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：
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：
1
|
-q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数
|
比如下面：
1
|
root@ubuntu:/# jps -m -l
|
2
|
2458 org.artifactory.standalone.main.Main /usr/local/artifactory-2.2.5/etc/jetty.xml
|
3
|
29920 com.sun.tools.hat.Main -port 9998 /tmp/dump.dat
|
4
|
3149 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start
|
5
|
30972 sun.tools.jps.Jps -m -l
|
6
|
8247 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start
|
7
|
25687 com.sun.tools.hat.Main -port 9999 dump.dat
|
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：
2
|
jstack [option] executable core
|
3
|
jstack [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip
|
命令行参数选项说明如下：
1
|
-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
|
2
|
-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
|
root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep
|
2
|
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
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
|
root@ubuntu:/# jstack 21711 | grep 54ee
|
2
|
"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：
02
|
getLog().info("Thread [" + getName() + "] is idle waiting...");
|
03
|
schedulerThreadState = PollTaskSchedulerThreadState.IdleWaiting;
|
04
|
long now = System.currentTimeMillis();
|
05
|
long waitTime = now + getIdleWaitTime();
|
06
|
long timeUntilContinue = waitTime - now;
|
07
|
synchronized(sigLock) {
|
10
|
sigLock.wait(timeUntilContinue);
|
13
|
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：
2
|
jmap [option] executable core
|
3
|
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。
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：
比如下面的例子：
01
|
root@ubuntu:/# jmap -heap 21711
|
02
|
Attaching to process ID 21711, please wait...
|
03
|
Debugger attached successfully.
|
04
|
Server compiler detected.
|
05
|
JVM version is 20.10-b01
|
07
|
using thread-local object allocation.
|
08
|
Parallel GC with 4 thread(s)
|
13
|
MaxHeapSize = 2067791872 (1972.0MB)
|
14
|
NewSize = 1310720 (1.25MB)
|
15
|
MaxNewSize = 17592186044415 MB
|
16
|
OldSize = 5439488 (5.1875MB)
|
19
|
PermSize = 21757952 (20.75MB)
|
20
|
MaxPermSize = 85983232 (82.0MB)
|
25
|
capacity = 6422528 (6.125MB)
|
26
|
used = 5445552 (5.1932830810546875MB)
|
27
|
free = 976976 (0.9317169189453125MB)
|
28
|
84.78829520089286% used
|
30
|
capacity = 131072 (0.125MB)
|
31
|
used = 98304 (0.09375MB)
|
32
|
free = 32768 (0.03125MB)
|
35
|
capacity = 131072 (0.125MB)
|
37
|
free = 131072 (0.125MB)
|
40
|
capacity = 35258368 (33.625MB)
|
41
|
used = 4119544 (3.9287033081054688MB)
|
42
|
free = 31138824 (29.69629669189453MB)
|
43
|
11.683876009235595% used
|
45
|
capacity = 52428800 (50.0MB)
|
46
|
used = 26075168 (24.867218017578125MB)
|
47
|
free = 26353632 (25.132781982421875MB)
|
48
|
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：
01
|
root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more
|
03
|
num #instances #bytes class name
|
04
|
----------------------------------------------
|
05
|
1: 38445 5597736 <constMethodKlass>
|
06
|
2: 38445 5237288 <methodKlass>
|
07
|
3: 3500 3749504 <constantPoolKlass>
|
08
|
4: 60858 3242600 <symbolKlass>
|
09
|
5: 3500 2715264 <instanceKlassKlass>
|
10
|
6: 2796 2131424 <constantPoolCacheKlass>
|
14
|
10: 1225 639656 <methodDataKlass>
|
15
|
11: 14194 454208 java.lang.String
|
16
|
12: 3809 396136 java.lang.Class
|
19
|
15: 3028 266464 java.lang.reflect.Method
|
20
|
16: 280 163520 <objArrayKlassKlass>
|
21
|
17: 4355 139360 java.util.HashMap$Entry
|
22
|
18: 1869 138568 [Ljava.util.HashMap$Entry;
|
23
|
19: 2443 97720 java.util.LinkedHashMap$Entry
|
24
|
20: 2072 82880 java.lang.ref.SoftReference
|
25
|
21: 1807 71528 [Ljava.lang.Object;
|
26
|
22: 2206 70592 java.lang.ref.WeakReference
|
27
|
23: 934 52304 java.util.LinkedHashMap
|
28
|
24: 871 48776 java.beans.MethodDescriptor
|
29
|
25: 1442 46144 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry
|
30
|
26: 804 38592 java.util.HashMap
|
31
|
27: 948 37920 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment
|
32
|
28: 1621 35696 [Ljava.lang.Class;
|
33
|
29: 1313 34880 [Ljava.lang.String;
|
34
|
30: 1396 33504 java.util.LinkedList$Entry
|
35
|
31: 462 33264 java.lang.reflect.Field
|
36
|
32: 1024 32768 java.util.Hashtable$Entry
|
37
|
33: 948 31440 [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry;
|
class name是对象类型，说明如下：
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
|
我一样地对上面进程ID为21711进行Dump：
1
|
root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711
|
2
|
Dumping heap to /tmp/dump.dat ...
|
dump出来的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，这里用jhat查看：
01
|
root@ubuntu:/# jhat -port 9998 /tmp/dump.dat
|
02
|
Reading from /tmp/dump.dat...
|
03
|
Dump file created Tue Jan 28 17:46:14 CST 2014
|
04
|
Snapshot read, resolving...
|
05
|
Resolving 132207 objects...
|
06
|
Chasing references, expect 26 dots..........................
|
07
|
Eliminating duplicate references..........................
|
09
|
Started HTTP server on port 9998
|
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：
1
|
root@ubuntu:/# jstat -gc 21711 250 4
|
2
|
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU PC PU YGC YGCT FGC FGCT GCT
|
3
|
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
|
4
|
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
|
5
|
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
|
6
|
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：
2
|
年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区（From和To）
|
现在来解释各列含义：
1
|
S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used）
|
6
|
FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC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：
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。
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。
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）：
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。
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
《Java虚拟机规范》
《Trouble Shooting Guide for JavaSE 6 with HotSpot VM》: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tsg-vm-149989.pdf
VisualVM: http://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/guides/visualvm/
http://docs.oracle.com/javase/1.5.0/docs/guide/management/jconsole.html
http://www.oracle.com/technetwork/articles/javase/monitoring-141801.html
