JVM性能調優監控工具如何使用

這篇文章主要講解了“JVM性能調優監控工具如何使用”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“JVM性能調優監控工具如何使用”吧！

　　現實企業級Java應用開發、維護中，有時候我們會碰到下面這些問題：

　　OutOfMemoryError，內存不足

　　內存泄露

　　線程死鎖

　　鎖爭用（Lock Contention）

　　Java進程消耗CPU過高

　　這些問題在日常開發、維護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器或者調大內存，而不會深究問題根源），但能夠理解并解決這些問題是Java程序員進階的必備要求。本文將對一些常用的JVM性能調優監控工具進行介紹，希望能起拋磚引玉之用。

　　而且這些監控、調優工具的使用，無論你是運維、開發、測試，都是必須掌握的。

　　A、 jps（Java Virtual Machine Process Status Tool）

　　jps主要用來輸出JVM中運行的進程狀態信息。語法格式如下：

　　jps [options] [hostid]

　　如果不指定hostid就默認為當前主機或服務器。

　　命令行參數選項說明如下：

　　-q 不輸出類名、Jar名和傳入main方法的參數

　　-m 輸出傳入main方法的參數

　　-l 輸出main類或Jar的全限名

　　-v 輸出傳入JVM的參數

　　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Java進程內的線程堆棧信息。語法格式如下：

　　jstack [option] pid

　　jstack [option] executable core

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

　　命令行參數選項說明如下：

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

　　jstack可以定位到線程堆棧，根據堆棧信息我們可以定位到具體代碼，所以它在JVM性能調優中使用得非常多。下面我們來一個實例找出某個Java進程中最耗費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進程ID，我部署在服務器上的Java應用名稱為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

　　得到進程ID為21711，第二步找出該進程內最耗費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，輸出如下：

　　TIME列就是各個Java線程耗費的CPU時間，CPU時間最長的是線程ID為21742的線程，用

　　printf "%x\n" 21742

　　得到21742的十六進制值為54ee，下面會用到。

　　OK，下一步終于輪到jstack上場了，它用來輸出進程21711的堆棧信息，然后根據線程ID的十六進制值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） {

　　}

　　}

　　它是輪詢任務的空閑等待代碼，上面的sigLock.wait（timeUntilContinue）就對應了前面的Object.wait（）。

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

　　jmap用來查看堆內存使用狀況，一般結合jhat使用。

　　jmap語法格式如下：

　　jmap [option] pid

　　jmap [option] executable core

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

　　如果運行在64位JVM上，可能需要指定-J-d64命令選項參數。

　　jmap -permstat pid

　　打印進程的類加載器和類加載器加載的持久代對象信息，輸出：類加載器名稱、對象是否存活（不可靠）、對象地址、父類加載器、已加載的類大小等信息，如下圖：

　　使用jmap -heap pid查看進程堆內存使用情況，包括使用的GC算法、堆配置參數和各代中堆內存使用情況。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查看堆內存中的對象數目、大小統計直方圖，如果帶上live則只統計活對象，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是對象類型，說明如下：

　　B  byte

　　C  char

　　D  double

　　F  float

　　I  int

　　J  long

　　Z  boolean

　　[  數組，如[I表示int[]

　　[L+類名 其他對象

　　還有一個很常用的情況是：用jmap把進程內存使用情況dump到文件中，再用jhat分析查看。jmap進行dump命令格式如下：

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

　　我一樣地對上面進程ID為21711進行Dump：

　　root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711

　　Dumping heap to /tmp/dump.dat &hellip;

　　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&hellip;

　　Dump file created Tue Jan 28 17:46:14 CST 2014Snapshot read, resolving&hellip;

　　Resolving 132207 objects&hellip;

　　Chasing references, expect 26 dots&hellip;&hellip;

　　Eliminating duplicate references&hellip;&hellip;

　　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這種參數指定最大堆內存，即jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然后就可以在瀏覽器中輸入主機地址：9998查看了：

　　上面紅線框出來的部分大家可以自己去摸索下，最后一項支持OQL（對象查詢語言）。

　　D、jstat（JVM統計監測工具）

　　語法格式如下：

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

　　vmid是Java虛擬機ID，在Linux/Unix系統上一般就是進程ID。interval是采樣時間間隔。count是采樣數目。比如下面輸出的是GC信息，采樣時間間隔為250ms，采樣數為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堆內存布局：

　　可以看出：

　　堆內存 = 年輕代 + 年老代 + 永久代

　　年輕代 = Eden區 + 兩個Survivor區（From和To）

　　現在來解釋各列含義：

　　S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1區容量（Capacity）和使用量（Used）

　　EC、EU：Eden區容量和使用量

　　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次數和GC耗時

　　FGC、FGCT：Full GC次數和Full GC耗時

　　GCT：GC總耗時

　　E、hprof（Heap/CPU Profiling Tool）

　　hprof能夠展現CPU使用率，統計堆內存使用情況。

　　語法格式如下：

　　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

　　來幾個官方指南上的實例。

　　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，在當前目錄。

　　CPU Usage Times Profiling（cpu=times）的例子，它相對于CPU Usage Sampling Profile能夠獲得更加細粒度的CPU消耗信息，能夠細到每個方法調用的開始和結束，它的實現使用了字節碼注入技術（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能生成更詳細的Heap Dump信息：

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

　　雖然在JVM啟動參數中加入-Xrunprof:heap=sites參數可以生成CPU/Heap Profile文件，但對JVM性能影響非常大，不建議在線上服務器環境使用。

感謝各位的閱讀，以上就是“JVM性能調優監控工具如何使用”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對JVM性能調優監控工具如何使用這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！