JVM性能调优监控工具jps、jmap、jstack、jstat使用详解

JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具，除了集成式的VisualVM和jConsole外，还有jps、jstack、jmap、jhat、jstat等小巧的工具，本博客希望能起抛砖引玉之用，让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解。

现实企业级Java开发中，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。本文参考了网上很多资料，难以一一列举，在此对这些资料的作者表示感谢！关于JVM性能调优相关的资料，请参考文末。

jps（Java Virtual Machine Process Status Tool）

jps主要用来输出JVM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 -m -l
8247 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start
25687 com.sun.tools.hat.Main -port 9999 dump.dat
21711 mrf-center.jar

jmap

Jmap是一个可以输出所有内存中对象的工具，甚至可以将VM 中的heap，以二进制输出成文本。打印出某个java进程（使用pid）内存内的，所有‘对象’的情况（如：产生那些对象，及其数量）。

使用方法 jmap -histo pid。如果使用SHELL ,可采用jmap -histo pid>a.log日志将其保存到文件中，在一段时间后，使用文本对比工具，可以对比出GC回收了哪些对象。jmap -dump:format=b,file=outfile 3024 可以将3024进程的内存heap输出出来到outfile文件里，再配合MAT（内存分析工具）。

64位机上使用需要使用如下方式：

jmap -J-d64 -heap pid

2、命令格式

l jmap [ option ] pid

l jmap [ option ] executable core

l jmap [ option ] [server-id@]remote-hostname-or-IP

3、参数说明

1)、options：

l executable :产生core dump的java可执行程序;

l core 将被打印信息的core dump文件;

l remote-hostname-or-IP 远程debug服务的主机名或ip;

l server-id 唯一id,假如一台主机上多个远程debug服务;

2）、基本参数：

Ø -dump:[live,]format=b,file= 使用hprof二进制形式,输出jvm的heap内容到文件=. live子选项是可选的，假如指定live选项,那么只输出活的对象到文件.

$jmap–dump:live,format=b,file=aaa.bin 3772

持久代

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：

这里写图片描述

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
   ....

直方图

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

分析工具

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

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 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.

然后就可以在浏览器中输入主机地址:9998查看了：

这里写图片描述

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）。

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：

这里写图片描述

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\n" 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()。

jstat（JVM统计监测工具）

语法格式如下：

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

vmid是虚拟机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：

这里写图片描述

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

其他JVM性能调优参考资料：

《Java虚拟机规范》

《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