JVM本身就是一个java进程,一个java程序运行在一个jvm进程中。多个java程序同时运行就会有多个jvm进程。一个jvm进程有多个线程至少有一个gc线程和一个用户线程。

JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps、jstack、jmap、jhat、jstat等小巧的工具,本博客希望能起抛砖引玉之用,让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解。

现实企业级Java开发中,有时候我们会碰到下面这些问题:

  • OutOfMemoryError,内存不足

  • 内存泄露

  • 线程死锁

  • 锁争用(Lock Contention)

  • Java进程消耗CPU过高

  • ......

这些问题在日常开发中可能被很多人忽视(比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存,而不会深究问题根源),但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。本文将对一些常用的JVM性能调优监控工具进行介绍,希望能起抛砖引玉之用。本文参考了网上很多资料,难以一一列举,在此对这些资料的作者表示感谢!关于JVM性能调优相关的资料,请参考文末。

A、 jps(JavaVirtual Machine Process Status Tool)

jps主要用来输出JVM中运行的进程状态信息。语法格式如下:

1 jps [options] [hostid]

如果不指定hostid就默认为当前主机或服务器。

命令行参数选项说明如下:

1 -q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数
2 -m 输出传入main方法的参数
3 -l 输出main类或Jar的全限名
4 -v 输出传入JVM的参数

比如下面:

1 root@ubuntu:/# jps -m -l
2 2458 org.artifactory.standalone.main.Main /usr/local/artifactory-2.2.5/etc/jetty.xml
3 29920 com.sun.tools.hat.Main -port 9998 /tmp/dump.dat
4 3149 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start
5 30972 sun.tools.jps.Jps -m -l
6 8247 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start
7 25687 com.sun.tools.hat.Main -port 9999 dump.dat
8 21711 mrf-center.jar

B、 jstack

jstack主要用来查看某个Java进程内的线程堆栈信息。语法格式如下:

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

命令行参数选项说明如下:

1 -l long listings,会打印出额外的锁信息,在发生死锁时可以用jstack -l pid来观察锁持有情况
2 -m mixed mode,不仅会输出Java堆栈信息,还会输出C/C++堆栈信息(比如Native方法)

jstack可以定位到线程堆栈,根据堆栈信息我们可以定位到具体代码,所以它在JVM性能调优中使用得非常多。下面我们来一个实例找出某个Java进程中最耗费CPU的Java线程并定位堆栈信息,用到的命令有ps、top、printf、jstack、grep。

第一步先找出Java进程ID,我部署在服务器上的Java应用名称为mrf-center:

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

得到进程ID为21711,第二步找出该进程内最耗费CPU的线程,可以使用ps -Lfp pid或者ps -mp pid -o THREAD, tid, time或者top -Hp pid,我这里用第三个,输出如下:

TIME列就是各个Java线程耗费的CPU时间,CPU时间最长的是线程ID为21742的线程,用

1 printf "%x\n" 21742

得到21742的十六进制值为54ee,下面会用到。

OK,下一步终于轮到jstack上场了,它用来输出进程21711的堆栈信息,然后根据线程ID的十六进制值grep,如下:

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

可以看到CPU消耗在PollIntervalRetrySchedulerThread这个类的Object.wait(),我找了下我的代码,定位到下面的代码:

01 // Idle wait
02 getLog().info("Thread [" + getName() + "] is idle waiting...");
03 schedulerThreadState = PollTaskSchedulerThreadState.IdleWaiting;
04 long now = System.currentTimeMillis();
05 long waitTime = now + getIdleWaitTime();
06 long timeUntilContinue = waitTime - now;
07 synchronized(sigLock) {
08     try {
09         if(!halted.get()) {
10             sigLock.wait(timeUntilContinue);
11         }
12     
13     catch (InterruptedException ignore) {
14     }
15 }

它是轮询任务的空闲等待代码,上面的sigLock.wait(timeUntilContinue)就对应了前面的Object.wait()。

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

jmap用来查看堆内存使用状况,一般结合jhat使用。

jmap语法格式如下:

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

如果运行在64位JVM上,可能需要指定-J-d64命令选项参数。

1 jmap -permstat pid

打印进程的类加载器和类加载器加载的持久代对象信息,输出:类加载器名称、对象是否存活(不可靠)、对象地址、父类加载器、已加载的类大小等信息,如下图:

使用jmap -heap pid查看进程堆内存使用情况,包括使用的GC算法、堆配置参数和各代中堆内存使用情况。比如下面的例子:

01 root@ubuntu:/# jmap -heap 21711
02 Attaching to process ID 21711, please wait...
03 Debugger attached successfully.
04 Server compiler detected.
05 JVM version is 20.10-b01
06  
07 using thread-local object allocation.
08 Parallel GC with 4 thread(s)
09  
10 Heap Configuration:
11    MinHeapFreeRatio = 40
12    MaxHeapFreeRatio = 70
13    MaxHeapSize      = 2067791872 (1972.0MB)
14    NewSize          = 1310720 (1.25MB)
15    MaxNewSize       = 17592186044415 MB
16    OldSize          = 5439488 (5.1875MB)
17    NewRatio         = 2
18    SurvivorRatio    = 8
19    PermSize         = 21757952 (20.75MB)
20    MaxPermSize      = 85983232 (82.0MB)
21  
22 Heap Usage:
23 PS Young Generation
24 Eden Space:
25    capacity = 6422528 (6.125MB)
26    used     = 5445552 (5.1932830810546875MB)
27    free     = 976976 (0.9317169189453125MB)
28    84.78829520089286% used
29 From Space:
30    capacity = 131072 (0.125MB)
31    used     = 98304 (0.09375MB)
32    free     = 32768 (0.03125MB)
33    75.0% used
34 To Space:
35    capacity = 131072 (0.125MB)
36    used     = 0 (0.0MB)
37    free     = 131072 (0.125MB)
38    0.0% used
39 PS Old Generation
40    capacity = 35258368 (33.625MB)
41    used     = 4119544 (3.9287033081054688MB)
42    free     = 31138824 (29.69629669189453MB)
43    11.683876009235595% used
44 PS Perm Generation
45    capacity = 52428800 (50.0MB)
46    used     = 26075168 (24.867218017578125MB)
47    free     = 26353632 (25.132781982421875MB)
48    49.73443603515625% used
49    ....

使用jmap -histo[:live] pid查看堆内存中的对象数目、大小统计直方图,如果带上live则只统计活对象,如下:

01 root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more
02  
03  num     #instances         #bytes  class name
04 ----------------------------------------------
05    1:         38445        5597736  <constMethodKlass>
06    2:         38445        5237288  <methodKlass>
07    3:          3500        3749504  <constantPoolKlass>
08    4:         60858        3242600  <symbolKlass>
09    5:          3500        2715264  <instanceKlassKlass>
10    6:          2796        2131424  <constantPoolCacheKlass>
11    7:          5543        1317400  [I
12    8:         13714        1010768  [C
13    9:          4752        1003344  [B
14   10:          1225         639656  <methodDataKlass>
15   11:         14194         454208  java.lang.String
16   12:          3809         396136  java.lang.Class
17   13:          4979         311952  [S
18   14:          5598         287064  [[I
19   15:          3028         266464  java.lang.reflect.Method
20   16:           280         163520  <objArrayKlassKlass>
21   17:          4355         139360  java.util.HashMap$Entry
22   18:          1869         138568  [Ljava.util.HashMap$Entry;
23   19:          2443          97720  java.util.LinkedHashMap$Entry
24   20:          2072          82880  java.lang.ref.SoftReference
25   21:          1807          71528  [Ljava.lang.Object;
26   22:          2206          70592  java.lang.ref.WeakReference
27   23:           934          52304  java.util.LinkedHashMap
28   24:           871          48776  java.beans.MethodDescriptor
29   25:          1442          46144  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry
30   26:           804          38592  java.util.HashMap
31   27:           948          37920  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment
32   28:          1621          35696  [Ljava.lang.Class;
33   29:          1313          34880  [Ljava.lang.String;
34   30:          1396          33504  java.util.LinkedList$Entry
35   31:           462          33264  java.lang.reflect.Field
36   32:          1024          32768  java.util.Hashtable$Entry
37   33:           948          31440  [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry;

class name是对象类型,说明如下:

1 B  byte
2 C  char
3 D  double
4 F  float
5 I  int
6 J  long
7 Z  boolean
8 [  数组,如[I表示int[]
9 [L+类名 其他对象

还有一个很常用的情况是:用jmap把进程内存使用情况dump到文件中,再用jhat分析查看。jmap进行dump命令格式如下:

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

我一样地对上面进程ID为21711进行Dump:

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

dump出来的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看,这里用jhat查看:

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

然后就可以在浏览器中输入主机地址:9998查看了:

上面红线框出来的部分大家可以自己去摸索下,最后一项支持OQL(对象查询语言)。

D、jstat(JVM统计监测工具)

语法格式如下:

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

vmid是虚拟机ID,在Linux/Unix系统上一般就是进程ID。interval是采样时间间隔。count是采样数目。比如下面输出的是GC信息,采样时间间隔为250ms,采样数为4:

1 root@ubuntu:/# jstat -gc 21711 250 4
2  S0C    S1C    S0U    S1U      EC       EU        OC         OU       PC     PU    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
3 192.0  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
4 192.0  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
5 192.0  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
6 192.0  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义,先看JVM堆内存布局:

可以看出:

1 堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代
2 年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区(From和To)

现在来解释各列含义:

1 S0C、S1C、S0U、S1U:Survivor 0/1区容量(Capacity)和使用量(Used)
2 EC、EU:Eden区容量和使用量
3 OC、OU:年老代容量和使用量
4 PC、PU:永久代容量和使用量
5 YGC、YGT:年轻代GC次数和GC耗时
6 FGC、FGCT:Full GC次数和Full GC耗时
7 GCT:GC总耗时

其他JVM性能调优参考资料:

《Java虚拟机规范》

《Java Performance》

《Trouble Shooting Guide for JavaSE 6 with HotSpot VM》: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tsg-vm-149989.pdf

《Effective Java》

VisualVM: http://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/guides/visualvm/

jConsole: http://docs.oracle.com/javase/1.5.0/docs/guide/management/jconsole.html

Monitoring and Managing JavaSE 6 Applications: http://www.oracle.com/technetwork/articles/javase/monitoring-141801.html

JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat使用详解(转VIII)的更多相关文章

  1. JDK自带JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat

    原文地址:https://www.jianshu.com/p/db954cb968fb JVM性能调优监控工具jps.jstack.jmap.jhat.jstat位于JDK的bin目录,这些工具短小精 ...

  2. JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof

    JVM性能调优监控工具jps.jstack.jmap.jhat.jstat.hprof

  3. JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof使用详解

    摘要: JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps.jstack.jmap.jhat.jstat.hprof等小巧的工具,本博客希望 ...

  4. 《转》:JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof使用详解

    原链接:https://my.oschina.net/feichexia/blog/196575 现实企业级Java开发中,有时候我们会碰到下面这些问题: OutOfMemoryError,内存不足 ...

  5. 【转】JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat使用详解

    http://www.cnblogs.com/therunningfish/p/5524238.html JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsol ...

  6. JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat, hprof使用详解

    JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps.jstack.jmap.jhat.jstat等小巧的工具,本博客希望能起抛砖引玉之用,让 ...

  7. JVM性能调优监控工具——jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof使用详解

    摘要: JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps.jstack.jmap.jhat.jstat.hprof等小巧的工具,本博客希望 ...

  8. JVM 性能调优监控工具 jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof 使用详解

    转自:  https://my.oschina.net/feichexia/blog/196575 摘要: JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConso ...

  9. JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat、jinfo、jconsole使用详解

    JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps.jstack.jmap.jhat.jstat等小巧的工具,本博客希望能起抛砖引玉之用,让 ...

随机推荐

  1. Android图片缓存之Glide进阶

    前言: 前面学习了Glide的简单使用(Android图片缓存之初识Glide),今天来学习一下Glide稍微复杂一点的使用. 图片缓存相关博客地址: Android图片缓存之Bitmap详解 And ...

  2. mysql访问连接过多

    今天开发中启动服务器,发现不管怎么样都会报连接池已满,随后删除数据库中的连接,发现可以启动,后来关闭后重新启动又出现连接池已满的错误.后监控数据库发现,当我关闭服务的时候,数据库的连接并没有关闭,随后 ...

  3. 边工作边刷题:70天一遍leetcode: day 88

    Unique Word Abbreviation 要点: 简单题,主要是理解题意.no other words have the same abbreviation as the given word ...

  4. sql2008_x64 读取excel

    sql2008_x64 读取excel 下载64bit 版的AccessDatabaseEngine_x64:http://www.microsoft.com/en-us/download/detai ...

  5. Hadoop2.2.0--Hadoop Federation、Automatic HA、Yarn完全分布式集群结构

    Hadoop有很多的上场时间,与系统上线.手头的事情略少.So,抓紧时间去通过一遍Hadoop2在下面Hadoop联盟(Federation).Hadoop2可用性(HA)及Yarn的全然分布式配置. ...

  6. 怎么在ng-repeat生成的元素上操作dom

    这个问题其实对初学者来说,都 有这样的经历,用ng-repeat生成的元素用js怎么也获取不到;这个其中原由是:angular拥有自动化渲染DOM的特性,它能帮助我们专注于操作数据,而页面的渲染则由a ...

  7. (BCB)C++ Builder 6.0在Win7下如何使用帮助Help

    因为Win7.Win8.Win8.1不再支持.hlp帮助类型,在BCB中无法打开帮助Help,打开时出错:"不包括功能"或"不受支持的帮助",提示如下: 为何无 ...

  8. 《DOM Scripting》学习笔记-——第五章、第六章 案列改进

    第四章的案例代码可以得到更好的改进.例如:预留退路.向后兼容性和分离js. 原html代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> ...

  9. Intellij IDEA中maven更新不下来pom中的jar包,reimport失效

    问题: Intellij IDEA中使用maven reimport包,一直失败 即使我将本地已存在的一个jar包目录删除了,pom文件那里也没飘红提示找不到  解决方法: maven设置中去掉离线下 ...

  10. 学习c++需要知道

    1.c++投入和经济产出比目前较低,c++很复杂,学习难度高.周期长.而且开发效率低. 2.但是c++趋紧于完美语言,它囊括了多种编程范型.它运行效率高,对计算机有着极致的控制能力.适用于低层. 3. ...