[转]JVM性能调优监控工具

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JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具，除了集成式的VisualVM和jConsole外，还有jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof等小巧的工具，本博客希望能起抛砖引玉之用，让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解。

现实企业级Java开发中，有时候我们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

• ......

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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1	jps [options] [hostid]

如果不指定hostid就默认为当前主机或服务器。

命令行参数选项说明如下：

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1 2 3 4

-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

比如下面：

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1 2 3 4 5 6 7 8

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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1 2 3

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：

?

1 2	-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：

?

1 2	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

?

1	printf "%x\n" 21742

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：

?

1 2	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：

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

// 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()。

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：

?

1 2 3

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。

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1	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：

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49

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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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37

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是对象类型，说明如下：

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1 2 3 4 5 6 7 8 9

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：

?

1	jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid

我一样地对上面进程ID为21711进行Dump：

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1 2 3

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：

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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.

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：

?

1	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：

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1 2 3 4 5 6

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：

可以看出：

?

1 2	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：

?

1 2 3 4 5 6 7

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

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：

?

1 2 3

java -agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass java -Xrunprof[:options] ToBeProfiledClass javac -J-agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass

完整的命令选项如下：

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

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。

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

?

1	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。

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）：

?

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

Heap Allocation Profiling(heap=sites)的例子：

?

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

Heap Dump(heap=dump)的例子，它比上面的Heap Allocation Profiling能生成更详细的Heap Dump信息：

?

1	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。

 

热锁，也往往是导致系统性能瓶颈的主要因素。其表现特征为，由于多个线程对临界区，或者锁的竞争，可能出现：
    * 频繁的线程的上下文切换：从操作系统对线程的调度来看，当 线程在等待资源而阻塞的时候，操作系统会将之切换出来，放到等待的队列，当线程获得资源之后，调度算法会将这个线程切换进去，放到执行队列中。
    * 大量的系统调用：因为线程的上下文切换，以及热锁的竞争，或 者临界区的频繁的进出，都可能导致大量的系统调用。
    * 大部分 CPU开销用在 “系统态 ”：线程上下文切换，和系统调用，都会导致 CPU在 “系统态 ”运行，换而言之，虽然系统很忙碌，但是 CPU用在 “用户态 ”的比例较小，应用程序得不到充分的 CPU资源。 
    * 随着 CPU数目的增多，系统的性能反而下降。因为 CPU数目多，同 时运行的线程就越多，可能就会造成更频繁的线程上下文切换和系统态的 CPU开销，从而导致更糟糕的性能。 
上面的描述，都是一个 scalability（可扩展性）很差的系统的表现。从整体的性能指标看，由于线程热锁的存在，程序的响应时间会变长，吞吐量会降低。
         那么，怎么去了解 “热锁 ”出现在什么地方呢？一个重要的方法还是结合操作系统的各种工具观察系统资源使用状况，以及收集 Java线程的 DUMP信息，看线程都阻塞在什么方法上，了解原因，才能找到对应的解决方法。
        我们曾经遇到过这样的例子，程序运行时，出现了以上指出的各种现象，通过观察操作系统的资源使用统计信息，以及线程 DUMP信息，确定了程序中热锁的存在，并发现大多数的线程状态都是 Waiting for monitor entry或者 Wait on monitor，且是阻塞在压缩和解压缩的方法上。后来采用第三方的压缩包 javalib替代 JDK自带的压缩包后，系统的性能提高了几倍。

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