JVM监控及诊断工具

命令行工具

  • jps
      jps类似于linux中的ps命令,用于打印正在运行的java进程相关的信息。主要参数有:
    1)-l 打印模块名以及包名
    2)-v 打印传给JVM的参数
    3)-m打印传给main方法的参数
  • jstat

      用于打印JVM进程的性能数据,主要用来查看JVM gc相关的数据。实际中用法如下图:
    jstat用法
    其中-gc可以换成-class 、-gcnew、-gcold等参数;而54992表示的JVM的进程id(可能通过上面的jps命令查看) ;4s表求每4秒打印一次,后面的3表求共打印三次。

    打印的各参数含义如下:
    1:S0C、S1C、S0U、S1U:Survivor 0/1区容量(Capacity)和使用量(Used)
    2:EC、EU:Eden区容量和使用量
    3:OC、OU:年老代容量和使用量
    4:MC、MU:元数据区容量和使用量
    5:CCSC、CCSU:压缩类空间容量和使用量
    5:YGC、YGT:年轻代GC次数和GC耗时
    6:FGC、FGCT:Full GC次数和Full GC耗时
    7:GCT:GC总耗时
    jstat可以用来判断系统是否出现了内存泄漏,方法是通过一短长时间的观察OU的增长情况,如果OU稳定增长,则有可能出现内存泄漏。

  • jmap
      jmap用于分析JVM中堆中的对象,包括生成堆的dump文件,这个命令同样有多条子命令。常用的命令有如下几个:

    1:jmap -heap:用于打印堆内存使用情况,包括使用的GC算法、堆配置参数和各代中堆内存使用,示例如下图所示:
    jmap -heap使用示例

    2:jmap -histo:live:用于打印堆中各个类中的实例数目以及占用内存的大小,并排序。使用的示例如下:
    jmap -histo:live使用示例

    3:jmap -dump :用于导出JVM的堆快照文件,方便用GUI工具分析。


    jmap -dump使用示例

    4:jmap -finalizerinfo:打印所有待 finalize 的对象。
    jmap -finalizerinfo使用示例

    注意:jmap依赖于 Java 虚拟机的Attach API,因此只能监控本地的java进程。一旦开启 Java 虚拟机参数DisableAttachMechanism(即使用参数-XX:+DisableAttachMechanism),基于 Attach API 的命令将无法执行。
  • jinfo
      jinfo命令可用来查看目标 Java 进程的参数,如传递给 Java 虚拟机的-X(即输出中的 jvm_args)、-XX参数(即输出中的 VM Flags),以及可在 Java 层面通过System.getProperty获取的-D参数(即输出中的 System Properties)。
  • jstack
      jstack:主要用来查看某个Java进程内的线程堆栈信息,而用可以用于发现死锁。有如下两个参数:
    1:-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。
    2: -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)
    如果线程数太多,可以借助分析操作系统特用的分析工具找出用时最长的线程,然后通过如下图的命令定位到具体的堆栈信息:
    linux系统上可以通过top -Hp pid找出占用时间最多的线程,这里的线程号需要转成16进制。

GUI工具

Eclipse MAT

官网地址 http://www.eclipse.org/mat/downloads.php,下载最新的包,解压放到eclipse的dropins目录下,重启eclipse便可以使用MAT工具分析堆内存了。Memory Analysis视图的打开方工如下图:

Memory Analysis

MAT 计算对象占据内存的两种方式。第一种是 Shallow heap,指的是对象自身所占据的内存。第二种是** Retained heap,指的是当对象不再被引用时,垃圾回收器所能回收的总内存**,包括对象自身所占据的内存,以及仅能够通过该对象引用到的其他对象所占据的内存。如下图所示:
shallow Heap与 Retained Heap

MAT还有一个重要的视图便是dominator tree(支配树), 视图里是将堆中的所有对象看成一张图,每个对象是一个图节点,而 GC Roots 则是对象图的入口,对象之间的引用关系则构成了对象图中的有向边。这样一来,便能够构造出该对象图所对应的支配树。如下图所示:
dominator_tree视图

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