一、摘要
由
于硬件問題、系統資源緊缺或者程序本身的BUG，Java服務在線上不可避免地會出現一些“系統性”故障，比如：服務性能明顯下降、部分（或所有）接口超
時或卡死等。其中部分故障隱藏頗深，對運維和開發造成長期困擾。筆者根據自己的學習和實踐，總結出一套行之有效的“逐步排除”的方法，來快速定位Java
服務線上“系統性”故障。
于硬件問題、系統資源緊缺或者程序本身的BUG，Java服務在線上不可避免地會出現一些“系統性”故障，比如：服務性能明顯下降、部分（或所有）接口超
時或卡死等。其中部分故障隱藏頗深，對運維和開發造成長期困擾。筆者根據自己的學習和實踐，總結出一套行之有效的“逐步排除”的方法，來快速定位Java
服務線上“系統性”故障。
二、導言
Java
語言是廣泛使用的語言，它具有跨平臺的特性和易學易用的特點，很多服務端應用都采用Java語言開發。由于軟件系統本身以及運行環境的復雜性，Java的
應用不可避免地會出現一些故障。盡管故障的表象通常比較明顯（服務反應明顯變慢、輸出發生錯誤、發生崩潰等），但故障定位卻并不一定容易。為什么呢？有如
下原因：
語言是廣泛使用的語言，它具有跨平臺的特性和易學易用的特點，很多服務端應用都采用Java語言開發。由于軟件系統本身以及運行環境的復雜性，Java的
應用不可避免地會出現一些故障。盡管故障的表象通常比較明顯（服務反應明顯變慢、輸出發生錯誤、發生崩潰等），但故障定位卻并不一定容易。為什么呢？有如
下原因：
1. 程序打印的日志越詳細，越容易定位到BUG，但是可能有些時候程序中沒有打印相關內容到日志，或者日志級別沒有設置到相應級別
2. 程序可能只對很特殊的輸入條件發生故障，但輸入條件難以推斷和復現
3. 通常自己編寫的程序出現的問題會比較容易定位，但應用經常是由多人協作編寫，故障定位人員可能并不熟悉其他人員編寫的程序
4. 應用通常會依賴很多第三方庫，第三方庫中隱藏著的BUG可能是始料未及的
5. 多數的開發人員學習的都是“如何編寫業務功能”的技術資料，但對于“如何編寫高效、可靠的程序”、“如何定位程序故障”卻知之甚少。所以一旦應用出現故障，他們并沒有足夠的技術背景知識來幫助他們完成故障定位。
盡管有些故障會很難定位，但筆者根據學習和實踐總結出一套“逐步排除”的故障定位方法：通過操作系統和Java虛擬機提供的監控和診斷工具，獲取到系統資源和目標服務（出現故障的Java服務）內部的狀態，并依據服務程序的特點，識別出哪些現象是正常的，哪些現象是異常的。而后通過排除正常的現象，和跟蹤異?，F象，就可以達到故障定位的目標。
在正式介紹該方法之前，先申明一下這個方法使用的范圍。
三、本方法適用的范圍
本方法主要適用于Linux系統中Java服務線上“系統性”故障的定位，比如：服務性能明顯下降、部分（或所有）接口超時或卡死。其它操作系統或其它語言的服務，也可以參考本文的思路。
不適用本方法的情況：對于“功能性”故障，例如運算結果不對、邏輯分支走錯等，不建議使用本方法。對待這些情況比較恰當的方法是在測試環境中重現，并使用Java虛擬機提供的“遠程調試”功能進行動態跟蹤調試。
前面說過，本方法基于“異常現象”的識別來定位故障。那系統中可能有哪些異常現象呢？
四、有哪些異?，F象
我們可以將異常現象分成兩類：系統資源的異?，F象、“目標服務”內部的異常現象。目標服務，指的是出現故障的Java服務。
1. 系統資源的異?，F象
一
個程序由于BUG或者配置不當，可能會占用過多的系統資源，導致系統資源匱乏。這時，系統中其它程序就會出現計算緩慢、超時、操作失敗等“系統性”故障。
常見的系統資源異?，F象有：CPU占用過高、物理內存富余量極少、磁盤I/O占用過高、發生換入換出過多、網絡鏈接數過多。可以通過top、iostat、vmstat、netstat工具獲取到相應情況。
個程序由于BUG或者配置不當，可能會占用過多的系統資源，導致系統資源匱乏。這時，系統中其它程序就會出現計算緩慢、超時、操作失敗等“系統性”故障。
常見的系統資源異?，F象有：CPU占用過高、物理內存富余量極少、磁盤I/O占用過高、發生換入換出過多、網絡鏈接數過多。可以通過top、iostat、vmstat、netstat工具獲取到相應情況。
2. 目標服務內部的異?，F象
-
Java堆滿
Java堆是“Java虛擬機”從操作系統申請到的一大塊內存，用于存放Java程序運行中創建的對象。當Java堆滿或者較滿的情況下，會觸發
“Java虛擬機”的“垃圾收集”操作，將所有“不可達對象”（即程序邏輯不能引用到的對象）清理掉。有時，由于程序邏輯或者Java堆參數設置的問題，
會導致“可達對象”（即程序邏輯可以引用到的對象）占滿了Java堆。這時，Java虛擬機就會無休止地做“垃圾回收”操作，使得整個Java程序會進入
卡死狀態。我們可以使用jstat工具查看Java堆的占用率。 -
日志中的異常
目標服務可能會在日志中記錄一些異常信息，例如超時、操作失敗等信息，其中可能含有系統故障的關鍵信息。 -
疑難雜癥
死鎖、死循環、數據結構異常（過大或者被破壞）、集中等待外部服務回應等現象。這些異?，F象通常采用jstack工具可以獲取到非常有用的線索。
了解異?，F象分類之后，我們來具體講講故障定位的步驟。
五、故障定位的步驟
我們采用“從外到內，逐步排除”的方式來定位故障：
1. 先排除其它程序過度占用系統資源的問題
2. 然后排除“目標服務”本身占用系統資源過度的問題
3. 最后觀察目標服務內部的情況，排除掉各種常見故障類型。
對
于不能排除的方面，要根據該信息對應的“危險程度”來判斷是應該“進一步深入”還是“暫時跳過”。例如“目標服務Java堆占用100%”這是一條危險程
度較高的信息，建議立即“進一步深入”。而對于“在CPU核數為8的機器上，其它程序偶然占用CPU達200%”這種危險程度不是很高的信息，則建議“暫
時跳過”。當然，有些具體情況還需要故障排查人員根據自己的經驗做出判斷。
于不能排除的方面，要根據該信息對應的“危險程度”來判斷是應該“進一步深入”還是“暫時跳過”。例如“目標服務Java堆占用100%”這是一條危險程
度較高的信息，建議立即“進一步深入”。而對于“在CPU核數為8的機器上，其它程序偶然占用CPU達200%”這種危險程度不是很高的信息，則建議“暫
時跳過”。當然，有些具體情況還需要故障排查人員根據自己的經驗做出判斷。
第一步：排除其它程序占用過量系統資源的情況
圖示：排除其它程序占用過量系統資源的情況
1. 運行【top】，檢查CPU idle情況，如果發現idle較多（例如多余50%），則排除其它進程占用CPU過量的情況。
如果idle較少，則按shift+p，將進程按照CPU占用率從高到低排序，逐一排查（見下面TIP）。
2. 運行【free -g】，檢查剩余物理內存（“-/+ buffer/cache”行的“free”列）情況，如果發現剩余物理內存較多（例如剩余2GB以上），則排除占用物理內存過量的情況。
如果剩余物理內存較少（例如剩余1GB以下），則運行【vmstat -n 1】檢查si/so（換入換出）情況，
第
一行數值表示的是從系統啟動到運行命令時的均值，我們忽略掉。從第二行開始，每一行的si/so表示該秒內si/so的block數。如果多行數值都為
零，則可以排除物理內存不足的問題。如果數值較大（例如大于1000
blocks/sec，block的大小一般是1KB）則說明存在較明顯的內存不足問題。我們可以運行【top】輸入shift+m，將進程按照物理內存
占用（“RES”列）從大到小進行排序，然后對排前面的進程逐一排查（見下面TIP）。
一行數值表示的是從系統啟動到運行命令時的均值，我們忽略掉。從第二行開始，每一行的si/so表示該秒內si/so的block數。如果多行數值都為
零，則可以排除物理內存不足的問題。如果數值較大（例如大于1000
blocks/sec，block的大小一般是1KB）則說明存在較明顯的內存不足問題。我們可以運行【top】輸入shift+m，將進程按照物理內存
占用（“RES”列）從大到小進行排序，然后對排前面的進程逐一排查（見下面TIP）。
3. 如果目標服務是磁盤I/O較重的程序，則用【iostat -d 1】，檢查磁盤I/O情況。若“目標服務對應的磁盤”讀寫量在預估之內（預估要注意cache機制的影響），則排除其它進程占用磁盤I/O過量的問題。
第一組數據是從該機器從開機以來的統計值。從第二組開始，都是每秒鐘的統計值。通過【df】命令，可以看到Device與目錄的關系。下圖設備“sdb”就對應了目錄“/disk2”。
假如發現目標服務所在磁盤讀寫量明顯超過推算值，則應該找到大量讀寫磁盤的進程（見下面TIP）
4. 運行【netstat -aonp | grep tcp| wc -l】查看各種狀態的TCP連接數量和。如果總數較小（例如小于500），則排除連接數占用過多問題。
假如發現連接數較多，可以用【netstat -natp|awk ‘{print $7}’|sort|uniq -c|sort -rn】按照PID統計TCP連接的數量，然后對連接數較多的進程逐一排查（見下面TIP）。
TIP：如何“逐一排查”：
假如定位到是某個外部程序占用過量系統資源，則依據進程的功能和配置情況判斷是否合乎預期。假如符合預期，則考慮將服務遷移到其他機器、修改程序運行的磁
盤、修改程序配置等方式解決。假如不符合預期，則可能是運行者對該程序不太了解或者是該程序發生了BUG。外部程序通?？赡苁荍ava程序也可能不是
Java程序，如果是Java程序，可以把它當作目標服務一樣進行排查；而非Java程序具體排查方法超出了本文范圍，列出三個工具供參考選用：
假如定位到是某個外部程序占用過量系統資源，則依據進程的功能和配置情況判斷是否合乎預期。假如符合預期，則考慮將服務遷移到其他機器、修改程序運行的磁
盤、修改程序配置等方式解決。假如不符合預期，則可能是運行者對該程序不太了解或者是該程序發生了BUG。外部程序通?？赡苁荍ava程序也可能不是
Java程序，如果是Java程序，可以把它當作目標服務一樣進行排查；而非Java程序具體排查方法超出了本文范圍，列出三個工具供參考選用：
- 系統提供的調用棧的轉儲工具【pstack】，可以了解到程序中各個線程當前正在干什么，從而了解到什么邏輯占用了CPU、什么邏輯占用了磁盤等
- 系統提供的調用跟蹤工具【strace】，可以偵測到程序中每個系統API調用的參數、返回值、調用時間等。從而確認程序與系統API交互是否正常等。
- 系統提供的調試器【gdb】，可以設置條件斷點偵測某個系統函數調用的時候調用棧是什么樣的。從而了解到什么邏輯不斷在分配內存、什么邏輯不斷在創建新連接等
TIP：如何“找到大量讀寫磁盤的進程”：
1. 如果Linux系統比較新（kernel v2.6.20以上）可以使用iotop工具獲知每個進程的io情況，較快地定位到讀寫磁盤較多的進程。
2. 通過【ls -l /proc/*/fd | grep 該設備映射裝載到的文件系統路徑】查看到哪個進程打開了該設備的文件，并根據進程身份、打開的文件名、文件大小等屬性判斷是否做了大量讀寫。
3. 可以使用pstack取得進程的線程調用棧，或者strace跟蹤磁盤讀寫API來幫助確認某個進程是否在做磁盤做大量讀寫
第二步：排除目標服務占用了過量系統資源的情況
圖示：排除目標服務占用了過量系統資源的情況
1. 運行【top】，shift+p按照“CPU使用”從高到低的排序查看進程，假如目標服務占用的CPU較低（<100%，即小于一個核的計算量），或者符合經驗預期，則排除目標服務CPU占用過高的問題。
假如目標服務占用的CPU較高（>100%，即大于一個核的計算量），則shift+h觀察線程級別的CPU使用分布。
- 如果CPU使用分散到多個線程，而且每個線程占用都不算高（例如都<30%），則排除CPU占用過高的問題
-
如果CPU使用集中到一個或幾個線程，而且很高（例如都>95%），則用【jstack pid >
jstack.log】獲取目標服務中線程調用棧的情況。top中看到的占用CPU較高的線程的PID轉換成16進制（字母用小寫），然后在
jstack.log中找到對應線程，檢查其邏輯：- 假如對應線程是純計算型任務（例如GC、正則匹配、數值計算等），則排除CPU占用過高的問題。當然如果這種線程占用CPU總量如果過多（例如占滿了所有核），則需要對線程數量做控制（限制線程數 < CPU核數）。
- 假如對應線程不是純計算型任務（例如只是向其他服務請求一些數據，然后簡單組合一下返回給用戶等），而該線程CPU占用過高（>95%），則可能發生了異常。例如：死循環、數據結構過大等問題，確定具體原因的方法見下文“第三步：目標進程內部觀察”。
2. 運行【top】，shift+m按照“物理內存使用(RES)”從高到低排序進程，評估目標服務占的內存量是否在預期之內。如果在預期之內，則排除目標服務Native內存占用過高的問題。
提示：由于Java進程中有Java級別的內存占用，也有Native級別的內存占用，所以Java進程的“物理內存使用(RES)”比“-Xmx參數指定的Java堆大小”大一些是正常的（例如1.5~2倍左右）。
假如“物理內存使用(RES)”超出預期較多（例如2倍以上），并且確定JNI邏輯不應該占用這么多內存，則可能是NIO或JNI代碼出現了BUG。由于本文主要討論的是Java級別的問題，所以對這種情況不做過多討論。讀者可以參考上文“TIP：如何逐一排查”進行native級別的調試。
第三步：目標服務內部觀察
圖示：目標服務內部觀察
1. Java堆占用情況
用【jstat -gcutil pid】查看目標服務的OLD區占用比例，假如占用比例低于85%則排除Java堆占用比例過高的問題。
假如占用比例較高（例如超過98%），則服務存在Java堆占滿的問題。這時候可以用jmap+mat進行分析定位內存中占用比例的情況（見下文TIP），從而較快地定位到Java堆滿的原因。
TIP：用jmap+mat進行分析定位內存中占用比例的情況
先
通過【jmap -dump:file=dump.map
pid】取得目標服務的Java堆轉儲，然后找一臺空閑內存較大的機器在VNC中運行mat工具。mat工具中打開dump.map后，可以方便地分析內
存中什么對象引用了大量的對象（從邏輯意義上來說，就是該對象占用了多大比例的內存）。具體使用可以ca
通過【jmap -dump:file=dump.map
pid】取得目標服務的Java堆轉儲，然后找一臺空閑內存較大的機器在VNC中運行mat工具。mat工具中打開dump.map后，可以方便地分析內
存中什么對象引用了大量的對象（從邏輯意義上來說，就是該對象占用了多大比例的內存）。具體使用可以ca
2. 異常日志觀察
通過類似【tail -10000 stdout.log.2014-08-15 | grep -B2 -A10 -i exception】這樣的方式，可以查到日志中最近記錄的異常。
3. 疑難雜癥
用【jstack pid > jstack.log】獲取目標服務中“鎖情況”和“各線程調用棧”信息，并分析
- 檢查jstack.log中是否有deadlock報出，如果沒有則排除deadlock情況。
Found one Java-level deadlock:=============================“Thread-0″:waiting to lock monitor 0x1884337c (object 0x046ac698, a java.lang.Object),which is held by “main”“main”:waiting to lock monitor 0x188426e4 (object 0x046ac6a0, a java.lang.Object),which is held by “Thread-0″Java stack information for the threads listed above:===================================================“Thread-0″:at LockProblem$T2.run(LockProblem.java:14)– waiting to lock <0x046ac698> (a java.lang.Object)– locked <0x046ac6a0> (a java.lang.Object)“main”:at LockProblem.main(LockProblem.java:25)– waiting to lock <0x046ac6a0> (a java.lang.Object)– locked <0x046ac698> (a java.lang.Object)Found 1 deadlock.
如果發現deadlock則則根據jstack.log中的提示定位到對應代碼邏輯。
- 用【POST http://www.xinitek.com/ajax/summaryJStack < jstack.log > jstack.log.summary】對jstack.log做合并處理，然后繼續分析故障所在。
通過jstack.log.summary中的情況，我們可以較迅速地定位到一些嫌疑點，并可以猜測其故障引起的原因（后文有jstack.log.summary情況舉例供參考）
| 情況 | 嫌疑點 | 猜測原因 |
| 線程數量過多 | 某種線程數量過多 |
運行環境中“限制線程數量”的機制失效
|
|
多個線程在等待一把鎖，但拿到鎖的線程在做某個操作
|
拿到這把鎖的線程在做網絡connect操作
|
被connect的服務異常 |
|
|
拿到鎖的線程在做數據結構遍歷操作
|
該數據結構過大或被破壞
|
|
某個耗時的操作被反復調用
|
某個應當被緩存的對象多次被創建
|
對象池的配置錯誤 |
|
等待外部服務的響應
|
很多線程都在等待外部服務的響應
|
該外部服務故障
|
|
|
很多線程都在等待FutureTask完成，而FutureTask在等待外部服務的響應
|
該外部服務故障
|
猜測了原因后，可以通過日志檢查、監控檢查、用測試程序嘗試復現等方式確認猜測是否正確。如果需要更細致的證據來確認，可以通過BTrace、strace、jmap+MAT等工具進行分析，最終確認問題所在。
下面簡單介紹下這幾個工具：
BTrace：用于監測Java級別的方法調用情況。可以對運行中的Java虛擬機插入調試代碼，從而確認方法每次調用的參數、返回值、花費時間等。第三方免費工具。
strace：用于監視系統調用情況?？梢缘玫矫看蜗到y調用的參數、返回值、耗費時間等。Linux自帶工具。
jmap+MAT：
用于查看Java級別內存情況。jmap是JDK自帶工具，可以將Java程序的Java堆轉儲到數據文件中；MAT是eclipse.org上提供的一
個工具，可以檢查jmap轉儲數據文件中的數據。結合這兩個工具，我們可以非常容易地看到Java程序內存中所有對象及其屬性。
用于查看Java級別內存情況。jmap是JDK自帶工具，可以將Java程序的Java堆轉儲到數據文件中；MAT是eclipse.org上提供的一
個工具，可以檢查jmap轉儲數據文件中的數據。結合這兩個工具，我們可以非常容易地看到Java程序內存中所有對象及其屬性。
TIP：jstack.log.summary情況舉例
1. 某種線程數量過多
1000 threads at“Timer-0″ prio=6 tid=0x189e3800 nid=0x34e0 in Object.wait() [0x18c2f000]java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (on object monitor)at java.lang.Object.wait(Native Method)at java.util.TimerThread.mainLoop(Timer.java:552)– locked [***] (a java.util.TaskQueue)at java.util.TimerThread.run(Timer.java:505)
2. 多個線程在等待一把鎖，但拿到鎖的線程在做數據結構遍歷操作
38 threads at“Thread-44″ prio=6 tid=0×18981800 nid=0x3a08 waiting for monitor entry [0x1a85f000]java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)at SlowAction$Users.run(SlowAction.java:15)– waiting to lock [***] (a java.lang.Object)
1 threads at“Thread-3″ prio=6 tid=0x1894f400 nid=0×3954 runnable [0x18d1f000]java.lang.Thread.State: RUNNABLEat java.util.LinkedList.indexOf(LinkedList.java:603)at java.util.LinkedList.contains(LinkedList.java:315)at SlowAction$Users.run(SlowAction.java:18)– locked [***] (a java.lang.Object)
3. 某個應當被緩存的對象多次被創建（數據庫連接）
99 threads at
“resin-tcp-connection-*:3231-321″
daemon prio=10 tid=0x000000004dc43800 nid=0x65f5 waiting for monitor
entry [0x00000000507ff000]
daemon prio=10 tid=0x000000004dc43800 nid=0x65f5 waiting for monitor
entry [0x00000000507ff000]
java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)
at org.apache.commons.dbcp.PoolableConnectionFactory.makeObject(PoolableConnectionFactory.java:290)
– waiting to lock <0x00000000b26ee8a8> (a org.apache.commons.dbcp.PoolableConnectionFactory)
at org.apache.commons.pool.impl.GenericObjectPool.borrowObject(GenericObjectPool.java:771)
at org.apache.commons.dbcp.PoolingDataSource.getConnection(PoolingDataSource.java:95)
…
1 threads at
“resin-tcp-connection-*:3231-149″ daemon prio=10 tid=0x000000004d67e800 nid=0x66d7 runnable [0x000000005180f000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
…
at org.apache.commons.dbcp.DriverManagerConnectionFactory.createConnection(DriverManagerConnectionFactory.java:46)
at org.apache.commons.dbcp.PoolableConnectionFactory.makeObject(PoolableConnectionFactory.java:290)
– locked <0x00000000b26ee8a8> (a org.apache.commons.dbcp.PoolableConnectionFactory)
at org.apache.commons.pool.impl.GenericObjectPool.borrowObject(GenericObjectPool.java:771)
at org.apache.commons.dbcp.PoolingDataSource.getConnection(PoolingDataSource.java:95)
at …
4. 很多線程都在等待外部服務的響應
100 threads at
“Thread-0″ prio=6 tid=0x189cdc00 nid=0×2904 runnable [0x18d5f000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)
at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:150)
at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:121)
…
at RequestingService$RPCThread.run(RequestingService.java:24)
5. 很多線程都在等待FutureTask完成，而FutureTask在等待外部服務的響應
100 threads at
“Thread-0″ prio=6 tid=0×18861000 nid=0x38b0 waiting on condition [0x1951f000]
java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
– parking to wait for [***] (a java.util.concurrent.FutureTask$Sync)
at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:186)
at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:834)
at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:994)
at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:1303)
at java.util.concurrent.FutureTask$Sync.innerGet(FutureTask.java:248)
at java.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.java:111)
at IndirectWait$MyThread.run(IndirectWait.java:51)
100 threads at
“pool-1-thread-1″ prio=6 tid=0x188fc000 nid=0×2834 runnable [0x1d71f000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)
at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:150)
at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:121)
…
at IndirectWait.request(IndirectWait.java:23)
at IndirectWait$MyThread$1.call(IndirectWait.java:46)
at IndirectWait$MyThread$1.call(IndirectWait.java:1)
at java.util.concurrent.FutureTask$Sync.innerRun(FutureTask.java:334)
at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:166)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1110)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:603)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)
為方便讀者使用，將故障定位三個步驟的圖合并如下：
圖示：故障定位步驟匯總
故障定位是一個較復雜和需要經驗的過程，如果現在故障正在發生，對于分析經驗不很多的開發或運維人員，有什么簡單的操作步驟記錄下需要的信息嗎？下面提供一個
六、給運維人員的簡單步驟
如果事發突然且不能留著現場太久，要求運維人員：
1. top: 記錄cpu idle%。如果發現cpu占用過高，則c, shift+h, shift + p查看線程占用CPU情況，并記錄
2. free: 查看內存情況，如果剩余量較小，則top中shift+m查看內存占用情況，并記錄
3. 如果top中發現占用資源較多的進程名稱（例如java這樣的通用名稱）不太能說明進程身份，則要用ps xuf | grep java等方式記錄下具體進程的身份
4. 取jstack結果。假如取不到，嘗試加/F
jstack命令：jstack PID > jstack.log
5. jstat查看OLD區占用率。如果占用率到達或接近100%，則jmap取結果。假如取不到，嘗試加/F
jstat命令： jstat -gcutil PID
S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT
0.00 21.35 88.01 97.35 59.89 111461 1904.894 1458 291.369 2196.263
jmap命令： jmap -dump:file=dump.map PID
6. 重啟服務
七、參考資料
- BTrace官網
- MAT官網
- 使用jmap和MAT觀察Java程序內存數據
- 使用Eclipse遠程調試Java應用程序
- Linux下輸入【man strace/top/iostat/vmstat/netstat/jstack】
文章鏈接：http://techblog.youdao.com/?p=961
原創文章，作者：追馬，如若轉載，請注明出處：http://www.www58058.com/570
