一句話總結：從問題現象為入口，歸結為3類問題進行定位分析：內存滿、CPU高、線程阻塞。

首先先介紹下jvisualvm這款jdk自帶的性能工具。通常我們要定位哪塊代碼性能差，耗時久，最原始的辦法就是在各個方法前后日志打印時間戳并計算耗時，這種方法很繁瑣，通常要加很多日志多次部署才能定位到，我一開始也是這么搞的。而使用jvisualvm工具則可以直接查看整個業務代碼調用鏈中各個方法的耗時及占比，直接就能定界出是哪個方法性能差，耗時久。

操作步驟：點擊抽樣器頁簽，點擊CPU抽樣，前臺操作觸發代碼執行，操作完點擊停止，再點擊快照。在快照頁點擊搜索按鈕，輸入代碼入口方法名搜索，結果見下圖。

我們來分析下下圖，RegionNorthbound.createRegion是北向入口方法，總耗時見右側5.298秒，其調用了RegionServiceImpl.createRegion方法，耗時4.093秒，那么相減就是RegionNorthbound.createRegion方法本身的耗時。

RegionServiceImpl.createRegion方法調用了CommonDao.saveEntity和RegionServiceImpl.checkRepeat方法，分別耗時0.998秒和0.094秒。可以直觀查看是調用的哪個方法耗時久，性能差。整個方法調用鏈的耗時均可查看。

這在大型系統中非常有用。大型系統中通常業務由業務部門開發，平臺由平臺部門開發，只提供jar包給業務部門使用。那么當測試出性能問題時，首先要定界出是業務的問題還是平臺的問題，再轉給對應部門去修改。業務開發不知道平臺的實現，無法查看修改其代碼，更不用說去加日志。固通過此工具可以快速定界出問題責任主體。

當然jvisualvm除了查看代碼調用鏈耗時，實時監控CPU、內存、線程數，線程dump、內存dump等功能都非常好用。

?

下面開始按問題分類進行定位分析。

一：內存問題

問題現象：后臺報錯，前臺提示異?；?00錯誤。

定位：后臺報錯的定位思路很明確了，查看日志，這里分兩類異常：一、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space異常，此為方法區內存溢出，方法區用來存放class代碼，通常解決辦法就是調大jvm permSize參數值；二、java.lang.OutOfMemoryError: heap space異常，比較常見的堆內存溢出。當然也可以調大jvm參數來解決，但若是不恰當代碼引起的，首先檢查下自己寫的代碼，看哪里創建了大量對象。若檢查不出來，則使用jmap或jvisualvm導出內存快照。

分析下圖heap dump，這里又分兩種情況，若左側占內存大的類名為com.**.User這種自己定義的業務對象，那在代碼中搜索下此類名就能定位到哪里創建了大量此對象。若為String、Integer這種基本類型的對象，則可以使用Eclipse Memory Analyer此類工具進一步分析，可以查看內存大對象的線程堆棧，即可查看代碼調用方法。

二：CPU問題

問題現象：前臺顯示卡頓，響應時間長，linux top查看cpu使用率非常高

定位步驟：

1、使用top查看進程pid，java系統通常進程名就叫java

2、使用top -H -p pid查看進程中各線程的CPU使用情況，找出最占CPU的線程pid，注意這里其實就是tid

3、通過步驟2我們知道是哪個線程占CPU了，使用jstack pid打印線程堆棧，查看該線程的代碼調用方法

4、將步驟2線程tid轉換為16進制，因為jstack打印出來的threaddump中tid為16進制，然后在threaddump中搜索，即可找到線程堆棧，這里30725轉換為16進制就是7805

這里有個情況要特別說明，如果步驟4查看的占用CPU的線程為java gc線程，通常是由于內存快滿才導致jvm頻繁gc，進而導致CPU高。固此種情況得按上面提到的內存問題去定位解決。Java架構交流學習圈：874811168 面向1-3年經驗 Java開發人員 幫助突破瓶頸 提升思維能力

三：線程問題

問題現象1：請求響應時間長，性能測試TPS/QPS上不去，查看CPU占用又不高

問題現象2：請求響應直接超時，后臺線程相互死鎖

定位：線程問題通常打印一次threaddump是看不出問題的，要多打印幾次對比才能看出問題。建議使用jvisualvm線程頁簽實時查看線程狀態。查看指定業務線程狀態，若長時間處于wait或block狀態，則可確認該問題是由于線程阻塞引起的。查看線程堆棧可查看是調用哪個方法時阻塞的。死鎖問題也是類似定位，線程堆棧里會提示在等待哪個線程釋放lock，而有兩個線程互相等待即會死鎖。

備忘：

jvisualvm連接遠程jvm，遠程jvm添加啟動參數：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Java性能问题定位的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。