1.mmap的源码系统调用
2.java mmap
3.记一次源码追踪分析，从Java到JNI，源码再到JVM的源码C++：fileChannel.map()为什么快；源码分析map方法，put方法
4.聊聊微信 Xlog
5.RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、源码mmap 设计高效内存分配器 arena ?源码
6.Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结

mmap的系统调用

       1. 创建内存映射

       mmap：进程创建匿名的内存映射，把内存的源码悟空源码 小猪物理页映射到进程的虚拟地址空间。进程把文件映射到进程的源码虚拟地址空间，可以像访问内存一样访问文件，源码不需要调用系统调用read()/write()访问文件，源码从而避免用户模式和内核模式之间的源码切换，提高读写文件速度。源码两个进程针对同一个文件创建共享的源码内存映射，实现共享内存。源码

       mumap：该调用在进程地址空间中解除一个映射关系，源码addr是源码调用mmap()时返回的地址，len是映射区的大小。当映射关系解除后，对原来映射地址的访问将导致段错误发生。

       3. 设置虚拟内存区域的访问权限

       mprotect：把自start开始的、长度为len的内存区的保护属性修改为prot指定的值。 prot可以取以下几个值，并且可以用“|”将几个属性合起来使用： 1）PROT_READ：表示内存段内的内容可写； 2）PROT_WRITE：表示内存段内的内容可读； 3）PROT_EXEC：表示内存段中的内容可执行； 4）PROT_NONE：表示内存段中的内容根本没法访问。 需要指出的是，指定的内存区间必须包含整个内存页（4K）。区间开始的地址start必须是一个内存页的起始地址，并且区间长度len必须是页大小的整数倍。

       0. 查找mmap在内核中的系统调用函数 我现在用的内核版是4..，首先在应用层参考上面解析编写一个mmap使用代码，然后编译成程序，在使用strace工具跟踪其函数调用，可以发现mmap也是调用底层的mmap系统调用，然后我们寻找一下底层的带6个参数的mmap系统调用有哪些：

       1.mmap的系统调用 x的位于arch/x/kernel/sys_x_.c文件，如下所示：

       arm的位于arch/arm/kernel/sys.c文件，如下所示：

       然后都是进入ksys_mmap_pgoff：

       然后进入vm_mmap_pgoff：

       我们讲解最重要的do_mmap_pgoff函数：

       然后进入do_mmap：

       do_mmap_pgoff这个函数主要做了两件事，get_unmapped_area获取未映射地址，mmap_region映射。 先看下get_unmapped_area ，他是eventbus源码先找到mm_struct的get_unmapped_area成员，再去执行他：

       再看mmap_region的实现：

       现在，我们看看匿名映射的函数shmem_zero_setup到底做了什么，其实匿名页实际也映射了文件，只是映射到了/dev/zero上，这样有个好处是，不需要对所有页面进行提前置0，只有当访问到某具体页面的时候才会申请一个0页。

       其实说白了，mmap就是在进程mm中创建或者扩展一个vma映射到某个文件，而共享、私有、文件、匿名这些mmap所具有的属性是在哪里体现的呢？上面的源码在不断的设置一些标记位，这些标记位就决定了进程在访问这些内存时内核的行为，mmap仅负责创建一个映射而已。

java mmap

       java mmap是什么，让我们一起了解一下？

        mmap是将一个文件或者其它对象映射进内存，文件被映射到多个页上，如果文件的大小不是所有页的大小之和，最后一个页不被使用的空间将会清零。mmap在用户空间映射调用系统中作用很大。

        目前Java提供的mmap只有内存文件映射，其他IO操作还没有内存映射功能。

        Java内存映射文件（Memory Mapped Files）就已经在java.nio包中，但它对很多程序开发者来说仍然是一个相当新的概念。引入NIO后，Java IO已经相当快，而且内存映射文件提供了Java有可能达到的最快IO操作，这也是为什么那些高性能Java应用应该使用内存映射文件来持久化数据。

       mmap在Java中的用途是什么？

        1、对普通文件使用mmap提供内存映射I/O，以避免系统调用(read、write、lseek)带来的性能开销。同时减少了数据在内核缓冲区和进程地址空间的拷贝次数。

       2、使用特殊文件提供匿名内存映射。

        3、使用shm_open以提供无亲缘关系进程间的Posix共享内存区。

        mmap在Java中是如何使用的？（具体参考kafka源码中的OffsetIndex这个类）

       æ“ä½œæ–‡ä»¶ï¼Œå°±ç›¸å½“于操作一个ByteBuffer一样。 public class TestMmap { undefined public static String path = "C:\\Users\\\\Desktop\\mmap"; public static void main(String[] args) throws IOException { undefined File file1 = new File(path, "1"); RandomAccessFile randomAccessFile = new RandomAccessFile(file1, "rw"); int len = ; // æ˜ å°„为2kb，那么生成的文件也是2kb MappedByteBuffer mmap = randomAccessFile.getChannel().map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, len); System.out.println(mmap.isReadOnly()); System.out.println(mmap.position()); System.out.println(mmap.limit()); // å†™æ•°æ®ä¹‹åŽï¼ŒJVM é€€å‡ºä¹‹åŽä¼šå¼ºåˆ¶åˆ·æ–°çš„ mmap.put("a".getBytes()); mmap.put("b".getBytes()); mmap.put("c".getBytes()); mmap.put("d".getBytes()); // System.out.println(mmap.position()); // System.out.println(mmap.limit()); // // mmap.force(); // å‚考OffsetIndex强制回收已经分配的mmap，不必等到下次GC， unmap(mmap); // åœ¨Windows上需要执行unmap(mmap); å¦åˆ™æŠ¥é”™ // Windows won't let us modify the file length while the file is mmapped // java.io.IOException: è¯·æ±‚的操作无法在使用用户映射区域打开的文件上执行 randomAccessFile.setLength(len/2); mmap = randomAccessFile.getChannel().map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, len/2); // A mapping, once established, is not dependent upon the file channel // that was used to create it. Closing the channel, in particular, has no // effect upon the validity of the mapping. randomAccessFile.close(); mmap.put(, "z".getBytes()[0]); } // copy from FileChannelImpl#unmap(私有方法) private static void unmap(MappedByteBuffer bb) { undefined Cleaner cl = ((DirectBuffer)bb).cleaner(); if (cl != null) cl.clean(); } }

记一次源码追踪分析，从Java到JNI，再到JVM的C++：fileChannel.map()为什么快；源码分析map方法，put方法

       前言

       在系统IO相关的系统调用有read/write，mmap，sendfile等这些。

       其中read/write是普通的读写，每次都需要将buffer从用户空间拷贝到内核空间；

       而mmap使用的是内存映射，会将磁盘文件对应的页映射（拷贝）到内核空间的page cache，并记录到用户进程的页表中，使得用户空间也可以像操作用户空间一样操作该文件的映射，最后再由操作系统来讲该映射（脏页）回写到磁盘；

       sendfile则使用的是零拷贝技术，在mmap的基础上，当发送数据的时候只拷贝fd和offset等元数据信息，而将数据主体直接拷贝至protocol buffer，实现了内核数据零冗余的零拷贝技术

       本文地址：/post//

问题/目的问题1Java中哪些API使用到了mmap问题2怎么知道该API使用到了mmap，如何追踪程序的系统调用目的1源码中分析验证，从Java到JNI，再到C++：fileChannel.map()使用的是系统调用mmap目的2源码验证分析：调用mmapedByteBuffer.put(Byte[])时JVM在搞些什么？mmap比普通的read/write快在哪？揭晓答案1mmap在Java NIO中的体现/使用

       看一个例子

// 1GBpublic static final int _GB = 1**;File file = new File("filename");FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(file, "rw").getChannel();MappedByteBuffer mmapedByteBuffer = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, _GB);for (int i = 0; i < _GB; i++) { count++;mmapedByteBuffer.put((byte)0);}

       其中fileChannel.map()底层使用的就是系统调用mmap，函数签名为： public abstract MappedByteBuffer map(MapMode mode,long position, long size)throws IOException

答案2程序执行的系统调用追踪/** * @author Tptogiar * @description * @date /5/ - : */public class TestMappedByteBuffer{ public static final int _4kb = 4*;public static final int _GB= 1**;public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException { // 为了方便在日志中找到本段代码的开始位置和结束位置，这里利用文件io来打开始标记FileInputStream startInput = null;try { startInput = new FileInputStream("start1.txt");startInput.read();} catch (IOException e) { e.printStackTrace();}File file = new File("filename");FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(file, "rw").getChannel();MappedByteBuffer map = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, _GB); //我们想分析的语句问题2for (int i = 0; i < _GB; i++) { map.put((byte)0); // 下文中需要分析的语句目的2}// 打结束标记FileInputStream endInput = null;try { endInput = new FileInputStream("end.txt");endInput.read();} catch (IOException e) { e.printStackTrace();}}}

       把上面这段代码编译后把“.class”文件拉到linux执行，并用linux上的keystone源码strace工具记录其系统调用日志，拿到日志文件我们可以在日志中看到以下信息（关于怎么拿到日志可以参照我的博文：无（代写））：

       注：日志有多行，这里只选取我们关注的

// ...// 看到了我们打的开始标志openat(AT_FDCWD, "start1.txt", O_RDONLY) = -1 ENOENT (No such file or directory)// ... // 打开文件，文件描述符fd为6openat(AT_FDCWD, "filename", O_RDWR|O_CREAT, ) = 6// 判断文件状态fstat(6, { st_mode=S_IFREG|, st_size=, ...}) = 0// ... // 判断文件状态fstat(6, { st_mode=S_IFREG|, st_size=, ...}) = 0// 进行内存映射mmap(NULL, , PROT_READ|PROT_WRITE, MAP_SHARED, 6, 0) = 0x7f2fd6cd// ...// 程序退出exit(0)// 看到了我们打的结束标志openat(AT_FDCWD, "end.txt", O_RDONLY) = -1 ENOENT (No such file or directory)

       在上面程序的系统调用日志中我们确实看到了我们打的开始标志，结束标志。在开始标志和结束标志之间我们看到了我们的文件"filename"确实被打开了，文件描述符fd = 6；在打开文件后紧接着又执行了系统调用mmap，这一点我们Java代码一致，这样，我们就验证了我们答案1中的结论，可以开始我们的下文了

源码追踪分析，从Java到JNI，再到JVM的C++目的1寻源之旅：fileChannel.map()

       我们知道我们执行Java代码fileChannel.map()确实会在底层调用系统调用，那怎么在源码中得到验证呢？怎么落脚于源码进行分析呢？下面开始我们的寻源之旅

       FileChannelImpl.map() 注：由于代码较长，这里代码中略去了一些我们不关注的,比如异常捕获等

public MappedByteBuffer map(MapMode mode, long position, long size)throws IOException{ // ...try { // ...synchronized (positionLock) { // ...long mapPosition = position - pagePosition;mapSize = size + pagePosition;try { // ！我们要找的语句就在这！addr = map0(imode, mapPosition, mapSize);} catch (OutOfMemoryError x) { // 如果内存不足，先尝试进行GCSystem.gc();try { Thread.sleep();} catch (InterruptedException y) { Thread.currentThread().interrupt();}try { // 再次试着mmapaddr = map0(imode, mapPosition, mapSize);} catch (OutOfMemoryError y) { // After a second OOME, failthrow new IOException("Map failed", y);}}} // ...} finally { // ...}}

       上面函数源码中真正执行mmap的语句是在addr = map0(imode, mapPosition, mapSize),于是我们寻着这里继续追踪

       FileChannelImpl.map0()

// Creates a new mappingprivate native long map0(int prot, long position, long length)throws IOException;

       可以看到，该方法是一个native方法，所以后面的源码我们需要到这个FileChannelImpl.class对应的fileChannelImpl.c中去看，所以我们需要去找到JDK的源码

       在JDK源码中我们找到fileChannelImpl.c文件

       fileChannelImpl.c 根据JNI的对应规则，我们找到该文件内对应的Java_sun_nio_ch_FileChannelImpl_map0方法，其源码如下：

JNIEXPORT jlong JNICALLJava_sun_nio_ch_FileChannelImpl_map0(JNIEnv *env, jobject this, jint prot, jlong off, jlong len){ void *mapAddress = 0;jobject fdo = (*env)->GetObjectField(env, this, chan_fd);jint fd = fdval(env, fdo);int protections = 0;int flags = 0;if (prot == sun_nio_ch_FileChannelImpl_MAP_RO) { protections = PROT_READ;flags = MAP_SHARED;} else if (prot == sun_nio_ch_FileChannelImpl_MAP_RW) { protections = PROT_WRITE | PROT_READ;flags = MAP_SHARED;} else if (prot == sun_nio_ch_FileChannelImpl_MAP_PV) { protections =PROT_WRITE | PROT_READ;flags = MAP_PRIVATE;}// ！我们要找的语句就在这里！mapAddress = mmap(0,/* Let OS decide location */len,/* Number of bytes to map */protections,/* File permissions */flags,/* Changes are shared */fd, /* File descriptor of mapped file */off); /* Offset into file */if (mapAddress == MAP_FAILED) { if (errno == ENOMEM) { JNU_ThrowOutOfMemoryError(env, "Map failed");return IOS_THROWN;}return handle(env, -1, "Map failed");}return ((jlong) (unsigned long) mapAddress);}

       我们要找的语句就上面代码中的mapAddress = mmap(0,len,protections,flags,fd,off),至于为什么不是直接的mmap，而是mmap，是因为这里的mmap是一个宏，在文件上方有其定义，如下：

#define mmap mmap

       至此，我们就在源码中得到验证了我们问题2中的结论：fileChannelImpl.map()底层使用的是mmap系统调用

目的2寻源之旅：mmapedByteBuffer.put(Byte[ ])

       接着我们来看看当我们调用mmapedByteBuffer.put(Byte[])JVM底层在搞些什么动作

       MappedByteBuffer ?首先我们得知道，当我们执行MappedByteBuffer map = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, _GB)时，实际返回的对象是DirectByteBuffer类的实例，因为MappedByteBuffer为抽象类，且只有DirectByteBuffer继承了它，看下面两图就明白了

       DirectByteBuffer 于是我们找到DirectByteBuffer内的put(Byte[ ])方法

public ByteBuffer put(byte x) { unsafe.putByte(ix(nextPutIndex()), ((x)));return this;}

       可以看到该方法内实际是调用Unsafe类内的putByte方法来实现功能的，所以我们还得去看Unsafe类

       Unsafe.class

public native voidputByte(long address, byte x);

       该方法在Unsafe内是一个native方法，所以所以我们还得去看unsafe.cpp文件内对应的实现

       unsafe.cpp

       在JDK源码中，我们找到unsafe.cpp

       在这份源码内，飞翔 源码没有使用JNI内普通加前缀的方法来形成对应关系

       不过我们还是能顺着源码的蛛丝轨迹找到我们要找的方法

       注意到源码中有这样的注册机制，所以我们可以知道我们要找的代码就是上图中标注的代码

       顺藤摸瓜，我们就找到了该方法的定义

UNSAFE_ENTRY(void, Unsafe_SetNative##Type(JNIEnv *env, jobject unsafe, jlong addr, java_type x)) \UnsafeWrapper("Unsafe_SetNative"#Type); \JavaThread* t = JavaThread::current(); \t->set_doing_unsafe_access(true); \void* p = addr_from_java(addr); \*(volatile native_type*)p = x; \t->set_doing_unsafe_access(false); \UNSAFE_END \

       该方法内主要的逻辑语句就是以下两句：

/** * @author Tptogiar * @description * @date /5/ - : */public class TestMappedByteBuffer{ public static final int _4kb = 4*;public static final int _GB= 1**;public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException { // 为了方便在日志中找到本段代码的开始位置和结束位置，这里利用文件io来打开始标记FileInputStream startInput = null;try { startInput = new FileInputStream("start1.txt");startInput.read();} catch (IOException e) { e.printStackTrace();}File file = new File("filename");FileChannel fileChannel = new RandomAccessFile(file, "rw").getChannel();MappedByteBuffer map = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, _GB); //我们想分析的语句问题2for (int i = 0; i < _GB; i++) { map.put((byte)0); // 下文中需要分析的语句目的2}// 打结束标记FileInputStream endInput = null;try { endInput = new FileInputStream("end.txt");endInput.read();} catch (IOException e) { e.printStackTrace();}}}0

       至此，我们就知道：其实我们调用mmapedByteBuffer.put(Byte[ ])时，JVM底层并不需要涉及到系统调用（这里也可以用strace工具追踪从而得到验证）。也就是说通过mmap映射的空间在内核空间和用户空间是共享的，我们在用户空间只需要像平时使用用户空间那样就行了————获取地址，设置值，而不涉及用户态，内核态的切换

总结

       fileChannelImpl.map()底层用调用系统函数mmap

       fileChannelImpl.map()返回的其实不是MappedByteBuffer类对象，而是DirectByteBuffer类对象

       在linux上可以通过strace来追踪系统调用

       JNI中“.class”文件内方法与“.cpp”文件内函数的对应关系不止是前缀对应的方法，还可以是注册的方式，这一点的追寻代码的时候有很大帮助

       directByteBuffer.put()方法底层并没有涉及系统调用，也就不需要涉及切态的性能开销(其底层知识执行获取地址，设置值的操作)，所以mmap的性能就比普通读写read/write好

       ...

原文：/post/

聊聊微信 Xlog

       åŒæ­¥åœ°å€

        本文介绍 MARS xlog 使用以及使用过程中踩过的坑

        xlog 是微信开源框架 MARS 的一部分, 处理应用日志

        微信的对 xlog 的介绍文档--「 微信终端跨平台组件 mars 系列（一） - 高性能日志模块xlog) 」

        总结出来就是

        MARS 的 GitHub 上介绍比较详细,

        先跑起来一个 Demo 之后, 需要深入了解一下

        mmap 是一种内存映射文件的方法，即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间，实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系。实现这样的映射关系后，进程就可以采用指针的方式读写操作这一段内存，而系统会自动回写脏页面到对应的文件磁盘上，即完成了对文件的操作而不必再调用read,write等系统调用函数。相反，内核空间对这段区域的修改也直接反映用户空间，从而可以实现不同进程间的文件共享。

        正如微信的介绍文章中所说的:

        mmap 是使用逻辑内存对磁盘文件进行映射，中间只是进行映射没有任何拷贝操作，避免了写文件的数据拷贝。操作内存就相当于在操作文件，避免了内核空间和用户空间的频繁切换。

        mmap几乎和直接写内存一样的性能，而且 mmap 既不会丢日志，回写时机对我们来说又基本可控。

        上文中有关于该方法的源码分析, 总结来说

        因为 Android 手机 CPU 架构的差异, 可能会有很多版本的 so 文件, 如果你是使用本地编译 xlog 的, 你应该注意对应不同 CPU 架构编译不同的 so 文件

        本地编译的 so 文件放在 src/jniLibs 目录下, AS 可以自动编译到 apk 中

        我的坑主要是因为 xposed 的原因, 刚开始 Demo 很顺利, 接入到项目中问题就一个个的

        上文以及提到会在哪里加载 so 文件, 但是由于 xposed 的原因, Classloader 指向的文件为 /data/app/io.communet.ichater-2/base.apk , 不能找到指定的 so 文件, 所以需要指定绝对路径

        解决:

        微信有提到关于日志同步和异步两种写入方式以及日志文件的存储位置

        实际运行中发现, 当同步写入时, 日志文件开始会被存放在 cacheDir, 一段时间后, 会被放到 logDir, 但是异步模式下, 文件一直放在 cacheDir, 即便调用 appenderFlush 方法, 日志会从 mmap 中写入文件, 但是文件的位置还是在 cacheDir, 当然, 应用有读写 SDCard 的权限

        解决:

        该问题还未查明原因, 目前的解决方法是不给 cacheDir, 文件会被直接放到 logDir, 但是, 官方说如果不给 cacheDir, 可能出现 SIGBUS, 参见 issue#

        /4/更新: 解决了, 说起来都惭愧, 还有一个参数

        将该值设置为 0 即可, 之前以为这个值表示的是缓存日志保存的天数, 设置了 7, 实际上保留缓存日志的天数默认 天, 清理逻辑如下

        注意和上文中的那个 BUG 区分, 这里是因为用 位的 so 代替 位的 so 导致的

        解决:

        jniLibs 下面不要放 位的, 只放 的, 可以兼容

        还有坑的话继续更新

RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、mmap 设计高效内存分配器 arena ?

       本文旨在深入剖析RocksDb源码，从内存分配器角度着手。RocksDb内包含MemoryAllocator和Allocator两大类内存分配器。MemoryAllocator作为基类，提供MemkindKmemAllocator和JemallocNodumpAllocator两个子类，分别集成memkind和jemalloc库的功能，实现内存分配与释放。

       接着，重点解析Allocator类及其子类Arena的实现。基类Allocator提供两个关键接口：内存分配与对齐。Arena类采用block为单位进行内存分配，先分配一个block大小的内存，后续满足需求时，优先从block中划取，以减少内存浪费。一个block的大小由kBlockSize参数决定。分配策略中，Arena通过两个指针（aligned_alloc_ptr_和unaligned_alloc_ptr_）分别管理对齐与非对齐内存，提高内存利用效率。

       分配内存时，robotium 源码Arena通过构造函数初始化成员变量，包括block大小、内存在栈上的分配与mmap机制的使用。构造函数内使用OptimizeBlockSize函数确保block大小合理，减少内存对齐浪费。Arena中的内存管理逻辑清晰，尤其在分配新block时，仅使用new操作，无需额外内存对齐处理。

       分配内存流程中，AllocateNewBlock函数直接调用new分配内存，而AllocateFromHugePage和AllocateFallback函数则涉及mmap机制的使用与内存分配策略的统一。这些函数共同构成了Arena内存管理的核心逻辑，实现了灵活高效地内存分配。

       此外，Arena还提供AllocateAligned函数，针对特定对齐需求分配内存。这一函数在使用mmap分配内存时，允许用户自定义对齐大小，优化内存使用效率。在处理对齐逻辑时，Arena巧妙地利用位运算优化计算过程，提高了代码效率。

       总结而言，RocksDb的内存管理机制通过Arena类实现了高效、灵活的内存分配与管理。通过深入解析其源码，可以深入了解内存对齐、内存分配与多线程安全性的实现细节，为开发者提供宝贵的内存管理实践指导。未来，将深入探讨多线程内存分配器的设计，敬请期待后续更新。

Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结

       为了更好地实现对项目的管理，我们将组内一个项目迁移到MDP框架（基于Spring Boot），随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。笔者被叫去帮忙查看原因，发现配置了4G堆内内存，但是实际使用的物理内存竟然高达7G，确实不正常。JVM参数配置是“-XX:MetaspaceSize=M -XX:MaxMetaspaceSize=M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=m -XX:InitialCodeCacheSize=m, -Xssk -Xmx4g -Xms4g,-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M”，实际使用的物理内存如下图所示：

       使用Java层面的工具定位内存区域（堆内内存、Code区域或者使用unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的堆外内存）。

       笔者在项目中添加-XX:NativeMemoryTracking=detailJVM参数重启项目，使用命令jcmd pid VM.native_memory detail查看到的内存分布如下：

       发现命令显示的committed的内存小于物理内存，因为jcmd命令显示的内存包含堆内内存、Code区域、通过unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的内存，但是不包含其他Native Code（C代码）申请的堆外内存。所以猜测是使用Native Code申请内存所导致的问题。

       为了防止误判，笔者使用了pmap查看内存分布，发现大量的M的地址；而这些地址空间不在jcmd命令所给出的地址空间里面，基本上就断定就是这些M的内存所导致。

       使用系统层面的工具定位堆外内存。

       因为已经基本上确定是Native Code所引起，而Java层面的工具不便于排查此类问题，只能使用系统层面的工具去定位问题。

       首先，使用了gperftools去定位问题。

       从上图可以看出：使用malloc申请的的内存最高到3G之后就释放了，之后始终维持在M-M。笔者第一反应是：难道Native Code中没有使用malloc申请，直接使用mmap/brk申请的？（gperftools原理就使用动态链接的方式替换了操作系统默认的内存分配器（glibc）。）

       然后，使用strace去追踪系统调用。

       因为使用gperftools没有追踪到这些内存，于是直接使用命令“strace -f -e"brk,mmap,munmap" -p pid”追踪向OS申请内存请求，但是并没有发现有可疑内存申请。

       接着，使用GDB去dump可疑内存。

       因为使用strace没有追踪到可疑内存申请；于是想着看看内存中的情况。就是直接使用命令gdp -pid pid进入GDB之后，然后使用命令dump memory mem.bin startAddress endAddressdump内存，其中startAddress和endAddress可以从/proc/pid/smaps中查找。然后使用strings mem.bin查看dump的内容，如下：

       从内容上来看，像是解压后的JAR包信息。读取JAR包信息应该是在项目启动的时候，那么在项目启动之后使用strace作用就不是很大了。所以应该在项目启动的时候使用strace，而不是启动完成之后。

       再次，项目启动时使用strace去追踪系统调用。

       项目启动使用strace追踪系统调用，发现确实申请了很多M的内存空间，截图如下：

       使用该mmap申请的地址空间在pmap对应如下：

       最后，使用jstack去查看对应的线程。

       因为strace命令中已经显示申请内存的线程ID。直接使用命令jstack pid去查看线程栈，找到对应的线程栈（注意进制和进制转换）如下：

       这里基本上就可以看出问题来了：MCC（美团统一配置中心）使用了Reflections进行扫包，底层使用了Spring Boot去加载JAR。因为解压JAR使用Inflater类，需要用到堆外内存，然后使用Btrace去追踪这个类，栈如下：

       然后查看使用MCC的地方，发现没有配置扫包路径，默认是扫描所有的包。于是修改代码，配置扫包路径，发布上线后内存问题解决。

       为什么堆外内存没有释放掉呢？

       虽然问题已经解决了，但是有几个疑问。带着疑问，直接看了一下 Spring Boot Loader那一块的源码。发现Spring Boot对Java JDK的InflaterInputStream进行了包装并且使用了Inflater，而Inflater本身用于解压JAR包的需要用到堆外内存。而包装之后的类ZipInflaterInputStream没有释放Inflater持有的堆外内存。于是以为找到了原因，立马向Spring Boot社区反馈了这个bug。但是反馈之后，就发现Inflater这个对象本身实现了finalize方法，在这个方法中有调用释放堆外内存的逻辑。也就是说Spring Boot依赖于GC释放堆外内存。

       使用jmap查看堆内对象时，发现已经基本上没有Inflater这个对象了。于是就怀疑GC的时候，没有调用finalize。带着这样的怀疑，把Inflater进行包装在Spring Boot Loader里面替换成自己包装的Inflater，在finalize进行打点监控，结果finalize方法确实被调用了。于是又去看了Inflater对应的C代码，发现初始化的使用了malloc申请内存，end的时候也调用了free去释放内存。

       此时，怀疑free的时候没有真正释放内存，便把Spring Boot包装的InflaterInputStream替换成Java JDK自带的，发现替换之后，内存问题也得以解决了。

       再次看gperftools的内存分布情况，发现使用Spring Boot时，内存使用一直在增加，突然某个点内存使用下降了好多（使用量直接由3G降为M左右）。这个点应该就是GC引起的，内存应该释放了，但是在操作系统层面并没有看到内存变化，那是不是没有释放到操作系统，被内存分配器持有了呢？

       继续探究，发现系统默认的内存分配器（glibc 2.版本）和使用gperftools内存地址分布差别很明显，2.5G地址使用smaps发现它是属于Native Stack。内存地址分布如下：

       到此，基本上可以确定是内存分配器在捣鬼；搜索了一下glibc M，发现glibc从2.开始对每个线程引入内存池（位机器大小就是M内存），原文如下：

       按照文中所说去修改MALLOC_ARENA_MAX环境变量，发现没什么效果。查看tcmalloc（gperftools使用的内存分配器）也使用了内存池方式。

       为了验证是内存池搞的鬼，就简单写个不带内存池的内存分配器。使用命令gcc zjbmalloc.c -fPIC -shared -o zjbmalloc.so生成动态库，然后使用export LD_PRELOAD=zjbmalloc.so替换掉glibc的内存分配器。其中代码Demo如下：

       通过在自定义分配器当中埋点可以发现实际申请的堆外内存始终在M-M之间，gperftools监控显示内存使用量也是在M-M左右。但是从操作系统角度来看进程占用的内存差别很大（这里只是监控堆外内存）。

       使用不同分配器进行不同程度的扫包，占用的内存如下：

       为什么自定义的malloc申请M，最终占用的物理内存在1.7G呢？因为自定义内存分配器采用的是mmap分配内存，mmap分配内存按需向上取整到整数个页，所以存在着巨大的空间浪费。通过监控发现最终申请的页面数目在k个左右，那实际上向系统申请的内存等于k * 4k（pagesize） = 2G。

       为什么这个数据大于1.7G呢？因为操作系统采取的是延迟分配的方式，通过mmap向系统申请内存的时候，系统仅仅返回内存地址并没有分配真实的物理内存。只有在真正使用的时候，系统产生一个缺页中断，然后再分配实际的物理Page。

       整个内存分配的流程如上图所示。MCC扫包的默认配置是扫描所有的JAR包。在扫描包的时候，Spring Boot不会主动去释放堆外内存，导致在扫描阶段，堆外内存占用量一直持续飙升。当发生GC的时候，Spring Boot依赖于finalize机制去释放了堆外内存；但是glibc为了性能考虑，并没有真正把内存归返到操作系统，而是留下来放入内存池了，导致应用层以为发生了“内存泄漏”。所以修改MCC的配置路径为特定的JAR包，问题解决。在发表这篇文章时，发现Spring Boot的最新版本（2.0.5.RELEASE）已经做了修改，在ZipInflaterInputStream主动释放了堆外内存不再依赖GC；所以Spring Boot升级到最新版本，这个问题也可以得到解决。

fs/dev/zero的实现

       在类UNIX操作系统中，/dev/zero是一个特殊文件，提供无限空字符流。常用于覆盖信息或生成特定大小空白文件。其实现依赖于mmap将/dev/zero映射至虚地址空间，实现共享内存。该操作等同于匿名内存使用，即没有与任何文件关联。系统分配内容（通过mmap或brk）通常清零，但虚拟地址按需分配物理页面。读取操作仅需保证零内容，虚拟地址映射至内容为0的物理页面，降低系统物理内存消耗。

       在Linux中，万物皆是文件，/dev/zero的实现涉及特定目录下的tmpfs文件系统。通过shmem_zero_setup、shmem_kernel_file_setup和alloc_file等步骤构建。

       mmap共享匿名映射实质上是文件映射，特殊文件位于/dev/zero目录，创建于tmpfs系统中。

       相关文献深入剖析了mmap原理、共享内存虚拟文件系统、mmap内存映射本质及其源码实现。

       进一步理解Linux内核共享内存机制，包括shmem和tmpfs，提供深入分析。