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JVM优化调试使用心得与线上CPU100%原因分析

因为线上系统遇到CPU100%的问题，这种问题在流量较大时比较常见，因为JDK自身有很多JVM调试工具，如jps、jstack、jmap、jhat、jstat等使用工具，在实际工作中使用这些工具进行调试是十分必要的，一般通过以下步骤就能定位并解决CPU100%的问题，文章是自己很早写的，现在重拾一下，下面只做简单介绍，这些都可以在线上服务器上执行。


一、 jstack

    jstack用来查Java进程内的线程堆栈信息。语法格式如下：

1 jstack [option] pid

-l，除了堆栈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）

在Deploy里面的jstack导出的堆栈信息如下，我们在自动部署里面只使用-l命令，可以看到进程为30086，在堡垒机里面同样是此进程。

JVM优化调试使用心得与线上CPU100%原因分析_第1张图片

图1 自动部署平台jstack -l堆栈信息


图2 堡垒机查看应用进程id

由于jstack导出的栈信息比较多，通过这些信息可以定位到当前所有线程的运行状况、锁状态等等。

另外如果线上发生cpu使用过高的情况，jstack则可以快速定位到线程堆栈，具体的操作思路是获java进程中最耗费cup的线程，并得出其堆栈信息，根据堆栈定位到具体代码，这在JVM性能调试中使用得很多，这个操作得再堡垒机上运行.

 第一步先找出应用的进程ID，这个在上文已经说过，本文使用的是是30086：

接下来得到当前进程内最耗费CPU的线程，使用top -Hp 30086，输出如下：

JVM优化调试使用心得与线上CPU100%原因分析_第2张图片

图3 查看最耗时的线程

  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30531的线程，用

printf "%x\n" 30531
  得到30531的十六进制值为7743，之后使用jstack它用来输出进程30531的堆栈信息，然后根据线程ID的十六进制值grep，如下：

jstack 30531| grep 7743
因为在系统稳定运行期间平时并没有死锁和等待锁，此处发现7743是ump线程，并没有异常。

"UMP-WriteLog2FileThread-aliveLogger" daemon prio=10 tid=0x00007f8a04010000 nid=0x7743 sleeping[0x00007f8ac2ae9000]
   java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping)
    at java.lang.Thread.sleep(Native Method)
    at com.jd.ump.profiler.util.MessagesStore$WriteLog2File.run(MessagesStore.java:85)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

   Locked ownable synchronizers:
    - None

而30089线程对应的0x7589则为gc线程。

"GC task thread#0 (ParallelGC)" prio=10 tid=0x00007f8c60020000 nid=0x7589 runnable 


而在cpu暴增的情况下，观察jstack线程，会得到以下的新增，定位到具体代码。

JVM优化调试使用心得与线上CPU100%原因分析_第3张图片

 图4 定位至问题代码行


二、 jmap

    jmap用来查看堆内存使用状况，这个可以直接在deploy里面使用，最后在日志路径下载

    jmap语法格式如下：

1 jmap [option] pid
jmap -permstat pid
 查看进程的类加载器和类加载器加载的永久代对象信息，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：

JVM优化调试使用心得与线上CPU100%原因分析_第4张图片

图5 类加载器信息

jmap -heap pid
  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，因为已经调整过堆内存为2G，而NewRatio的比例为2，说明新生代和老年代的大小为1比2，老年代过大很多时候使得内存无法释放，同时老年代过大，很大程度上浪费了内存，这里可以在在启动的环境变量中修改-XX:NewRatio=1  ，可以找运维调整一下。

PROCESS PATH：/export/Domains/m.jd.id/server1
DATETIME: 2016-06-01 08:51:28
EXECUTE COMMAND：/export/servers/jdk1.7.0_71/bin/jmap -heap 30086

using thread-local object allocation.
Parallel GC with 23 thread(s)

Heap Configuration:
   MinHeapFreeRatio = 0
   MaxHeapFreeRatio = 100
   MaxHeapSize      = 2147483648 (2048.0MB)
   NewSize          = 1310720 (1.25MB)
   MaxNewSize       = 17592186044415 MB
   OldSize          = 5439488 (5.1875MB)
   NewRatio         = 2
   SurvivorRatio    = 8
   PermSize         = 21757952 (20.75MB)
   MaxPermSize      = 1073741824 (1024.0MB)
   G1HeapRegionSize = 0 (0.0MB)

Heap Usage:
PS Young Generation
Eden Space:
   capacity = 704643072 (672.0MB)
   used     = 355307136 (338.8472900390625MB)
   free     = 349335936 (333.1527099609375MB)
   50.42370387486049% used
From Space:
   capacity = 5767168 (5.5MB)
   used     = 3899552 (3.718902587890625MB)
   free     = 1867616 (1.781097412109375MB)
   67.61641068892045% used
To Space:
   capacity = 5767168 (5.5MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 5767168 (5.5MB)
   0.0% used
PS Old Generation
   capacity = 1431830528 (1365.5MB)
   used     = 1389572200 (1325.199317932129MB)
   free     = 42258328 (40.300682067871094MB)
   97.04865015980438% used
PS Perm Generation
   capacity = 110100480 (105.0MB)
   used     = 58882144 (56.154388427734375MB)
   free     = 51218336 (48.845611572265625MB)
   53.480369931175595% used

35733 interned Strings occupying 4872992 bytes.


还有一个应该常用的情况是：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

  我们同样在deploy里面使用Dump：

JVM优化调试使用心得与线上CPU100%原因分析_第5张图片

图6自动部署dump文件命令


   dump出来的文件用IBM heapAnalysis工具查看，使用命令打开下载下来的dump文件：

   java -Xmx3000m -jar ha396.jar fileName


图7 IBM分析堆内存使用大写


JVM优化调试使用心得与线上CPU100%原因分析_第6张图片

图8 TreeView查看具体使用场合

 分析代码，在压测时，cpu接近100%，而堆内存中有接近一半是HashMap,占了44%，800多M。

再使用TreeView我们发现，大部分的HashMap是tomcat在处理request时使用，这也与压测时每分钟上万的请求不谋而合。


三、jstat

    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500ms，采样数为20，我们采集从8点48分53秒，国内时间是9点48分53秒：

jstat -gc 30086 500 20
PROCESS PATH：/export/Domains/m.jd.id/server1
DATETIME: 2016-06-01 08:48:53
EXECUTE COMMAND：/export/servers/jdk1.7.0_71/bin/jstat -gc 30086 500 20
 S0C    S1C    S0U    S1U      EC       EU        OC         OU       PC     PU    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
9728.0 10240.0  0.0   864.0  678912.0 635616.5 1398272.0  1249792.7  107520.0 57499.5   2433  474.174   1      6.717  480.891
9728.0 9728.0 1824.0  0.0   679936.0 153569.9 1398272.0  1249976.7  107520.0 57499.5   2434  474.433   1      6.717  481.150
9728.0 9728.0 1824.0  0.0   679936.0 359170.8 1398272.0  1249976.7  107520.0 57499.5   2434  474.433   1      6.717  481.150
9728.0 9728.0 1824.0  0.0   679936.0 558627.4 1398272.0  1249976.7  107520.0 57499.5   2434  474.433   1      6.717  481.150
9728.0 9728.0  0.0   5168.6 679936.0 17135.0  1398272.0  1250152.7  107520.0 57499.5   2435  474.582   1      6.717  481.299
9728.0 9728.0  0.0   5168.6 679936.0 273388.6 1398272.0  1250152.7  107520.0 57499.5   2435  474.582   1      6.717  481.299
9728.0 9728.0  0.0   5168.6 679936.0 448408.6 1398272.0  1250152.7  107520.0 57499.5   2435  474.582   1      6.717  481.299
9728.0 9728.0  0.0   5168.6 679936.0 672819.4 1398272.0  1250152.7  107520.0 57499.5   2435  474.582   1      6.717  481.299
9728.0 12288.0 9697.6  0.0   674816.0 130122.3 1398272.0  1252427.5  107520.0 57499.5   2436  474.825   1      6.717  481.542
9728.0 12288.0 9697.6  0.0   674816.0 336255.0 1398272.0  1252427.5  107520.0 57499.5   2436  474.825   1      6.717  481.542
9728.0 12288.0 9697.6  0.0   674816.0 529050.8 1398272.0  1252427.5  107520.0 57499.5   2436  474.825   1      6.717  481.542
9728.0 12288.0 9697.6 5104.5 674816.0 674816.0 1398272.0  1259470.2  107520.0 57499.5   2437  474.825   1      6.717  481.542
11776.0 12288.0  0.0   5360.5 674816.0 210927.2 1398272.0  1259470.2  107520.0 57499.5   2437  475.020   1      6.717  481.737
11776.0 12288.0  0.0   5360.5 674816.0 423921.2 1398272.0  1259470.2  107520.0 57499.5   2437  475.020   1      6.717  481.737
11776.0 12288.0  0.0   5360.5 674816.0 630101.4 1398272.0  1259470.2  107520.0 57499.5   2437  475.020   1      6.717  481.737
11776.0 11264.0 5376.7  0.0   676352.0 143384.7 1398272.0  1262235.9  107520.0 57499.5   2438  475.073   1      6.717  481.790
11776.0 11264.0 5376.7  0.0   676352.0 336295.4 1398272.0  1262235.9  107520.0 57499.5   2438  475.073   1      6.717  481.790
11776.0 11264.0 5376.7  0.0   676352.0 488193.1 1398272.0  1262235.9  107520.0 57499.5   2438  475.073   1      6.717  481.790
10752.0 11264.0  0.0   4240.5 676352.0 26658.1  1398272.0  1266075.6  107520.0 57499.5   2439  475.195   1      6.717  481.912
10752.0 11264.0  0.0   4240.5 676352.0 239910.6 1398272.0  1266075.6  107520.0 57499.5   2439  475.195   1      6.717  481.912

    要明白上面各列的意义，先看JVM堆内存布局：

JVM优化调试使用心得与线上CPU100%原因分析_第7张图片

    可以看出：

1 堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代
2 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区容量和使用量
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
从上面的数据可以看到，在该时间段内，10秒内供发生了5次youngGC，这也jvm监控里面的数据也是保持一致的，这是压测时候的表现，同时老年代内存使用率很高，然后并没有触发fullGC，我们可以适当的调整fullGC策略，新生代（Young generation）的空间太小，导致有一些本应该可以很快就被回收的对象在促销秒杀瞬间，频繁youngGc后被放到了老生代（Old generation）里，而老年代在之后一直得不到释放。此时使用上文提示的的-XX:NewRatio=1可以适当调整eden区大小。

JVM优化调试使用心得与线上CPU100%原因分析_第8张图片
图9 JVM监控GC数据

以上就是基于JVM调试工具的部分使用心得，更多命令和细节在网上也能找到，这里就不一一列举了。

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    亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到我的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：1.Ja
  • 揭秘Java世界的清洁工——JVM垃圾回收机制 青云交 Java大厂面试题Java虚拟机（JVM）专栏javajvmJava世界的清洁工JVM垃圾回收机制堆内存引用计数vs.可达性分析标记清扫压缩
    在我们深入探索Java虚拟机（JVM）神秘世界的奇幻之旅中，有一件魔法工具始终令我着迷--那就是JVM的垃圾回收机制。这项技术就像一个无形的魔法师，默默清理掉那些被遗忘的、不再需要的东西，保证了Java世界的整洁和有序。今天，让我们从Java之父的视角，一探究竟。引言：在设计Java的过程中，我们有一个宏伟的梦想：打造一种能够自行处理零碎和废弃数据的语言，让开发者能够释放其创造力，不再被繁琐的内存
  • Java程序员必学：JVM架构完全解读 青云交 javajvm架构类加载机制JVM性能调优内存管理垃圾回收
    引言:在Java的世界里，Java虚拟机（JVM）扮演着不可或缺的角色——它是Java的心脏，是Java能够跨平台运行的原因之一。对Java开发者来说，深入理解JVM的内部机制，不仅能够编写更高效的代码，还能够有效地调优和解决生产环境中的问题。本文旨在提供一篇全面而深入的探讨，解析JVM的工作原理和优化策略，为Java开发者提升技能提供指导。JVM基础知识深入浅出地介绍Java虚拟机的基石——从J
  • JVM 架构 : 运行时数据区 & 内存结构 光剑书架上的书
    JVM:JavaVirtualMachine架构JVMArchitectureRuntimeDataArea/MemoryStructureClassloaderClassloaderisasubsysteminJVM,whichisprimarilyresponasibleforloadingthejavaclasses,thereare3differentclassloaders:Bootst
  • java正常_Java正常关闭资源的方式 这是eno java正常
    在实际开发中，经常需要在程序中打开一些物理资源，如数据库连接、网络连接、磁盘文件等，打开这些物理资源之后必须显式关闭，否则将会引起资源泄漏。JVM的垃圾回收机制不会回收这些资源，垃圾回收机制属于Java内存管理的一部分，它只是负责回收堆内存中分配出来的内存，至于程序中打开的物理资源，垃圾回收机制是无能为力的。为了正常关闭程序中打开的物理资源，应该使用finally块来保证回收。下面程序示范了常见的
  • JVM垃圾回收（Garbage Collection）机制 小码ssim jvm
    1、定义描述Java的垃圾回收（GarbageCollection，GC）机制是Java虚拟机（JVM）的一项关键功能，旨在自动管理内存，回收不再使用的对象，保证程序运行过程中不出现内存泄漏和内存溢出。2、回收位置VM内存结构中，垃圾回收的主要工作集中在堆内存区域（回收无引用或循环的废弃对象实例）。其他内存区域，如方法区（存储元数据，常量、静态变量和即将编译的代码，垃圾回收不频繁，且不如堆内存高效
  • 多线程的使用--＞5：并发编程的特性 路ZP java开发语言
    目录1.并发编程特性：2.并发编程的特性之一：原子性3.并发编程的特性之一：可见性3.1JVM内存模型3.2JMM（Java内存模型）4.并发编程的特性之一：有序性1.并发编程特性：多线程是一种程序开发或设计环境并发编程是一种程序设计概念或设计目标，在多线程开发环境中，同一系列的程序设计与机制的使用，确保多线程开发环境是稳定的，快速的，性能优秀的。并发编程具有3个特征原子性可见性有序性在多线程开发
  • Kotlin 极简小抄 P1（变量与常量、基本数据类型、流程控制） 我命由我12345 Kotlin-极简小抄kotlin开发语言android后端学习javajava-ee
    一、KotlinKotlin由JetBrains开发，是一种在JVM（Java虚拟机）上运行的静态类型编程语言Kotlin旨在提高开发者的编码效率和安全性，同时保持与Java的高度互操作性Kotlin是Android应用开发的首选语言，也可以与Java一样用于服务器端开发二、Kotlin极简小抄1、初体验funmain(){println("HelloWorld")}2、注释//这是单行注释/*这
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    将JVM工作过程粗略分为5个阶段，包括加载阶段、链接阶段、初始化阶段、执行阶段、回收阶段其中，（1）加载阶段、链接阶段的解析部分主要由类加载器完成（2）初始化阶段是由JVM的类加载机制在类加载过程的最后阶段自动触发的。（3）执行阶段主要由执行引擎负责（4）回收阶段主要是垃圾收集器（GarbageCollector）负责。所以，在Java虚拟机（JVM）中，读取字节码文件、解析字节码文件为类信息，并
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    Java虚拟机（JVM）是运行所有Java程序的软件平台，它独立于硬件和操作系统。JVM是Java技术的核心部分，使得Java能够实现“一次编写，到处运行”（WriteOnce,RunAnywhere，WORA）的特性。JVM主要有以下作用：1.程序的执行JVM负责读取Java字节码（.class文件），并将其转换为机器码执行。这个过程可以通过解释执行（逐行转换并运行）或JIT编译执行（将字节码编
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    缓存雪崩：大量的key同时失效或redis服务宕机，导致大量请求直接到达数据库,造成巨大压力解决方案：1.给不同的key的TTL+随机数，使其分散在一个时间段内2.利用redis集群提高redis服务的可靠性3.给缓存业务添加降级限流策略4.添加多级缓存(nginx,jvm等)
  • JVM是什么？ .suki... JVM1024程序员节
    JVM是java虚拟机栈，用于运行java执行字节码文件的。是java实现跨平台的核心机制，因为它的目的是使用相同的字节码文件，在不同的操作系统运行的结果相同。一、java内存模型在JDK1.8之前，它是分为线程共享和线程私有的，在线程共享的部分分为堆区和方法区；在线程私有的部分分为jvm虚拟机栈、程序计数器、本地方法栈。在1.8之后，它是将方法区换为元空间。jvm虚拟机栈：是由一个个的栈帧组成，
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  • mongoDB 游标（cursor） 实现分页 迭代 开窍的石头 mongodb
    上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数，现在我们讲mongo中如何做分页查询      如何声明一个游标        var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});       迭代显示游标数
  • MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程 0624chenhong tomcatmysql
    最近mysql数据库经常死掉，用命令net stop mysql命令也无法停掉，关闭Tomcat的时候，出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下，大概就是程序没有对数据库连接释放，导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台，内部程序也不可能一下子给改掉的，就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统，用netstat -
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    最近做图烦死了，不停的改图，改图……。烦，倒不是因为改，而是反反复复的改，人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通，不明白如何使设计人员知道他所要的效果，结果只能是沟通变成了扯淡，改图变成了应付。 那应该如何与设计人员沟通呢？ 我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说，整天玩的都是点、线、面、配色，哪种构图看起来协调；哪种配色看起来合理心里跟明镜似的，
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    错误信息： Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
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    今天在处理数据的显示上遇到一个问题： var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user + '</span>' + text + '</div></li>'; ulComme
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        我是85后，北漂一族，之前房租1100，因为租房合同到期，再续，房租就要涨150。最近网上新闻，地铁也要涨价。算了一下，涨价之后，每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用，一个月就要涨200。内心苦痛。     晚上躺在床上一个人想了很久，很久。        我生在农
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