Loading

使用mtrace追踪JVM堆外内存泄露

原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，非公众号转载保留此声明。

简介

在上篇文章中，介绍了使用tcmalloc或jemalloc定位native内存泄露的方法，但使用这个方法相当于更换了原生内存分配器，以至于使用时会有一些顾虑。

经过一些摸索，发现glibc自带的ptmalloc2分配器，也提供有追踪内存泄露的机制，即mtrace，这使得发生内存泄露时，可直接定位，而不需要额外安装及重启操作。

mtrace追踪内存泄露

glibc中提供了mtrace这个函数来开启追踪内存分配的功能，开启后每次应用程序调用malloc或free函数时，会将内存分配释放操作记录在MALLOC_TRACE环境变量所指的文件里面，如下：

$ pid=`pgrep java`

# 配置gdb不调试信号，避免JVM收到信号后被gdb暂停
$ cat <<"EOF" > ~/.gdbinit
handle all nostop noprint pass
handle SIGINT stop print nopass
EOF

# 设置MALLOC_TRACE环境变量，将内存分配操作记录在malloc_trace.log里
$ gdb -q -batch -ex 'call setenv("MALLOC_TRACE", "./malloc_trace.log", 1)' -p $pid

# 调用mtrace开启内存分配追踪
$ gdb -q -batch -ex 'call mtrace()' -p $pid

# 一段时间后，调用muntrace关闭追踪
$ gdb -q -batch -ex 'call muntrace()' -p $pid

然后查看malloc_trace.log，内容如下：
image_2023-09-23_20230923162642
可以发现，在开启mtrace后，glibc将所有malloc、free操作都记录了下来，通过从日志中找出哪些地方执行了malloc后没有free，即是内存泄露点。

于是glibc又提供了一个mtrace命令，其作用就是找出上面说的执行了malloc后没有free的记录，如下：

$ mtrace malloc_trace.log | less -n
Memory not freed:
-----------------
           Address     Size     Caller
0x00007efe08008cc0     0x18  at 0x7efe726e8e5d
0x00007efe08008ea0    0x160  at 0x7efe726e8e5d
0x00007efe6cabca40     0x58  at 0x7efe715dc432
0x00007efe6caa9ad0   0x1bf8  at 0x7efe715e4b88
0x00007efe6caab6d0   0x1bf8  at 0x7efe715e4b88
0x00007efe6ca679c0   0x8000  at 0x7efe715e4947

# 按Caller分组统计一下，看看各Caller各泄露的次数及内存量
$ mtrace malloc_trace.log | sed '1,/Caller/d'|awk '{s[$NF]+=strtonum($2);n[$NF]++;}END{for(k in s){print k,n[k],s[k]}}'|column -t
0x7efe715e4b88  1010  7231600
0x7efe715dc432  1010  88880
0x7efe715e4947  997   32669696
0x7efe726e8e5d  532   309800
0x7efe715eb2f4  1     72
0x7efe715eb491  1     38

可以发现，0x7efe715e4b88这个调用点，泄露了1010次，那怎么知道这个调用点在哪个函数里呢？

根据指令地址找函数

之前我们介绍过Linux进程的虚拟内存布局，如下：
linux_pmem

  • Stack：栈，向下扩展，为线程分配的栈内存。
  • Memory Mapping Segment：内存映射区域，通过mmap分配，如映射的*.so动态库、动态分配的匿名内存等。
  • Heap：堆，向上扩展，动态分配内存的区域。
  • Data Segment：数据段，一般用来存储如C语言中的全局变量。
  • Code Segment：代码段，对于JVM来说，它从bin/java二进制文件加载而来。

而对于JVM来说，bin/java只是一个启动进程的壳，真正的代码基本都在动态库中，如libjvm.so、libzip.so等。

而在Linux中，动态库都是直接加载的，如下：
image_2023-09-23_20230923171505
因此，通过如下步骤，即可知道某个指令地址来自哪个函数，如下：

  • 根据指令地址，找到其所属的动态库，以及动态库在进程虚拟内存空间中的起始地址。
  • 根据指令地址减去起始地址，算出指令在动态库中的偏移量地址。
  • 反汇编动态库文件，根据偏移量地址查找指令所在函数。
  1. 找动态库及起始地址
$ pmap -x $pid -p -A 0x7efe715e4b88
Address           Kbytes     RSS   Dirty Mode  Mapping
00007efe715d9000     108     108       0 r-x-- /opt/jdk8u222-b10/jre/lib/amd64/libzip.so
---------------- ------- ------- -------
total kB             108  163232  160716

通过pmap的-A选项，可以通过内存地址找内存映射区域，如上，Mapping列就是内存映射区域对应的动态库文件，而Address列是其在进程虚拟内存空间中的起始地址。

  1. 计算指令在动态库中的偏移量
# 指令地址减去动态库起始地址
$ printf "%x" $((0x7efe715e4b88-0x00007efe715d9000))
bb88
  1. 反汇编并查找指令
$ objdump -d /opt/jdk8u222-b10/jre/lib/amd64/libzip.so | less -n

image_2023-09-23_20230923172923
可以发现，进程地址0x7efe715e4b88上的指令，在inflateInit2_函数中。

当然，上面步骤有点复杂，其实也可以通过gdb来查，如下：

gdb -q -batch -ex 'info symbol 0x7efe715e4b88' -p $pid

gdb_symbol

这样，我们找到了泄露的原生函数名，那是什么java代码调用到这个函数的呢？

通过原生函数名找Java调用栈

通过arthas的profiler命令，可以采样到原生函数的调用栈，如下：

[arthas@1]$ profiler execute 'start,event=inflateInit2_,alluser'
Profiling started
[arthas@1]$ profiler stop
OK
profiler output file: .../arthas-output/20230923-173944.html

打开这个html文件，可以发现相关的Java调用栈，如下：
java_stack
至此，我们堆外内存泄露的代码路径就找到了，只需要再看看代码，识别一下哪些代码路径确实会导致内存泄露即可。

注：经过测试，发现profiler其实可以直接使用指令地址，所以不转换为函数名称，也是OK的。

通过jna开启mtrace

gdb实际是C/C++的调试程序，通过gdb来直接调用native函数，可能会出现一些不确定因素。

众所周知，Java提供了JNI机制，可实现Java调用native函数，而jna（Java Native Access）则对JNI技术进行了封装，大大简化了Java调用native函数的开发工作。

因此，我们可以使用jna来调用mtrace等native函数，如下：

  1. 引入jna库
<dependency>
    <groupId>net.java.dev.jna</groupId>
    <artifactId>jna</artifactId>
    <version>4.2.2</version>
</dependency>
  1. 封装并调用native函数
public class JnaTool {
    public interface CLibrary extends Library {
        void malloc_stats();
        void malloc_trim(int pad);
        void setenv(String name, String value, int overwrite);
        void mtrace();
        void muntrace();
    }

    private static CLibrary cLibrary;

    static {
        try {
            cLibrary = (CLibrary) Native.loadLibrary("c", CLibrary.class);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static void mtrace(String traceFile) {
        if (cLibrary == null) return;
        cLibrary.setenv("MALLOC_TRACE", traceFile, 1);
        cLibrary.mtrace();
    }

    public static void muntrace() {
        if (cLibrary == null) return;
        cLibrary.muntrace();
    }

    public static void mallocStats() {
        if (cLibrary == null) return;
        cLibrary.malloc_stats();
    }

    public static void mallocTrim() {
        if (cLibrary == null) return;
        cLibrary.malloc_trim(0);
    }
}

这样，就可以避免使用gdb而调用一些C库函数了😎

posted @ 2023-09-23 20:38  扣钉日记  阅读(515)  评论(0)  编辑  收藏  举报