jps是用于查看有权访问的hotspot虚拟机的进程id. 当未指定hostid时，默认查看本机jvm进程id
Jmap-l:输出完整jar名称
-v:输出启动指定的jvm参数
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 25358 #查看历史生成的实例
jmap -histo:live 25358 #查看当前存活的实例，执行过程中可能会触发一次full gc
信息量多的话可以输出到文件中查看 jmap -histo 25358 > ./info.txt、less info.txt
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[][]
查看堆信息
jmap -heap 25358
导出堆信息
jmap -dump:format=b,file=bx.hprof 25358 导出堆信息，可以将导出的信息文件放入可视化工具进行分析，例如jvisualvm
设置内存溢出时导出当时堆的信息
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=./ （路径）
public class OOMTest {
// JVM设置
// -Xms10M -Xmx10M -XX:+PrintGCDetails -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=D:jvm.dump
public static void main(String[] args) {
List
如果要了解内存使用情况，可以使用这个工具进行分析
用jstack加进程id查找死锁，见如下示例
public class DeadLockTest {
private static Object lock1 = new Object();
private static Object lock2 = new Object();
public static void main(String[] args) {
new Thread(() -> {
synchronized (lock1) {
try {
System.out.println("thread1 begin");
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
}
synchronized (lock2) {
System.out.println("thread1 end");
}
}
}).start();
new Thread(() -> {
synchronized (lock2) {
try {
System.out.println("thread2 begin");
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
}
synchronized (lock1) {
System.out.println("thread2 end");
}
}
}).start();
System.out.println("main thread end");
}
}
jstack 22940
“Thread-1” 线程名
prio=5 优先级=5
tid=0x00xxxxxxx 线程id
nid=0xxxxx 线程对应的本地线程标识nid
java.lang.Thread.State: BLOCKED 线程状态
jstack找出占用cpu最高的线程堆栈信息
public class Math {
public int compute() { //一个方法对应一块栈帧内存区域
int a = 1;
int b = 2;
int c = (a + b) * 10;
return c;
}
public static void main(String[] args) {
Math math = new Math();
while (true){
math.compute();
}
}
在Linux中通过javac Math.java 进行编译 ，通过java Math 进行运行，注意包名的问题，最好把包名去掉，否则会找不到主类。
使用top命令看Linux的状态，看到CPU100%。
top -p 94958 查看指定进程的情况
按H，获取每个线程的内存情况
找到内存和cpu占用最高的线程pid，比如94959
转为十六进制得到 0x172ef，此为线程id的十六进制表示
执行 jstack 94958|grep -A 10 0x172ef，得到线程堆栈信息中172ef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
使用jvisualvm检测远程服务器的时，启动服务需要加上额外参数。
java -Dcom.sun.management.jmxremote.port=8888 -Djava.rmi.server.hostname=192.168.10.111 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -jar xxx.jar
运行jvisualvm
查看正在运行的Java应用程序的扩展参数
查看jvm运行的参数
jinfo -flags 100054
查看java系统参数
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
S0C: survivor0区 总大小
S0U: survivor0区 已经使用大小
EC：Eden的总大小
EU：Eden已经使用的大小
OC：老年代的总大小
OU：老年代已经使用的大小
MC：元空间(方法区)的总大小
MU：元空间(方法区)已经使用的大小
CCSC:压缩类空间大小
CCSU:压缩类空间使用大小
YGC：项目启动到现在发生young GC 次数 上图是69次
YGCT：发生这69次总共花费的时间 0.959秒
FGC：项目启动到现在发生 full Gc次数 上图是5次
FGCT：发生这5次总共花费1.251秒
GCT：总共GC的时间2.210
堆内存统计
jstat -gccapacity 109691
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
jstat -gcnew 109691
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
jstat -gcnewcapacity 109691
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
jstat -gcold 109691
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
jstat -gcoldcapacity 109691
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
除了上述使用还可以间隔执行 jstat -gc 109691 1000 10 1000表示毫秒 就是 每秒执行1次，一共执行10次
也可以输出到文件后续查看 jstat -gc 109691 1000 10 >> aa.txt
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进行优化，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。
Arthas 是 Alibaba 在 2018 年 9 月开源的 Java 诊断工具。支持 JDK6+， 采用命令行交互模式，可以方便的定位和诊断线上程序运行问题。Arthas 官方文档十分详细，详见：https://alibaba.github.io/arthas
** Arthas使用场景**
得益于 Arthas 强大且丰富的功能，让 Arthas 能做的事情超乎想象。下面仅仅列举几项常见的使用情况，更多的使用场景可以在熟悉了 Arthas 之后自行探索。
- 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况？
- 为什么 CPU 又升高了，到底是哪里占用了 CPU ？
- 运行的多线程有死锁吗？有阻塞吗？
- 程序运行耗时很长，是哪里耗时比较长呢？如何监测呢？
- 这个类从哪个 jar 包加载的？为什么会报各种类相关的 Exception？
- 我改的代码为什么没有执行到？难道是我没 commit？分支搞错了？
- 遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？
- 有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态？
# github下载arthas wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar # 或者 Gitee 下载 wget https://arthas.gitee.io/arthas-boot.jar # 如果下载失败可以到Arthas 官方下载全量包 解压 之后在运行 arthas-boot.jar
测试案例代码
package com.jvm;
public class Arthas {
private static HashSet hashSet = new HashSet();
public static void main(String[] args) {
// 模拟 CPU 过高
cpuHigh();
// 模拟线程死锁
deadThread();
// 不断的向 hashSet 集合增加数据
addHashSetThread();
}
public static void addHashSetThread() {
// 初始化常量
new Thread(() -> {
int count = 0;
while (true) {
try {
hashSet.add("count" + count);
Thread.sleep(1000);
count++;
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
public static void cpuHigh() {
new Thread(() -> {
while (true) {
}
}).start();
}
private static void deadThread() {
Object resourceA = new Object();
Object resourceB = new Object();
// 创建线程
Thread threadA = new Thread(() -> {
synchronized (resourceA) {
System.out.println(Thread.currentThread() + " get ResourceA");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread() + "waiting get resourceB");
synchronized (resourceB) {
System.out.println(Thread.currentThread() + " get resourceB");
}
}
});
Thread threadB = new Thread(() -> {
synchronized (resourceB) {
System.out.println(Thread.currentThread() + " get ResourceB");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread() + "waiting get resourceA");
synchronized (resourceA) {
System.out.println(Thread.currentThread() + " get resourceA");
}
}
});
threadA.start();
threadB.start();
}
}
运行的时候注意包名，否则会找不到主类。我这边是package com.jvm; 在Linux上创建 mkdir -p com/jvm 通过javac Arthas.java 编译 成.class文件 然后在运行 java com/jvm/Arthas
通过top命令查看
确实导致cpu高升。
接下来通过Arthas 解决问题
运行Arthas java -jar arthas-boot.jar
按1 进入这个进程项目
进入成功 通过help 查看相关命令
dashboard：仪表盘
通过仪表盘可以看到 cpu占用率高和线程阻塞情况
thread:查看线程详细情况
首先查看cpu高的线程
在根据信息 找到com.jvm.Arahas这个类下的cpuHigh方法 看对应的代码，从而解决cpu高的问题
thread -b 可以查看线程死锁
然后根据信息在解决死锁问题
输入 jad加类的全名 可以反编译，这样可以方便我们查看线上代码是否是正确的版本
jad com.jvm.Arthas
Arthas 3.0中使用ognl表达式替换了groovy来实现表达式的求值功能，解决了groovy潜在会出现内存泄露的问题。灵活运用ognl表达式，能够极大提升问题排查的效率。
ognl @com.jvm.Arthas@hashSet:查看集合里面的值
ognl '@com.jvm.Arthas@hashSet.add("testabc123")' :集合添加值
更多命令使用可以用help命令查看，或查看文档：https://alibaba.github.io/arthas/commands.html#arthas
