JVM(八)-jvm监控工具

谁践踏了优雅 2022-03-01 11:59 524阅读 0赞

java应用开发中经常会遇到以下问题:

*  内存不足OutOfMemory（大对象没有gc等），内存泄露；
 *  线程死锁，线程数过多；
 *  锁争用（Lock Contention），资源未及时释放（数据库）；
 *  Java进程CPU消耗过高.

如果遇到了以上这种问题，在线下可以有各种本地工具支持查看，但到线上了，就没有这么多的本地调试工具支持，我们该如何基于监控工具来进行定位问题?

我们一般会基于数据收集来定位，而数据的收集离不开监控工具的处理，比如：运行日志、异常堆栈、GC日志、线程快照、堆快照等。经常使用恰当的分析和监控工具可以加快我们的分析数据、定位解决问题的速度。以下我们将会详细介绍。

## 一、jvm常见监控工具&指令 ##

### **1. jps** ###

用来查看基于HotSpot JVM里面所有进程的具体状态, 包括进程ID，进程启动的路径等等。

命令格式：**jps** \[options \] \[ hostid \]

\[options\]选项 ：  
\-q： 输出VM标识符pid  
\-m：输出main method的参数   
\-l：  输出完全的包名，应用主类名，jar的完全路径名   
\-v： 输出jvm参数   
\-V： 输出通过flag文件传递到JVM中的参数  
\-Joption：传递参数到vm,例如:-J-Xms512m

\[hostid\]：\[*protocol*:\]\[\[//\]*hostname*\]\[:*port*\]\[/*servername*\]

![20190322151514838.png][]

### **2. jstat** ###

查看classloader，compiler，gc相关信息，实时监控资源和性能 。jstat工具特别强大，可以用来监视VM内存内的各种堆和非堆的大小及其内存使用量。

语法结构：

**jstat** -<option> \[-t\] \[-h<lines>\] <pid> \[<interval> \[<count>\]\]

Options — 通常使用 -gcutil 查看gc情况  
interval – 间隔时间，单位为秒或者毫秒  
count — 打印次数，如果缺省则打印无数次

结果说明：

S0     — Heap上的 Survivor space 0 区已使用空间的百分比  
S1     — Heap上的 Survivor space 1 区已使用空间的百分比  
E       — Heap上的 Eden space 区已使用空间的百分比  
O      — Heap上的 Old space 区已使用空间的百分比  
P       — Perm space 区已使用空间的百分比  
YGC  — 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数  
YGCT— 从应用程序启动到采样时 Young GC 所用的时间(单位秒)  
FGC  — 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数  
FGCT— 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(单位秒)  
GCT  — 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒)

*  **jstat** –class<pid> :          显示加载class的数量，及所占空间等信息。
 *  **jstat** -compiler <pid>:    显示VM实时编译的数量等信息。
 *  **jstat** -gc <pid>:              显示gc的信息，查看gc的次数，及时间。
 *  **jstat **\-gccapacity <pid>: 显示VM内存中三代（young,old,perm）对象的使用和占用大小
 *  **jstat** -gcutil <pid>:         统计gc信息
 *  **jstat** -gcnew / gcnewcapacity<pid>: 年轻代对象的信息(及其占用量)。
 *  **jstat** -gcold / gcoldcapacity <pid> ：old代对象的信息(及其占用量)。
 *  **jstat** -gcpermcapacity  <pid>:            perm对象的信息及其占用量。
 *  **jstat** -printcompilation <pid>:            当前VM执行的信息。

查看gc 情况执行1秒一次:jstat -gcutil 1249 100

![20190322151923413.png][]

### **3. jstack** ###

jstack用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照，主要目的是定位线程出现长时间停顿的原因，如线程间死锁、死循环、请求外部资源导致的长时间等待等。

语法：  jstack \[ option \] pid

-F 当 jstack \[-l\] pid 没有响应的时候强制打印栈信息

-l 长列表. 打印关于锁的附加信息,例如属于java.util.concurrent的ownable synchronizers列表.

![20190322152053166.png][]

"main" #1 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f243800e000 nid=0x4e2 waiting on condition [0x00007f243f1f0000]
       java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
    	at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
    	- parking to wait for  <0x00000000f014ece0> (a java.util.concurrent.CountDownLatch$Sync)
    	at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175)
    	at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:836)
    	at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:997)
    	at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireSharedInterruptibly(AbstractQueuedSynchronizer.java:1304)
    	at java.util.concurrent.CountDownLatch.await(CountDownLatch.java:231)
    	at kafka.server.KafkaServer.awaitShutdown(KafkaServer.scala:628)
    	at kafka.server.KafkaServerStartable.awaitShutdown(KafkaServerStartable.scala:65)
    	at kafka.Kafka$.main(Kafka.scala:93)
    	at kafka.Kafka.main(Kafka.scala)
    
       Locked ownable synchronizers:
    	- None
    
    "VM Thread" os_prio=0 tid=0x00007f2438115800 nid=0x4e8 runnable 
    
    "Gang worker#0 (Parallel GC Threads)" os_prio=0 tid=0x00007f2438025000 nid=0x4e3 runnable 
    
    "G1 Main Concurrent Mark GC Thread" os_prio=0 tid=0x00007f2438041000 nid=0x4e6 runnable 
    
    "Gang worker#0 (G1 Parallel Marking Threads)" os_prio=0 tid=0x00007f2438043000 nid=0x4e7 runnable 
    
    "G1 Concurrent Refinement Thread#0" os_prio=0 tid=0x00007f2438029000 nid=0x4e5 runnable 
    
    "G1 Concurrent Refinement Thread#1" os_prio=0 tid=0x00007f2438027800 nid=0x4e4 runnable 
    
    "VM Periodic Task Thread" os_prio=0 tid=0x00007f243851e000 nid=0x4f2 waiting on condition 
    
    JNI global references: 3032

### **4.   jmap** ###

打印java进程的堆内存信息。

*  **jmap** -heap pid 　　      查看heap的概要信息，GC使用的算法、heap的配置及wise heap的使用情况.
 *  **jmap** -histo\[:live\] pid     查看堆内存中的每个类的类名、实例数量、内存占用大小
 *  **jmap** -dump:live, format=b, file=fileName pid       将内存使用情况导出到文件中，再用jhat、MAT、VisualVM分析查看，以便查找内

使用jmap -heap pid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：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhb3hpbjk2Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhb3hpbjk2Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

###  **5. jhat** ###

jhat 命令与jamp搭配使用，用来分析map生产的堆快存储快照。jhat内置了一个微型http/Html服务器，可以在浏览器找那个查看。不过建议尽量不用，既然有dumpt文件，可以从生产环境拉取下来，然后通过本地可视化工具来分析，这样既减轻了线上服务器压力，有可以分析的足够详尽(比如 MAT/jprofile/visualVm)等。

## 二、可视化工具 ##

对jvm监控的常见可视化工具，除了jdk本身提供的Jconsole和visualVm以外，还有第三方提供的jprofilter，perfino,Yourkit，Perf4j，JProbe，MAT等。这些工具都极大的丰富了我们定位以及优化jvm方式。

这些工具的使用，网上有很多教程提供，这里就不再过多介绍了。对于VisualVm来说，比较推荐使用，它除了对jvm的侵入性比较低以外，还是jdk团队自己开发的，相信以后功能会更加丰富和完善。jprofilter对于第三方监控工具，提供的功能和可视化最为完善，目前多数ide都支持其插件，对于上线前的调试以及性能调优可以配合使用。

另外对于线上dump的heap信息，应该尽量拉去到线下用于可视化工具来分析，这样分析更详细。如果对于一些紧急的问题，必须需要通过线上监控，可以采用 VisualVm的远程功能来进行，这需要使用tool.jar下的MAT功能。

[20190322151514838.png]: /images/20220301/d11e0c17cbea438589f869c3c6e44d25.png
[20190322151923413.png]: /images/20220301/0be6c60e2d7341f1b8b04469c0f5fcbe.png
[20190322152053166.png]: /images/20220301/8671af5a4c3d4f31bb3f97bd8b0972d5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhb3hpbjk2Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220301/71efbfac19834d079008f87fd8105490.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhb3hpbjk2Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220301/2084064546384d9cba74592e3acfd7b0.png