• 6、JVM-JVM调优工具与实战


    前置启动程序

    事先启动一个web应用程序,用jps查看其进程id,接着用各种jdk自带命令优化应用

    Jmap

    此命令可以用来查看内存信息,实例个数以及占用内存大小

    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

     打开log.txt,文件内容如下:

    • num:序号
    • instances:实例数量
    • bytes:占用空间大小
    • class name:类名称,[C is a char[],[S is a short[],[I is a int[],[B is a byte[],[[I is a int[][]

    堆信息

    堆内存dump

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

     

    也可以设置内存溢出自动导出dump文件(内存很大的时候,可能会导不出来)

    1. -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
    2. -XX:HeapDumpPath=./   (路径)

    可以用jvisualvm命令工具导入该dump文件分析

    Jstack

    用jstack加进程id查找死锁,见如下示例

    "Thread-1" 线程名

    prio=5 优先级=5

    tid=0x000000001fa9e000 线程id

    nid=0x2d64 线程对应的本地线程标识nid

    java.lang.Thread.State: BLOCKED 线程状态

    还可以用jvisualvm自动检测死锁

    jstack找出占用cpu最高的线程堆栈信息 

    1,使用命令top -p ,显示你的java进程的内存情况,pid是你的java进程号,比如19663

    0

    2,按H,获取每个线程的内存情况

    0

    3,找到内存和cpu占用最高的线程tid,比如19664

    4,转为十六进制得到 0x4cd0,此为线程id的十六进制表示

    5,执行 jstack 19663|grep -A 10 4cd0,得到线程堆栈信息中 4cd0 这个线程所在行的后面10行,从堆栈中可以发现导致cpu飙高的调用方法

    0

    6,查看对应的堆栈信息找出可能存在问题的代码

    Jinfo

    查看正在运行的Java应用程序的扩展参数

    查看jvm的参数

    0

    查看java系统参数

    0

    Jstat

    jstat命令可以查看堆内存各部分的使用量,以及加载类的数量。命令的格式如下:

    jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间(毫秒)] [查询次数]

    注意:使用的jdk版本是jdk8

    垃圾回收统计

    jstat -gc pid 最常用,可以评估程序内存使用及GC压力整体情况

    0

    • 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

    堆内存统计

    0

    • NGCMN:新生代最小容量
    • NGCMX:新生代最大容量
    • NGC:当前新生代容量
    • S0C:第一个幸存区大小
    • S1C:第二个幸存区的大小
    • EC:伊甸园区的大小
    • OGCMN:老年代最小容量
    • OGCMX:老年代最大容量
    • OGC:当前老年代大小
    • OC:当前老年代大小
    • MCMN:最小元数据容量
    • MCMX:最大元数据容量
    • MC:当前元数据空间大小
    • CCSMN:最小压缩类空间大小
    • CCSMX:最大压缩类空间大小
    • CCSC:当前压缩类空间大小
    • YGC:年轻代gc次数
    • FGC:老年代GC次数

    新生代垃圾回收统计

    0

    • S0C:第一个幸存区的大小
    • 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
    • TT:对象在新生代存活的次数
    • MTT:对象在新生代存活的最大次数
    • DSS:期望的幸存区大小
    • EC:伊甸园区的大小
    • EU:伊甸园区的使用大小
    • YGC:年轻代垃圾回收次数
    • YGCT:年轻代垃圾回收消耗时间

    新生代内存统计

    0

    • NGCMN:新生代最小容量
    • NGCMX:新生代最大容量
    • NGC:当前新生代容量
    • S0CMX:最大幸存1区大小
    • S0C:当前幸存1区大小
    • S1CMX:最大幸存2区大小
    • S1C:当前幸存2区大小
    • ECMX:最大伊甸园区大小
    • EC:当前伊甸园区大小
    • YGC:年轻代垃圾回收次数
    • FGC:老年代回收次数

    老年代垃圾回收统计

    0

    • MC:方法区大小
    • 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
    • OC:老年代大小
    • OU:老年代使用大小
    • YGC:年轻代垃圾回收次数
    • FGC:老年代垃圾回收次数
    • FGCT:老年代垃圾回收消耗时间
    • GCT:垃圾回收消耗总时间

    老年代内存统计

    0

    • OGCMN:老年代最小容量
    • OGCMX:老年代最大容量
    • OGC:当前老年代大小
    • OC:老年代大小
    • YGC:年轻代垃圾回收次数
    • FGC:老年代垃圾回收次数
    • FGCT:老年代垃圾回收消耗时间
    • GCT:垃圾回收消耗总时间

    元数据空间统计

    0

    • MCMN:最小元数据容量
    • MCMX:最大元数据容量
    • MC:当前元数据空间大小
    • CCSMN:最小压缩类空间大小
    • CCSMX:最大压缩类空间大小
    • CCSC:当前压缩类空间大小
    • YGC:年轻代垃圾回收次数
    • FGC:老年代垃圾回收次数
    • FGCT:老年代垃圾回收消耗时间
    • GCT:垃圾回收消耗总时间

    0

    • S0:幸存1区当前使用比例
    • S1:幸存2区当前使用比例
    • E:伊甸园区使用比例
    • O:老年代使用比例
    • M:元数据区使用比例
    • CCS:压缩使用比例
    • YGC:年轻代垃圾回收次数
    • FGC:老年代垃圾回收次数
    • FGCT:老年代垃圾回收消耗时间
    • GCT:垃圾回收消耗总时间

    JVM运行情况预估

    用 jstat gc -pid 命令可以计算出如下一些关键数据,有了这些数据就可以采用之前介绍过的优化思路,先给自己的系统设置一些初始性的JVM参数,比如堆内存大小,年轻代大小,Eden和Survivor的比例,老年代的大小,大对象的阈值,大龄对象进入老年代的阈值等。

    年轻代对象增长的速率

    可以执行命令 jstat -gc pid 1000 10 (每隔1秒执行1次命令,共执行10次),通过观察EU(eden区的使用)来估算每秒eden大概新增多少对象,如果系统负载不高,可以把频率1秒换成1分钟,甚至10分钟来观察整体情况。注意,一般系统可能有高峰期和日常期,所以需要在不同的时间分别估算不同情况下对象增长速率。

    Young GC的触发频率和每次耗时

    知道年轻代对象增长速率我们就能推根据eden区的大小推算出Young GC大概多久触发一次,Young GC的平均耗时可以通过 YGCT/YGC 公式算出,根据结果我们大概就能知道系统大概多久会因为Young GC的执行而卡顿多久。

    每次Young GC后有多少对象存活和进入老年代

    这个因为之前已经大概知道Young GC的频率,假设是每5分钟一次,那么可以执行命令 jstat -gc pid 300000 10 ,观察每次结果eden,survivor和老年代使用的变化情况,在每次gc后eden区使用一般会大幅减少,survivor和老年代都有可能增长,这些增长的对象就是每次Young GC后存活的对象,同时还可以看出每次Young GC后进去老年代大概多少对象,从而可以推算出老年代对象增长速率。

    Full GC的触发频率和每次耗时

    知道了老年代对象的增长速率就可以推算出Full GC的触发频率了,Full GC的每次耗时可以用公式 FGCT/FGC 计算得出。

    优化思路其实简单来说就是尽量让每次Young GC后的存活对象小于Survivor区域的50%,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。

    内存泄露到底是怎么回事

    再给大家讲一种情况,一般电商架构可能会使用多级缓存架构,就是redis加上JVM级缓存,大多数同学可能为了图方便对于JVM级缓存就简单使用一个hashmap,于是不断往里面放缓存数据,但是很少考虑这个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ehcache等自带一些LRU数据淘汰算法的框架来作为JVM级的缓存。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_29434541/article/details/137799975