JVM性能调优监控工具如何使用

这篇文章主要讲解了“JVM性能调优监控工具如何使用”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“JVM性能调优监控工具如何使用”吧！

　　现实企业级Java应用开发、维护中，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、维护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。

　　而且这些监控、调优工具的使用，无论你是运维、开发、测试，都是必须掌握的。

　　A、 jps（Java Virtual 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：

　　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：

　　-q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数

　　-m 输出传入main方法的参数

　　-l 输出main类或Jar的全限名

　　-v 输出传入JVM的参数

　　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主要用来查看某个Java进程内的线程堆栈信息。语法格式如下：

　　jstack [option] pid

　　jstack [option] executable core

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

　　命令行参数选项说明如下：

　　-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-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：

　　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

　　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：

　　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这个类的Object.wait（），我找了下我的代码，定位到下面的代码：

　　// 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：

　　jmap [option] pid

　　jmap [option] executable core

　　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。

　　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：

　　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：

　　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是对象类型，说明如下：

　　B  byte

　　C  char

　　D  double

　　F  float

　　I  int

　　J  long

　　Z  boolean

　　[  数组，如[I表示int[]

　　[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：

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

　　我一样地对上面进程ID为21711进行Dump：

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

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

　　Heap dump file created

　　dump出来的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，这里用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这种参数指定最大堆内存，即jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。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：

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

　　vmid是Java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：

　　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义，先看JVM堆内存布局：

　　可以看出：

　　堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代

　　年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区（From和To）

　　现在来解释各列含义：

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

　　EC、EU：Eden区容量和使用量

　　OC、OU：年老代容量和使用量

　　PC、PU：永久代容量和使用量

　　YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时

　　FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时

　　GCT：GC总耗时

　　E、hprof（Heap/CPU Profiling Tool）

　　hprof能够展现CPU使用率，统计堆内存使用情况。

　　语法格式如下：

　　java -agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass

　　java -Xrunprof[:options] ToBeProfiledClass

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

　　完整的命令选项如下：

　　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

　　来几个官方指南上的实例。

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

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

　　上面每隔20毫秒采样CPU消耗信息，堆栈深度为3，生成的profile文件名称是java.hprof.txt，在当前目录。

　　CPU Usage Times Profiling（cpu=times）的例子，它相对于CPU Usage Sampling Profile能够获得更加细粒度的CPU消耗信息，能够细到每个方法调用的开始和结束，它的实现使用了字节码注入技术（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能生成更详细的Heap Dump信息：

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

　　虽然在JVM启动参数中加入-Xrunprof:heap=sites参数可以生成CPU/Heap Profile文件，但对JVM性能影响非常大，不建议在线上服务器环境使用。

感谢各位的阅读，以上就是“JVM性能调优监控工具如何使用”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对JVM性能调优监控工具如何使用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！