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1、带你认识JDK8中超nice的Native Memory Tracking

本文分享自华为云社区《 Native Memory Tracking 详解（1）:基础介绍》，作者：毕昇小助手。

0.引言

我们经常会好奇，我启动了一个 JVM，他到底会占据多大的内存？他的内存都消耗在哪里？为什么 JVM 使用的内存比我设置的 -Xmx 大这么多？我的内存设置参数是否合理？为什么我的 JVM 内存一直缓慢增长？为什么我的 JVM 会被 OOMKiller 等等，这都涉及到 JAVA 虚拟机对内存的一个使用情况，不如让我们来一探其中究竟。

1.简介

除去大家都熟悉的可以使用 -Xms、-Xmx 等参数设置的堆（Java Heap），JVM 还有所谓的非堆内存（Non-Heap Memory）。

可以通过一张图来简单看一下 Java 进程所使用的内存情况（简略情况）：

非堆内存包括方法区和Java虚拟机内部做处理或优化所需的内存。

• 方法区：在所有线程之间共享，存储每个类的结构，如运行时常量池、字段和方法数据，以及方法和构造函数的代码。方法区在逻辑上（虚拟机规范）是堆的一部分，但规范并不限定实现方法区的内存位置和编译代码的管理策略，所以不同的 Java 虚拟机可能有不同的实现方式，此处我们仅讨论 HotSpot。
• 除了方法区域外，Java 虚拟机实现可能需要内存用于内部的处理或优化。例如，JIT编译器需要内存来存储从Java虚拟机代码转换的本机代码（储存在CodeCache中），以获得高性能。

从 OpenJDK8 起有了一个很 nice 的虚拟机内部功能： Native Memory Tracking (NMT) 。我们可以使用 NMT 来追踪了解 JVM 的内存使用详情（即上图中的 JVM Memory 部分），帮助我们排查内存增长与内存泄漏相关的问题。

2.如何使用

2.1 开启 NMT

默认情况下，NMT是处于关闭状态的，我们可以通过设置 JVM 启动参数来开启：-XX:NativeMemoryTracking=[off | summary | detail]。

注意：启用NMT会导致5% -10%的性能开销。

NMT 使用选项如下表所示：

我们注意到，如果想使用 NMT 观察 JVM 的内存使用情况，我们必须重启 JVM 来设置 XX:NativeMemoryTracking的相关选项，但是重启会使得我们丢失想要查看的现场，只能等到问题复现时才能继续观察。

笔者试图通过一种不用重启 JVM 的方式来开启 NMT ，但是很遗憾目前没有这样的功能。

JVM 启动后只有被标记为 manageable 的参数才可以动态修改或者说赋值，我们可以通过 JDK management interface (com.sun.management.HotSpotDiagnosticMXBean API) 或者 jinfo -flag 命令来进行动态修改的操作，让我们看下所有可以被修改的参数值（JDK8）：

java -XX:+PrintFlagsFinal | grep manageableintx CMSAbortablePrecleanWaitMillis = 100 {manageable}intx CMSTriggerInterval = -1 {manageable}intx CMSWaitDuration = 2000 {manageable}bool HeapDumpAfterFullGC = false {manageable}bool HeapDumpBeforeFullGC = false {manageable}bool HeapDumpOnOutOfMemoryError = false {manageable}ccstr HeapDumpPath = {manageable}uintx MaxHeapFreeRatio = 100 {manageable}uintx MinHeapFreeRatio = 0 {manageable}bool PrintClassHistogram = false {manageable}bool PrintClassHistogramAfterFullGC = false {manageable}bool PrintClassHistogramBeforeFullGC = false {manageable}bool PrintConcurrentLocks = false {manageable}bool PrintGC = false {manageable}bool PrintGCDateStamps = false {manageable}bool PrintGCDetails = false {manageable}bool PrintGCID = false {manageable}bool PrintGCTimeStamps = false {manageable}

很显然，其中不包含 NativeMemoryTracking 。

2.2 使用 jcmd 访问 NMT 数据

我们可以通过jcmd 命令来很方便的查看 NMT 相关的数据：

jcmd VM.native_memory [summary | detail | baseline | summary.diff | detail.diff | shutdown] [scale= KB | MB | GB]

jcmd 操作 NMT 选项如下表所示：

NMT 默认打印的报告是 KB 来进行呈现的，为了满足我们不同的需求，我们可以使用 scale=MB | GB 来更加直观的打印数据。创建 baseline 之后使用 diff 功能可以很直观地对比出两次 NMT 数据之间的差距。

看到 shutdown 选项，笔者本能的一激灵，既然我们可以通过 shutdown 来关闭 NMT ，那为什么不能通过逆向 shutdown 功能来动态的开启 NMT 呢？笔者找到 shutdown 相关源码（以下都是基于 OpenJDK 8）：

# hotspot/src/share/vm/services/nmtDCmd.cppvoid NMTDCmd::execute(DCmdSource source, TRAPS) { // Check NMT state // native memory tracking has to be on if (MemTracker::tracking_level() == NMT_off) { output()->print_cr("Native memory tracking is not enabled"); return; } else if (MemTracker::tracking_level() == NMT_minimal) { output()->print_cr("Native memory tracking has been shutdown"); return; } ...... //执行 shutdown 操作 else if (_shutdown.value()) { MemTracker::shutdown(); output()->print_cr("Native memory tracking has been turned off"); } ......}# hotspot/src/share/vm/services/memTracker.cpp// Shutdown can only be issued via JCmd, and NMT JCmd is serialized by lockvoid MemTracker::shutdown() { // We can only shutdown NMT to minimal tracking level if it is ever on. if (tracking_level () > NMT_minimal) { transition_to(NMT_minimal); }}# hotspot/src/share/vm/services/nmtCommon.hpp// Native memory tracking level //NMT的追踪等级enum NMT_TrackingLevel { NMT_unknown = 0xFF, NMT_off = 0x00, NMT_minimal = 0x01, NMT_summary = 0x02, NMT_detail = 0x03};

遗憾的是通过源码我们发现，shutdown 操作只是将 NMT 的追踪等级 tracking_level 变成了 NMT_minimal 状态（而并不是直接变成了 off 状态），注意注释：We can only shutdown NMT to minimal tracking level if it is ever on（即我们只能将NMT关闭到最低跟踪级别，如果它曾经打开）。

这就导致了如果我们没有开启过 NMT ，那就没办法通过魔改 shutdown 操作逆向打开 NMT ，因为 NMT 追踪的部分内存只在 JVM 启动初始化的阶段进行记录（如在初始化堆内存分配的过程中通过 NMT_TrackingLevel level = MemTracker::tracking_level(); 来获取 NMT 的追踪等级，视等级来记录内存使用情况），JVM 启动之后再开启 NMT 这部分内存的使用情况就无法记录，所以目前来看，还是只能在重启 JVM 后开启 NMT。

至于提供 shutdown 功能的原因，应该就是让用户在开启 NMT 功能之后如果想要关闭，不用再次重启 JVM 进程。shutdown 会清理虚拟内存用来追踪的数据结构，并停止一些追踪的操作（如记录 malloc 内存的分配）来降低开启 NMT 带来的性能耗损，并且通过源码可以发现 tracking_level 变成 NMT_minimal 状态后也不会再执行 jcmd VM.native_memory命令相关的操作。

2.3 虚拟机退出时获取 NMT 数据

除了在虚拟机运行时获取 NMT 数据，我们还可以通过两个参数：-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions和-XX:+PrintNMTStatistics ，来获取虚拟机退出时内存使用情况的数据（输出数据的详细程度取决于你设定的跟踪级别，如 summary/detail 等）。

-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions：解锁用于诊断 JVM 的选项，默认关闭。

-XX:+PrintNMTStatistics：当启用 NMT 时，在虚拟机退出时打印内存使用情况，默认关闭，需要开启前置参数 -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions 才能正常使用。

3.NMT 内存 & OS 内存概念差异性

我们可以做一个简单的测试，使用如下参数启动 JVM ：

-Xmx1G -Xms1G -XX:+UseG1GC -XX:MaxMetaspaceSize=256m -XX:MaxDirectMemorySize=256m -XX:ReservedCodeCacheSize=256M -XX:NativeMemoryTracking=detail

然后使用 NMT 查看内存使用情况（因各环境资源参数不一样，部分未明确设置数据可能由虚拟机根据资源自行计算得出，以下数据仅供参考）：

jcmd VM.native_memory detail

NMT 会输出如下日志：

Native Memory Tracking:Total: reserved=2813709KB, committed=1497485KB- Java Heap (reserved=1048576KB, committed=1048576KB) (mmap: reserved=1048576KB, committed=1048576KB) - Class (reserved=1056899KB, committed=4995KB) (classes #442) (malloc=131KB #259) (mmap: reserved=1056768KB, committed=4864KB) - Thread (reserved=258568KB, committed=258568KB) (thread #127) (stack: reserved=258048KB, committed=258048KB) (malloc=390KB #711) (arena=130KB #234) - Code (reserved=266273KB, committed=4001KB) (malloc=33KB #309) (mmap: reserved=266240KB, committed=3968KB) - GC (reserved=164403KB, committed=164403KB) (malloc=92723KB #6540) (mmap: reserved=71680KB, committed=71680KB) - Compiler (reserved=152KB, committed=152KB) (malloc=4KB #36) (arena=148KB #21) - Internal (reserved=14859KB, committed=14859KB) (malloc=14827KB #3632) (mmap: reserved=32KB, committed=32KB) - Symbol (reserved=1423KB, committed=1423KB) (malloc=936KB #111) (arena=488KB #1) - Native Memory Tracking (reserved=330KB, committed=330KB) (malloc=118KB #1641) (tracking overhead=211KB) - Arena Chunk (reserved=178KB, committed=178KB) (malloc=178KB) - Unknown (reserved=2048KB, committed=0KB) (mmap: reserved=2048KB, committed=0KB) ......

大家可能会发现 NMT 所追踪的内存（即 JVM 中的 Reserved、Committed）与操作系统 OS （此处指Linux）的内存概念存在一定的差异性。

首先按我们理解的操作系统的概念：

操作系统对内存的分配管理典型地分为两个阶段：保留（reserve）和提交（commit）。保留阶段告知系统从某一地址开始到后面的dwSize大小的连续虚拟内存需要供程序使用，进程其他分配内存的操作不得使用这段内存；提交阶段将虚拟地址映射到对应的真实物理内存中，这样这块内存就可以正常使用 [1]。

如果使用 top 或者 smem 等命令查看刚才启动的 JVM 进程会发现：

top PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 36257 dou+ 20 0 10.8g 54200 17668 S 99.7 0.0 13:04.15 java

此时疑问就产生了，为什么 NMT 中的 committed ，即日志详情中 Total: reserved=2813709KB, committed=1497485KB 中的 1497485KB 与 top 中 RES 的大小54200KB 存在如此大的差异？

使用 man 查看 top 中 RES 的概念（不同版本 Linux 可能不同）：

RES -- Resident Memory Size (KiB) A subset of the virtual address space (VIRT) representing the non-swapped physical memory a task is currently using. It is also the sum of the RSan, RSfd and RSsh fields. It can include private anonymous pages, private pages mapped to files (including program images and shared libraries) plus shared anonymous pages. All such memory is backed by the swap file represented separately under SWAP. Lastly, this field may also include shared file-backed pages which, when modified, act as a dedicated swap file and thus will never impact SWAP.

RES 表示任务当前使用的非交换物理内存（此时未发生swap），那按对操作系统 commit 提交内存的理解，这两者貌似应该对上，为何现在差距那么大呢？

笔者一开始猜测是 JVM 的 uncommit 机制（如 JEP 346[2]，支持 G1 在空闲时自动将 Java 堆内存返回给操作系统，BiSheng JDK 对此做了增强与改进[3]）造成的，JVM 在 uncommit 将内存返还给 OS 之后，NMT 没有除去返还的内存导致统计错误。

但是在翻阅了源码之后发现，G1 在 shrink 缩容的时候，通常调用链路如下：

G1CollectedHeap::shrink->

G1CollectedHeap::shrink_helper->

HeapRegionManager::shrink_by->

HeapRegionManager::uncommit_regions->

G1PageBasedVirtualSpace::uncommit->

G1PageBasedVirtualSpace::uncommit_internal->

os::uncommit_memory

忽略细节，uncommit 会在最后调用 os::uncommit_memory ，查看 os::uncommit_memory 源码：

bool os::uncommit_memory(char* addr, size_t bytes) { bool res; if (MemTracker::tracking_level() > NMT_minimal) { Tracker tkr = MemTracker::get_virtual_memory_uncommit_tracker(); res = pd_uncommit_memory(addr, bytes); if (res) { tkr.record((address)addr, bytes); } } else { res = pd_uncommit_memory(addr, bytes); } return res;}

可以发现在返还 OS 内存之后，MemTracker 是进行了统计的，所以此处的误差不是由 uncommit 机制造成的。

既然如此，那又是由什么原因造成的呢？笔者在追踪 JVM 的内存分配逻辑时发现了一些端倪，此处以Code Cache（存放 JVM 生成的 native code、JIT编译、JNI 等都会编译代码到 native code，其中 JIT 生成的 native code 占用了 Code Cache 的绝大部分空间）的初始化分配为例，其大致调用链路为下：

InitializeJVM->

Thread::vreate_vm->

init_globals->

codeCache_init->

CodeCache::initialize->

CodeHeap::reserve->

VirtualSpace::initialize->

VirtualSpace::initialize_with_granularity->

VirtualSpace::expand_by->

os::commit_memory

查看 os::commit_memory 相关源码：

bool os::commit_memory(char* addr, size_t size, size_t alignment_hint, bool executable) { bool res = os::pd_commit_memory(addr, size, alignment_hint, executable); if (res) { MemTracker::record_virtual_memory_commit((address)addr, size, CALLER_PC); } return res;}

我们发现 MemTracker 在此记录了 commit 的内存供 NMT 用以统计计算，继续查看 os::pd_commit_memory 源码，可以发现其调用了 os::Linux::commit_memory_impl 函数。

查看 os::Linux::commit_memory_impl 源码：

int os::Linux::commit_memory_impl(char* addr, size_t size, bool exec) { int prot = exec ? PROT_READ|PROT_WRITE|PROT_EXEC : PROT_READ|PROT_WRITE; uintptr_t res = (uintptr_t) ::mmap(addr, size, prot, MAP_PRIVATE|MAP_FIXED|MAP_ANONYMOUS, -1, 0); if (res != (uintptr_t) MAP_FAILED) { if (UseNUMAInterleaving) { numa_make_global(addr, size); } return 0; } int err = errno; // save errno from mmap() call above if (!recoverable_mmap_error(err)) { warn_fail_commit_memory(addr, size, exec, err); vm_exit_out_of_memory(size, OOM_MMAP_ERROR, "committing reserved memory."); } return err;}

问题的原因就在uintptr_t res = (uintptr_t) ::mmap(addr, size, prot, MAP_PRIVATE|MAP_FIXED|MAP_ANONYMOUS, -1, 0);这段代码上。

我们发现，此时申请内存执行的是 mmap 函数，并且传递的 port 参数是 PROT_READ|PROT_WRITE|PROT_EXEC 或 PROT_READ|PROT_WRITE ，使用 man 查看 mmap ，其中相关描述为：

The prot argument describes the desired memory protection of the mapping (and must not conflict with the open mode of the file). It is either PROT_NONE or the bitwise OR of one or more of the following flags: PROT_EXEC Pages may be executed. PROT_READ Pages may be read. PROT_WRITE Pages may be written. PROT_NONE Pages may not be accessed.

由此我们可以看出，JVM 中所谓的 commit 内存，只是将内存 mmaped 映射为可读可写可执行的状态！而在 Linux 中，在分配内存时又是 lazy allocation 的机制，只有在进程真正访问时才分配真实的物理内存。所以 NMT 中所统计的 committed 并不是对应的真实的物理内存，自然与 RES 等统计方式无法对应起来。

所以 JVM 为我们提供了一个参数 -XX:+AlwaysPreTouch，使我们可以在启动之初就按照内存页粒度都访问一遍 Heap，强制为其分配物理内存以减少运行时再分配内存造成的延迟（但是相应的会影响 JVM 进程初始化启动的时间），查看相关代码：

void os::pretouch_memory(char* start, char* end) { for (volatile char *p = start; p < end; p += os::vm_page_size()) { *p = 0; }}

让我们来验证下，开启-XX:+AlwaysPreTouch前后的效果。

NMT 的 heap 地址范围：

Virtual memory map:[0x00000000c0000000 - 0x0000000100000000] reserved 1048576KB for Java Heap from [0x0000ffff93ea36d8] ReservedHeapSpace::ReservedHeapSpace(unsigned long, unsigned long, bool, char*)+0xb8 [0x0000ffff93e67f68] Universe::reserve_heap(unsigned long, unsigned long)+0x2d0 [0x0000ffff93898f28] G1CollectedHeap::initialize()+0x188 [0x0000ffff93e68594] Universe::initialize_heap()+0x15c [0x00000000c0000000 - 0x0000000100000000] committed 1048576KB from [0x0000ffff938bbe8c] G1PageBasedVirtualSpace::commit_internal(unsigned long, unsigned long)+0x14c [0x0000ffff938bc08c] G1PageBasedVirtualSpace::commit(unsigned long, unsigned long)+0x11c [0x0000ffff938bf774] G1RegionsLargerThanCommitSizeMapper::commit_regions(unsigned int, unsigned long)+0x5c [0x0000ffff93943f54] HeapRegionManager::commit_regions(unsigned int, unsigned long)+0x7c

对应该地址的/proc/{pid}/smaps：

//开启前 //开启后c0000000-100080000 rw-p 00000000 00:00 0 c0000000-100080000 rw-p 00000000 00:00 0Size: 1049088 kB Size: 1049088 kBKernelPageSize: 4 kB KernelPageSize: 4 kBMMUPageSize: 4 kB MMUPageSize: 4 kBRss: 792 kB Rss: 1049088 kBPss: 792 kB Pss: 1049088 kBShared_Clean: 0 kB Shared_Clean: 0 kBShared_Dirty: 0 kB Shared_Dirty: 0 kBPrivate_Clean: 0 kB Private_Clean: 0 kBPrivate_Dirty: 792 kB Private_Dirty: 1049088 kBReferenced: 792 kB Referenced: 1048520 kBAnonymous: 792 kB Anonymous: 1049088 kBLazyFree: 0 kB LazyFree: 0 kBAnonHugePages: 0 kB AnonHugePages: 0 kBShmemPmdMapped: 0 kB ShmemPmdMapped: 0 kBShared_Hugetlb: 0 kB Shared_Hugetlb: 0 kBPrivate_Hugetlb: 0 kB Private_Hugetlb: 0 kBSwap: 0 kB Swap: 0 kBSwapPss: 0 kB SwapPss: 0 kBLocked: 0 kB Locked: 0 kBVmFlags: rd wr mr mw me ac VmFlags: rd wr mr mw me ac

对应的/proc/{pid}/status：

//开启前 //开启后 ... ... VmHWM: 54136 kB VmHWM: 1179476 kB VmRSS: 54136 kB VmRSS: 1179476 kB ... ... VmSwap: 0 kB VmSwap: 0 kB ...

开启参数后的 top：

PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 85376 dou+ 20 0 10.8g 1.1g 17784 S 99.7 0.4 14:56.31 java

观察对比我们可以发现，开启 AlwaysPreTouch 参数后，NMT 统计的 commited 已经与 top 中的 RES 差不多了，之所以不完全相同是因为该参数只能 Pre-touch 分配 Java heap 的物理内存，至于其他的非 heap 的内存，还是受到 lazy allocation 机制的影响。

同理我们可以简单看下 JVM 的 reserve 机制：

# hotspot/src/share/vm/runtime/os.cppchar* os::reserve_memory(size_t bytes, char* addr, size_t alignment_hint, MEMFLAGS flags) { char* result = pd_reserve_memory(bytes, addr, alignment_hint); if (result != NULL) { MemTracker::record_virtual_memory_reserve((address)result, bytes, CALLER_PC); MemTracker::record_virtual_memory_type((address)result, flags); } return result;}# hotspot/src/os/linux/vm/os_linux.cppchar* os::pd_reserve_memory(size_t bytes, char* requested_addr, size_t alignment_hint) { return anon_mmap(requested_addr, bytes, (requested_addr != NULL));}static char* anon_mmap(char* requested_addr, size_t bytes, bool fixed) { ...... addr = (char*)::mmap(requested_addr, bytes, PROT_NONE, flags, -1, 0); ......}

reserve 通过 mmap(requested_addr, bytes, PROT_NONE, flags, -1, 0); 来将内存映射为 PROT_NONE，这样其他的 mmap/malloc 等就不能调用使用，从而达到了 guard memory 或者说 guard pages 的目的。

OpenJDK 社区其实也注意到了 NMT 内存与 OS 内存差异性的问题，所以社区也提出了相应的 Enhancement 来增强功能：

2、中国第三批航天员名单：神舟十三号航天员名单确定

神舟十三号航天员名单确定

据中国载人航天工程新闻报道，神舟十二号3名航天员将要在9月中旬返航，神舟十二号返航之后，接下来我国还有一系列发射任务，在9月和10月之中，我国先后还要发射天舟三号货运飞船和神舟十三号载人飞船。

其中，天舟三号货运飞船会携带着航天员们的生活物资，先行一步到达空间站，这叫做“兵马未动，粮草先行”。

天舟三号货运飞船发射成功，并成功与天和核心舱对接之后，神舟十三号也将会启程出发，载着3名航天员前往我国空间站。

根据航天文昌科普基地发布的行程安排来看，预计在10月3日神舟十三号载人飞船将会启程，送第二批航天员入驻我国空间站。当然了，火箭发射存在着较大的不确定性，比如：天舟二号货运飞船就连续两次推迟发射，所以具体发射日期以实际发射为准。

此次执行神舟十三号任务的航天员一共有3名，和过去不同的是，他们三个人将要在我国空间站待上6个月。

那么问题就来了，此次执行神舟十三号的3名航天员有可能是谁呢？会不会有女航天员呢？

我国航天员

想要了解神舟十三号航天员都有谁，我们首先要知道我国一共有多少名具备飞行能力的航天员。

现如今我国一共有三批航天员。

其中第一批航天员一共有14人，目前已经有5人退役，还有9人在役，包括：杨利伟，聂海胜，刘伯明等。

第二批航天员一共有7人，包括2名女航天员刘洋和王亚平。

第三批航天员一共有18人，和以往不同的是，第三批航天员不仅仅从空军飞行员中选拔，还包括科研所的科学家和工程师，科研单位的专家等人才，只是他们今年3月份刚刚选拔完成，预计还要经过3-4年的周期性基本训练之后，才能够具备执行任务的能力。

也就是说，现阶段我国具备执行太空任务的航天员一共有16名，而其中聂海胜、刘伯明和汤洪波正在执行神舟十二号任务，无法执行神舟十三号任务，所以神舟十三号航天员预计将会从13名航天员中选拔出。

虽然每次任务只需要3名航天员，但是根据中国载人航天工程副总设计师杨利伟介绍，为了保证任务万无一失地进行，第一批和第二批全部航天员全程参与训练，包括杨利伟在内，都在为我国空间站时刻准备着。

神舟十三号航天员有女航天员吗？

目前我国一共有两名具有执行航天任务能力的女航天员，分别是：刘洋和王亚平。而她们两人也都已经执行过航天任务。

那么还是有很多网友比较关心，神舟十三号飞船会不会有女航天员？

关于这个问题，我们只能说暂无官方消息公布神舟十三号飞船究竟是哪3位航天员，以及是否会有女航天员。

不过女航天员的表现一直都很不错，比如：神舟十二号备份航天员中，就包括女航天员王亚平。

要知道的是，即使是备份航天员，也要训练成绩非常出色才可以。毕竟太空并不会因为对方是女性而格外优待，女航天员也要和男航天员一样优秀才行。

只不过因为每一次的航天任务都太过于重要，而且执行任务的航天员有限，以至于每一次执行任务的航天员都要优中选优，而不是唯性别论。

神舟十四号飞船滚动备份发射模式

细心的网友可能注意到了之前的新闻：神舟十二号发射之际时，神舟十三号飞船以及长二F遥十三火箭已待命滚动备份发射模式。

也就是说，神舟十三号飞船早在神舟十二号飞船发射时，就已经准备就绪，能够随时执行发射命令。这样做是为了确保航天员的绝对安全，比如：万一航天员在空间站发生突发情况，神舟十三号飞船能够在最短的时间内，将航天员从空间站接回家。

而等到神舟十三号飞船发射时，神舟十四号以及相应的火箭也会待命，以备不时之需。后续所有的发射任务，都是采用发射一发，备份一发的模式。

神舟十二号航天员预计在9月中旬返回地球，在东风着陆场进行着陆，相关搜寻团队已经做好准备，尽最大可能在最短时间内找到航天员们。

神舟十三号预计在10月份发射，3名航天员从第一批、第二批13名航天员中选出，采取老带新的方式，具体名单还要等到官方宣布。

神舟十三号航天员名单确定

神舟十三号国庆节升空，或有一名女航天员

从时间上来看，在不延期的情况下，今年国庆节期间，在10月3日的时候，神舟十三号载人飞船将会发射升空，去往中国空间站，当然，由于火箭发射是存在着一些不确定因素，因此，神舟十三号也有可能会延期发射，即使这样，大概率也会在11月之前。

和神舟十二号载人飞船一样，神舟十三号载人飞船上，也会搭乘3名中国航天员去往中国空间站，值得一提的是，这一次，极有可能会有一名女性航天员。

相较于聂海胜等3名航天员，在中国空间站的首批任务执行时间，是为期3个月不同，这一次，神舟十三号上的航天员们，将会在中国空间站上，完成大约6个月左右的太空任务，之后才会返回地球。

从公布的名单来看，这一次有望去往中国空间站的女航天员，一共有2位，分别是刘洋和王亚平，这两位女航天员都曾经出色执行过太空任务，是具有丰富经验的。

从她们两位曾经的太空任务来看，在轨时间都是13天，只不过一个是执行神舟九号的任务，一个是执行神舟十号的任务。

考虑到中国空间站会在未来，不断有航天员前往，而且也会在上面进行很多种实验，一些实验也的确需要女性航天员的加入，才会更好地完成，因此，这一次中国空间站迎来第二批“住户”中，加入一名女性航天员的概率是极大的。

那么，究竟会是刘洋，还是王亚平呢？

目前来看，王亚平的可能性更高，因为刘洋已经结婚生子了，而且她目前的情况，更倾向于“退居二线”。

而王亚平本身从年龄上来看，就要比刘洋小很多，身体素质也更高，同时多年来从训练强度、训练时间等方面来看，王亚平也要高于刘洋，再加上本身王亚平的经验也是非常丰富的，因此，王亚平参加神舟十三号飞行任务的概率也就更大了。

那么，这一次王亚平真的会如愿去往中国空间站吗？从公布的候选名单来看，一共有14人有可能进入中国空间站，其中也包括目前还在太空中执行任务，还没有返回地球的聂海胜、汤洪波和刘伯明。

但是，由于聂海胜等3人，在返回地球后，是需要进行为期数月的恢复训练，他们是不适合短期内再次进入太空的，所以，从候选名单就剩下了11人。

在这11人中，也包括杨利伟和刘洋，这两个人目前都是算半退居二线，因此，如果一定要选择一名女航天员，就一定是王亚平，此外，从年龄、经验等角度来考虑，神舟十三号载人飞船上，最有可能出现的最终入选名单，大概率会是王亚平、叶光富和翟志刚。

和王亚平一样，叶光富也是80后，是我国航天员队伍中的中流砥柱，他曾经参加过欧空局的'挑战训练，而且成绩非常好，同时，在神舟十二号的最终名单公布之前，叶光富的呼声也是很高的，只不过最终他成为了备份航天员。

因此，考虑到这一次神舟十三号会在太空中执行6个月左右的任务，对于航天员的身体、心理等要求更高，所以，叶光富加入的可能性是极大的。

除了王亚平和叶光富，翟志刚极有可能会担任神舟十三号任务的指令长，担当和聂海胜一样的角色，因为翟志刚可是中国太空行走第一人，尽管他已经55岁了，但是却仍然坚守在航天一线，身体素质、心理素质、太空经验等都非常丰富。

而且在神舟十二号载人飞船公布名单之前，翟志刚也是和叶光富一样，都呼声很高，同样，他也是成为了神舟十二号的备份航天员，这些都让他极有可能会在神舟十三号任务中，担任指令长的角色。

毕竟叶光富和王亚平都相对年轻，拥有一个经验丰富的指令长，这种“老带新”的模式，也是我国最常见的太空搭档模式。

相较于神舟十二号的任务而言，这一次，神舟十三号会带着一些植物去往中国空间站，这些植物也会在太空中进行“造氧实验”，从而一方面确保航天员可以在太空中停留更久的时间，另一方面，也为日后的突破性太空生活打下基础，不得不说，真的是太令人期待了！

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