[[280944]]

現(xiàn)實(shí)企業(yè)級(jí)Java應(yīng)用開(kāi)發(fā)、維護(hù)中，有時(shí)候我們會(huì)碰到下面這些問(wèn)題：

• OutOfMemoryError，內(nèi)存不足
• 內(nèi)存泄露
• 線(xiàn)程死鎖
• 鎖爭(zhēng)用(Lock Contention)
• Java進(jìn)程消耗CPU過(guò)高
• ......

這些問(wèn)題在日常開(kāi)發(fā)、維護(hù)中可能被很多人忽視(比如有的人遇到上面的問(wèn)題只是重啟服務(wù)器或者調(diào)大內(nèi)存，而不會(huì)深究問(wèn)題根源)，但能夠理解并解決這些問(wèn)題是Java程序員進(jìn)階的必備要求。本文將對(duì)一些常用的JVM性能調(diào)優(yōu)監(jiān)控工具進(jìn)行介紹，希望能起拋磚引玉之用。

而且這些監(jiān)控、調(diào)優(yōu)工具的使用，無(wú)論你是運(yùn)維、開(kāi)發(fā)、測(cè)試，都是必須掌握的。

A、 jps(Java Virtual Machine Process Status Tool)

jps主要用來(lái)輸出JVM中運(yùn)行的進(jìn)程狀態(tài)信息。語(yǔ)法格式如下：

jps [options] [hostid] 

如果不指定hostid就默認(rèn)為當(dāng)前主機(jī)或服務(wù)器。

命令行參數(shù)選項(xiàng)說(shuō)明如下：

-q 不輸出類(lèi)名、Jar名和傳入main方法的參數(shù) 
-m 輸出傳入main方法的參數(shù) 
-l 輸出main類(lèi)或Jar的全限名 
-v 輸出傳入JVM的參數(shù) 

比如下面：

root@ubuntu:/# jps -m -l 
2458 org.artifactory.standalone.main.Main /usr/local/artifactory-2.2.5/etc/jetty.xml 
29920 com.sun.tools.hat.Main -port 9998 /tmp/dump.dat 
3149 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start 
30972 sun.tools.jps.Jps -m -l 
8247 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start 
25687 com.sun.tools.hat.Main -port 9999 dump.dat 
21711 mrf-center.jar 

B、jstack

jstack主要用來(lái)查看某個(gè)Java進(jìn)程內(nèi)的線(xiàn)程堆棧信息。語(yǔ)法格式如下：

jstack [option] pid 
jstack [option] executable core 
jstack [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip 

命令行參數(shù)選項(xiàng)說(shuō)明如下：

-l long listings，會(huì)打印出額外的鎖信息，在發(fā)生死鎖時(shí)可以用jstack -l pid來(lái)觀察鎖持有情況-m mixed mode，不僅會(huì)輸出Java堆棧信息，還會(huì)輸出C/C++堆棧信息（比如Native方法） 

jstack可以定位到線(xiàn)程堆棧，根據(jù)堆棧信息我們可以定位到具體代碼，所以它在JVM性能調(diào)優(yōu)中使用得非常多。下面我們來(lái)一個(gè)實(shí)例找出某個(gè)Java進(jìn)程中最耗費(fèi)CPU的Java線(xiàn)程并定位堆棧信息，用到的命令有ps、top、printf、jstack、grep。

第一步先找出Java進(jìn)程ID，我部署在服務(wù)器上的Java應(yīng)用名稱(chēng)為mrf-center：

root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep 
root 21711 1 1 14:47 pts/3 00:02:10 java -jar mrf-center.jar 

得到進(jìn)程ID為21711，第二步找出該進(jìn)程內(nèi)最耗費(fèi)CPU的線(xiàn)程，可以使用ps -Lfp pid或者ps -mp pid -o THREAD, tid, time或者top -Hp pid，我這里用第三個(gè)，輸出如下：

TIME列就是各個(gè)Java線(xiàn)程耗費(fèi)的CPU時(shí)間，CPU時(shí)間最長(zhǎng)的是線(xiàn)程ID為21742的線(xiàn)程，用

printf "%x\n" 21742 

得到21742的十六進(jìn)制值為54ee，下面會(huì)用到。

OK，下一步終于輪到j(luò)stack上場(chǎng)了，它用來(lái)輸出進(jìn)程21711的堆棧信息，然后根據(jù)線(xiàn)程ID的十六進(jìn)制值grep，如下：

root@ubuntu:/# jstack 21711 | grep 54ee 
"PollIntervalRetrySchedulerThread" prio=10 tid=0x00007f950043e000 nid=0x54ee in Object.wait [0x00007f94c6eda000] 

可以看到CPU消耗在PollIntervalRetrySchedulerThread這個(gè)類(lèi)的Object.wait，我找了下我的代碼，定位到下面的代碼：

// Idle wait 
getLog.info("Thread [" + getName() + "] is idle waiting..."); 
schedulerThreadState = PollTaskSchedulerThreadState.IdleWaiting; 
long now = System.currentTimeMillis; 
long waitTime = now + getIdleWaitTime; 
long timeUntilContinue = waitTime - now; 
synchronized(sigLock) {try { 
if(!halted.get) { 
sigLock.wait(timeUntilContinue); 
} 
} catch (InterruptedException ignore) { 
} 
} 

它是輪詢(xún)?nèi)蝿?wù)的空閑等待代碼，上面的sigLock.wait(timeUntilContinue)就對(duì)應(yīng)了前面的Object.wait。

C、jmap(Memory Map)和jhat(Java Heap Analysis Tool)

jmap用來(lái)查看堆內(nèi)存使用狀況，一般結(jié)合jhat使用。

jmap語(yǔ)法格式如下：

jmap [option] pid 
jmap [option] executable core 
jmap [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip 

如果運(yùn)行在64位JVM上，可能需要指定-J-d64命令選項(xiàng)參數(shù)。

jmap -permstat pid 

打印進(jìn)程的類(lèi)加載器和類(lèi)加載器加載的持久代對(duì)象信息，輸出：類(lèi)加載器名稱(chēng)、對(duì)象是否存活(不可靠)、對(duì)象地址、父類(lèi)加載器、已加載的類(lèi)大小等信息，如下圖：

使用jmap -heap pid查看進(jìn)程堆內(nèi)存使用情況，包括使用的GC算法、堆配置參數(shù)和各代中堆內(nèi)存使用情況。比如下面的例子：

root@ubuntu:/# jmap -heap 21711 
Attaching to process ID 21711, please wait... 
Debugger attached successfully. 
Server compiler detected. 
JVM version is 20.10-b01 
 
using thread-local object allocation. 
Parallel GC with 4 thread(s) 
 
Heap Configuration: 
MinHeapFreeRatio = 40 
MaxHeapFreeRatio = 70 
MaxHeapSize = 2067791872 (1972.0MB) 
NewSize = 1310720 (1.25MB) 
MaxNewSize = 17592186044415 MB 
OldSize = 5439488 (5.1875MB) 
NewRatio = 2 
SurvivorRatio = 8 
PermSize = 21757952 (20.75MB) 
MaxPermSize = 85983232 (82.0MB) 
 
Heap Usage: 
PS Young Generation 
Eden Space: 
capacity = 6422528 (6.125MB) 
used = 5445552 (5.1932830810546875MB) 
free = 976976 (0.9317169189453125MB) 
84.78829520089286% used 
From Space: 
capacity = 131072 (0.125MB) 
used = 98304 (0.09375MB) 
free = 32768 (0.03125MB) 
75.0% used 
To Space: 
capacity = 131072 (0.125MB) 
used = 0 (0.0MB) 
free = 131072 (0.125MB) 
0.0% used 
PS Old Generation 
capacity = 35258368 (33.625MB) 
used = 4119544 (3.9287033081054688MB) 
free = 31138824 (29.69629669189453MB) 
11.683876009235595% used 
PS Perm Generation 
capacity = 52428800 (50.0MB) 
used = 26075168 (24.867218017578125MB) 
free = 26353632 (25.132781982421875MB) 
49.73443603515625% used 
.... 

使用jmap -histo[:live] pid查看堆內(nèi)存中的對(duì)象數(shù)目、大小統(tǒng)計(jì)直方圖，如果帶上live則只統(tǒng)計(jì)活對(duì)象，如下：

root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more  
num #instances #bytes class name---------------------------------------------- 
1: 38445 5597736 <constMethodKlass> 
2: 38445 5237288 <methodKlass> 
3: 3500 3749504 <constantPoolKlass> 
4: 60858 3242600 <symbolKlass> 
5: 3500 2715264 <instanceKlassKlass> 
6: 2796 2131424 <constantPoolCacheKlass> 
7: 5543 1317400 [I 
8: 13714 1010768 [C 
9: 4752 1003344 [B 
10: 1225 639656 <methodDataKlass> 
11: 14194 454208 java.lang.String 
12: 3809 396136 java.lang.Class 
13: 4979 311952 [S 
14: 5598 287064 [[I 
15: 3028 266464 java.lang.reflect.Method 
16: 280 163520 <objArrayKlassKlass> 
17: 4355 139360 java.util.HashMap$Entry 
18: 1869 138568 [Ljava.util.HashMap$Entry; 
19: 2443 97720 java.util.LinkedHashMap$Entry 
20: 2072 82880 java.lang.ref.SoftReference 
21: 1807 71528 [Ljava.lang.Object; 
22: 2206 70592 java.lang.ref.WeakReference 
23: 934 52304 java.util.LinkedHashMap 
24: 871 48776 java.beans.MethodDescriptor 
25: 1442 46144 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry 
26: 804 38592 java.util.HashMap 
27: 948 37920 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment 
28: 1621 35696 [Ljava.lang.Class; 
29: 1313 34880 [Ljava.lang.String; 
30: 1396 33504 java.util.LinkedList$Entry 
31: 462 33264 java.lang.reflect.Field 
32: 1024 32768 java.util.Hashtable$Entry 
33: 948 31440 [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry; 

class name是對(duì)象類(lèi)型，說(shuō)明如下：

B byte 
C char 
D double 
F float 
I int 
J long 
Z boolean 
[ 數(shù)組，如[I表示int[] 
[L+類(lèi)名 其他對(duì)象 

還有一個(gè)很常用的情況是：用jmap把進(jìn)程內(nèi)存使用情況dump到文件中，再用jhat分析查看。jmap進(jìn)行dump命令格式如下：

jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid 

我一樣地對(duì)上面進(jìn)程ID為21711進(jìn)行Dump：

root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711  
Dumping heap to /tmp/dump.dat ... 
Heap dump file created 

dump出來(lái)的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，這里用jhat查看：

root@ubuntu:/# jhat -port 9998 /tmp/dump.dat 
Reading from /tmp/dump.dat... 
Dump file created Tue Jan 28 17:46:14 CST 2014Snapshot read, resolving... 
Resolving 132207 objects... 
Chasing references, expect 26 dots.......................... 
Eliminating duplicate references.......................... 
Snapshot resolved. 
Started HTTP server on port 9998Server is ready. 

注意如果Dump文件太大，可能需要加上-J-Xmx512m這種參數(shù)指定最大堆內(nèi)存，即jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然后就可以在瀏覽器中輸入主機(jī)地址:9998查看了：

上面紅線(xiàn)框出來(lái)的部分大家可以自己去摸索下，最后一項(xiàng)支持OQL(對(duì)象查詢(xún)語(yǔ)言)。

D、jstat(JVM統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)工具)

語(yǔ)法格式如下：

jstat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ] 

vmid是Java虛擬機(jī)ID，在Linux/Unix系統(tǒng)上一般就是進(jìn)程ID。interval是采樣時(shí)間間隔。count是采樣數(shù)目。比如下面輸出的是GC信息，采樣時(shí)間間隔為250ms，采樣數(shù)為4：

root@ubuntu:/# jstat -gc 21711 250 4  
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU PC PU YGC YGCT FGC FGCT GCT 
192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1854.9 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649 
192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1972.2 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649 
192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1972.2 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649 
192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 2109.7 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649 

要明白上面各列的意義，先看JVM堆內(nèi)存布局：

可以看出：

堆內(nèi)存 = 年輕代 + 年老代 + 永久代 
年輕代 = Eden區(qū) + 兩個(gè)Survivor區(qū)(From和To) 

現(xiàn)在來(lái)解釋各列含義：

S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1區(qū)容量（Capacity）和使用量（Used） 
EC、EU：Eden區(qū)容量和使用量 
OC、OU：年老代容量和使用量 
PC、PU：永久代容量和使用量 
YGC、YGT：年輕代GC次數(shù)和GC耗時(shí) 
FGC、FGCT：Full GC次數(shù)和Full GC耗時(shí) 
GCT：GC總耗時(shí) 

E、hprof(Heap/CPU Profiling Tool)

hprof能夠展現(xiàn)CPU使用率，統(tǒng)計(jì)堆內(nèi)存使用情況。

語(yǔ)法格式如下：

java -agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass 
java -Xrunprof[:options] ToBeProfiledClass 
javac -J-agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass 

完整的命令選項(xiàng)如下：

Option Name and Value Description Default 
--------------------- ----------- ------- 
heap=dump|sites|all heap profiling all 
cpu=samples|times|old CPU usage off 
monitor=y|n monitor contention n 
format=a|b text(txt) or binary output a 
file=<file> write data to file java.hprof[.txt] 
net=<host>:<port> send data over a socket off 
depth=<size> stack trace depth 4 
interval=<ms> sample interval in ms 10 
cutoff=<value> output cutoff point 0.0001 
lineno=y|n line number in traces? y 
thread=y|n thread in traces? n 
doe=y|n dump on exit? y 
msa=y|n Solaris micro state accounting n 
force=y|n force output to <file> y 
verbose=y|n print messages about dumps y 

來(lái)幾個(gè)官方指南上的實(shí)例。

CPU Usage Sampling Profiling(cpu=samples)的例子：

java -agentlib:hprof=cpu=samples,interval=20,depth=3 Hello 

上面每隔20毫秒采樣CPU消耗信息，堆棧深度為3，生成的profile文件名稱(chēng)是java.hprof.txt，在當(dāng)前目錄。

CPU Usage Times Profiling(cpu=times)的例子，它相對(duì)于CPU Usage Sampling Profile能夠獲得更加細(xì)粒度的CPU消耗信息，能夠細(xì)到每個(gè)方法調(diào)用的開(kāi)始和結(jié)束，它的實(shí)現(xiàn)使用了字節(jié)碼注入技術(shù)(BCI)：

javac -J-agentlib:hprof=cpu=times Hello.java 

Heap Allocation Profiling(heap=sites)的例子：

javac -J-agentlib:hprof=heap=sites Hello.java 

Heap Dump(heap=dump)的例子，它比上面的Heap Allocation Profiling能生成更詳細(xì)的Heap Dump信息：

javac -J-agentlib:hprof=heap=dump Hello.java