JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof使用详解
2015-04-07 19:27
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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、hprof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(LockContention)
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(JavaVirtualMachineProcessStatusTool)
jps主要用来输出JVM中运行的进程状态信息。语法格式如下:
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:
比如下面:
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:
命令行参数选项说明如下:
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:
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-Lfppid或者ps-mppid-oTHREAD,tid,time或者top-Hppid,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
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:
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:
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(MemoryMap)和jhat(JavaHeapAnalysisTool)
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:
如果运行在64位JVM上,可能需要指定-J-d64命令选项参数。
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-heappid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:
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:
classname是对象类型,说明如下:
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:
我一样地对上面进程ID为21711进行Dump:
dump出来的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看,这里用jhat查看:
注意如果Dump文件太大,可能需要加上-J-Xmx512m这种参数指定最大堆内存,即jhat-J-Xmx512m-port9998/tmp/dump.dat。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:
vmid是Java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:
要明白上面各列的意义,先看JVM堆内存布局:
可以看出:
现在来解释各列含义:
E、hprof(Heap/CPUProfilingTool)
hprof能够展现CPU使用率,统计堆内存使用情况。
语法格式如下:
完整的命令选项如下:
来几个官方指南上的实例。
CPUUsageSamplingProfiling(cpu=samples)的例子:
上面每隔20毫秒采样CPU消耗信息,堆栈深度为3,生成的profile文件名称是java.hprof.txt,在当前目录。
CPUUsageTimesProfiling(cpu=times)的例子,它相对于CPUUsageSamplingProfile能够获得更加细粒度的CPU消耗信息,能够细到每个方法调用的开始和结束,它的实现使用了字节码注入技术(BCI):
HeapAllocationProfiling(heap=sites)的例子:
HeapDump(heap=dump)的例子,它比上面的HeapAllocationProfiling能生成更详细的HeapDump信息:
虽然在JVM启动参数中加入-Xrunprof:heap=sites参数可以生成CPU/HeapProfile文件,但对JVM性能影响非常大,不建议在线上服务器环境使用。
其他JVM性能调优参考资料:
《Java虚拟机规范》
《JavaPerformance》
《TroubleShootingGuideforJavaSE6withHotSpotVM》:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tsg-vm-149989.pdf
《EffectiveJava》
VisualVM:http://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/guides/visualvm/
jConsole:http://docs.oracle.com/javase/1.5.0/docs/guide/management/jconsole.html
MonitoringandManagingJavaSE6Applications:http://www.oracle.com/technetwork/articles/javase/monitoring-141801.html
BTrace:https://kenai.com/projects/btrace
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(LockContention)
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(JavaVirtualMachineProcessStatusTool)
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] |
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 |
1 | root@ubuntu:/ #jps-m-l |
2 | 2458org.artifactory.standalone.main.Main/usr/ local /artifactory-2.2.5/etc/jetty.xml |
3 | 29920com.sun.tools.hat.Main-port9998/tmp/dump.dat |
4 | 3149org.apache.catalina.startup.Bootstrapstart |
5 | 30972sun.tools.jps.Jps-m-l |
6 | 8247org.apache.catalina.startup.Bootstrapstart |
7 | 25687com.sun.tools.hat.Main-port9999dump.dat |
8 | 21711mrf-center.jar |
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]executablecore |
3 | jstack[option][server- id @]remote- hostname -or-ip |
1 | -llonglistings,会打印出额外的锁信息,在发生死锁时可以用jstack-lpid来观察锁持有情况 |
2 | -mmixedmode,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) |
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|grepmrf-center|grep-vgrep |
2 | root217111114:47pts/300:02:10java-jarmrf-center.jar |
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 |
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:/ #jstack21711|grep54ee |
2 | "PollIntervalRetrySchedulerThread" prio=10tid=0x00007f950043e000nid=0x54ee in Object.wait()[0x00007f94c6eda000] |
01 | //Idlewait |
02 | getLog().info( "Thread[" +getName()+ "]isidlewaiting..." ); |
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 (InterruptedExceptionignore){ |
14 | } |
15 | } |
C、jmap(MemoryMap)和jhat(JavaHeapAnalysisTool)
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]executablecore |
3 | jmap[option][server- id @]remote- hostname -or-ip |
1 | jmap-permstatpid |
使用jmap-heappid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-heap21711 |
02 | AttachingtoprocessID21711,pleasewait... |
03 | Debuggerattachedsuccessfully. |
04 | Servercompilerdetected. |
05 | JVMversionis20.10-b01 |
06 |
07 | usingthread- local objectallocation. |
08 | ParallelGCwith4thread(s) |
09 |
10 | HeapConfiguration: |
11 | MinHeapFreeRatio=40 |
12 | MaxHeapFreeRatio=70 |
13 | MaxHeapSize=2067791872(1972.0MB) |
14 | NewSize=1310720(1.25MB) |
15 | MaxNewSize=17592186044415MB |
16 | OldSize=5439488(5.1875MB) |
17 | NewRatio=2 |
18 | SurvivorRatio=8 |
19 | PermSize=21757952(20.75MB) |
20 | MaxPermSize=85983232(82.0MB) |
21 |
22 | HeapUsage: |
23 | PSYoungGeneration |
24 | EdenSpace: |
25 | capacity=6422528(6.125MB) |
26 | used=5445552(5.1932830810546875MB) |
27 | free =976976(0.9317169189453125MB) |
28 | 84.78829520089286%used |
29 | FromSpace: |
30 | capacity=131072(0.125MB) |
31 | used=98304(0.09375MB) |
32 | free =32768(0.03125MB) |
33 | 75.0%used |
34 | ToSpace: |
35 | capacity=131072(0.125MB) |
36 | used=0(0.0MB) |
37 | free =131072(0.125MB) |
38 | 0.0%used |
39 | PSOldGeneration |
40 | capacity=35258368(33.625MB) |
41 | used=4119544(3.9287033081054688MB) |
42 | free =31138824(29.69629669189453MB) |
43 | 11.683876009235595%used |
44 | PSPermGeneration |
45 | capacity=52428800(50.0MB) |
46 | used=26075168(24.867218017578125MB) |
47 | free =26353632(25.132781982421875MB) |
48 | 49.73443603515625%used |
49 | .... |
01 | root@ubuntu:/ #jmap-histo:live21711|more |
02 |
03 | num #instances#bytesclassname |
04 | ---------------------------------------------- |
05 | 1:384455597736<constMethodKlass> |
06 | 2:384455237288<methodKlass> |
07 | 3:35003749504<constantPoolKlass> |
08 | 4:608583242600<symbolKlass> |
09 | 5:35002715264<instanceKlassKlass> |
10 | 6:27962131424<constantPoolCacheKlass> |
11 | 7:55431317400[I |
12 | 8:137141010768[C |
13 | 9:47521003344[B |
14 | 10:1225639656<methodDataKlass> |
15 | 11:14194454208java.lang.String |
16 | 12:3809396136java.lang.Class |
17 | 13:4979311952[S |
18 | 14:5598287064[[I |
19 | 15:3028266464java.lang.reflect.Method |
20 | 16:280163520<objArrayKlassKlass> |
21 | 17:4355139360java.util.HashMap$Entry |
22 | 18:1869138568[Ljava.util.HashMap$Entry; |
23 | 19:244397720java.util.LinkedHashMap$Entry |
24 | 20:207282880java.lang.ref.SoftReference |
25 | 21:180771528[Ljava.lang.Object; |
26 | 22:220670592java.lang.ref.WeakReference |
27 | 23:93452304java.util.LinkedHashMap |
28 | 24:87148776java.beans.MethodDescriptor |
29 | 25:144246144java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry |
30 | 26:80438592java.util.HashMap |
31 | 27:94837920java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment |
32 | 28:162135696[Ljava.lang.Class; |
33 | 29:131334880[Ljava.lang.String; |
34 | 30:139633504java.util.LinkedList$Entry |
35 | 31:46233264java.lang.reflect.Field |
36 | 32:102432768java.util.Hashtable$Entry |
37 | 33:94831440[Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry; |
1 | Bbyte |
2 | Cchar |
3 | Ddouble |
4 | Ffloat |
5 | Iint |
6 | Jlong |
7 | Zboolean |
8 | [数组,如[I表示int[] |
9 | [L+类名其他对象 |
1 | jmap-dump: format =b, file =dumpFileName |
1 | root@ubuntu:/ #jmap-dump:format=b,file=/tmp/dump.dat21711 |
2 | Dumpingheapto/tmp/dump.dat... |
3 | Heapdump file created |
01 | root@ubuntu:/ #jhat-port9998/tmp/dump.dat |
02 | Readingfrom/tmp/dump.dat... |
03 | Dump file createdTueJan2817:46:14CST2014 |
04 | Snapshot read ,resolving... |
05 | Resolving132207objects... |
06 | Chasingreferences,expect26dots.......................... |
07 | Eliminatingduplicatereferences.......................... |
08 | Snapshotresolved. |
09 | StartedHTTPserveronport9998 |
10 | Serverisready. |
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|outputOptionsvmid[interval[s|ms][count]]] |
1 | root@ubuntu:/ #jstat-gc217112504 |
2 | S0CS1CS0US1UECEUOCOUPCPUYGCYGCTFGCFGCTGCT |
3 | 192.0192.064.00.06144.01854.932000.04111.655296.025472.77020.43130.2180.649 |
4 | 192.0192.064.00.06144.01972.232000.04111.655296.025472.77020.43130.2180.649 |
5 | 192.0192.064.00.06144.01972.232000.04111.655296.025472.77020.43130.2180.649 |
6 | 192.0192.064.00.06144.02109.732000.04111.655296.025472.77020.43130.2180.649 |
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) |
1 | S0C、S1C、S0U、S1U:Survivor0/1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:FullGC次数和FullGC耗时 |
7 | GCT:GC总耗时 |
hprof能够展现CPU使用率,统计堆内存使用情况。
语法格式如下:
1 | java-agentlib:hprof[=options]ToBeProfiledClass |
2 | java-Xrunprof[:options]ToBeProfiledClass |
3 | javac-J-agentlib:hprof[=options]ToBeProfiledClass |
01 | OptionNameandValueDescriptionDefault |
02 | --------------------------------------- |
03 | heap=dump|sites|allheapprofilingall |
04 | cpu=samples| times |oldCPUusageoff |
05 | monitor=y|nmonitorcontentionn |
06 | format =a|btext(txt)orbinaryoutputa |
07 | file =< file >writedatato file java.hprof[.txt] |
08 | net=<host>:<port>senddataoverasocketoff |
09 | depth=<size>stacktracedepth4 |
10 | interval=<ms>sampleinterval in ms10 |
11 | cutoff=<value>outputcutoffpoint0.0001 |
12 | lineno=y|nlinenumber in traces?y |
13 | thread=y|nthread in traces?n |
14 | doe=y|ndumpon exit ?y |
15 | msa=y|nSolarismicrostateaccountingn |
16 | force=y|nforceoutputto< file >y |
17 | verbose=y|nprintmessagesaboutdumpsy |
CPUUsageSamplingProfiling(cpu=samples)的例子:
1 | java-agentlib:hprof=cpu=samples,interval=20,depth=3Hello |
CPUUsageTimesProfiling(cpu=times)的例子,它相对于CPUUsageSamplingProfile能够获得更加细粒度的CPU消耗信息,能够细到每个方法调用的开始和结束,它的实现使用了字节码注入技术(BCI):
1 | javac-J-agentlib:hprof=cpu= times Hello.java |
1 | javac-J-agentlib:hprof=heap=sitesHello.java |
1 | javac-J-agentlib:hprof=heap=dumpHello.java |
其他JVM性能调优参考资料:
《Java虚拟机规范》
《JavaPerformance》
《TroubleShootingGuideforJavaSE6withHotSpotVM》:
《EffectiveJava》
VisualVM:
jConsole:
MonitoringandManagingJavaSE6Applications:
BTrace:
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