java - 线程消耗的内存

Question

我需要监控我的应用程序产生的线程消耗的内存量。这个想法是在贪婪线程消耗过多内存时采取纠正措施。我提到了How much memory does my java thread take? .该链接上的建议之一是在 ThreadMXBean 中使用 getThreadAllocatedBytes。我用 getThreadAllocatedBytes 进行了以下工作。

List<Long> primes = new ArrayList<Long>();
long i = 0;
while (true) {
            primes.add(++i);
            if ((i % 10) == 0) {
                primes.clear();
                System.runFinalization();
                System.gc();
            }
        }

我在四个线程上运行该作业相当长的时间。虽然作业不会连续积累内存，但getThreadAllocatedBytes返回的值一直在增加，一次也没有下降。这意味着 getThreadAllocatedBytes 不会返回线程使用的堆上的实际内存量。它返回自线程启动以来在堆上分配的内存总量。我的平台详情如下:

Linux PG85213.egi.ericsson.com 3.5.0-030500-generic#201207211835 SMP Sat Jul 21 22:35:55 UTC 2012 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linuxjava版本“1.7.0_45”
Java(TM) SE 运行时环境 (build 1.7.0_45-b18)Java HotSpot(TM) 64 位服务器 VM(内部版本 24.45-b08，混合模式)

上述行为是 getThreadAllocatedBytes 的期望行为吗？如果是这样，是否没有办法在线程使用的堆上找到有效的内存。

我列出了完整的程序供引用:

package workbench;

import java.lang.management.ManagementFactory;
import com.sun.management.ThreadMXBean;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;

public class AnotherWorkBench {

private static final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(4);
static final List<Long> threadIds = Collections.synchronizedList(new ArrayList<Long>());

private void dummyJob() {
    List<Long> primes = new ArrayList<Long>();
    long i = 0;
    while (true) {
        primes.add(++i);
        if ((i % 10) == 0) {
            primes.clear();
            //introduce sleep to prevent process hogging 
            try {
                Thread.currentThread().sleep(2000);
            } catch (InterruptedException ex) {
                Logger.getLogger(AnotherWorkBench.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
            }
            System.runFinalization();
            System.gc();
        }
    }
}

private void runDummyJobs() {

    Runnable dummyJob = new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            threadIds.add(Thread.currentThread().getId());
            latch.countDown();
            dummyJob();
        }
    };

    Runnable memoryMonitorJob = new Runnable() {
        @Override
        public void run() {

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : Monitor thread started");
            ThreadMXBean threadMxBean = (ThreadMXBean) ManagementFactory.getThreadMXBean();
            threadMxBean.setThreadAllocatedMemoryEnabled(true);

            while (true) {
                for (Long threadId : threadIds) {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : Thread ID : " + threadId + " : memory = " + threadMxBean.getThreadAllocatedBytes(threadId) + " bytes");
                }

                //wait between subsequent scans
                try {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : secondary sleep");
                    Thread.currentThread().sleep(5000);
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : out of secondary sleep");
                } catch (InterruptedException ex) {
                    Logger.getLogger(WorkBench.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
                }
            }


        }
    };

    Executors.newSingleThreadExecutor().submit(dummyJob);
    Executors.newSingleThreadExecutor().submit(dummyJob);
    Executors.newSingleThreadExecutor().submit(dummyJob);
    Executors.newSingleThreadExecutor().submit(dummyJob);

    try {
        latch.await();
    } catch (InterruptedException ex) {
        Logger.getLogger(AnotherWorkBench.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
    }
    Executors.newSingleThreadExecutor().submit(memoryMonitorJob);
}

/**
 * @param args the command line arguments
 */
public static void main(String[] args) {
    new AnotherWorkBench().runDummyJobs();
}
}

Answer 1

据我所知，在运行时没有可靠的方法来执行此操作。正如 source question 中指出的那样，堆是共享资源，因此单个线程的堆大小没有意义，因为它将与来自其他线程的对象引用重叠。

也就是说，当我确实想知道 'retained' size单个线程的大小，是的，保留大小与您要求的度量标准不同但相似，然后我通过进行堆转储然后使用 MAT (http://www.eclipse.org/mat/) 来做到这一点。

我知道有人使用 Java Agents to instrument the allocation of objects然后使用弱引用来监视它何时被 GC'd。但是，这样做对性能的影响很大。非常高。

您最好在运行时使用启发式算法和unit testing to ensure that memory stays within bounds .例如，您可以使用 JMX 来监控堆大小，当您看到老一代增长时，您可以发出警报。使用 getThreadAllocatedBytes 计算分配率也很有用。

良好的运行时监控工具:appdynamics , newrelic , visualvm和 yourkit

对于离线内存分析，mat和 jclarity非常好。

一个非常有用的工具可以帮助找出是否存在泄漏，或者至少运行是否与预期不同，它是打印每个类当前在堆上的实例数:jcmd <pid> GC.class_histogram .