現實企業級Java開發中，有時候我們會碰到下面這些問題：
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OutOfMemoryError，內存不足
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內存泄露
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線程死鎖
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鎖爭用（Lock Contention）
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Java進程消耗CPU過高
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……
這些問題在日常開發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性能調優監控工具進行介紹，希望能起拋磚引玉之用。本文參考了網上很多資料，難以一一列舉，在此對這些資料的作者表示感謝！關于JVM性能調優相關的資料，請參考文末。
A、 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
比如下面：
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
B、 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\n" 21742
得到21742的十六進制值為54ee，下面會用到。
OK，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()。
C、 jmap（Memory Map）和jhat（Java Heap Analysis Tool）
jmap用來查看堆內存使用狀況，一般結合jhat使用。
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-b01
using 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 Generation
capacity = 35258368 (33.625MB)
used = 4119544 (3.9287033081054688MB)
free = 31138824 (29.69629669189453MB)
11.683876009235595% used
PS Perm Generation
capacity = 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 [I
8: 13714 1010768 [C
9: 4752 1003344 [B
10: 1225 639656 <methodDataKlass>
11: 14194 454208 java.lang.String
12: 3809 396136 java.lang.Class
13: 4979 311952 [S
14: 5598 287064 [[I
15: 3028 266464 java.lang.reflect.Method
16: 280 163520 <objArrayKlassKlass>
17: 4355 139360 java.util.HashMap$Entry 18: 1869 138568 [Ljava.util.HashMap$Entry;
19: 2443 97720 java.util.LinkedHashMap$Entry 20: 2072 82880 java.lang.ref.SoftReference
21: 1807 71528 [Ljava.lang.Object;
22: 2206 70592 java.lang.ref.WeakReference
23: 934 52304 java.util.LinkedHashMap
24: 871 48776 java.beans.MethodDescriptor
25: 1442 46144 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry 26: 804 38592 java.util.HashMap
27: 948 37920 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment 28: 1621 35696 [Ljava.lang.Class;
29: 1313 34880 [Ljava.lang.String;
30: 1396 33504 java.util.LinkedList$Entry 31: 462 33264 java.lang.reflect.Field
32: 1024 32768 java.util.Hashtable$Entry 33: 948 31440 [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$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
我一樣地對上面進程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 2014 Snapshot read, resolving...
Resolving 132207 objects...
Chasing references, expect 26 dots..........................
Eliminating duplicate references..........................
Snapshot resolved.
Started HTTP server on port 9998 Server 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）。
D、jstat（JVM統計監測工具）
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：
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
E、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。
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。
CPU Usage Times Profiling(cpu=times)的例子，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）：
javac -J-agentlib:hprof=cpu=times Hello.java
Heap Allocation Profiling(heap=sites)的例子：
javac -J-agentlib:hprof=heap=sites Hello.java
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。
其他JVM性能調優參考資料：
《Java虛擬機規范》
《Java Performance》
《Trouble Shooting Guide for JavaSE 6 with HotSpot VM》: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tsg-vm-149989.pdf
《Effective Java》
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
Monitoring and Managing JavaSE 6 Applications: http://www.oracle.com/technetwork/articles/javase/monitoring-141801.html
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