使用java VisualVM工具监控JVM

JDK中有个好用的工具“VisualVM”可以实时可视化的查看到java程序内存变化情况,对于理解GC和java内存管理还是有很大帮助的,以前看论坛看帖子讲到java内存管理真是各说纷纭啊!有人说“JVM的内存分为两块堆和栈”,还有人说"JVM的内存分为三块(新生代、老年代、方法区)",想必很多人和我一样都搞得有点摸不着头脑了吧。下面来眼见为实:

    工欲善其事必先利其器,首先要给VisualVM安装一些插件便于我们观察jvm的内存管理情况,

1         VisualVM简单介绍

1.1    打开VisualVM(这个工具放在JDK安装目录的bin目录下,双击jvisualvm.exe即可打开),如下图所示

1.2    以VisualVM自身为例,VisualVM本身也是一个java程序,当然也而已用VisualVM来分析

1.3    概述页面主要显示程序的启动参数和系统信息(如下图所示)            

 PID -- 程序启动后的进程号,在命令行中可以用 jps命令查看

 主机 -- 如果是本机的话显示,localhost,如果是远程主机应该是显示远程主机的主机名或者IP

 主类 -- 程序入口类(main方法所在的类)

 参数 -- VisualVm 启动的时候使用的一些配置文件路径

JVM -- jvm类型

Java -- jdk的版本信息

Java Home -- JDK安装目录

JVM参数 -- VisualVm 启动时候设置的JVM参数

系统属性 -- java环境的系统参数

1.4    监视页面主要展示 系统资源占用情况(如下图所示)

Ø  CPU -- 展示java程序运行的时候占用的cpu资源 如下图中橙色的表示程序运行使用的cpu资源百分比,蓝色部分表示垃圾回收占用CPU资源百分比

Ø  堆 -- 这里要说明下堆内存的组成部分,堆是由老年代和新生代组成,其中新生代有由"伊甸园"和"两个幸存区组成"三部分组成,堆视图看到的资源占用实际是"老年代"、"伊甸园(Eden)"、"两个幸存者(Survivor )"的一个综合情况。

Ø  PermGen --  Perm 区用来存放java类以及其他虚拟机自己的静态数据,(常被称为持久代或者方法区)

Ø  类 -- 此视图 主要展示 当前程序加载了多少个类

Ø  线程 -- 当前程序的线程启动情况

§  执行垃圾回收 -- 手动触发一次GC 相当于在程序代码中调用(System.gc()),如果是远程连接到生产环境中请慎重点击。

§  堆Dump -- 生产当前程序的内存快照hprof文件,对于分析内存溢出问题比较有帮助。(可以查看当前程序内存中的所有对象)

1.5    线程页面(主要展示程序中所有的线程运行状态)

Ø  线程dump – 此按钮主要生产当前程序中所有线程的快照(对分析线程死锁,比较有帮助)

Ø  时间线 – 展示每个线程的实时运行状态(不同颜色代表不同的状态)

Ø  表 – 按照二维表格的形式展示每个线程不同状态的时间统计信息

Ø  详细信息 – 用饼图展示每个线程的运行状态

 

1.6    抽样器(应该算是线程页面功能的一个补充)

CPU-> CPU样例 – 主要展示方法消耗的CPU资源比例和时间

CPU->线程CPU时间 – 主要展示线程消耗的CPU资源信息

内存-> 堆柱状图 – 展示堆内存中各种对象占用的字节数和总实例数

内存->PermGen – 展示方法区各种对象消耗的内存情况

内存-> 每个线程分配—展示不同线程占用内存的情况

1.7    增加VisualGC插件

1.7.1    点击 工具->插件,然后在插件页面进入可用插件页面,点击检查更新,如下图所示会展示所有可用插件

1.7.2    选择VisualGC并点击安装,安装完成之后需要重新打开分析页面就能看到VisualGC页面,如下所示

根据VisualGC中的信息可以调整程序的启动参数,这样就不会再这是启动参数的时候拍脑袋了(以前工作中设置Tomcat的启动参数的时候确实是在拍脑袋)。

按照此图中的信息来看Eden区域GC次数明显过多,可以增大此区域的内存用来减少GC次数。

 

对于开篇引出的话题有人说“JVM的内存分为两块堆和栈”,还有人说"JVM的内存分为三块(新生代、老年代、方法区)"该有个结论了

对于堆栈说法的人他们是根据下图中的维度来看问题的

对于分代说法的人是根据下图中的维度来看待的

不能说谁对谁错吧,只是看待问题的维度不同而已,这里应该明确一下它们的关系

堆 = Old+Eden+S0+S1(下图中红色圈中的范围)

栈 = PerM区 下图中蓝色圈中的范围

 

转载于:https://www.cnblogs.com/pypua/articles/7520988.html

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