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JVM性能調(diào)優(yōu)監(jiān)控工具使用詳解
作者：zhisheng的blog 2019-11-01 08:49:07
云計(jì)算
虛擬化 這些問題在日常開發(fā)、維護(hù)中可能被很多人忽視(比如有的人遇到上面的問題只是重啟服務(wù)器或者調(diào)大內(nèi)存，而不會(huì)深究問題根源)，但能夠理解并解決這些問題是Java程序員進(jìn)階的必備要求。
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現(xiàn)實(shí)企業(yè)級(jí)Java應(yīng)用開發(fā)、維護(hù)中，有時(shí)候我們會(huì)碰到下面這些問題：
- OutOfMemoryError，內(nèi)存不足
- 內(nèi)存泄露
- 線程死鎖
- 鎖爭(zhēng)用(Lock Contention)
- Java進(jìn)程消耗CPU過高
- ......
這些問題在日常開發(fā)、維護(hù)中可能被很多人忽視(比如有的人遇到上面的問題只是重啟服務(wù)器或者調(diào)大內(nèi)存，而不會(huì)深究問題根源)，但能夠理解并解決這些問題是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，無論你是運(yùn)維、開發(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)說明如下：
- -q 不輸出類名、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主要用來查看某個(gè)Java進(jìn)程內(nèi)的線程堆棧信息。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。下面我們來一個(gè)實(shí)例找出某個(gè)Java進(jìn)程中最耗費(fèi)CPU的Java線程并定位堆棧信息，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線程耗費(fèi)的CPU時(shí)間，CPU時(shí)間最長(zhǎng)的是線程ID為21742的線程，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，它用來輸出進(jìn)程21711的堆棧信息，然后根據(jù)線程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?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)程的類加載器和類加載器加載的持久代對(duì)象信息，輸出：類加載器名稱、對(duì)象是否存活(不可靠)、對(duì)象地址、父類加載器、已加載的類大小等信息，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
- 2: 38445 5237288
- 3: 3500 3749504
- 4: 60858 3242600
- 5: 3500 2715264
- 6: 2796 2131424
- 7: 5543 1317400 [I
- 8: 13714 1010768 [C
- 9: 4752 1003344 [B
- 10: 1225 639656
- 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
- 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)象類型，說明如下：
- 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：
上面紅線框出來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=
write data to file java.hprof[.txt] - net=
: send data over a socket off - depth=
stack trace depth 4 - interval=
sample interval in ms 10 - cutoff=
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
y - verbose=y|n print messages about dumps y
來幾個(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
當(dāng)前名稱：JVM性能調(diào)優(yōu)監(jiān)控工具使用詳解
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