Linux下JVM常见问题处理

一、背景分析

线上故障主要会包括 CPU、内存、磁盘以及网络问题，而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题，所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。基本上出问题就是 df、free、top，然后依次 使用jstack、jmap，具体问题具体分析。

二、CPU分析

一般来讲我们首先会排查 CPU 方面的问题。原因包括业务逻辑问题(死循环)、频繁 GC 以及上下文切换过多。而最常见的往往是业务逻辑(或者框架逻辑)导致的，可以使用 jstack 来分析对应的线程栈情况。

1. 使用 jstack 分析线程栈

先用 ps 命令找到对应进程的 pid，有好几个目标进程，可以先 top 找到cpu较高的进程。

 

 

 

接着top -H -p <pid> 找到 CPU 使用率比较高的一些线程

 

 

 

然后将占用最高的 pid 转换为 16 进制printf '%x\n' <pid>得到 nid

 

 

 

接着直接在 jstack 中找到相应的堆栈信息

jstack <pid> |grep '<nid>' -C5 –color

利用 jstack 生成虚拟机中所有线程的快照

jstack -l {pid} > {path}

cat {path} |grep '790D' -C 5

 

 

 

线程快照格式都是统一的，我们以一个线程快照简单说明下

"http-nio-9001-exec-269" #536 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f04700eb800 nid=0x790d runnable [0x00007f0435cb4000]

   java.lang.Thread.State: RUNNABLE

 

"http-nio-9001-exec-269"   线程名称

#536   线程编号

daemon   守护线程

prio=5   线程的优先级

os_prio=0   系统级别的线程优先级

tid=0x00007f04700eb800   线程id

nid=0x790d   native线程的id

runnable [0x00007f0435cb4000]   线程当前状态

对整个 jstack 文件进行分析，通常我们会比较关注 WAITING 和 TIMED_WAITING 的部分，如果 WAITING 之类的特别多，那么多半是有问题。

cat jstack.log | grep "java.lang.Thread.State" | sort -nr | uniq -c

 

 

 

2. 频繁 GC

先确定下 gc 是不是太频繁，使用jstat -gc pid 1000命令来对 gc 分代变化情况进行观察，1000 表示采样间隔(ms)

jstat -gc pid 1000

 

 

 

 

 

 

如果看到 gc 比较频繁，再针对 gc 方面做进一步分析。

3. 上下文切换

针对频繁上下文问题，我们可以使用vmstat命令来进行查看，cs(context switch)一列则代表了上下文切换的次数。

 

 

 

如果对特定的 pid 进行监控可以使用 pidstat -w pid命令，cswch 和 nvcswch 表示自愿及非自愿切换。

pidstat -w <pid>

 

 

 

 

4. 分析过程

(1) 找到CPU使用率最高的进程

(2) 找到该进程中CPU使用率最高的线程

(3) 利用jstack生成该进程下所有线程快照

(4) 在快照中找到对应的线程分析问题

三、磁盘

首先是磁盘空间方面，使用df -hl来查看文件系统状态

df -hl

 

 

 

更多时候磁盘问题还是性能上的问题，可以通过 iostat -d -k -x来进行分析

iostat -d -k -x

 

 

 

最后一列%util可以看到每块磁盘写入的程度，而rrqpm/s以及wrqm/s分别表示读写速度，一般就能定位到具体哪块磁盘出现问题了。

四、内存

主要包括 OOM、GC 问题和堆外内存。一般来先用free命令先来检查内存的各种情况。

free

或者

free -h

 

 

 

1. 堆内内存

内存问题大多还都是堆内内存问题。表象上主要分为 OOM 和 Stack Overflow。

(1) OOM

JMV 中的内存不足，OOM 大致可以分为以下几种：

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread

没有足够的内存空间给线程分配 Java 栈，基本上还是线程池代码写的有问题，比如说忘记 shutdown，JVM 方面可以通过指定Xss来减少单个 thread stack 的大小。另外也可以在系统层面增大 os 对线程的限制。

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

堆的内存占用已经达到-Xmx 设置的最大值。解决思路仍然是先应该在代码中找，怀疑存在内存泄漏，通过 jstack 和 jmap 去定位问题。如果一切都正常需要通过调整Xmx的值来扩大内存。

Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Meta space

元数据区的内存占用已经达到XX:MaxMetaspaceSize设置的最大值，解决思路仍然是先应该在代码中找，怀疑存在内存泄漏，通过 jstack 和 jmap 去定位问题。参数方面可以通过XX:MaxPermSize来进行调整。

java.lang.StackOverflowError

栈溢出抛出java.lang.StackOverflowError错误，出现此种情况是因为方法运行的时候，请求新建栈帧时，栈所剩空间小于战帧所需空间（线程栈需要的内存大于 Xss 值）。常见于通过深度递归调用方法,不停的产生栈帧,一直把栈空间堆满,直到抛出异常。

Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError

(2) 使用 JMAP 定位代码内存泄漏

关于 OOM 和 Stack Overflo 的代码排查方面，我们一般使用 JMAP来导出 dump 文件。

jmap -dump:format=b,file=filename <pid>

MAT(Eclipse Memory Analysis Tools)

mat独立版下载地址http://www.eclipse.org/mat/downloads.php

 

 

 

注：安装完成后，为了更有效率的使用 MAT，可以配置一些环境参数。因为通常而言，分析一个堆转储文件需要消耗很多的堆空间，为了保证分析的效率和性能，建议分配给 MAT 尽可能多的内存资源。可以采用如下两种方式来分配内存更多的内存资源给 MAT。

第一修改启动参数 MemoryAnalyzer.exe-vmargs -Xmx4g

第二编辑文件 MemoryAnalyzer.ini，在里面添加类似信息 -vmargs– Xmx4g。

1. MemoryAnalyzer.ini中的参数一般默认为-vmargs– Xmx1024m，这就够用了。假如机器的内存不大，改大该参数的值，会导致MemoryAnalyzer启动时，报错:Failed to create the Java Virtual Machine。

2.当导出的dump文件的大小大于配置的1024m（说明1中，提到的配置：-vmargs– Xmx1024m），MAT输出分析报告的时候，会报错：An internal error occurred during: "Parsing heap dump from XXX”。适当调大说明1中的参数即可。

 

mat(Eclipse Memory Analysis Tools)导入 dump 文件进行分析。

 

 

 

内存泄漏问题一般直接选 Leak Suspects 即可，mat 给出了内存泄漏的建议。线程相关的问题可以选择 thread overview 进行分析。

 

IBM 内存分析工具 ha457.jar

IBM HeapAnalyzer 下载地址https://www.ibm.com/support/pages/ibm-heapanalyzer

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

生产环境自动dump出oom信息的phrof文件

使用启动参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

导出地址：-XX:+HeapDumpPath={path}

2. GC 问题和线程

GC 问题除了影响 CPU 也会影响内存，排查思路也是一致的。一般先使用 jstat 来查看分代变化情况，比如 youngGC 或者 fullGC 次数是不是太多；EU、OU 等指标增长是不是异常等。

线程的话太多而且不被及时 gc 也会引发 oom，大部分是unable to create new native thread。

3. 堆外内存

堆外内存溢出表现就是物理常驻内存增长快，报错的话视使用方式都不确定，如果由于使用 Netty 导致的，那错误日志里可能会出现OutOfDirectMemoryError错误，如果直接是 DirectByteBuffer，那会报OutOfMemoryError: Direct buffer memory。

堆外内存溢出往往是和 NIO 的使用相关，一般我们先通过 pmap 来查看下进程占用的内存情况pmap -x pid | sort -rn -k3 | head -30，意思是查看对应 pid 倒序前 30 大的内存段。这边可以再一段时间后再跑一次命令看看内存增长情况，或者和正常机器比较可疑的内存段在哪里。

 

 

 

关键还是要看错误日志栈，找到可疑的对象，搞清楚回收机制，然后去分析对应的对象。比如 DirectByteBuffer 分配内存的话，是需要 full GC 或者手动 system.gc 来进行回收的。那么其实我们可以跟踪一下 DirectByteBuffer 对象的内存情况，通过jmap -histo:live pid手动触发 fullGC 来看看堆外内存有没有被回收。如果被回收了，那么大概率是堆外内存本身分配的太小了，通过-XX:MaxDirectMemorySize进行调整。如果没有什么变化，那就要使用 jmap 去分析那些不能被 gc 的对象，以及和 DirectByteBuffer 之间的引用关系了。

五、GC 问题

堆内内存泄漏总是和 GC 异常相伴。不过 GC 问题不只是和内存问题相关，还有可能引起 CPU 负载、网络问题等，只是相对来说和内存联系紧密些。

在启动参数中加上-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps来开启 GC 日志。GC 日志能大致推断出 youngGC 与 fullGC 是否过于频繁或者耗时过长。

1. youngGC 过频繁

youngGC 频繁一般是短周期小对象较多，先考虑是不是新生代设置的太小了，看能否通过调整-Xmn、-XX:SurvivorRatio 等参数设置来解决问题。如果参数正常，但是 young gc 频率还是太高，就需要使用 Jmap 和 MAT 对 dump 文件进行进一步排查了。

-Xmn2G   设置年轻代大小为2G

-XX:SurvivorRatio=8   定义了新生代中Eden区域和Survivor区域的比例，默认为8，也就是说Eden占新生代的8/10，From幸存区和To幸存区各占新生代的1/10

2. youngGC 耗时过长

耗时过长问题就要看 GC 日志里耗时耗在哪一块了。

3. 触发 fullGC

（1）直接调用 System.gc() 时（调用后并不会立即发生 fullGC，后面会在某个时间点发生）

（2）老年代的可用空间不足时

（3）方法区空间不足时，或 Metaspace Space 使用达到 MetaspaceSize 但未达到 MaxMetaspaceSize 阈值；大多情况下扩容都会触发

（4）通过Minor GC后进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存时。由 Eden 区、From Survior 区向 To Survior 区复制时，对象大小大于 To Survior 区可用内存，则把该对象转存到老年代

（5）执行 jmap -histo:live 或者 jmap -dump:live；

分析过程

（1）找到内存使用率最高的进程

（2）利用jmap生成该进程的堆转储快照

（3）利用转储快照分析工具分析问题

六、总结

1. JVM 常用命令

jps：列出正在运行的虚拟机进程

jstat：监视虚拟机各种运行状态信息，可以显示虚拟机进程中的类装载、内存、垃圾收集、JIT编译等运行数据

jinfo：实时查看和调整虚拟机各项参数

jmap：生成堆转储快照，也可以查询 finalize 执行队列、Java 堆和永久代的详细信息

jstack：生成虚拟机当前时刻的线程快照

jhat：虚拟机堆转储快照分析工具

与 jmap 搭配使用，分析 jmap 生成的堆转储快照，与 MAT 的作用类似

2. 排查步骤

1、先找到对应的进程： PID

2、生成线程快照 stack （或堆转储快照： hprof ）

3、分析快照（或堆转储快照），定位问题

3. 内存泄露、内存溢出和 CPU 100% 关系

 

 

 

4. 常用 JVM 性能检测工具

Eclipse Memory Analyer、JProfile、JProbe Profiler、JVisualVM、JConsole、Plumbr