5 款強大的 JVM 性能調優監控工具,您值得擁有 !
現實企業級 Java 應用開發、維護中,有時候我們會碰到下面這些問題:
-
OutOfMemoryError,內存不足
-
內存泄露
-
線程死鎖
-
鎖爭用(Lock Contention)
-
Java 進程消耗 CPU 過高
-
......
這些問題在日常開發、維護中可能被很多人忽視(比如有的人遇到上面的問題只是重啓服務器或者調大內存,而不會深究問題根源),但能夠理解並解決這些問題是 Java 程序員進階的必備要求。
本文將對一些常用的 JVM 性能調優監控工具進行介紹,希望能起拋磚引玉之用。
**一、 jps(Java Virtual Machine Process Status Tool) :基礎工具 **
jps 主要用來輸出 JVM 中運行的進程狀態信息。語法格式如下:
jps [options] [hostid]
如果不指定 hostid 就默認爲當前主機或服務器。
命令行參數選項說明如下:
-q 不輸出類名、Jar名和傳入main方法的參數
-m 輸出傳入main方法的參數
-l 輸出main類或Jar的全限名
-v 輸出傳入JVM的參數
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 Java 進程內的線程堆棧信息。語法格式如下:
jstack [option] pid
jstack [option] executable core
jstack [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip
命令行參數選項說明如下:
-l long listings,會打印出額外的鎖信息,在發生死鎖時可以用jstack -l pid來觀察鎖持有情況-m mixed mode,不僅會輸出Java堆棧信息,還會輸出C/C++堆棧信息(比如Native方法)
jstack 可以定位到線程堆棧,根據堆棧信息我們可以定位到具體代碼,所以它在 JVM 性能調優中使用得非常多。
下面我們來一個實例找出某個 Java 進程中最耗費 CPU 的 Java 線程並定位堆棧信息,用到的命令有 ps、top、printf、jstack、grep。
第一步先找出 Java 進程 ID,我部署在服務器上的 Java 應用名稱爲 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
得到進程 ID 爲 21711,第二步找出該進程內最耗費 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,我這裏用第三個,輸出如下:
TIME 列就是各個 Java 線程耗費的 CPU 時間,CPU 時間最長的是線程 ID 爲 21742 的線程,用
printf "%x
" 21742
得到 21742 的十六進制值爲 54ee,下面會用到。
OK,下一步終於輪到 jstack 上場了,它用來輸出進程 21711 的堆棧信息,然後根據線程 ID 的十六進制值 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) {
}
}
它是輪詢任務的空閒等待代碼,上面的 sigLock.wait(timeUntilContinue) 就對應了前面的 Object.wait()。
三、 jmap(Memory Map)和 jhat(Java Heap Analysis Tool):
jmap 導出堆內存,然後使用 jhat 來進行分析,jmap 語法格式如下:
jmap [option] pid
jmap [option] executable core
jmap [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip
如果運行在 64 位 JVM 上,可能需要指定 - J-d64 命令選項參數。
jmap -permstat pid
打印進程的類加載器和類加載器加載的持久代對象信息,輸出:類加載器名稱、對象是否存活(不可靠)、對象地址、父類加載器、已加載的類大小等信息,如下圖:
使用 jmap -heap pid 查看進程堆內存使用情況,包括使用的 GC 算法、堆配置參數和各代中堆內存使用情況。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-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 查看堆內存中的對象數目、大小統計直方圖,如果帶上 live 則只統計活對象,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 是對象類型,說明如下:
B byte
C char
D double
F float
I int
J long
Z boolean
[ 數組,如[I表示int[]
[L+類名 其他對象
還有一個很常用的情況是:用 jmap 把進程內存使用情況 dump 到文件中,再用 jhat 分析查看。jmap 進行 dump 命令格式如下:
jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid
我一樣地對上面進程 ID 爲 21711 進行 Dump:
root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711
Dumping heap to /tmp/dump.dat ...
Heap dump file created
dump 出來的文件可以用 MAT、VisualVM 等工具查看,這裏用 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 這種參數指定最大堆內存,即 jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然後就可以在瀏覽器中輸入主機地址: 9998 查看了:
上面紅線框出來的部分大家可以自己去摸索下,最後一項支持 OQL(對象查詢語言)。
**四、jstat(JVM 統計監測工具): **
看看各個區內存和 GC 的情況
語法格式如下:
jstat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ]
vmid 是 Java 虛擬機 ID,在 Linux/Unix 系統上一般就是進程 ID。interval 是採樣時間間隔。count 是採樣數目。比如下面輸出的是 GC 信息,採樣時間間隔爲 250ms,採樣數爲 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 堆內存佈局:
可以看出:
堆內存 = 年輕代 + 年老代 + 永久代
年輕代 = Eden區 + 兩個Survivor區(From和To)
現在來解釋各列含義:
S0C、S1C、S0U、S1U:Survivor 0/1區容量(Capacity)和使用量(Used)
EC、EU:Eden區容量和使用量
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次數和GC耗時
FGC、FGCT:Full GC次數和Full GC耗時
GCT:GC總耗時
五、hprof(Heap/CPU Profiling Tool):
hprof 能夠展現 CPU 使用率,統計堆內存使用情況。
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
來幾個官方指南上的實例。
CPU Usage Sampling Profiling(cpu=samples) 的例子:
java -agentlib:hprof=cpu=samples,interval=20,depth=3 Hello
上面每隔 20 毫秒採樣 CPU 消耗信息,堆棧深度爲 3,生成的 profile 文件名稱是 java.hprof.txt,在當前目錄。
CPU Usage Times Profiling(cpu=times) 的例子,它相對於 CPU Usage Sampling Profile 能夠獲得更加細粒度的 CPU 消耗信息,能夠細到每個方法調用的開始和結束,它的實現使用了字節碼注入技術(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 能生成更詳細的 Heap Dump 信息:
javac -J-agentlib:hprof=heap=dump Hello.java
雖然在 JVM 啓動參數中加入 - Xrunprof:heap=sites 參數可以生成 CPU/Heap Profile 文件,但對 JVM 性能影響非常大,不建議在線上服務器環境使用
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