5款强大的JVM 性能调优监控工具 ！
現(xiàn)實(shí)企業(yè)級(jí)Java應(yīng)用開發(fā)、維護(hù)中，有時(shí)候我們會(huì)碰到下面這些問題：
-
OutOfMemoryError，內(nèi)存不足
-
內(nèi)存泄露
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線程死鎖
-
鎖爭用（Lock Contention）
-
Java進(jìn)程消耗CPU過高
-
......
這些問題在日常開發(fā)、維護(hù)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(wù)器或者調(diào)大內(nèi)存，而不會(huì)深究問題根源），但能夠理解并解決這些問題是Java程序員進(jìn)階的必備要求。
本文將對(duì)一些常用的JVM性能調(diào)優(yōu)監(jiān)控工具進(jìn)行介紹，希望能起拋磚引玉之用。
一、 jps(Java Virtual Machine Process Status Tool)? ? ? ：基礎(chǔ)工具 ??
jps主要用來輸出JVM中運(yùn)行的進(jìn)程狀態(tài)信息。語法格式如下：
jps [options] [hostid]如果不指定hostid就默認(rèn)為當(dāng)前主機(jī)或服務(wù)器。
命令行參數(shù)選項(xiàng)說明如下：
-q 不輸出類名、Jar名和傳入main方法的參數(shù)-m 輸出傳入main方法的參數(shù)-l 輸出main類或Jar的全限名-v 輸出傳入JVM的參數(shù)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主要用來查看某個(gè)Java進(jìn)程內(nèi)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(shù)選項(xiàng)說明如下：
-l long listings，會(huì)打印出額外的鎖信息，在發(fā)生死鎖時(shí)可以用jstack -l pid來觀察鎖持有情況-m mixed mode，不僅會(huì)輸出Java堆棧信息，還會(huì)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(jù)堆棧信息我們可以定位到具體代碼，所以它在JVM性能調(diào)優(yōu)中使用得非常多。
下面我們來一個(gè)實(shí)例找出某個(gè)Java進(jìn)程中最耗費(fèi)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(jìn)程ID，我部署在服務(wù)器上的Java應(yīng)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(jìn)程ID為21711，第二步找出該進(jìn)程內(nèi)最耗費(fèi)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(gè)，輸出如下：
TIME列就是各個(gè)Java線程耗費(fèi)的CPU時(shí)間，CPU時(shí)間最長的是線程ID為21742的線程，用
printf "%x " 21742得到21742的十六進(jìn)制值為54ee，下面會(huì)用到。? ?
OK，下一步終于輪到j(luò)stack上場了，它用來輸出進(jìn)程21711的堆棧信息，然后根據(jù)線程ID的十六進(jìn)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(gè)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?nèi)蝿?wù)的空閑等待代碼，上面的sigLock.wait(timeUntilContinue)就對(duì)應(yīng)了前面的Object.wait()。
三、 jmap（Memory Map）和 jhat（Java Heap Analysis Tool）：
jmap導(dǎo)出堆內(nèi)存，然后使用jhat來進(jìn)行分析，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(yùn)行在64位JVM上，可能需要指定-J-d64命令選項(xiàng)參數(shù)。
jmap -permstat pid打印進(jìn)程的類加載器和類加載器加載的持久代對(duì)象信息，輸出：類加載器名稱、對(duì)象是否存活（不可靠）、對(duì)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(jìn)程堆內(nèi)存使用情況，包括使用的GC算法、堆配置參數(shù)和各代中堆內(nèi)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-b01using 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 Generationcapacity = 35258368 (33.625MB)used = 4119544 (3.9287033081054688MB)free = 31138824 (29.69629669189453MB)11.683876009235595% used PS Perm Generationcapacity = 52428800 (50.0MB)used = 26075168 (24.867218017578125MB)free = 26353632 (25.132781982421875MB)49.73443603515625% used....使用jmap -histo[:live] pid查看堆內(nèi)存中的對(duì)象數(shù)目、大小統(tǒng)計(jì)直方圖，如果帶上live則只統(tǒng)計(jì)活對(duì)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 [I8: 13714 1010768 [C9: 4752 1003344 [B10: 1225 639656 <methodDataKlass>11: 14194 454208 java.lang.String12: 3809 396136 java.lang.Class13: 4979 311952 [S14: 5598 287064 [[I15: 3028 266464 java.lang.reflect.Method16: 280 163520 <objArrayKlassKlass>17: 4355 139360 java.util.HashMap$Entry18: 1869 138568 [Ljava.util.HashMap$Entry;19: 2443 97720 java.util.LinkedHashMap$Entry20: 2072 82880 java.lang.ref.SoftReference21: 1807 71528 [Ljava.lang.Object;22: 2206 70592 java.lang.ref.WeakReference23: 934 52304 java.util.LinkedHashMap24: 871 48776 java.beans.MethodDescriptor25: 1442 46144 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry26: 804 38592 java.util.HashMap27: 948 37920 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment28: 1621 35696 [Ljava.lang.Class;29: 1313 34880 [Ljava.lang.String;30: 1396 33504 java.util.LinkedList$Entry31: 462 33264 java.lang.reflect.Field32: 1024 32768 java.util.Hashtable$Entry33: 948 31440 [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry;class name是對(duì)象類型，說明如下：
B byte C char D double F float I int J long Z boolean [ 數(shù)組，如[I表示int[] [L+類名 其他對(duì)象還有一個(gè)很常用的情況是：用jmap把進(jìn)程內(nèi)存使用情況dump到文件中，再用jhat分析查看。jmap進(jìn)行dump命令格式如下：
jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid我一樣地對(duì)上面進(jìn)程ID為21711進(jìn)行Dump：
root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711 Dumping heap to /tmp/dump.dat ... Heap dump file createddump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... 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(shù)指定最大堆內(nèi)存，即jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然后就可以在瀏覽器中輸入主機(jī)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(xiàng)支持OQL（對(duì)象查詢語言）。
四、jstat（JVM統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)工具）:?
看看各個(gè)區(qū)內(nèi)存和GC的情況
語法格式如下：
jstat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ]vmid是Java虛擬機(jī)ID，在Linux/Unix系統(tǒng)上一般就是進(jìn)程ID。interval是采樣時(shí)間間隔。count是采樣數(shù)目。比如下面輸出的是GC信息，采樣時(shí)間間隔為250ms，采樣數(shù)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(nèi)存布局：
可以看出：
堆內(nèi)存 = 年輕代 + 年老代 + 永久代 年輕代 = Eden區(qū) + 兩個(gè)Survivor區(qū)（From和To）現(xiàn)在來解釋各列含義：
S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1區(qū)容量（Capacity）和使用量（Used） EC、EU：Eden區(qū)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(shù)和GC耗時(shí) FGC、FGCT：Full GC次數(shù)和Full GC耗時(shí) GCT：GC總耗時(shí)五、hprof（Heap/CPU Profiling Tool）：? ??
hprof能夠展現(xiàn)CPU使用率，統(tǒng)計(jì)堆內(nèi)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(xiàng)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(gè)官方指南上的實(shí)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(dāng)前目錄。?
CPU Usage Times Profiling(cpu=times)的例子，它相對(duì)于CPU Usage Sampling Profile能夠獲得更加細(xì)粒度的CPU消耗信息，能夠細(xì)到每個(gè)方法調(diào)用的開始和結(jié)束，它的實(shí)現(xiàn)使用了字節(jié)碼注入技術(shù)（BCI）：
javac -J-agentlib:hprof=cpu=times Hello.javaHeap Allocation Profiling(heap=sites)的例子：
javac -J-agentlib:hprof=heap=sites Hello.javaHeap Dump(heap=dump)的例子，它比上面的Heap Allocation Profiling能生成更詳細(xì)的Heap Dump信息：
javac -J-agentlib:hprof=heap=dump Hello.java雖然在JVM啟動(dòng)參數(shù)中加入-Xrunprof:heap=sites參數(shù)可以生成CPU/Heap Profile文件，但對(duì)JVM性能影響非常大，不建議在線上服務(wù)器環(huán)境使用
作者：Josh_Persistence
本文來源：www.iteye.com/blog/josh-persistence-2161848
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的5款强大的JVM 性能调优监控工具 ！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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