[0x0000ffff8c0b4a60] Unsafe_AllocateMemory0+0x60[0x0000ffff6b822fbc](malloc=393218KB type=Other #3)
简单查看下相关源码：
# ByteBuffer.java
public static ByteBuffer allocateDirect(int capacity) {
return new DirectByteBuffer(capacity);
}
# DirectByteBuffer.java
DirectByteBuffer(int cap) { // package-private
......
long base = 0;
try {
base = unsafe.allocateMemory(size);
}
......
# Unsafe.java
public native long allocateMemory(long bytes);
# hotspot/src/share/vm/prims/unsafe.cpp
UNSAFE_ENTRY(jlong, Unsafe_AllocateMemory(JNIEnv *env, jobject unsafe, jlong size))
UnsafeWrapper("Unsafe_AllocateMemory");
size_t sz = (size_t)size;
......
sz = round_to(sz, HeapWordSize);
void* x = os::malloc(sz, mtInternal);
......
UNSAFE_END
一般情况下，命令行解释器、JVMTI等方式不会申请太大的内存，我们需要注意的是通过 Unsafe_AllocateMemory 方式申请的堆外内存（如业务使用了 Netty ），可以通过一个简单的示例来进行验证，这个示例的 JVM 启动参数为：-Xmx1G -Xms1G -XX:+UseG1GC -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:ReservedCodeCacheSize=256M -XX:NativeMemoryTracking=detail（去除了 -XX:MaxDirectMemorySize=256M 的限制）：
import java.nio.ByteBuffer;
public class ByteBufferTest {
private static int _1M = 1024 * 1024;
private static ByteBuffer allocateBuffer_1 = ByteBuffer.allocateDirect(128 * _1M);
private static ByteBuffer allocateBuffer_2 = ByteBuffer.allocateDirect(256 * _1M);
public static void main(String[] args) throws Exception {
System.out.println("MaxDirect memory: " + sun.misc.VM.maxDirectMemory() + " bytes");
System.out.println("Direct allocation: " + (allocateBuffer_1.capacity() + allocateBuffer_2.capacity()) + " bytes");
System.out.println("Native memory used: " + sun.misc.SharedSecrets.getJavaNioAccess().getDirectBufferPool().getMemoryUsed() + " bytes");
Thread.sleep(6000000);
}
}
查看输出：
MaxDirect memory: 1073741824 bytes
Direct allocation: 402653184 bytes
Native memory used: 402653184 bytes
查看 NMT 详情：
- Internal (reserved=405202KB, committed=405202KB)
(malloc=405170KB #3605)
(mmap: reserved=32KB, committed=32KB)
......
[0x0000ffffbb599190] Unsafe_AllocateMemory+0x1c0
[0x0000ffffa40157a8]
(malloc=393216KB type=Internal #2)
......
[0x0000ffffbb04b3f8] GenericGrowableArray::raw_allocate(int)+0x188
[0x0000ffffbb4339d8] PerfDataManager::add_item(PerfData*, bool) [clone .constprop.16]+0x108
[0x0000ffffbb434118] PerfDataManager::create_string_variable(CounterNS, char const*, int, char const*, Thread*)+0x178
[0x0000ffffbae9d400] CompilerCounters::CompilerCounters(char const*, int, Thread*) [clone .part.78]+0xb0
(malloc=3KB type=Internal #1)
......
可以发现，我们在代码中使用 ByteBuffer.allocateDirect（内部也是使用 new DirectByteBuffer(capacity)）的方式，即 Unsafe_AllocateMemory 申请的堆外内存被 NMT 以 Internal 的方式记录了下来：（128 M + 256 M）= 384 M = 393216 KB = 402653184 Bytes。
当然我们可以使用参数 -XX:MaxDirectMemorySize 来限制 Direct Buffer 申请的最大内存。
4.8 Symbol
Symbol 为 JVM 中的符号表所使用的内存，HotSpot中符号表主要有两种：SymbolTable 与 StringTable。
大家都知道 Java 的类在编译之后会生成 Constant pool 常量池，常量池中会有很多的字符串常量，HotSpot 出于节省内存的考虑，往往会将这些字符串常量作为一个 Symbol 对象存入一个 HashTable 的表结构中即 SymbolTable，如果该字符串可以在 SymbolTable 中 lookup（SymbolTable::lookup）到，那么就会重用该字符串，如果找不到才会创建新的 Symbol（SymbolTable::new_symbol）。
当然除了 SymbolTable，还有它的双胞胎兄弟 StringTable（StringTable 结构与 SymbolTable 基本是一致的，都是 HashTable 的结构），即我们常说的字符串常量池。平时做业务开发和 StringTable 打交道会更多一些，HotSpot 也是基于节省内存的考虑为我们提供了 StringTable，我们可以通过 String.intern 的方式将字符串放入 StringTable 中来重用字符串。
编写一个简单的示例：
public class StringTableTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
while (true){
String str = new String("StringTestData_" + System.currentTimeMillis());
str.intern();
}
}
}
启动程序后我们可以使用 jcmd <pid> VM.native_memory baseline 来创建一个基线方便对比，稍作等待后再使用 jcmd <pid> VM.native_memory summary.diff/detail.diff 与创建的基线作对比，对比后我们可以发现：
Total: reserved=2831553KB +20095KB, committed=1515457KB +20095KB
......
- Symbol (reserved=18991KB +17144KB, committed=18991KB +17144KB)
(malloc=18504KB +17144KB #2307 +2143)
(arena=488KB #1)
......
[0x0000ffffa2aef4a8] BasicHashtable<(MemoryType)9>::new_entry(unsigned int)+0x1a0
[0x0000ffffa2aef558] Hashtable<oopDesc*, (MemoryType)9>::new_entry(unsigned int, oopDesc*)+0x28
[0x0000ffffa2fbff78] StringTable::basic_add(int, Handle, unsigned short*, int, unsigned int, Thread*)+0xe0
[0x0000ffffa2fc0548] StringTable::intern(Handle, unsigned short*, int, Thread*)+0x1a0
(malloc=17592KB type=Symbol +17144KB #2199 +2143)
......
JVM 进程这段时间内存一共增长了 20095KB，其中绝大部分都是 Symbol 申请的内存（17144KB），查看具体的申请信息正是 StringTable::intern 在不断的申请内存。
如果我们的程序错误的使用 String.intern() 或者 JDK intern 相关 BUG 导致了内存异常，可以通过这种方式轻松协助定位出来。
需要注意的是，虚拟机提供的参数 -XX:StringTableSize 并不是来限制 StringTable 最大申请的内存大小的，而是用来限制 StringTable 的表的长度的，我们加上 -XX:StringTableSize=10M 来重新启动 JVM 进程，一段时间后查看 NMT 追踪情况：
- Symbol (reserved=100859KB +17416KB, committed=100859KB +17416KB)
(malloc=100371KB +17416KB #2359 +2177)
(arena=488KB #1)
......
[0x0000ffffa30c14a8] BasicHashtable<(MemoryType)9>::new_entry(unsigned int)+0x1a0
[0x0000ffffa30c1558] Hashtable<oopDesc*, (MemoryType)9>::new_entry(unsigned int, oopDesc*)+0x28
[0x0000ffffa3591f78] StringTable::basic_add(int, Handle, unsigned short*, int, unsigned int, Thread*)+0xe0
[0x0000ffffa3592548] StringTable::intern(Handle, unsigned short*, int, Thread*)+0x1a0
(malloc=18008KB type=Symbol +17416KB #2251 +2177)
可以发现 StringTable 的大小是超过 10M 的，查看该参数的作用：
# hotsopt/src/share/vm/classfile/symnolTable.hpp
StringTable() : RehashableHashtable<oop, mtSymbol>((int)StringTableSize,
sizeof (HashtableEntry<oop, mtSymbol>)) {}
StringTable(HashtableBucket<mtSymbol>* t, int number_of_entries)
: RehashableHashtable<oop, mtSymbol>((int)StringTableSize, sizeof (HashtableEntry<oop, mtSymbol>), t,
number_of_entries) {}
因为 StringTable 在 HotSpot 中是以 HashTable 的形式存储的，所以 -XX:StringTableSize 参数设置的其实是 HashTable 的长度，如果该值设置的过小的话，即使 HashTable 进行 rehash，hash 冲突也会十分频繁，会造成性能劣化并有可能导致进入 SafePoint 的时间增长。如果发生这种情况，可以调大该值。
-XX:StringTableSize 在 32 位系统默认为 1009、64 位默认为 60013 ： const int defaultStringTableSize = NOT_LP64(1009) LP64_ONLY(60013);。G1中可以使用 -XX:+UseStringDeduplication 参数来开启字符串自动去重功能（默认关闭），并使用 -XX:StringDeduplicationAgeThreshold 来控制字符串参与去重的 GC 年龄阈值。 与 -XX:StringTableSize 同理，我们可以通过 -XX:SymbolTableSize 来控制 SymbolTable 表的长度。
如果我们使用的是 JDK11 之后的 NMT，我们可以直接通过命令 jcmd <pid> VM.stringtable 与 jcmd <pid> VM.symboltable 来查看两者的使用情况：
StringTable statistics:
Number of buckets : 16777216 = 134217728 bytes, each 8
Number of entries : 39703 = 635248 bytes, each 16
Number of literals : 39703 = 2849304 bytes, avg 71.765
Total footprsize_t : = 137702280 bytes
Average bucket size : 0.002
Variance of bucket size : 0.002
Std. dev. of bucket size: 0.049
Maximum bucket size : 2
SymbolTable statistics:
Number of buckets : 20011 = 160088 bytes, each 8
Number of entries : 20133 = 483192 bytes, each 24
Number of literals : 20133 = 753832 bytes, avg 37.443
Total footprint : = 1397112 bytes
Average bucket size : 1.006
Variance of bucket size : 1.013
Std. dev. of bucket size: 1.006
Maximum bucket size : 9
4.9 Native Memory Tracking
Native Memory Tracking 使用的内存就是 JVM 进程开启 NMT 功能后，NMT 功能自身所申请的内存。
查看源码会发现，JVM 会在 MemTracker::init() 初始化的时候，使用 tracking_level() -> init_tracking_level() 获取我们设定的 tracking_level 追踪等级（如：summary、detail），然后将获取到的 level 分别传入 MallocTracker::initialize(level) 与 VirtualMemoryTracker::initialize(level) 进行判断，只有 level >= summary 的情况下，虚拟机才会分配 NMT 自身所用到的内存，如：VirtualMemoryTracker、MallocMemorySummary、MallocSiteTable（detail 时才会创建） 等来记录 NMT 追踪的各种数据。
# /hotspot/src/share/vm/services/memTracker.cpp
void MemTracker::init() {
NMT_TrackingLevel level = tracking_level();
......
}
# /hotspot/src/share/vm/services/memTracker.hpp
static inline NMT_TrackingLevel tracking_level() {
if (_tracking_level == NMT_unknown) {
// No fencing is needed here, since JVM is in single-threaded
// mode.
_tracking_level = init_tracking_level();
_cmdline_tracking_level = _tracking_level;
}
return _tracking_level;
}
# /hotspot/src/share/vm/services/memTracker.cpp
NMT_TrackingLevel MemTracker::init_tracking_level() {
NMT_TrackingLevel level = NMT_off;
......
if (os::getenv(buf, nmt_option, sizeof(nmt_option))) {
if (strcmp(nmt_option, "summary") == 0) {
level = NMT_summary;
} else if (strcmp(nmt_option, "detail") == 0) {
#if PLATFORM_NATIVE_STACK_WALKING_SUPPORTED
level = NMT_detail;
#else
level = NMT_summary;
#endif // PLATFORM_NATIVE_STACK_WALKING_SUPPORTED
}
......
}
......
if (!MallocTracker::initialize(level) ||
!VirtualMemoryTracker::initialize(level)) {
level = NMT_off;
}
return level;
}
# /hotspot/src/share/vm/services/memTracker.cpp
bool MallocTracker::initialize(NMT_TrackingLevel level) {
if (level >= NMT_summary) {
MallocMemorySummary::initialize();
}
if (level == NMT_detail) {
return MallocSiteTable::initialize();
}
return true;
}
void MallocMemorySummary::initialize() {
assert(sizeof(_snapshot) >= sizeof(MallocMemorySnapshot), "Sanity Check");
// Uses placement new operator to initialize static area.
::new ((void*)_snapshot)MallocMemorySnapshot();
}
#
bool VirtualMemoryTracker::initialize(NMT_TrackingLevel level) {
if (level >= NMT_summary) {
VirtualMemorySummary::initialize();
}
return true;
}
我们执行的 jcmd <pid> VM.native_memory summary/detail 命令，就会使用 NMTDCmd::report 方法来根据等级的不同获取不同的数据：
-
summary 时使用 MemSummaryReporter::report() 获取 VirtualMemoryTracker、MallocMemorySummary 等储存的数据； -
detail 时使用 MemDetailReporter::report() 获取 VirtualMemoryTracker、MallocMemorySummary、MallocSiteTable 等储存的数据。
# hotspot/src/share/vm/services/nmtDCmd.cpp
void NMTDCmd::execute(DCmdSource source, TRAPS) {
......
if (_summary.value()) {
report(true, scale_unit);
} else if (_detail.value()) {
if (!check_detail_tracking_level(output())) {
return;
}
report(false, scale_unit);
}
......
}
void NMTDCmd::report(bool summaryOnly, size_t scale_unit) {
MemBaseline baseline;
if (baseline.baseline(summaryOnly)) {
if (summaryOnly) {
MemSummaryReporter rpt(baseline, output(), scale_unit);
rpt.report();
} else {
MemDetailReporter rpt(baseline, output(), scale_unit);
rpt.report();
}
}
}
一般 NMT 自身占用的内存是比较小的，不需要太过关心。
4.10 Arena Chunk
Arena 是 JVM 分配的一些 Chunk（内存块），当退出作用域或离开代码区域时，内存将从这些 Chunk 中释放出来。然后这些 Chunk 就可以在其他子系统中重用. 需要注意的是，此时统计的 Arena 与 Chunk ，是 HotSpot 自己定义的 Arena、Chunk，而不是 Glibc 中相关的 Arena 与 Chunk 的概念。
我们会发现 NMT 详情中会有很多关于 Arena Chunk 的分配信息都是：
[0x0000ffff935906e0] ChunkPool::allocate(unsigned long, AllocFailStrategy::AllocFailEnum)+0x158
[0x0000ffff9358ec14] Arena::Arena(MemoryType, unsigned long)+0x18c
......
JVM 中通过 ChunkPool 来管理重用这些 Chunk，比如我们在创建线程时：
# /hotspot/src/share/vm/runtime/thread.cpp
Thread::Thread() {
......
set_resource_area(new (mtThread)ResourceArea());
......
set_handle_area(new (mtThread) HandleArea(NULL));
......
其中 ResourceArea 属于给线程分配的一个资源空间，一般 ResourceObj 都存放于此（如 C1/C2 优化时需要访问的运行时信息）；HandleArea 则用来存放线程所持有的句柄（handle），使用句柄来关联使用的对象。这两者都会去申请 Arena，而 Arena 则会通过 ChunkPool::allocate 来申请一个新的 Chunk 内存块。除此之外，JVM 进程用到 Arena 的地方还有非常多，比如 JMX、OopMap 等等一些相关的操作都会用到 ChunkPool。
眼尖的读者可能会注意到上文中提到，通常情况下会通过 ChunkPool::allocate 的方式来申请 Chunk 内存块。是的，其实除了 ChunkPool::allocate 的方式， JVM 中还存在另外一种申请 Arena Chunk 的方式，即直接借助 Glibc 的 malloc 来申请内存，JVM 为我们提供了相关的控制参数 UseMallocOnly：
develop(bool, UseMallocOnly, false, \
"Use only malloc/free for allocation (no resource area/arena)")
我们可以发现这个参数是一个 develop 的参数，一般情况下我们是使用不到的，因为 VM option 'UseMallocOnly' is develop and is available only in debug version of VM，即我们只能在 debug 版本的 JVM 中才能开启该参数。
这里有的读者可能会有一个疑问，即是不是可以通过使用参数 -XX:+IgnoreUnrecognizedVMOptions（该参数开启之后可以允许 JVM 使用一些在 release 版本中不被允许使用的参数）的方式，在正常 release 版本的 JVM 中使用 UseMallocOnly 参数，很遗憾虽然我们可以通过这种方式开启 UseMallocOnly，但是实际上 UseMallocOnly 却不会生效，因为在源码中其逻辑如下：
# hotspot/src/share/vm/memory/allocation.hpp
void* Amalloc(size_t x, AllocFailType alloc_failmode = AllocFailStrategy::EXIT_OOM) {
assert(is_power_of_2(ARENA_AMALLOC_ALIGNMENT) , "should be a power of 2");
x = ARENA_ALIGN(x);
//debug 版本限制
debug_only(if (UseMallocOnly) return malloc(x);)
if (!check_for_overflow(x, "Arena::Amalloc", alloc_failmode))
return NULL;
NOT_PRODUCT(inc_bytes_allocated(x);)
if (_hwm + x > _max) {
return grow(x, alloc_failmode);
} else {
char *old = _hwm;
_hwm += x;
return old;
}
}
可以发现，即使我们成功开启了 UseMallocOnly，也只有在 debug 版本（debug_only）的 JVM 中才能使用 malloc 的方式分配内存。
我们可以对比下，使用正常版本（release）的 JVM 添加 -XX:+IgnoreUnrecognizedVMOptions -XX:+UseMallocOnly 启动参数的 NMT 相关日志与使用 debug（fastdebug/slowdebug）版本的 JVM 添加 -XX:+UseMallocOnly 启动参数的 NMT 相关日志：
# 正常 JVM ，启动参数添加：-XX:+IgnoreUnrecognizedVMOptions -XX:+UseMallocOnly
......
[0x0000ffffb7d16968] ChunkPool::allocate(unsigned long, AllocFailStrategy::AllocFailEnum)+0x158
[0x0000ffffb7d15f58] Arena::grow(unsigned long, AllocFailStrategy::AllocFailEnum)+0x50
[0x0000ffffb7fc4888] Dict::Dict(int (*)(void const*, void const*), int (*)(void const*), Arena*, int)+0x138
[0x0000ffffb85e5968] Type::Initialize_shared(Compile*)+0xb0
(malloc=32KB type=Arena Chunk #1)
......
# debug版本 JVM ，启动参数添加：-XX:+UseMallocOnly
......
[0x0000ffff8dfae910] Arena::malloc(unsigned long)+0x74
[0x0000ffff8e2cb3b8] Arena::Amalloc_4(unsigned long, AllocFailStrategy::AllocFailEnum)+0x70
[0x0000ffff8e2c9d5c] Dict::Dict(int (*)(void const*, void const*), int (*)(void const*), Arena*, int)+0x19c
[0x0000ffff8e97c3d0] Type::Initialize_shared(Compile*)+0x9c
(malloc=5KB type=Arena Chunk #1)
......
我们可以清晰地观察到调用链的不同，即前者还是使用 ChunkPool::allocate 的方式来申请内存，而后者则使用 Arena::malloc 的方式来申请内存，查看 Arena::malloc 代码：
# hotspot/src/share/vm/memory/allocation.cpp
void* Arena::malloc(size_t size) {
assert(UseMallocOnly, "shouldn't call");
// use malloc, but save pointer in res. area for later freeing
char** save = (char**)internal_malloc_4(sizeof(char*));
return (*save = (char*)os::malloc(size, mtChunk));
}
可以发现代码中通过 os::malloc 的方式来分配内存，同理释放内存时直接通过 os::free 即可，如 UseMallocOnly 中释放内存的相关代码：
# hotspot/src/share/vm/memory/allocation.cpp
// debugging code
inline void Arena::free_all(char** start, char** end) {
for (char** p = start; p < end; p++) if (*p) os::free(*p);
}
虽然 JVM 为我们提供了两种方式来管理 Arena Chunk 的内存：
-
通过 ChunkPool 池化交由 JVM 自己管理； -
直接通过 Glibc 的 malloc/free 来进行管理。
但是通常意义下我们只会用到第一种方式，并且一般 ChunkPool 管理的对象都比较小，整体来看 Arena Chunk 这块内存的使用不会很多。
4.11 Unknown
Unknown 则是下面几种情况
-
当内存类别无法确定时； -
当 Arena 用作堆栈或值对象时； -
当类型信息尚未到达时。
5.NMT 无法追踪的内存
需要注意的是，NMT 只能跟踪 JVM 代码的内存分配情况，对于非 JVM 的内存分配是无法追踪到的。
-
使用 JNI 调用的一些第三方 native code 申请的内存，比如使用 System.Loadlibrary 加载的一些库。 -
标准的 Java Class Library，典型的，如文件流等相关操作（如：Files.list、ZipInputStream 和 DirectoryStream 等）。
可以使用操作系统的内存工具等协助排查，或者使用 LD_PRELOAD malloc 函数的 hook/jemalloc/google-perftools(tcmalloc) 来代替 Glibc 的 malloc，协助追踪内存的分配。
由于篇幅有限，将在下篇文章给大家分享“使用 NMT 协助排查内存问题的案例”，敬请期待！
参考
-
https://docs.oracle.com/javase/8/docs/platform/jvmti/jvmti.html -
https://openjdk.org/jeps/380
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