JVM性能调优监控工具详解

现实企业级Java开发中，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。本文参考了网上很多资料，难以一一列举，在此对这些资料的作者表示感谢！关于JVM性能调优相关的资料，请参考文末。

一、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

 

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。

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()。

三、 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

 

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 2014

Snapshot read, resolving...

Resolving 132207 objects...

Chasing references, expect 26 dots..........................

Eliminating duplicate references..........................

Snapshot resolved.

Started HTTP server on port 9998

Server 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

 

四、jstat（JVM统计监测工具）

    语法格式如下：

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

Usage: jstat -help|-options

       jstat -<option> [-t] [-h<lines>] <vmid> [<interval> [<count>]]

 参数解释：

Options — 选项，我们一般使用 -gcutil 查看gc情况

vmid    — VM的进程号，即当前运行的java进程号

interval– 间隔时间，单位为秒或者毫秒

count   — 打印次数，如果缺省则打印无数次

要明白上面各列的意义，先看JVM堆内存布局：

 

 

S0  — Heap上的 Survivor space 0 区已使用空间的百分比

S1  — Heap上的 Survivor space 1 区已使用空间的百分比

E   — Heap上的 Eden space 区已使用空间的百分比

O   — Heap上的 Old space 区已使用空间的百分比

P   — Perm space 区已使用空间的百分比

YGC — 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数

YGCT– 从应用程序启动到采样时 Young GC 所用的时间(单位秒)

FGC — 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数

FGCT– 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(单位秒)

GCT — 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒)

实例使用1：

[root@localhost bin]# jstat -gcutil 25444

  S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT

 11.63   0.00   56.46  66.92  98.49 162    0.248    6      0.331    0.579

 

实例使用2：(25444是java的进程号，ps -ef | grep java)

[root@localhost bin]# jstat -gcutil 25444 1000 5

  S0      S1       E        O         P        YGC    YGCT   FGC   FGCT    GCT

 73.54   0.00  99.04  67.52  98.49    166    0.252     6    0.331    0.583

 73.54   0.00  99.04  67.52  98.49    166    0.252     6    0.331    0.583

 73.54   0.00  99.04  67.52  98.49    166    0.252     6    0.331    0.583

 73.54   0.00  99.04  67.52  98.49    166    0.252     6    0.331    0.583

 73.54   0.00  99.04  67.52  98.49    166    0.252     6    0.331    0.583

我们可以看到，5次young gc之后，垃圾内存被从Eden space区(E)放入了Old space区(O)，并引起了百分比的变化，导致Survivor space使用的百分比从73.54%(S0)降到0%(S1)。有效释放了内存空间。绿框中，我们可以看到，一次full gc之后，Old space区(O)的内存被回收，从99.05%降到67.52%。

图中同时打印了young gc和full gc的总次数、总耗时。而，每次young gc消耗的时间，可以用相间隔的两行YGCT相减得到。每次full gc消耗的时间，可以用相隔的两行FGCT相减得到。例如红框中表示的第一行、第二行之间发生了1次young gc，消耗的时间为0.252-0.252＝0.0秒。

常驻内存区(P)的使用率，始终停留在98.49%左右，说明常驻内存没有突变，比较正常。

如果young gc和full gc能够正常发生，而且都能有效回收内存，常驻内存区变化不明显，则说明java内存释放情况正常，垃圾回收及时，java内存泄露的几率就会大大降低。但也不能说明一定没有内存泄露。

 

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