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偷偷告诉你5个强大的JVM 性能调优监控工具

作者:互联网

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:

 

 

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。

 

一、 jps(Java Virtual Machine Process Status Tool)      :基础工具   

 

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

 

二、 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:

 

图片

 

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
" 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()。

 

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

 

jmap导出堆内存,然后使用jhat来进行分析,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:

 

图片

 

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 ...
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...
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:

 

图片

 

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)。

 

四、jstat(JVM统计监测工具): 

 

看看各个区内存和GC的情况

 

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:

 

图片

 

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

 

五、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

标签:java,dump,MB,偷偷,调优,JVM,Java,jmap,CPU
来源: https://blog.csdn.net/bjmsb/article/details/111396092