JVM问题排查

本文详细说明了Java应用运行过程中几种常见的JVM相关问题，并给出了问题排查步骤。

一、堆中OOM

现象：Java线程负载过高，JVM内存几乎占满，甚至抛出java.lang.OutOfMemoryError错误。

思路：通过jmap能查看到对内存中实例，可以查看到哪些类的实例比较多，排查出OOM原因。

工具：jmap

步骤：

1.查看实例信息：

jmap -histo 14660  #查看历史生成的实例
jmap -histo:live 14660  #查看当前存活的实例，执行过程中可能会触发一次full gc
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2.查看堆信息：jmap -heap

3.堆内存dump下来：

(1)jmap -dump:format=b,file=eureka.hprof 14660

(2)使用jvisualvm命令工具导入该dump文件分析

二、死锁排查

现象：多个线程处于死锁状态，无法再正常执行。

背景：当两个线程互相加了对方所依赖的锁时就会进入死锁状态，例如执行以下代码会进入死锁状态：

public class Test1 {
    public static void main(String[] args) {
        Object lock = new Object();
        Object lock1 = new Object();
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                synchronized (lock) {
                    try {
                        Thread.sleep(3000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    synchronized (lock1) {

                    }

                }
            }
        }).start();

        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                synchronized (lock1) {
                    try {
                        Thread.sleep(3000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    synchronized (lock) {

                    }

                }
            }
        }).start();
    }
}
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思路：通过jmap能看到所有线程的状态，但线程状态处于blocked时候就是被加锁的状态中。

工具：jmap

步骤：

1. jps 查看进程号

2. 用jstack 查找死锁状态中线程。

"Thread-1" 线程名

tid=0x000000079582bc98 线程id

nid=0x3e03 线程对应的本地线程标识nid

java.lang.Thread.State: BLOCKED 线程状态

三、CPU飙升

现象：JVM的CPU飙升

思路：通过top查看出占用最大的java线程id，再通过命令top -Hp找到该线程下关联的进程id，找到占用cpu最高的线程id，将其转换为十六进制，在通过jstack来查看进程状态

工具：top+jstack

步骤：

1. 用top命令查找出CPU占用最大的java进程和下面的线程；

查找CPU占用最高的进程：top 查找该进程下面的线程：top -Hp ，可以看到该进程下所有子线程，可以找到占用CPU最高的线程Id，可以用命令：printf "%x\n" <线程id> 将十进制线程id转为十六进制，便于后面jstack命令使用打印GC日志：jstat -gc 5000

2. 用jstack查找出对应线程的日志信息；

通过进程id查看栈内信息：jstack | grep <线程id十六进制值> -A 30（-A 30表示向下打印30行）

总结：cpu飙升可能的原因大概为：

1. 代码存在死循环，导致消耗cpu；

2. 代码一直在创建大对象，导致频繁GC，这个时候内存占用率也会很高；

四、频繁Full GC

问题说明：系统中某服务为图方便缓存使用一个hashmap，运行过程中会不断往里面放缓存数据，但是没有考虑这个map的容量问题，结果这个缓存map越来越大，一直占用着老年代的很多空间，时间长了就会导致full gc非常频繁，这就是一种内存泄漏，对于一些老旧数据没有及时清理导致一直占用着宝贵的内存资源，时间长了除了导致full gc，还有可能导致OOM。

这种情况完全可以考虑采用一些成熟的JVM级缓存框架来解决，比如guava、ehcache等自带一些LRU数据淘汰算法的框架来作为JVM级的缓存。

工具：jstat

步骤：

1. jstat -gc 可以评估程序内存使用及GC压力整体情况

• S0C：第一个幸存区的大小，单位KB
• S1C：第二个幸存区的大小
• S0U：第一个幸存区的使用大小
• S1U：第二个幸存区的使用大小
• EC：伊甸园区的大小
• EU：伊甸园区的使用大小
• OC：老年代大小
• OU：老年代使用大小
• MC：方法区大小(元空间)
• MU：方法区使用大小
• CCSC:压缩类空间大小
• CCSU:压缩类空间使用大小
• YGC：年轻代垃圾回收次数
• YGCT：年轻代垃圾回收消耗时间，单位s
• FGC：老年代垃圾回收次数
• FGCT：老年代垃圾回收消耗时间，单位s
• GCT：垃圾回收消耗总时间，单位s

优化思路：简单来说就是尽量让每次Young GC后的存活对象都留存在年轻代里，尽量别让对象进入老年代，尽量减少Full GC的频率，避免频繁Full GC对JVM性能的影响。

JVM参数说明：

-Xms1536M -Xmx1536M -Xmn512M -Xss256K -XX:SurvivorRatio=6  -XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M 
-XX:+UseParNewGC  -XX:+UseConcMarkSweepGC  -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly 
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