JVM性能調優監控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat使用詳解

JDK本身提供了很多方便的JVM性能調優監控工具，除了集成式的VisualVM和jConsole外，還有jps、jstack、jmap、jhat、jstat等小巧的工具，本博客希望能起拋磚引玉之用，讓大家能開始對JVM性能調優的常用工具有所了解。

    現實企業級Java開發中，有時候我們會碰到下面這些問題：

• OutOfMemoryError，內存不足

  </li>

• 內存泄露

  </li>

• 線程死鎖

  </li>

• 鎖爭用（Lock Contention）

  </li>

• Java進程消耗CPU過高

  </li>

• ......

  </li> </ul>

      這些問題在日常開發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器或者調大內存，而不會深究問題根源），但能夠理解并解決這些問題是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。本文參考了網上很多資料，難以一一列舉，在此對這些資料的作者表示感謝！關于JVM性能調優相關的資料，請參考文末。

  
  

  A、 jps(Java Virtual Machine Process Status Tool)      

      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就默認為當前主機或服務器。

      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

   

  B、 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進程ID，我部署在服務器上的Java應用名稱為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

      得到進程ID為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，我這里用第三個，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為21742的線程，用

  printf "%x\n" 21742

      得到21742的十六進制值為54ee，下面會用到。    

      OK，下一步終于輪到jstack上場了，它用來輸出進程21711的堆棧信息，然后根據線程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) {
      }
  }

      它是輪詢任務的空閑等待代碼，上面的sigLock.wait(timeUntilContinue)就對應了前面的Object.wait()。

   

  C、 jmap（Memory Map）和jhat（Java Heap Analysis Tool）

      jmap用來查看堆內存使用狀況，一般結合jhat使用。

      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
     ....</pre> 
  
      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;</pre> 
  
      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
   
  
      我一樣地對上面進程ID為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.
   
  
       然后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，最后一項支持OQL（對象查詢語言）。
  
   
  
  D、jstat（JVM統計監測工具）
  
      語法格式如下：
  
  jstat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ]
   
  
      vmid是虛擬機ID，在Linux/Unix系統上一般就是進程ID。interval是采樣時間間隔。count是采樣數目。比如下面輸出的是GC信息，采樣時間間隔為250ms，采樣數為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堆內存布局：
  
  
      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
   
  
   
  
  其他JVM性能調優參考資料：
  
  《Java虛擬機規范》
  
  《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
  來自： http://my.oschina.net/feichexia/blog/196575