JVM监控命令详解

JVM监控命令基本就是 jps、jstack、jmap、jhat、jstat 几个命令的使用就可以了

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：

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：

1 -q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数
2 -m 输出传入main方法的参数
3 -l 输出main类或Jar的全限名
4 -v 输出传入JVM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
8 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：

1 jstack [option] pid
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

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 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：

// 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 jmap [option] pid
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。

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-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：

root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more
 
 num     #instances         #bytes  class name
----------------------------------------------
   1:         38445        5597736  
   2:         38445        5237288  
   3:          3500        3749504  
   4:         60858        3242600  
   5:          3500        2715264  
   6:          2796        2131424  
   7:          5543        1317400  [I
   8:         13714        1010768  [C
   9:          4752        1003344  [B
  10:          1225         639656  
  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  
  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：

1 B byte
2 C char
3 D double
4 F float
5 I int
6 J long
7 Z boolean
8 [ 数组，如[I表示int[]
9 [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

我一样地对上面进程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 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.

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：

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：

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 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：

1 S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used）
2 EC、EU：Eden区容量和使用量
3 OC、OU：年老代容量和使用量
4 PC、PU：永久代容量和使用量
5 YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时
6 FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时
7 GCT：GC总耗时

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/technet...

《Effective Java》

VisualVM: http://docs.oracle.com/javase...

jConsole: http://docs.oracle.com/javase...

Monitoring and Managing JavaSE 6 Applications: http://www.oracle.com/technet...

原文路径：http://blog.csdn.net/wisgood/...

对应参数解释：

各种 Java Thread State 第一分析法则

使用 TDA 工具，看到大量 Java Thread State 的第一反应是：

1，线程状态为“waiting for monitor entry”：

意味着它 在等待进入一个临界区 ，所以它在”Entry Set“队列中等待。

此时线程状态一般都是 Blocked：

java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)

2，线程状态为“waiting on condition”：

说明它在等待另一个条件的发生，来把自己唤醒，或者干脆它是调用了 sleep(N)。

此时线程状态大致为以下几种：

java.lang.Thread.State: WAITING (parking)：一直等那个条件发生；
java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (parking或sleeping)：定时的，那个条件不到来，也将定时唤醒自己。

3，如果大量线程在“waiting for monitor entry”：

可能是一个全局锁阻塞住了大量线程。

如果短时间内打印的 thread dump 文件反映，随着时间流逝，waiting for monitor entry 的线程越来越多，没有减少的趋势，可能意味着某些线程在临界区里呆的时间太长了，以至于越来越多新线程迟迟无法进入临界区。

4，如果大量线程在“waiting on condition”：

可能是它们又跑去获取第三方资源，尤其是第三方网络资源，迟迟获取不到Response，导致大量线程进入等待状态。

所以如果你发现有大量的线程都处在 Wait on condition，从线程堆栈看，正等待网络读写，这可能是一个网络瓶颈的征兆，因为网络阻塞导致线程无法执行。

线程状态为“in Object.wait()”：

说明它获得了监视器之后，又调用了 java.lang.Object.wait() 方法。

每个 Monitor在某个时刻，只能被一个线程拥有，该线程就是 “Active Thread”，而其它线程都是 “Waiting Thread”，分别在两个队列 “ Entry Set”和 “Wait Set”里面等候。在 “Entry Set”中等待的线程状态是 “Waiting for monitor entry”，而在 “Wait Set”中等待的线程状态是 “in Object.wait()”。

当线程获得了 Monitor，如果发现线程继续运行的条件没有满足，它则调用对象（一般就是被 synchronized 的对象）的 wait() 方法，放弃了 Monitor，进入 “Wait Set”队列。

此时线程状态大致为以下几种：

java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (on object monitor)；
java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor)；

一般都是RMI相关线程（RMI RenewClean、 GC Daemon、RMI Reaper），GC线程（Finalizer），引用对象垃圾回收线程（Reference Handler）等系统线程处于这种状态。

图1 A Java Monitor

示范一：

下面这个线程在等待这个锁 0x00000000fe7e3b50，等待进入临界区：

"RMI TCP Connection(64896)-172.16.52.118" daemon prio=10 tid=0x00000000405a6000 nid=0x68fe waiting for monitor entry [0x00007f2be65a3000]

java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)

at com.xyz.goods.service.impl.GoodsServiceImpl.findChanellGoodsCountWithCache(GoodsServiceImpl.java:1734)

- waiting to lock <0x00000000fe7e3b50> (a java.lang.String)

那么谁持有这个锁呢？

是另一个先调用了 findChanellGoodsCountWithCache 函数的线程：

"RMI TCP Connection(64878)-172.16.52.117" daemon prio=10 tid=0x0000000040822000 nid=0x6841 runnable [0x00007f2be76b3000]

java.lang.Thread.State: RUNNABLE

at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)

at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:129)

at java.io.BufferedInputStream.fill(BufferedInputStream.java:218)

at java.io.BufferedInputStream.read1(BufferedInputStream.java:258)

at java.io.BufferedInputStream.read(BufferedInputStream.java:317)

- locked <0x00000000af4ed638> (a java.io.BufferedInputStream)

at org.bson.io.Bits.readFully(Bits.java:35)

at org.bson.io.Bits.readFully(Bits.java:28)

at com.mongodb.Response.(Response.java:35)

at com.mongodb.DBPort.go(DBPort.java:110)

- locked <0x00000000af442d48> (a com.mongodb.DBPort)

at com.mongodb.DBPort.go(DBPort.java:75)

- locked <0x00000000af442d48> (a com.mongodb.DBPort)

at com.mongodb.DBPort.call(DBPort.java:65)

at com.mongodb.DBTCPConnector.call(DBTCPConnector.java:202)

at com.mongodb.DBApiLayer$MyCollection.__find(DBApiLayer.java:296)

at com.mongodb.DB.command(DB.java:152)

at com.mongodb.DBCollection.getCount(DBCollection.java:760)

at com.mongodb.DBCollection.getCount(DBCollection.java:731)

at com.mongodb.DBCollection.count(DBCollection.java:697)

at com.xyz.goods.manager.MongodbManager.count(MongodbManager.java:202)

at com.xyz.goods.service.impl.GoodsServiceImpl.findChanellGoodsCount(GoodsServiceImpl.java:1787)

at com.xyz.goods.service.impl.GoodsServiceImpl.findChanellGoodsCountWithCache(GoodsServiceImpl.java:1739)

- locked <0x00000000fe7e3b50> (a java.lang.String)

示范二：

等待另一个条件发生来将自己唤醒：

"RMI TCP Connection(idle)" daemon prio=10 tid=0x00007fd50834e800 nid=0x56b2 waiting on condition [0x00007fd4f1a59000]

java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (parking)

at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)

- parking to wait for <0x00000000acd84de8> (a java.util.concurrent.SynchronousQueue$TransferStack)

at java.util.concurrent.locks.LockSupport.parkNanos(LockSupport.java:198)

at java.util.concurrent.SynchronousQueue$TransferStack.awaitFulfill(SynchronousQueue.java:424)

at java.util.concurrent.SynchronousQueue$TransferStack.transfer(SynchronousQueue.java:323)

at java.util.concurrent.SynchronousQueue.poll(SynchronousQueue.java:874)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.getTask(ThreadPoolExecutor.java:945)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:907)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:662)

1）“TIMED_WAITING (parking)”中的 timed_waiting 指等待状态，但这里指定了时间，到达指定的时间后自动退出等待状态；parking指线程处于挂起中。

2）“waiting on condition”需要与堆栈中的“parking to wait for <0x00000000acd84de8> (a java.util.concurrent.SynchronousQueue$TransferStack)” 结合来看。首先，本线程肯定是在等待某个条件的发生，来把自己唤醒。其次，SynchronousQueue 并不是一个队列，只是线程之间移交信息的机制，当我们把一个元素放入到 SynchronousQueue 中时必须有另一个线程正在等待接受移交的任务，因此这就是本线程在等待的条件。

示范三：

"RMI RenewClean-[172.16.50.182:4888]" daemon prio=10 tid=0x0000000040d2c800 nid=0x97e in Object.wait() [0x00007f9ccafd0000]

java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (on object monitor)

at java.lang.Object.wait(Native Method)

- waiting on <0x0000000799b032d8> (a java.lang.ref.ReferenceQueue$Lock)

at java.lang.ref.ReferenceQueue.remove(ReferenceQueue.java:118)

- locked <0x0000000799b032d8> (a java.lang.ref.ReferenceQueue$Lock)

at sun.rmi.transport.DGCClient$EndpointEntry$RenewCleanThread.run(DGCClient.java:516)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:662)

参考资源：

1）CUBRID，2012，How to Analyze Java Thread Dumps；

2）郑昀，2013，三个实例演示Java THread Dump日志分析；

JVM监控命令详解

JVM监控命令基本就是 jps、jstack、jmap、jhat、jstat 几个命令的使用就可以了

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。

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