Java 线上问题排查思路与工具使用

柔情只为你懂 2022-11-07 01:44 229阅读 0赞

参考文献：[https://blog.csdn.net/GitChat/article/details/79019454][https_blog.csdn.net_GitChat_article_details_79019454]

现实企业级Java应用开发、维护中，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（Lock Contention）
 *  Java进程消耗CPU过高
 *  ......

这些问题在日常开发、维护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。

## **一、 jps(Java Virtual Machine Process Status Tool)   ：基础工具** ##

jps主要用来输出JVM中运行的进程状态信息。语法格式如下：

jps [options] [hostid]

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：

-q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数
    
    -m 输出传入main方法的参数
    
    -l 输出main类或Jar的全限名
    
    -v 输出传入JVM的参数

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

## **二、 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：

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

命令行参数选项说明如下：

-l long listings，会打印出额外的锁信息，在发生死锁时可以用jstack -l pid来观察锁持有情况-m mixed mode，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）

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：

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 -Lfp pid或者ps -mp pid -o THREAD, tid, time或者top -Hp pid，我这里用第三个，输出如下：

![图片][660af05b97fa33d9bd90def28bfa0998.png]

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

printf "%x
    " 21742

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：

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这个类的Object.wait()，我找了下我的代码，定位到下面的代码：

// 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()。

## **三、 jmap（Memory Map）和 jhat（Java Heap Analysis Tool）：** ##

jmap导出堆内存，然后使用jhat来进行分析，jmap语法格式如下：

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

如果运行在64位JVM上，可能需要指定-J-d64命令选项参数。

jmap -permstat pid

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：

![图片][4bc3f0792165035177421c6b907776fe.png]

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。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：

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是对象类型，说明如下：

B  byte
    C  char
    D  double
    F  float
    I  int
    J  long
    Z  boolean
    [  数组，如[I表示int[]
    [L+类名 其他对象

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：

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

我一样地对上面进程ID为21711进行Dump：

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

dump出来的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，这里用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这种参数指定最大堆内存，即jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然后就可以在浏览器中输入主机地址:9998查看了：

![20210804144004317.gif][]

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）。

## **四、jstat（JVM统计监测工具）:** ##

看看各个区内存和GC的情况

语法格式如下：

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

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：

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义，先看JVM堆内存布局：

![20210804144004317.gif][]

可以看出：

堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代
    年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区（From和To）

现在来解释各列含义：

S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used）
    EC、EU：Eden区容量和使用量
    OC、OU：年老代容量和使用量
    PC、PU：永久代容量和使用量
    YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时
    FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时
    GCT：GC总耗时

## **五、hprof（Heap/CPU Profiling Tool）：** ##

hprof能够展现CPU使用率，统计堆内存使用情况。

语法格式如下：

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

完整的命令选项如下：

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

来几个官方指南上的实例。

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。

CPU Usage Times Profiling(cpu=times)的例子，它相对于CPU Usage Sampling Profile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）：

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能生成更详细的Heap Dump信息：

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

虽然在JVM启动参数中加入-Xrunprof:heap=sites参数可以生成CPU/Heap Profile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

[https_blog.csdn.net_GitChat_article_details_79019454]: https://blog.csdn.net/GitChat/article/details/79019454
[660af05b97fa33d9bd90def28bfa0998.png]: /images/20221023/4cf76b91d41142f6891ff6b9fa86b013.png
[4bc3f0792165035177421c6b907776fe.png]: /images/20221023/f7d486244e3e41f99d21f78f36893aec.png
[20210804144004317.gif]: /images/20221023/535b3cdb470e447b9f2b08d2370603e8.png