JVM监控命令详解

经常会碰到的一些问题:
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

JVM基本监控命令 jps、jstack、jmap、jhat、jstat 

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:

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:

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:

JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat使用详解

    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 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:

01 // Idle wait
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) {
08     try {
09         if(!halted.get()) {
10             sigLock.wait(timeUntilContinue);
11         }
12     
13     catch (InterruptedException ignore) {
14     }
15 }

    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。

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:

JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat使用详解

   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:

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
06  
07 using thread-local object allocation.
08 Parallel GC with 4 thread(s)
09  
10 Heap Configuration:
11    MinHeapFreeRatio = 40
12    MaxHeapFreeRatio = 70
13    MaxHeapSize      = 2067791872 (1972.0MB)
14    NewSize          = 1310720 (1.25MB)
15    MaxNewSize       = 17592186044415 MB
16    OldSize          = 5439488 (5.1875MB)
17    NewRatio         = 2
18    SurvivorRatio    = 8
19    PermSize         = 21757952 (20.75MB)
20    MaxPermSize      = 85983232 (82.0MB)
21  
22 Heap Usage:
23 PS Young Generation
24 Eden Space:
25    capacity = 6422528 (6.125MB)
26    used     = 5445552 (5.1932830810546875MB)
27    free     = 976976 (0.9317169189453125MB)
28    84.78829520089286% used
29 From Space:
30    capacity = 131072 (0.125MB)
31    used     = 98304 (0.09375MB)
32    free     = 32768 (0.03125MB)
33    75.0% used
34 To Space:
35    capacity = 131072 (0.125MB)
36    used     = 0 (0.0MB)
37    free     = 131072 (0.125MB)
38    0.0% used
39 PS Old Generation
40    capacity = 35258368 (33.625MB)
41    used     = 4119544 (3.9287033081054688MB)
42    free     = 31138824 (29.69629669189453MB)
43    11.683876009235595% used
44 PS Perm Generation
45    capacity = 52428800 (50.0MB)
46    used     = 26075168 (24.867218017578125MB)
47    free     = 26353632 (25.132781982421875MB)
48    49.73443603515625% used
49    ....

    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
02  
03  num     #instances         #bytes  class name
04 ----------------------------------------------
05    1:         38445        5597736  
06    2:         38445        5237288  
07    3:          3500        3749504  
08    4:         60858        3242600  
09    5:          3500        2715264  
10    6:          2796        2131424  
11    7:          5543        1317400  [I
12    8:         13714        1010768  [C
13    9:          4752        1003344  [B
14   10:          1225         639656  
15   11:         14194         454208  java.lang.String
16   12:          3809         396136  java.lang.Class
17   13:          4979         311952  [S
18   14:          5598         287064  [[I
19   15:          3028         266464  java.lang.reflect.Method
20   16:           280         163520  
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:

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:

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 ...
3 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:

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..........................
08 Snapshot resolved.
09 Started HTTP server on port 9998
10 Server is ready.

     然后就可以在浏览器中输入主机地址:9998查看了:

JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat使用详解

    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

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