JVM性能調優監控工具使用詳解

• 2019 年 11 月 7 日
• 筆記

來源:http://uee.me/czpHk

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，記憶體不足
• 記憶體泄露
• 執行緒死鎖
• 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伺服器或者調大記憶體，而不會深究問題根源），但能夠理解並解決這些問題是Java程式設計師進階的必備要求。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中運行的進程狀態資訊。語法格式如下：

jps [options] [hostid]

如果不指定hostid就默認為當前主機或伺服器。

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進程內的執行緒堆棧資訊。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，會列印出額外的鎖資訊，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堆棧資訊，還會輸出C/C++堆棧資訊（比如Native方法）

jstack可以定位到執行緒堆棧，根據堆棧資訊我們可以定位到具體程式碼，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執行緒並定位堆棧資訊，用到的命令有ps、top、printf、jstack、grep。

第一步先找出Java進程ID，我部署在伺服器上的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的執行緒，可以使用ps -Lfp pid或者ps -mp pid -o THREAD, tid, time或者top -Hp pid，我這裡用第三個，輸出如下：

TIME列就是各個Java執行緒耗費的CPU時間，CPU時間最長的是執行緒ID為21742的執行緒，用

printf "%xn" 21742

得到21742的十六進位值為54ee，下面會用到。

OK，下一步終於輪到jstack上場了，它用來輸出進程21711的堆棧資訊，然後根據執行緒ID的十六進位值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()，我找了下我的程式碼，定位到下面的程式碼：

// 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程式碼，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用來查看堆記憶體使用狀況，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

列印進程的類載入器和類載入器載入的持久代對象資訊，輸出：類載入器名稱、對象是否存活（不可靠）、對象地址、父類載入器、已載入的類大小等資訊，如下圖：

使用jmap -heap pid查看進程堆記憶體使用情況，包括使用的GC演算法、堆配置參數和各代中堆記憶體使用情況。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查看堆記憶體中的對象數目、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把進程記憶體使用情況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 ...  Heap dump file created

dump出來的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，這裡用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這種參數指定最大堆記憶體，即jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然後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，最後一項支援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是取樣時間間隔。count是取樣數目。比如下面輸出的是GC資訊，取樣時間間隔為250ms，取樣數為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堆記憶體布局：

可以看出：

堆記憶體 = 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，統計堆記憶體使用情況。

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毫秒取樣CPU消耗資訊，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，它相對於CPU Usage Sampling Profile能夠獲得更加細粒度的CPU消耗資訊，能夠細到每個方法調用的開始和結束，它的實現使用了位元組碼注入技術（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資訊：

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，不建議在線上伺服器環境使用。