6 款 Java 8 自带工具，轻松分析定位 JVM 问题！ java

这篇文章中介绍下如何使用 JDK 自带工具来分析和定位 Java 程序的问题。
使用 JDK 自带工具查看 JVM 情况
JDK 自带了很多命令行甚至是图形界面工具，帮助我们查看 JVM 的一些信息。比如，在我的机器上运行 ls 命令，可以看到 JDK 8 提供了非常多的工具或程序：

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接下来，我会与你介绍些常用的监控工具。你也可以先通过下面这张图了解下各种工具的基本作用：

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为了测试这些工具，我们先来写一段代码：启动 10 个死循环的线程，每个线程分配一个 10MB 左右的字符串，然后休眠 10 秒。可以想象到，这个程序会对 GC 造成压力：

//启动10个线程 IntStream.rangeClosed(1, 10).mapToObj(i -> new Thread(() -> { while (true) { //每一个线程都是一个死循环，休眠10秒，打印10M数据 String payload = IntStream.rangeClosed(1, 10000000) .mapToObj(__ -> "a") .collect(Collectors.joining("")) + UUID.randomUUID().toString(); try { TimeUnit.SECONDS.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(payload.length()); } })).forEach(Thread::start); TimeUnit.HOURS.sleep(1);

修改 pom.xml，配置 spring-boot-maven-plugin 插件打包的 Java 程序的 main 方法类：

org.springframework.boot spring-boot-maven-plugin org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.jdktool.CommonMistakesApplication

然后使用 java -jar 启动进程，设置 JVM 参数，让堆最小最大都是 1GB：

java -jar common-mistakes-0.0.1-SNAPSHOT.jar -Xms1g -Xmx1g

完成这些准备工作后，我们就可以使用 JDK 提供的工具，来观察分析这个测试程序了。
jps
首先，使用 jps 得到 Java 进程列表，这会比使用 ps 来的方便：

?~ jps 12707 22261 Launcher 23864 common-mistakes-0.0.1-SNAPSHOT.jar 15608 RemoteMavenServer36 23243 Main 23868 Jps 22893 KotlinCompileDaemon

jinfo
然后，可以使用 jinfo 打印 JVM 的各种参数：

?~ jinfo 23864 Java System Properties: #Wed Jan 29 12:49:47 CST 2020 ... user.name=zhuye path.separator=\: os.version=10.15.2 java.runtime.name=Java(TM) SE Runtime Environment file.encoding=UTF-8 java.vm.name=Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM ...VM Flags: -XX:CICompilerCount=4 -XX:ConcGCThreads=2 -XX:G1ConcRefinementThreads=8 -XX:G1HeapRegionSize=1048576 -XX:GCDrainStackTargetSize=64 -XX:InitialHeapSize=268435456 -XX:MarkStackSize=4194304 -XX:MaxHeapSize=4294967296 -XX:MaxNewSize=2576351232 -XX:MinHeapDeltaBytes=1048576 -XX:NonNMethodCodeHeapSize=5835340 -XX:NonProfiledCodeHeapSize=122911450 -XX:ProfiledCodeHeapSize=122911450 -XX:ReservedCodeCacheSize=251658240 -XX:+SegmentedCodeCache -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseG1GCVM Arguments: java_command: common-mistakes-0.0.1-SNAPSHOT.jar -Xms1g -Xmx1g java_class_path (initial): common-mistakes-0.0.1-SNAPSHOT.jar Launcher Type: SUN_STANDARD

查看第 15 行和 19 行可以发现，我们设置 JVM 参数的方式不对，-Xms1g 和 -Xmx1g 这两个参数被当成了 Java 程序的启动参数，整个 JVM 目前最大内存是 4GB 左右，而不是 1GB。最近整理了一份最新的面试资料，里面收录了2021年各个大厂的面试题，打算跳槽的小伙伴不要错过，点击领取吧！
因此，当我们怀疑 JVM 的配置很不正常的时候，要第一时间使用工具来确认参数。除了使用工具确认 JVM 参数外，你也可以打印 VM 参数和程序参数：

System.out.println("VM options"); System.out.println(ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getInputArguments().stream().collect(Collectors.joining(System.lineSeparator()))); System.out.println("Program arguments"); System.out.println(Arrays.stream(args).collect(Collectors.joining(System.lineSeparator())));

把 JVM 参数放到 -jar 之前，重新启动程序，可以看到如下输出，从输出也可以确认这次 JVM 参数的配置正确了：

?target git:(master) ? java -Xms1g -Xmx1g -jar common-mistakes-0.0.1-SNAPSHOT.jar test VM options -Xms1g -Xmx1g Program arguments test

jvisualvm
然后，启动另一个重量级工具 jvisualvm 观察一下程序，可以在概述面板再次确认 JVM 参数设置成功了：

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继续观察监视面板可以看到，JVM 的 GC 活动基本是 10 秒发生一次，堆内存在 250MB 到 900MB 之间波动，活动线程数是 22。我们可以在监视面板看到 JVM 的基本情况，也可以直接在这里进行手动 GC 和堆 Dump 操作：

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jconsole如果希望看到各个内存区的 GC 曲线图，可以使用 jconsole 观察。jconsole 也是一个综合性图形界面监控工具，比 jvisualvm 更方便的一点是，可以用曲线的形式监控各种数据，包括 MBean 中的属性值：

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jstat
同样，如果没有条件使用图形界面（毕竟在 Linux 服务器上，我们主要使用命令行工具），又希望看到 GC 趋势的话，我们可以使用 jstat 工具。
jstat 工具允许以固定的监控频次输出 JVM 的各种监控指标，比如使用 -gcutil 输出 GC 和内存占用汇总信息，每隔 5 秒输出一次，输出 100 次，可以看到 Young GC 比较频繁，而 Full GC 基本 10 秒一次：

?~ jstat -gcutil 23940 5000 100 S0S1EOMCCSYGCYGCTFGCFGCTCGCCGCTGCT 0.00 100.000.3687.6394.3081.0653914.021333.9728370.97618.968 0.00 100.000.6069.5194.3081.0654014.029333.9728390.97818.979 0.000.000.5099.8194.2781.0354814.143344.0028400.98119.126 0.00 100.000.5970.4794.2781.0354914.177344.0028440.98519.164 0.00 100.000.5799.8594.3281.0955014.204344.0028450.99019.196 0.00 100.000.6577.6994.3281.0955914.469364.1988470.99319.659 0.00 100.000.6577.6994.3281.0955914.469364.1988470.99319.659 0.00 100.000.7035.5494.3281.0956714.763374.3788531.00120.142 0.00 100.000.7041.2294.3281.0956714.763374.3788531.00120.142 0.00 100.001.8996.7694.3281.0957414.943384.4878591.00720.438 0.00 100.001.3939.2094.3281.0957514.946384.4878611.01020.442

其中，S0 表示 Survivor0 区占用百分比，S1 表示 Survivor1 区占用百分比，E 表示 Eden 区占用百分比，O 表示老年代占用百分比，M 表示元数据区占用百分比，YGC 表示年轻代回收次数，YGCT 表示年轻代回收耗时，FGC 表示老年代回收次数，FGCT 表示老年代回收耗时。
jstat 命令的参数众多，包含 -class、-compiler、-gc 等。Java 8、Linux/Unix 平台 jstat 工具的完整介绍，你可以查看这里。jstat 定时输出的特性，可以方便我们持续观察程序的各项指标。
继续来到线程面板可以看到，大量以 Thread 开头的线程基本都是有节奏的 10 秒运行一下，其他时间都在休眠，和我们的代码逻辑匹配：

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点击面板的线程 Dump 按钮，可以查看线程瞬时的线程栈：

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jstack
通过命令行工具 jstack，也可以实现抓取线程栈的操作：

?~ jstack 23940 2020-01-29 13:08:15 Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (11.0.3+12-LTS mixed mode):..."main" #1 prio=5 os_prio=31 cpu=440.66ms elapsed=574.86s tid=0x00007ffdd9800000 nid=0x2803 waiting on condition[0x0000700003849000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping) at java.lang.Thread.sleep(java.base@11.0.3/Native Method) at java.lang.Thread.sleep(java.base@11.0.3/Thread.java:339) at java.util.concurrent.TimeUnit.sleep(java.base@11.0.3/TimeUnit.java:446) at org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.jdktool.CommonMistakesApplication.main(CommonMistakesApplication.java:41) at jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(java.base@11.0.3/Native Method) at jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(java.base@11.0.3/NativeMethodAccessorImpl.java:62) at jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(java.base@11.0.3/DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(java.base@11.0.3/Method.java:566) at org.springframework.boot.loader.MainMethodRunner.run(MainMethodRunner.java:48) at org.springframework.boot.loader.Launcher.launch(Launcher.java:87) at org.springframework.boot.loader.Launcher.launch(Launcher.java:51) at org.springframework.boot.loader.JarLauncher.main(JarLauncher.java:52)"Thread-1" #13 prio=5 os_prio=31 cpu=17851.77ms elapsed=574.41s tid=0x00007ffdda029000 nid=0x9803 waiting on condition[0x000070000539d000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping) at java.lang.Thread.sleep(java.base@11.0.3/Native Method) at java.lang.Thread.sleep(java.base@11.0.3/Thread.java:339) at java.util.concurrent.TimeUnit.sleep(java.base@11.0.3/TimeUnit.java:446) at org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.jdktool.CommonMistakesApplication.lambda$null$1(CommonMistakesApplication.java:33) at org.geekbang.time.commonmistakes.troubleshootingtools.jdktool.CommonMistakesApplication$$Lambda$41/0x00000008000a8c40.run(Unknown Source) at java.lang.Thread.run(java.base@11.0.3/Thread.java:834)...

抓取后可以使用类似fastthread （https://fastthread.io/）这样的在线分析工具来分析线程栈。
jcmd
最后，我们来看一下 Java HotSpot 虚拟机的 NMT 功能。
通过 NMT，我们可以观察细粒度内存使用情况，设置 -XX:NativeMemoryTracking=summary/detail 可以开启 NMT 功能，开启后可以使用 jcmd 工具查看 NMT 数据。
我们重新启动一次程序，这次加上 JVM 参数以 detail 方式开启 NMT：

-Xms1g -Xmx1g -XX:ThreadStackSize=256k -XX:NativeMemoryTracking=detail

在这里，我们还增加了 -XX:ThreadStackSize 参数，并将其值设置为 256k，也就是期望把线程栈设置为 256KB。我们通过 NMT 观察一下设置是否成功。
启动程序后执行如下 jcmd 命令，以概要形式输出 NMT 结果。可以看到，当前有 32 个线程，线程栈总共保留了差不多 4GB 左右的内存。我们明明配置线程栈最大 256KB 啊，为什么会出现 4GB 这么夸张的数字呢，到底哪里出了问题呢？

?~ jcmd 24404 VM.native_memory summary 24404:Native Memory Tracking:Total: reserved=6635310KB, committed=5337110KB -Java Heap (reserved=1048576KB, committed=1048576KB) (mmap: reserved=1048576KB, committed=1048576KB)-Class (reserved=1066233KB, committed=15097KB) (classes #902) (malloc=9465KB #908) (mmap: reserved=1056768KB, committed=5632KB)-Thread (reserved=4209797KB, committed=4209797KB) (thread #32) (stack: reserved=4209664KB, committed=4209664KB) (malloc=96KB #165) (arena=37KB #59)-Code (reserved=249823KB, committed=2759KB) (malloc=223KB #730) (mmap: reserved=249600KB, committed=2536KB)-GC (reserved=48700KB, committed=48700KB) (malloc=10384KB #135) (mmap: reserved=38316KB, committed=38316KB)-Compiler (reserved=186KB, committed=186KB) (malloc=56KB #105) (arena=131KB #7)-Internal (reserved=9693KB, committed=9693KB) (malloc=9661KB #2585) (mmap: reserved=32KB, committed=32KB)-Symbol (reserved=2021KB, committed=2021KB) (malloc=1182KB #334) (arena=839KB #1)-Native Memory Tracking (reserved=85KB, committed=85KB) (malloc=5KB #53) (tracking overhead=80KB)-Arena Chunk (reserved=196KB, committed=196KB) (malloc=196KB)

【6 款 Java 8 自带工具，轻松分析定位 JVM 问题！】重新以 VM.native_memory detail 参数运行 jcmd：