JVM 性能調優及監控診斷工具 jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof 使用詳解

一. 前言

二.?jps（Java Virtual Machine Process Status Tool）

三. jstack

四.?jmap（Memory Map）和 jhat（Java Heap Analysis Tool）

五. jstat（JVM統計監測工具）

六. hprof（Heap/CPU Profiling Tool）

七. 總結

一. 前言

? ? 工欲善其事，必先利其器。在日常的企業級 Java 應用開發、維護中，我們可能會碰到下面這些問題：OutOfMemoryError，內存不足；內存泄露；線程死鎖；鎖爭用（Lock Contention）；Java進程消耗CPU過高等。那么如何快速找出問題根本原因及如何解決成了我們需要掌握的基本技能，而這種技能的掌握除了自身的經驗之外，更重要的是能夠熟練地使用各種工具。

? ? 很多問題在日常開發、維護中可能被很多人忽視（比如有的人遇到上面的問題只是重啟服務器或者調大內存，而不會深究問題根源），但能夠理解并解決這些問題是 Java 程序員進階的必備要求。本文將對一些常用的 JVM 性能調優監控工具診斷進行概括總結及介紹如何使用。

二.?jps（Java Virtual Machine Process Status Tool）

jps?主要用來輸出 JVM 中運行的進程狀態信息。語法格式如下：

jps [options] [hostid]

如果不指定 hostid 就默認為當前主機或服務器。

命令行參數選項options說明如下：
-q 不輸出類名、Jar名和傳入main方法的參數
-m 輸出傳入main方法的參數
-l 輸出main類或Jar的全限名
-v 輸出傳入JVM的參數

示例如下：

root@ubuntu:/# jps -m -l
2458 org.artifactory.standalone.main.Main /usr/local/artifactory-2.2.5/etc/jetty.xml
29920 com.sun.tools.hat.Main -port 9998 /tmp/dump.dat
3149 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start
30972 sun.tools.jps.Jps -m -l
8247 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start
25687 com.sun.tools.hat.Main -port 9999 dump.dat
21711 mrf-center.jar

三. jstack

jstack 主要用來查看某個 Java 進程內的線程堆棧信息。語法格式如下：

jstack [option] pid
jstack [option] executable core
jstack [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip

命令行參數選項說明如下：

-l long listings，會打印出額外的鎖信息，在發生死鎖時可以用jstack -l pid來觀察鎖持有情況
-m mixed mode，不僅會輸出Java堆棧信息，還會輸出C/C++堆棧信息（比如Native方法）

jstack 可以定位到線程堆棧，根據堆棧信息我們可以定位到具體代碼，所以它在 JVM 性能調優中使用得非常多。

下面我們來一個實例找出某個 Java 進程中最耗費 CPU 的 Java 線程并定位堆棧信息，用到的命令有 ps、top、printf、jstack、grep。

第一步先找出 Java 進程ID，我部署在服務器上的 Java 應用名稱為 mrf-center：

root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep
root     21711     1  1 14:47 pts/3    00:02:10 java -jar mrf-center.jar

得到進程 ID 為21711，第二步找出該進程內最耗費 CPU 的線程，可以使用 ps -Lfp pid 或者 ps -mp pid -o THREAD, tid, time 或者 top -Hp pid，我這里用第三個，輸出如下：

TIME 列就是各個 Java 線程耗費的 CPU 時間，CPU 時間最長的是線程 ID 為21742的線程，用

printf "%x" 21742

得到21742的十六進制值為54ee，下面會用到。

下一步終于輪到 jstack 上場了，它用來輸出進程21711的堆棧信息，然后根據線程 ID 的十六進制值 grep，如下：

root@ubuntu:/# jstack 21711 | grep 54ee
"PollIntervalRetrySchedulerThread" prio=10 tid=0x00007f950043e000 nid=0x54ee in Object.wait() [0x00007f94c6eda000]

可以看到 CPU 消耗在 PollIntervalRetrySchedulerThread 這個類的 Object.wait() ，我找了下我的代碼，定位到下面的代碼：

// 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) {}
}

它是輪詢任務的空閑等待代碼，上面的 sigLock.wait(timeUntilContinue) 就對應了前面的Object.wait()。

四.?jmap（Memory Map）和 jhat（Java Heap Analysis Tool）

jmap 導出堆內存，然后使用 jhat 來進行分析。

jmap 語法格式如下：

jmap [option] pid
jmap [option] executable core
jmap [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip

如果運行在64位 JVM 上，可能需要指定 -J-d64 命令選項參數。

jmap -permstat pid

打印進程的類加載器和類加載器加載的持久代對象信息，輸出：類加載器名稱、對象是否存活（不可靠）、對象地址、父類加載器、已加載的類大小等信息，如下圖：

使用 jmap -heap pid 查看進程堆內存使用情況，包括使用的 GC 算法、堆配置參數和各代中堆內存使用情況。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-b01using 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 Generationcapacity = 35258368 (33.625MB)used     = 4119544 (3.9287033081054688MB)free     = 31138824 (29.69629669189453MB)11.683876009235595% used
PS Perm Generationcapacity = 52428800 (50.0MB)used     = 26075168 (24.867218017578125MB)free     = 26353632 (25.132781982421875MB)49.73443603515625% used....

使用 jmap -histo[:live] pid 查看堆內存中的對象數目、大小統計直方圖，如果帶上 live 則只統計活對象，如下：

root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more 
num     #instances         #bytes  class name----------------------------------------------1:         38445        5597736  <constMethodKlass>2:         38445        5237288  <methodKlass>3:          3500        3749504  <constantPoolKlass>4:         60858        3242600  <symbolKlass>5:          3500        2715264  <instanceKlassKlass>6:          2796        2131424  <constantPoolCacheKlass>7:          5543        1317400  [I8:         13714        1010768  [C9:          4752        1003344  [B10:          1225         639656  <methodDataKlass>11:         14194         454208  java.lang.String12:          3809         396136  java.lang.Class13:          4979         311952  [S14:          5598         287064  [[I15:          3028         266464  java.lang.reflect.Method16:           280         163520  <objArrayKlassKlass>17:          4355         139360  java.util.HashMap$Entry18:          1869         138568  [Ljava.util.HashMap$Entry;19:          2443          97720  java.util.LinkedHashMap$Entry20:          2072          82880  java.lang.ref.SoftReference21:          1807          71528  [Ljava.lang.Object;22:          2206          70592  java.lang.ref.WeakReference23:           934          52304  java.util.LinkedHashMap24:           871          48776  java.beans.MethodDescriptor25:          1442          46144  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry26:           804          38592  java.util.HashMap27:           948          37920  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment28:          1621          35696  [Ljava.lang.Class;29:          1313          34880  [Ljava.lang.String;30:          1396          33504  java.util.LinkedList$Entry31:           462          33264  java.lang.reflect.Field32:          1024          32768  java.util.Hashtable$Entry33:           948          31440  [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry;

class name 是對象類型，說明如下：?

B  byte
C  char
D  double
F  float
I  int
J  long
Z  boolean
[  數組，如[I表示int[]
[L+類名 其他對象

還有一個很常用的情況是：用 jmap 把進程內存使用情況 dump 到文件中，再用 jhat 分析查看。

jmap 進行 dump 命令格式如下：

jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid

一樣地對上面進程 ID 為21711進行 Dump：

root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711     
Dumping heap to /tmp/dump.dat ...
Heap dump file created

dump 出來的文件可以用 MAT、VisualVM 等工具查看，這里用 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 2014Snapshot read, resolving...
Resolving 132207 objects...
Chasing references, expect 26 dots..........................
Eliminating duplicate references..........................
Snapshot resolved.
Started HTTP server on port 9998Server is ready.

注意如果 Dump 文件太大，可能需要加上 -J-Xmx512m 這種參數指定最大堆內存，即 jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然后就可以在瀏覽器中輸入主機地址 :9998 查看了：

上面紅線框出來的部分大家可以自己去摸索下，最后一項支持 OQL（對象查詢語言）。?

五. jstat（JVM統計監測工具）

看看各個區內存和GC的情況。

語法格式如下：

jstat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ]

vmid是Java虛擬機ID，在Linux/Unix系統上一般就是進程ID。interval是采樣時間間隔。count是采樣數目。

比如下面輸出的是GC信息，采樣時間間隔為250ms，采樣數為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義，先看 JVM 堆內存布局（具體可參見《JVM原理剖析》）：

可以看出：
堆內存 = 年輕代 + 年老代 + 永久代；
年輕代 = Eden區 + 兩個Survivor區（From和To）。

現在來解釋各列含義：
S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1區容量（Capacity）和使用量（Used）
EC、EU：Eden區容量和使用量
OC、OU：年老代容量和使用量
PC、PU：永久代容量和使用量
YGC、YGT：年輕代GC次數和GC耗時
FGC、FGCT：Full GC次數和Full GC耗時
GCT：GC總耗時

六. hprof（Heap/CPU Profiling Tool）

hprof 能夠展現 CPU 使用率，統計堆內存使用情況。

語法格式如下：

java -agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass
java -Xrunprof[:options] ToBeProfiledClass
javac -J-agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass

完整的命令選項如下：

Option Name and Value  Description                    Default
---------------------  -----------                    -------
heap=dump|sites|all    heap profiling                 all
cpu=samples|times|old  CPU usage                      off
monitor=y|n            monitor contention             n
format=a|b             text(txt) or binary output     a
file=<file>            write data to file             java.hprof[.txt]
net=<host>:<port>      send data over a socket        off
depth=<size>           stack trace depth              4
interval=<ms>          sample interval in ms          10
cutoff=<value>         output cutoff point            0.0001
lineno=y|n             line number in traces?         y
thread=y|n             thread in traces?              n
doe=y|n                dump on exit?                  y
msa=y|n                Solaris micro state accounting n
force=y|n              force output to <file>         y
verbose=y|n            print messages about dumps     y

來幾個官方指南上的實例：

1. CPU Usage Sampling Profiling（cpu=samples）的例子：

java -agentlib:hprof=cpu=samples,interval=20,depth=3 Hello

上面每隔20毫秒采樣 CPU 消耗信息，堆棧深度為3，生成的 profile 文件名稱是 java.hprof.txt，在當前目錄。

2.?CPU Usage Times Profiling（cpu=times）的例子：

javac -J-agentlib:hprof=cpu=times Hello.java

它相對于 CPU Usage Sampling Profile 能夠獲得更加細粒度的 CPU 消耗信息，能夠細到每個方法調用的開始和結束，它的實現使用了字節碼注入技術（BCI）。

3.?Heap Allocation Profiling（heap=sites）的例子：

javac -J-agentlib:hprof=heap=sites Hello.java

4.?Heap Dump（heap=dump）的例子，它比上面的 Heap Allocation Profiling 能生成更詳細的Heap Dump 信息：

javac -J-agentlib:hprof=heap=dump Hello.java

雖然在 JVM 啟動參數中加入 -Xrunprof:heap=sites 參數可以生成 CPU/Heap Profile 文件，但對JVM 性能影響非常大，不建議在線上服務器環境使用。

七. 總結

? ? 關于 Java 中的內存泄露，廣義并通俗的說，就是：不再會被使用的對象的內存不能被回收，就是內存泄露。對象都是有生命周期的，有的長，有的短，如果長生命周期的對象持有短生命周期的引用，就很可能會出現內存泄露。

? ? 是否有開源的內存泄露靜態分析工具呢？但遺憾的是經調查幾個知名的靜態代碼分析工具findbugs 、SonarQube、Checkstyle 等都不能實現內存泄露檢測，只能對編碼規范和部分潛在的bug 提前報告，相信將來會有更好的檢測手段對內存泄露防范于未然。