JVM 性能调优及监控诊断工具 jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof 使用详解

本文主要是介绍JVM 性能调优及监控诊断工具 jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof 使用详解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

一. 前言

二. jps(Java Virtual Machine Process Status Tool)

三. jstack

四. jmap(Memory Map)和 jhat(Java Heap Analysis Tool)

五. jstat(JVM统计监测工具)

六. hprof(Heap/CPU Profiling Tool)

七. 总结


一. 前言

    工欲善其事,必先利其器。在日常的企业级 Java 应用开发、维护中,我们可能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过高等。那么如何快速找出问题根本原因及如何解决成了我们需要掌握的基本技能,而这种技能的掌握除了自身的经验之外,更重要的是能够熟练地使用各种工具。

    很多问题在日常开发、维护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 性能调优监控工具诊断进行概括总结及介绍如何使用。

二. 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options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

示例如下:

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

三. 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,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

printf "%x" 21742

得到21742的十六进制值为54ee,下面会用到。

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()。

四. jmap(Memory Map)和 jhat(Java Heap Analysis Tool)

jmap 导出堆内存,然后使用 jhat 来进行分析。

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,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:

root@ubuntu:/# jmap -heap 21711
Attaching to process ID 21711, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 20.10-b01using 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 Generationcapacity = 35258368 (33.625MB)used     = 4119544 (3.9287033081054688MB)free     = 31138824 (29.69629669189453MB)11.683876009235595% used
PS Perm Generationcapacity = 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  [I8:         13714        1010768  [C9:          4752        1003344  [B10:          1225         639656  <methodDataKlass>11:         14194         454208  java.lang.String12:          3809         396136  java.lang.Class13:          4979         311952  [S14:          5598         287064  [[I15:          3028         266464  java.lang.reflect.Method16:           280         163520  <objArrayKlassKlass>17:          4355         139360  java.util.HashMap$Entry18:          1869         138568  [Ljava.util.HashMap$Entry;19:          2443          97720  java.util.LinkedHashMap$Entry20:          2072          82880  java.lang.ref.SoftReference21:          1807          71528  [Ljava.lang.Object;22:          2206          70592  java.lang.ref.WeakReference23:           934          52304  java.util.LinkedHashMap24:           871          48776  java.beans.MethodDescriptor25:          1442          46144  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry26:           804          38592  java.util.HashMap27:           948          37920  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment28:          1621          35696  [Ljava.lang.Class;29:          1313          34880  [Ljava.lang.String;30:          1396          33504  java.util.LinkedList$Entry31:           462          33264  java.lang.reflect.Field32:          1024          32768  java.util.Hashtable$Entry33:           948          31440  [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$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

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 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 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)。 

五. jstat(JVM统计监测工具)

看看各个区内存和GC的情况。

语法格式如下:

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

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:

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义,先看 JVM 堆内存布局(具体可参见《JVM原理剖析》):

可以看出:
堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代;
年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区(From和To)。

现在来解释各列含义:
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

六. 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:

1. 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。

2. CPU Usage Times Profiling(cpu=times)的例子:

javac -J-agentlib:hprof=cpu=times Hello.java

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)。

3. Heap Allocation Profiling(heap=sites)的例子:

javac -J-agentlib:hprof=heap=sites Hello.java

4. 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。

七. 总结

    关于 Java 中的内存泄露,广义并通俗的说,就是:不再会被使用的对象的内存不能被回收,就是内存泄露。对象都是有生命周期的,有的长,有的短,如果长生命周期的对象持有短生命周期的引用,就很可能会出现内存泄露。

    是否有开源的内存泄露静态分析工具呢?但遗憾的是经调查几个知名的静态代码分析工具findbugs 、SonarQube、Checkstyle 等都不能实现内存泄露检测,只能对编码规范和部分潜在的bug 提前报告,相信将来会有更好的检测手段对内存泄露防范于未然。

这篇关于JVM 性能调优及监控诊断工具 jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof 使用详解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/473542

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

JVM 的类初始化机制

前言 当你在 Java 程序中new对象时,有没有考虑过 JVM 是如何把静态的字节码(byte code)转化为运行时对象的呢,这个问题看似简单,但清楚的同学相信也不会太多,这篇文章首先介绍 JVM 类初始化的机制,然后给出几个易出错的实例来分析,帮助大家更好理解这个知识点。 JVM 将字节码转化为运行时对象分为三个阶段,分别是:loading 、Linking、initialization

Spring Security 基于表达式的权限控制

前言 spring security 3.0已经可以使用spring el表达式来控制授权,允许在表达式中使用复杂的布尔逻辑来控制访问的权限。 常见的表达式 Spring Security可用表达式对象的基类是SecurityExpressionRoot。 表达式描述hasRole([role])用户拥有制定的角色时返回true (Spring security默认会带有ROLE_前缀),去

浅析Spring Security认证过程

类图 为了方便理解Spring Security认证流程,特意画了如下的类图,包含相关的核心认证类 概述 核心验证器 AuthenticationManager 该对象提供了认证方法的入口,接收一个Authentiaton对象作为参数; public interface AuthenticationManager {Authentication authenticate(Authenti

Spring Security--Architecture Overview

1 核心组件 这一节主要介绍一些在Spring Security中常见且核心的Java类,它们之间的依赖,构建起了整个框架。想要理解整个架构,最起码得对这些类眼熟。 1.1 SecurityContextHolder SecurityContextHolder用于存储安全上下文(security context)的信息。当前操作的用户是谁,该用户是否已经被认证,他拥有哪些角色权限…这些都被保

Spring Security基于数据库验证流程详解

Spring Security 校验流程图 相关解释说明(认真看哦) AbstractAuthenticationProcessingFilter 抽象类 /*** 调用 #requiresAuthentication(HttpServletRequest, HttpServletResponse) 决定是否需要进行验证操作。* 如果需要验证,则会调用 #attemptAuthentica

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

Java架构师知识体认识

源码分析 常用设计模式 Proxy代理模式Factory工厂模式Singleton单例模式Delegate委派模式Strategy策略模式Prototype原型模式Template模板模式 Spring5 beans 接口实例化代理Bean操作 Context Ioc容器设计原理及高级特性Aop设计原理Factorybean与Beanfactory Transaction 声明式事物

流媒体平台/视频监控/安防视频汇聚EasyCVR播放暂停后视频画面黑屏是什么原因?

视频智能分析/视频监控/安防监控综合管理系统EasyCVR视频汇聚融合平台,是TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域的杰出成果。该平台以其强大的视频处理、汇聚与融合能力,在构建全栈视频监控系统中展现出了独特的优势。视频监控管理系统EasyCVR平台内置了强大的视频解码、转码、压缩等技术,能够处理多种视频流格式,并以多种格式(RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebS

性能测试介绍

性能测试是一种测试方法,旨在评估系统、应用程序或组件在现实场景中的性能表现和可靠性。它通常用于衡量系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率、稳定性和可扩展性等关键指标。 为什么要进行性能测试 通过性能测试,可以确定系统是否能够满足预期的性能要求,找出性能瓶颈和潜在的问题,并进行优化和调整。 发现性能瓶颈:性能测试可以帮助发现系统的性能瓶颈,即系统在高负载或高并发情况下可能出现的问题