JVM监控与故障处理

    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
• ... ... 等等

    这些问题在日常开发中可能被很多人忽视（比如遇到上面这些问题就重启服务器或者跳大内存，而不会深究问题根源），但能够解决这些问题是Java程序员的必备需求。JDK本身提供了很多JVM性能调优监控工具，除了集成式的VisualVM和JConsole外，还有jps、jstack、jmap、jstat、hprof等小工具。

一、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 

    例如下面：

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，根据堆栈信息定位到具体代码，所以他在jvm性能调优中使用的非常多。下面通过一个实例找出某个java进程中最耗费CPU的Java线程并定位堆栈信息，用到的命名有ps、top、prinf、jstack、grep。

    ①先找出java进程ID，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。

    ②找出该进程内消耗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，这里用第三个，输出如下：

   TIME列就是各个Java线程耗费CPU时间，CPU时间最长的线程ID为21742的线程，用【printf "%x\n" 21742】得到21742的十六进制为54ee，下面会用到。

    下一步终于轮到jstack上场了，他用来输出进程21711的线程，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(),找到该代码，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) {
    }
}

    它是轮训任务的空闲等待代码，上面的sigLock.wait(timeUntilContinue)就对应了前面的Object.wait。

三、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的语法格式如下：

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-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，如果当上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  [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：

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把内存使用情况dump到文件中，在用jhat分析查看。jmap进行dump命令格式如下：

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

    例如对上面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出来的文件可以使用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 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。然后可以在浏览器中输入主机地址：9998查看了，如下：

   上面红线框出来的部分大家可以自己去探索下，最后一项是支持OQL（对象查询语言）

四、jstat（JVM统计监测工具）

    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：

    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

 五、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

    完成的命令选项如下：

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

   来几个官方指南的例子：CPU Usage Sampling Profiling(cpu=samples)的例子

java -agentlib:hprof=cpu=samples,interval=20,depth=3 Hello

    上面间隔20毫秒采样cpu消耗信息，堆栈深度为3，生成的profile文件名称为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：

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。

 

转子：https://my.oschina.net/feichexia/blog/196575