我学了这套性能优化方法论，领导年终奖给我发了6个月

目录

概述

预备知识

模拟环境准备

CPU 占满

内存泄露

死锁

线程频繁切换

总结

---

概述

性能优化一向是后端服务优化的重点，但是线上性能故障问题不是经常出现，或者受限于业务产品，根本就没办法出现性能问题，包括笔者自己遇到的性能问题也不多，所以为了提前储备知识，当出现问题的时候不会手忙脚乱，我们本篇文章来模拟下常见的几个 Java 性能故障，来学习怎么去分析和定位。

 大家好，给大家先做个自我介绍，我是码上代码，大家可以叫我码哥，我也是一个普通本科毕业的最普通学生，我相信大部分程序员或者想从事程序员行业的都是普通家庭的孩子，所以我也是靠自己的努力，从毕业入职到一家传统企业，到跳槽未尝败绩，现在在一家某互联网行业巨头公司工作，希望可以通过自己的分享对大家有一些帮助

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预备知识

既然是定位问题，肯定是需要借助工具，我们先了解下需要哪些工具可以帮忙定位问题。

top 命令

top命令使我们最常用的 Linux 命令之一，它可以实时的显示当前正在执行的进程的 CPU 使用率，内存使用率等系统信息。top -Hp pid 可以查看线程的系统资源使用情况。

vmstat 命令

vmstat 是一个指定周期和采集次数的虚拟内存检测工具，可以统计内存，CPU，swap 的使用情况，它还有一个重要的常用功能，用来观察进程的上下文切换。字段说明如下:

• r: 运行队列中进程数量（当数量大于 CPU 核数表示有阻塞的线程）

• b: 等待 IO 的进程数量

• swpd: 使用虚拟内存大小

• free: 空闲物理内存大小

• buff: 用作缓冲的内存大小(内存和硬盘的缓冲区)

• cache: 用作缓存的内存大小（CPU 和内存之间的缓冲区）

• si: 每秒从交换区写到内存的大小，由磁盘调入内存

• so: 每秒写入交换区的内存大小，由内存调入磁盘

• bi: 每秒读取的块数

• bo: 每秒写入的块数

• in: 每秒中断数，包括时钟中断。

• cs: 每秒上下文切换数。

• us: 用户进程执行时间百分比(user time)

• sy: 内核系统进程执行时间百分比(system time)

• wa: IO 等待时间百分比

• id: 空闲时间百分比

  pidstat 命令

pidstat 是 Sysstat 中的一个组件，也是一款功能强大的性能监测工具，top 和 vmstat 两个命令都是监测进程的内存、CPU 以及 I/O 使用情况，而 pidstat 命令可以检测到线程级别的。pidstat命令线程切换字段说明如下：

• UID ：被监控任务的真实用户 ID。

• TGID ：线程组 ID。

• TID：线程 ID。

• cswch/s：主动切换上下文次数，这里是因为资源阻塞而切换线程，比如锁等待等情况。

• nvcswch/s：被动切换上下文次数，这里指 CPU 调度切换了线程。

  jstack 命令

jstack 是 JDK 工具命令，它是一种线程堆栈分析工具，最常用的功能就是使用 jstack pid 命令查看线程的堆栈信息，也经常用来排除死锁情况。

jstat 命令

它可以检测 Java 程序运行的实时情况，包括堆内存信息和垃圾回收信息，我们常常用来查看程序垃圾回收情况。常用的命令是jstat -gc pid。信息字段说明如下：

• S0C：年轻代中 To Survivor 的容量（单位 KB）；

• S1C：年轻代中 From Survivor 的容量（单位 KB）；

• S0U：年轻代中 To Survivor 目前已使用空间（单位 KB）；

• S1U：年轻代中 From Survivor 目前已使用空间（单位 KB）；

• EC：年轻代中 Eden 的容量（单位 KB）；

• EU：年轻代中 Eden 目前已使用空间（单位 KB）；

• OC：老年代的容量（单位 KB）；

• OU：老年代目前已使用空间（单位 KB）；

• MC：元空间的容量（单位 KB）；

• MU：元空间目前已使用空间（单位 KB）；

• YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中 gc 次数；

• YGCT：从应用程序启动到采样时年轻代中 gc 所用时间 (s)；

• FGC：从应用程序启动到采样时 老年代（Full Gc）gc 次数；

• FGCT：从应用程序启动到采样时 老年代代（Full Gc）gc 所用时间 (s)；

• GCT：从应用程序启动到采样时 gc 用的总时间 (s)。

  jmap 命令

jmap 也是 JDK 工具命令，他可以查看堆内存的初始化信息以及堆内存的使用情况，还可以生成 dump 文件来进行详细分析。查看堆内存情况命令jmap -heap pid。

mat 内存工具

MAT(Memory Analyzer Tool)工具是 eclipse 的一个插件(MAT 也可以单独使用)，它分析大内存的 dump 文件时，可以非常直观的看到各个对象在堆空间中所占用的内存大小、类实例数量、对象引用关系、利用 OQL 对象查询，以及可以很方便的找出对象 GC Roots 的相关信息。

idea 中也有这么一个插件，就是 JProfiler。

相关阅读：《性能诊断利器 JProfiler 快速入门和最佳实践》

模拟环境准备

基础环境 jdk1.8，采用 SpringBoot 框架来写几个接口来触发模拟场景，首先是模拟 CPU 占满情况

CPU 占满

模拟 CPU 占满还是比较简单，直接写一个死循环计算消耗 CPU 即可。

     /**
     * 模拟CPU占满
     */
    @GetMapping("/cpu/loop")
    public void testCPULoop() throws InterruptedException {
        System.out.println("请求cpu死循环");
        Thread.currentThread().setName("loop-thread-cpu");
        int num = 0;
        while (true) {
            num++;
            if (num == Integer.MAX_VALUE) {
                System.out.println("reset");
            }
            num = 0;
        }

    }Copy to clipboardErrorCopied

请求接口地址测试curl localhost:8080/cpu/loop,发现 CPU 立马飙升到 100%

​

通过执行top -Hp 32805 查看 Java 线程情况

​

执行 printf '%x' 32826 获取 16 进制的线程 id，用于dump信息查询，结果为 803a。最后我们执行jstack 32805 |grep -A 20 803a来查看下详细的dump信息。

​

这里dump信息直接定位出了问题方法以及代码行，这就定位出了 CPU 占满的问题。

内存泄露

模拟内存泄漏借助了 ThreadLocal 对象来完成，ThreadLocal 是一个线程私有变量，可以绑定到线程上，在整个线程的生命周期都会存在，但是由于 ThreadLocal 的特殊性，ThreadLocal 是基于 ThreadLocalMap 实现的，ThreadLocalMap 的 Entry 继承 WeakReference，而 Entry 的 Key 是 WeakReference 的封装，换句话说 Key 就是弱引用，弱引用在下次 GC 之后就会被回收，如果 ThreadLocal 在 set 之后不进行后续的操作，因为 GC 会把 Key 清除掉，但是 Value 由于线程还在存活，所以 Value 一直不会被回收，最后就会发生内存泄漏。

/**
     * 模拟内存泄漏
     */
    @GetMapping(value = "/memory/leak")
    public String leak() {
        System.out.println("模拟内存泄漏");
        ThreadLocal localVariable = new ThreadLocal();
        localVariable.set(new Byte[4096 * 1024]);// 为线程添加变量
        return "ok";
    }Copy to clipboardErrorCopied

我们给启动加上堆内存大小限制，同时设置内存溢出的时候输出堆栈快照并输出日志。

java -jar -Xms500m -Xmx500m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/heapdump.hprof -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:/tmp/heaplog.log analysis-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jarCopy to clipboardErrorCopied

启动成功后我们循环执行 100 次,for i in {1..500}; do curl localhost:8080/memory/leak;done,还没执行完毕，系统已经返回 500 错误了。查看系统日志出现了如下异常：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap spaceCopy to clipboardErrorCopied

我们用jstat -gc pid 命令来看看程序的 GC 情况。

​

很明显，内存溢出了，堆内存经过 45 次 Full Gc 之后都没释放出可用内存，这说明当前堆内存中的对象都是存活的，有 GC Roots 引用，无法回收。那是什么原因导致内存溢出呢？是不是我只要加大内存就行了呢？如果是普通的内存溢出也许扩大内存就行了，但是如果是内存泄漏的话，扩大的内存不一会就会被占满，所以我们还需要确定是不是内存泄漏。我们之前保存了堆 Dump 文件，这个时候借助我们的 MAT 工具来分析下。导入工具选择Leak Suspects Report，工具直接就会给你列出问题报告。

​

这里已经列出了可疑的 4 个内存泄漏问题，我们点击其中一个查看详情。

​

这里已经指出了内存被线程占用了接近 50M 的内存，占用的对象就是 ThreadLocal。如果想详细的通过手动去分析的话，可以点击Histogram,查看最大的对象占用是谁，然后再分析它的引用关系，即可确定是谁导致的内存溢出。

​

上图发现占用内存最大的对象是一个 Byte 数组，我们看看它到底被那个 GC Root 引用导致没有被回收。按照上图红框操作指引，结果如下图：

​

我们发现 Byte 数组是被线程对象引用的，图中也标明，Byte 数组对像的 GC Root 是线程，所以它是不会被回收的，展开详细信息查看，我们发现最终的内存占用对象是被 ThreadLocal 对象占据了。这也和 MAT 工具自动帮我们分析的结果一致。

死锁

死锁会导致耗尽线程资源，占用内存，表现就是内存占用升高，CPU 不一定会飙升(看场景决定)，如果是直接 new 线程，会导致 JVM 内存被耗尽，报无法创建线程的错误，这也是体现了使用线程池的好处。

 ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 10,
            0, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue(1024),
            Executors.defaultThreadFactory(),
            new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
   /**
     * 模拟死锁
     */
    @GetMapping("/cpu/test")
    public String testCPU() throws InterruptedException {
        System.out.println("请求cpu");
        Object lock1 = new Object();
        Object lock2 = new Object();
        service.submit(new DeadLockThread(lock1, lock2), "deadLookThread-" + new Random().nextInt());
        service.submit(new DeadLockThread(lock2, lock1), "deadLookThread-" + new Random().nextInt());
        return "ok";
    }

public class DeadLockThread implements Runnable {
    private Object lock1;
    private Object lock2;

    public DeadLockThread1(Object lock1, Object lock2) {
        this.lock1 = lock1;
        this.lock2 = lock2;
    }

    @Override
    public void run() {
        synchronized (lock2) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"get lock2 and wait lock1");
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            synchronized (lock1) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"get lock1 and lock2 ");
            }
        }
    }
}Copy to clipboardErrorCopied

我们循环请求接口 2000 次，发现不一会系统就出现了日志错误，线程池和队列都满了,由于我选择的当队列满了就拒绝的策略，所以系统直接抛出异常。

java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task java.util.concurrent.FutureTask@2760298 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@7ea7cd51[Running, pool size = 10, active threads = 10, queued tasks = 1024, completed tasks = 846]Copy to clipboardErrorCopied

通过ps -ef|grep java命令找出 Java 进程 pid，执行jstack pid 即可出现 java 线程堆栈信息，这里发现了 5 个死锁，我们只列出其中一个，很明显线程pool-1-thread-2锁住了0x00000000f8387d88等待0x00000000f8387d98锁，线程pool-1-thread-1锁住了0x00000000f8387d98等待锁0x00000000f8387d88,这就产生了死锁。

Java stack information for the threads listed above:
===================================================
"pool-1-thread-2":
        at top.luozhou.analysisdemo.controller.DeadLockThread2.run(DeadLockThread.java:30)
        - waiting to lock <0x00000000f8387d98> (a java.lang.Object)
        - locked <0x00000000f8387d88> (a java.lang.Object)
        at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
"pool-1-thread-1":
        at top.luozhou.analysisdemo.controller.DeadLockThread1.run(DeadLockThread.java:30)
        - waiting to lock <0x00000000f8387d88> (a java.lang.Object)
        - locked <0x00000000f8387d98> (a java.lang.Object)
        at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

 Found 5 deadlocks.Copy to clipboardErrorCopied

线程频繁切换

上下文切换会导致将大量 CPU 时间浪费在寄存器、内核栈以及虚拟内存的保存和恢复上，导致系统整体性能下降。当你发现系统的性能出现明显的下降时候，需要考虑是否发生了大量的线程上下文切换。

 @GetMapping(value = "/thread/swap")
    public String theadSwap(int num) {
        System.out.println("模拟线程切换");
        for (int i = 0; i < num; i++) {
            new Thread(new ThreadSwap1(new AtomicInteger(0)),"thread-swap"+i).start();
        }
        return "ok";
    }
public class ThreadSwap1 implements Runnable {
    private AtomicInteger integer;

    public ThreadSwap1(AtomicInteger integer) {
        this.integer = integer;
    }

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            integer.addAndGet(1);
            Thread.yield(); //让出CPU资源
        }
    }
}Copy to clipboardErrorCopied

这里我创建多个线程去执行基础的原子+1 操作，然后让出 CPU 资源，理论上 CPU 就会去调度别的线程，我们请求接口创建 100 个线程看看效果如何，curl localhost:8080/thread/swap?num=100。接口请求成功后，我们执行 vmstat 1 10，表示每 1 秒打印一次，打印 10 次，线程切换采集结果如下：

procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
101  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4071 8110498 14 86  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4065 8312463 15 85  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4107 8207718 14 87  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4083 8410174 14 86  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4083 8264377 14 86  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468688    0    0     0   108 4182 8346826 14 86  0  0  0Copy to clipboardErrorCopied

这里我们关注 4 个指标，r,cs,us,sy。

r=100,说明等待的进程数量是 100，线程有阻塞。

cs=800 多万，说明每秒上下文切换了 800 多万次，这个数字相当大了。

us=14，说明用户态占用了 14%的 CPU 时间片去处理逻辑。

sy=86，说明内核态占用了 86%的 CPU，这里明显就是做上下文切换工作了。

我们通过top命令以及top -Hp pid查看进程和线程 CPU 情况，发现 Java 进程 CPU 占满了，但是线程 CPU 使用情况很平均，没有某一个线程把 CPU 吃满的情况。

PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 87093 root      20   0 4194788 299056  13252 S 399.7 16.1  65:34.67 javaCopy to clipboardErrorCopied

 PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 87189 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.7 16.1   0:41.11 java
 87129 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:41.14 java
 87130 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.51 java
 87133 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.59 java
 87134 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.95 javaCopy to clipboardErrorCopied

结合上面用户态 CPU 只使用了 14%，内核态 CPU 占用了 86%，可以基本判断是 Java 程序线程上下文切换导致性能问题。

我们使用pidstat命令来看看 Java 进程内部的线程切换数据，执行pidstat -p 87093 -w 1 10,采集数据如下：

11:04:30 PM   UID       TGID       TID   cswch/s nvcswch/s  Command
11:04:30 PM     0         -     87128      0.00     16.07  |__java
11:04:30 PM     0         -     87129      0.00     15.60  |__java
11:04:30 PM     0         -     87130      0.00     15.54  |__java
11:04:30 PM     0         -     87131      0.00     15.60  |__java
11:04:30 PM     0         -     87132      0.00     15.43  |__java
11:04:30 PM     0         -     87133      0.00     16.02  |__java
11:04:30 PM     0         -     87134      0.00     15.66  |__java
11:04:30 PM     0         -     87135      0.00     15.23  |__java
11:04:30 PM     0         -     87136      0.00     15.33  |__java
11:04:30 PM     0         -     87137      0.00     16.04  |__javaCopy to clipboardErrorCopied

根据上面采集的信息，我们知道 Java 的线程每秒切换 15 次左右，正常情况下，应该是个位数或者小数。结合这些信息我们可以断定 Java 线程开启过多，导致频繁上下文切换，从而影响了整体性能。

为什么系统的上下文切换是每秒 800 多万，而 Java 进程中的某一个线程切换才 15 次左右？

系统上下文切换分为三种情况:

1、多任务：在多任务环境中，一个进程被切换出 CPU，运行另外一个进程，这里会发生上下文切换。

2、中断处理：发生中断时，硬件会切换上下文。在 vmstat 命令中是in

3、用户和内核模式切换：当操作系统中需要在用户模式和内核模式之间进行转换时，需要进行上下文切换,比如进行系统函数调用。

Linux 为每个 CPU 维护了一个就绪队列，将活跃进程按照优先级和等待 CPU 的时间排序，然后选择最需要 CPU 的进程，也就是优先级最高和等待 CPU 时间最长的进程来运行。也就是 vmstat 命令中的r。

那么，进程在什么时候才会被调度到 CPU 上运行呢？

• 进程执行完终止了，它之前使用的 CPU 会释放出来，这时再从就绪队列中拿一个新的进程来运行
• 为了保证所有进程可以得到公平调度，CPU 时间被划分为一段段的时间片，这些时间片被轮流分配给各个进程。当某个进程时间片耗尽了就会被系统挂起，切换到其它等待 CPU 的进程运行。
• 进程在系统资源不足时，要等待资源满足后才可以运行，这时进程也会被挂起，并由系统调度其它进程运行。
• 当进程通过睡眠函数 sleep 主动挂起时，也会重新调度。
• 当有优先级更高的进程运行时，为了保证高优先级进程的运行，当前进程会被挂起，由高优先级进程来运行。
• 发生硬件中断时，CPU 上的进程会被中断挂起，转而执行内核中的中断服务程序。

结合我们之前的内容分析，阻塞的就绪队列是 100 左右，而我们的 CPU 只有 4 核，这部分原因造成的上下文切换就可能会相当高，再加上中断次数是 4000 左右和系统的函数调用等，整个系统的上下文切换到 800 万也不足为奇了。Java 内部的线程切换才 15 次，是因为线程使用Thread.yield()来让出 CPU 资源，但是 CPU 有可能继续调度该线程，这个时候线程之间并没有切换，这也是为什么内部的某个线程切换次数并不是非常大的原因。

总结

本文模拟了常见的性能问题场景，分析了如何定位 CPU100%、内存泄漏、死锁、线程频繁切换问题。分析问题我们需要做好两件事，第一，掌握基本的原理，第二，借助好工具。本文也列举了分析问题的常用工具和命令，希望对你解决问题有所帮助。当然真正的线上环境可能十分复杂，并没有模拟的环境那么简单，但是原理是一样的，问题的表现也是类似的，我们重点抓住原理，活学活用，相信复杂的线上问题也可以顺利解决。

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