我有一台运行Ubuntu 11.04（Natty）（64位）的新服务器。 我开始安装openjdk和tomcat6 。 当Tomcat服务器启动时，它立即使用480 + MB的内存。 这似乎是不成比例的，我想知道如果有人有一个解决scheme让Tomcat使用200-300 MB （或更less）的内存。
我使用了memtop来看看这个：（注意：我删除了所有大项，499MB项是Tomcat）
user@xyz:~# python memtop-0.9.py PID | private/writ. mem |command | current | previous |(truncated) 19776 | 499.3 MB | +++++ |/usr/lib/jvm/java-6-openjdk/bin/java-Djava.util.logging.config.file=/var/lib/tomcat6/conf/logging.properties-Djava.awt.headless=true-Xm 18082 | 148.6 MB | +++++ |/usr/sbin/mysqld 1385 | 3.6 MB | ++ |pythonmemtop-0.9.py RAM usage: ============================================== 69.3 %
而且，你可以看到我安装了什么JDK和Tomcat包：
user@xyz:~# dpkg --get-selections | grep jdk default-jdk install openjdk-6-jdk install openjdk-6-jre install openjdk-6-jre-headless install openjdk-6-jre-lib install user@xyz:~# dpkg --get-selections | grep tomcat libtomcat6-java install tomcat6 install tomcat6-admin install tomcat6-common install tomcat6-user install
Tomcat的启动脚本将Xmx设置为128M ：
JAVA_OPTS="-Djava.awt.headless=true -Xmx128M"
有没有人有任何想法，我可以做什么来把内存消耗降低到更合理的东西？ 我不明白为什么JVM和Tomcat一起需要消耗这么多的内存。
EDITS
对此，我直接下载了Tomcat 6并运行了启动脚本。 请记住，这次没有设置Xmx值。 运行这个时， memtop显示Tomcat正在使用737 MB的内存！
这导致我相信，使用JVM的大量内存的openjdk存在一个问题。
我尝试了同样的事情，与Tomcat 7新鲜的.zip下载 – 同样的问题。 它使用了740 MB的内存。
我安装了Sun JRE / JDK。 内存消耗下降到400 MB左右（从近500 MB下降）。 这比我更喜欢的内存使用更多！
（sun-java6-bin，sun-java6-jdk，sun-java6-jre）
当我跑top ，我得到这个：
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 13749 tomcat6 20 0 481m 68m 9892 S 0 7.4 0:02.85 java
我意识到并期望64位机器/ JVM将使用更多的内存，但我没有想到它会如此之高。 我在一台只能保证512MB的虚拟机上运行。
—-编辑提供示例，因为点不在—-
一个进程启动并要求1 GB的内存。
该过程然后启动八个线程（都可以访问分配的1 GB内存）。
有人运行一个工具来确定有多less内存正在使用。 该工具的工作原理如下：
当（希望）显然有8个衍生线程（和原始进程的线程）都使用相同的GB内存时，该工具将报告该进程正在使用9 GB的内存。
这是一些工具如何报告内存的缺陷; 然而，这不是一个容易解决的缺陷（因为修复它将需要改变一些非常老的（但重要的）工具的输出）。 我不想成为重写top或者ps的人，这会使得操作系统不是POSIX。
—-原文如下—-一些版本的内存报告工具（如top）会错误地将线程（都可以访问相同的内存）与进程混淆。 因此，产生五个线程的tomcat实例会错误地报告它的内存消耗五倍。
唯一确定的方法是单独列出内存消耗的进程，然后读取其中一个线程的内存（即像进程一样列出）。 这样你就知道应用程序真正的内存消耗。 如果您依赖于为您添加的工具，那么您将高估由参考相同共享内存的线程数实际使用的内存量。
我已经有了2 GB的内存（和1 GB的交换）的报告，大约7 GB的内存在一个特别重的应用程序之前使用。
为了更好地理解许多工具如何报告内存， 请看这里 。 如果他们的python代码正在parsing这些工具之一的文本，或者从相同的系统调用中获取该数据，那么在过度报告内存中它会受到同样的错误。