转载-JVM性能调优监控工具

JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof使用详解

 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。

 

A、 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：

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<code class="hljs css"><span class="hljs-selector-tag">jps <span class="hljs-selector-attr">[options] <span class="hljs-selector-attr">[hostid]</span></span></span></code>

    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：

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<code class="hljs haml">-<span class="ruby">q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数
-<span class="ruby">m 输出传入main方法的参数
-<span class="ruby">l 输出main类或Jar的全限名
-<span class="ruby">v 输出传入JVM的参数</span></span></span></span></code>

   比如下面：

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<code class="hljs less">root<span class="hljs-variable">@ubuntu:/# jps -m -l
<span class="hljs-number">2458 org.artifactory.standalone.main.Main /usr/local/artifactory-<span class="hljs-number">2.2.<span class="hljs-number">5/etc/jetty.xml
<span class="hljs-number">29920 com.sun.tools.hat.Main -port <span class="hljs-number">9998 /tmp/dump.dat
<span class="hljs-number">3149 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start
<span class="hljs-number">30972 sun.tools.jps.Jps -m -l
<span class="hljs-number">8247 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start
<span class="hljs-number">25687 com.sun.tools.hat.Main -port <span class="hljs-number">9999 dump.dat
<span class="hljs-number">21711 mrf-center.jar</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></code>

 

B、 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：

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<code class="hljs css"><span class="hljs-selector-tag">jstack <span class="hljs-selector-attr">[option] <span class="hljs-selector-tag">pid
<span class="hljs-selector-tag">jstack <span class="hljs-selector-attr">[option] <span class="hljs-selector-tag">executable <span class="hljs-selector-tag">core
<span class="hljs-selector-tag">jstack <span class="hljs-selector-attr">[option] <span class="hljs-selector-attr">[server-id@]<span class="hljs-selector-tag">remote-hostname-or-ip</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></code>

    命令行参数选项说明如下：

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<code class="hljs haml">-<span class="ruby">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
-<span class="ruby">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）</span></span></code>

    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：

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<code class="hljs less">root<span class="hljs-variable">@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep
root     <span class="hljs-number">21711     <span class="hljs-number">1  <span class="hljs-number">1 <span class="hljs-number">14:<span class="hljs-number">47 pts/<span class="hljs-number">3    <span class="hljs-number">00:<span class="hljs-number">02:<span class="hljs-number">10 java -jar mrf-center.jar</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></code>

    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：

    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

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<code class="hljs perl"><span class="hljs-keyword">printf <span class="hljs-string">"%x\n" <span class="hljs-number">21742</span></span></span></code>

    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：

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<code class="hljs less">root<span class="hljs-variable">@ubuntu:/# jstack <span class="hljs-number">21711 | grep <span class="hljs-number">54ee
<span class="hljs-string">"PollIntervalRetrySchedulerThread" prio=<span class="hljs-number">10 tid=<span class="hljs-number">0x00007f950043e000 nid=<span class="hljs-number">0x54ee in Object.wait() [<span class="hljs-number">0x00007f94c6eda000]</span></span></span></span></span></span></span></span></code>

    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：

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<code class="hljs java"><span class="hljs-comment">// Idle wait
getLog().info(<span class="hljs-string">"Thread [" + getName() + <span class="hljs-string">"] is idle waiting...");
schedulerThreadState = PollTaskSchedulerThreadState.IdleWaiting;
<span class="hljs-keyword">long now = System.currentTimeMillis();
<span class="hljs-keyword">long waitTime = now + getIdleWaitTime();
<span class="hljs-keyword">long timeUntilContinue = waitTime - now;
<span class="hljs-keyword">synchronized(sigLock) {
    <span class="hljs-keyword">try {
        <span class="hljs-keyword">if(!halted.get()) {
            sigLock.wait(timeUntilContinue);
        }
    } 
    <span class="hljs-keyword">catch (InterruptedException ignore) {
    }
}</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></code>

    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()。

 

C、 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：

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<code class="hljs css"><span class="hljs-selector-tag">jmap <span class="hljs-selector-attr">[option] <span class="hljs-selector-tag">pid
<span class="hljs-selector-tag">jmap <span class="hljs-selector-attr">[option] <span class="hljs-selector-tag">executable <span class="hljs-selector-tag">core
<span class="hljs-selector-tag">jmap <span class="hljs-selector-attr">[option] <span class="hljs-selector-attr">[server-id@]<span class="hljs-selector-tag">remote-hostname-or-ip</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></code>

    如果运行在64位JVM上，可能需要指定-J-d64命令选项参数。

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<code class="hljs tcl">jmap -permstat <span class="hljs-keyword">pid</span></code>

    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：

   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：

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<code class="hljs less">root<span class="hljs-variable">@ubuntu:/# jmap -heap <span class="hljs-number">21711
Attaching to process ID <span class="hljs-number">21711, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is <span class="hljs-number">20.10-b01
 
using thread-local object allocation.
Parallel GC with <span class="hljs-number">4 thread(s)
 
Heap <span class="hljs-attribute">Configuration:
   MinHeapFreeRatio = <span class="hljs-number">40
   MaxHeapFreeRatio = <span class="hljs-number">70
   MaxHeapSize      = <span class="hljs-number">2067791872 (<span class="hljs-number">1972.0MB)
   NewSize          = <span class="hljs-number">1310720 (<span class="hljs-number">1.25MB)
   MaxNewSize       = <span class="hljs-number">17592186044415 MB
   OldSize          = <span class="hljs-number">5439488 (<span class="hljs-number">5.1875MB)
   NewRatio         = <span class="hljs-number">2
   SurvivorRatio    = <span class="hljs-number">8
   PermSize         = <span class="hljs-number">21757952 (<span class="hljs-number">20.75MB)
   MaxPermSize      = <span class="hljs-number">85983232 (<span class="hljs-number">82.0MB)
 
Heap <span class="hljs-attribute">Usage:
PS Young Generation
Eden <span class="hljs-attribute">Space:
   capacity = <span class="hljs-number">6422528 (<span class="hljs-number">6.125MB)
   used     = <span class="hljs-number">5445552 (<span class="hljs-number">5.1932830810546875MB)
   free     = <span class="hljs-number">976976 (<span class="hljs-number">0.9317169189453125MB)
   <span class="hljs-number">84.78829520089286% used
From <span class="hljs-attribute">Space:
   capacity = <span class="hljs-number">131072 (<span class="hljs-number">0.125MB)
   used     = <span class="hljs-number">98304 (<span class="hljs-number">0.09375MB)
   free     = <span class="hljs-number">32768 (<span class="hljs-number">0.03125MB)
   <span class="hljs-number">75.0% used
To <span class="hljs-attribute">Space:
   capacity = <span class="hljs-number">131072 (<span class="hljs-number">0.125MB)
   used     = <span class="hljs-number">0 (<span class="hljs-number">0.0MB)
   free     = <span class="hljs-number">131072 (<span class="hljs-number">0.125MB)
   <span class="hljs-number">0.0% used
PS Old Generation
   capacity = <span class="hljs-number">35258368 (<span class="hljs-number">33.625MB)
   used     = <span class="hljs-number">4119544 (<span class="hljs-number">3.9287033081054688MB)
   free     = <span class="hljs-number">31138824 (<span class="hljs-number">29.69629669189453MB)
   <span class="hljs-number">11.683876009235595% used
PS Perm Generation
   capacity = <span class="hljs-number">52428800 (<span class="hljs-number">50.0MB)
   used     = <span class="hljs-number">26075168 (<span class="hljs-number">24.867218017578125MB)
   free     = <span class="hljs-number">26353632 (<span class="hljs-number">25.132781982421875MB)
   <span class="hljs-number">49.73443603515625% used
   ....</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></code>

    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：

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<code class="hljs scss">root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more
 
 num     #instances         <span class="hljs-number">#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<span class="hljs-variable">$Entry
  18:          1869         138568  [Ljava.util.HashMap<span class="hljs-variable">$Entry;
  19:          <span class="hljs-number">2443          <span class="hljs-number">97720  java.util.LinkedHashMap<span class="hljs-variable">$Entry
  <span class="hljs-number">20:          <span class="hljs-number">2072          <span class="hljs-number">82880  java.lang.ref.SoftReference
  <span class="hljs-number">21:          <span class="hljs-number">1807          <span class="hljs-number">71528  [Ljava.lang.Object;
  22:          <span class="hljs-number">2206          <span class="hljs-number">70592  java.lang.ref.WeakReference
  <span class="hljs-number">23:           <span class="hljs-number">934          <span class="hljs-number">52304  java.util.LinkedHashMap
  <span class="hljs-number">24:           <span class="hljs-number">871          <span class="hljs-number">48776  java.beans.MethodDescriptor
  <span class="hljs-number">25:          <span class="hljs-number">1442          <span class="hljs-number">46144  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap<span class="hljs-variable">$HashEntry
  <span class="hljs-number">26:           <span class="hljs-number">804          <span class="hljs-number">38592  java.util.HashMap
  <span class="hljs-number">27:           <span class="hljs-number">948          <span class="hljs-number">37920  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap<span class="hljs-variable">$Segment
  <span class="hljs-number">28:          <span class="hljs-number">1621          <span class="hljs-number">35696  [Ljava.lang.Class;
  29:          <span class="hljs-number">1313          <span class="hljs-number">34880  [Ljava.lang.String;
  30:          <span class="hljs-number">1396          <span class="hljs-number">33504  java.util.LinkedList<span class="hljs-variable">$Entry
  <span class="hljs-number">31:           <span class="hljs-number">462          <span class="hljs-number">33264  java.lang.reflect.Field
  <span class="hljs-number">32:          <span class="hljs-number">1024          <span class="hljs-number">32768  java.util.Hashtable<span class="hljs-variable">$Entry
  <span class="hljs-number">33:           <span class="hljs-number">948          <span class="hljs-number">31440  [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap<span class="hljs-variable">$HashEntry;</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></code>

    class name是对象类型，说明如下：

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<code class="hljs java">B  <span class="hljs-keyword">byte
C  <span class="hljs-keyword">char
D  <span class="hljs-keyword">double
F  <span class="hljs-keyword">float
I  <span class="hljs-keyword">int
J  <span class="hljs-keyword">long
Z  <span class="hljs-keyword">boolean
[  数组，如[I表示<span class="hljs-keyword">int[]
[L+类名 其他对象</span></span></span></span></span></span></span></span></code>

    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：

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<code class="hljs tcl">jmap -dump:<span class="hljs-keyword">format=b,<span class="hljs-keyword">file=dumpFileName <span class="hljs-keyword">pid</span></span></span></code>

    我一样地对上面进程ID为21711进行Dump：

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<code class="hljs less">root<span class="hljs-variable">@ubuntu:/# jmap <span class="hljs-attribute">-dump:format=b,file=/tmp/dump.dat <span class="hljs-number">21711     
Dumping heap to /tmp/dump.dat ...
Heap dump file created</span></span></span></code>

   dump出来的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，这里用jhat查看：

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<code class="hljs less">root<span class="hljs-variable">@ubuntu:/# jhat -port <span class="hljs-number">9998 /tmp/dump.dat
Reading from /tmp/dump.dat...
Dump file created Tue Jan <span class="hljs-number">28 <span class="hljs-number">17:<span class="hljs-number">46:<span class="hljs-number">14 CST <span class="hljs-number">2014
Snapshot read, resolving...
Resolving <span class="hljs-number">132207 objects...
Chasing references, expect <span class="hljs-number">26 dots..........................
Eliminating duplicate references..........................
Snapshot resolved.
Started HTTP server on port <span class="hljs-number">9998
Server is ready.</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></code>

     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：

    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）。

 

D、jstat（JVM统计监测工具）

    语法格式如下：

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<code class="hljs css"><span class="hljs-selector-tag">jstat <span class="hljs-selector-attr">[ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] <span class="hljs-selector-attr">[count]] ]</span></span></span></code>

    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：

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<code class="hljs less">root<span class="hljs-variable">@ubuntu:/# jstat -gc <span class="hljs-number">21711 <span class="hljs-number">250 <span class="hljs-number">4
 S0C    S1C    S0U    S1U      EC       EU        OC         OU       PC     PU    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
<span class="hljs-number">192.0  <span class="hljs-number">192.0   <span class="hljs-number">64.0   <span class="hljs-number">0.0    <span class="hljs-number">6144.0   <span class="hljs-number">1854.9   <span class="hljs-number">32000.0     <span class="hljs-number">4111.6   <span class="hljs-number">55296.0 <span class="hljs-number">25472.7    <span class="hljs-number">702    <span class="hljs-number">0.431   <span class="hljs-number">3      <span class="hljs-number">0.218    <span class="hljs-number">0.649
<span class="hljs-number">192.0  <span class="hljs-number">192.0   <span class="hljs-number">64.0   <span class="hljs-number">0.0    <span class="hljs-number">6144.0   <span class="hljs-number">1972.2   <span class="hljs-number">32000.0     <span class="hljs-number">4111.6   <span class="hljs-number">55296.0 <span class="hljs-number">25472.7    <span class="hljs-number">702    <span class="hljs-number">0.431   <span class="hljs-number">3      <span class="hljs-number">0.218    <span class="hljs-number">0.649
<span class="hljs-number">192.0  <span class="hljs-number">192.0   <span class="hljs-number">64.0   <span class="hljs-number">0.0    <span class="hljs-number">6144.0   <span class="hljs-number">1972.2   <span class="hljs-number">32000.0     <span class="hljs-number">4111.6   <span class="hljs-number">55296.0 <span class="hljs-number">25472.7    <span class="hljs-number">702    <span class="hljs-number">0.431   <span class="hljs-number">3      <span class="hljs-number">0.218    <span class="hljs-number">0.649
<span class="hljs-number">192.0  <span class="hljs-number">192.0   <span class="hljs-number">64.0   <span class="hljs-number">0.0    <span class="hljs-number">6144.0   <span class="hljs-number">2109.7   <span class="hljs-number">32000.0     <span class="hljs-number">4111.6   <span class="hljs-number">55296.0 <span class="hljs-number">25472.7    <span class="hljs-number">702    <span class="hljs-number">0.431   <span class="hljs-number">3      <span class="hljs-number">0.218    <span class="hljs-number">0.649</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></code>

    要明白上面各列的意义，先看JVM堆内存布局：

    可以看出：

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2
<code class="hljs gradle">堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代
年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区（<span class="hljs-keyword">From和To）</span></code>

    现在来解释各列含义：

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<code class="hljs">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</code>

 

E、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：

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3
<code class="hljs css"><span class="hljs-selector-tag">java <span class="hljs-selector-tag">-agentlib<span class="hljs-selector-pseudo">:hprof<span class="hljs-selector-attr">[=options] <span class="hljs-selector-tag">ToBeProfiledClass
<span class="hljs-selector-tag">java <span class="hljs-selector-tag">-Xrunprof<span class="hljs-selector-attr">[:options] <span class="hljs-selector-tag">ToBeProfiledClass
<span class="hljs-selector-tag">javac <span class="hljs-selector-tag">-J-agentlib<span class="hljs-selector-pseudo">:hprof<span class="hljs-selector-attr">[=options] <span class="hljs-selector-tag">ToBeProfiledClass</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></code>

    完整的命令选项如下：

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<code class="hljs makefile">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</code>

    来几个官方指南上的实例。

    CPU Usage Sampling Profiling(cpu=samples)的例子：

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<code class="hljs nginx"><span class="hljs-attribute">java -agentlib:hprof=cpu=samples,interval=<span class="hljs-number">20,depth=<span class="hljs-number">3 Hello</span></span></span></code>

    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）：

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<code class="hljs bash">javac -J-agentlib:hprof=cpu=<span class="hljs-built_in">times Hello.java</span></code>

    Heap Allocation Profiling(heap=sites)的例子：

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<code class="hljs nginx"><span class="hljs-attribute">javac -J-agentlib:hprof=heap=sites Hello.java</span></code>

    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：

1
<code class="hljs nginx"><span class="hljs-attribute">javac -J-agentlib:hprof=heap=dump Hello.java</span></code>

    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。

 

其他JVM性能调优参考资料：

《Java虚拟机规范》

《Java Performance》

《Trouble Shooting Guide for JavaSE 6 with HotSpot VM》: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tsg-vm-149989.pdf 

《Effective Java》

VisualVM: http://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/guides/visualvm/

jConsole: http://docs.oracle.com/javase/1.5.0/docs/guide/management/jconsole.html

Monitoring and Managing JavaSE 6 Applications: http://www.oracle.com/technetwork/articles/javase/monitoring-141801.html

BTrace：https://kenai.com/projects/btrace

posted @ 2017-05-03 11:19  xiaoxueshen  阅读(228)  评论(0)    收藏  举报