• cpu占用過高
• 死鎖
• 內(nèi)存泄漏
• 總結(jié)

最近很多小伙伴跟我說，自己學(xué)了不少JVM的調(diào)優(yōu)知識(shí)，但是在實(shí)際工作中卻不知道何時(shí)對(duì)JVM進(jìn)行調(diào)優(yōu)。今天，我就為大家介紹幾種JVM調(diào)優(yōu)的場(chǎng)景。

在閱讀本文時(shí)，假定大家已經(jīng)了解了運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)區(qū)域和常用的垃圾回收算法，也了解了Hotspot支持的垃圾回收器。

cpu占用過高

cpu占用過高要分情況討論，是不是業(yè)務(wù)上在搞活動(dòng)，突然有大批的流量進(jìn)來，而且活動(dòng)結(jié)束后cpu占用率就下降了，如果是這種情況其實(shí)可以不用太關(guān)心，因?yàn)檎?qǐng)求越多，需要處理的線程數(shù)越多，這是正常的現(xiàn)象。話說回來，如果你的服務(wù)器配置本身就差，cpu也只有一個(gè)核心，這種情況，稍微多一點(diǎn)流量就真的能夠把你的cpu資源耗盡，這時(shí)應(yīng)該考慮先把配置提升吧。

第二種情況，cpu占用率長(zhǎng)期過高 ，這種情況下可能是你的程序有那種循環(huán)次數(shù)超級(jí)多的代碼，甚至是出現(xiàn)死循環(huán)了。排查步驟如下：

（1）用top命令查看cpu占用情況

這樣就可以定位出cpu過高的進(jìn)程。在linux下，top命令獲得的進(jìn)程號(hào)和jps工具獲得的vmid是相同的：

（2）用top -Hp命令查看線程的情況

可以看到是線程id為7287這個(gè)線程一直在占用cpu

（3）把線程號(hào)轉(zhuǎn)換為16進(jìn)制

[root@localhost~]#printf"%x"7287
1c77

記下這個(gè)16進(jìn)制的數(shù)字，下面我們要用

（4）用jstack工具查看線程棧情況

[root@localhost~]#jstack7268|grep1c77-A10
"http-nio-8080-exec-2"#16daemonprio=5os_prio=0tid=0x00007fb66ce81000nid=0x1c77runnable[0x00007fb639ab9000]
java.lang.Thread.State:RUNNABLE
atcom.spareyaya.jvm.service.EndlessLoopService.service(EndlessLoopService.java:19)
atcom.spareyaya.jvm.controller.JVMController.endlessLoop(JVMController.java:30)
atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(NativeMethod)
atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
atsun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
atjava.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
atorg.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:190)
atorg.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:138)
atorg.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ServletInvocableHandlerMethod.invokeAndHandle(ServletInvocableHandlerMethod.java:105)

通過jstack工具輸出現(xiàn)在的線程棧，再通過grep命令結(jié)合上一步拿到的線程16進(jìn)制的id定位到這個(gè)線程的運(yùn)行情況，其中jstack后面的7268是第（1）步定位到的進(jìn)程號(hào)，grep后面的是（2）、（3）步定位到的線程號(hào)。

從輸出結(jié)果可以看到這個(gè)線程處于運(yùn)行狀態(tài)，在執(zhí)行com.spareyaya.jvm.service.EndlessLoopService.service這個(gè)方法，代碼行號(hào)是19行，這樣就可以去到代碼的19行，找到其所在的代碼塊，看看是不是處于循環(huán)中，這樣就定位到了問題。

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實(shí)現(xiàn)的后臺(tái)管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC 動(dòng)態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能。

項(xiàng)目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

死鎖

死鎖并沒有第一種場(chǎng)景那么明顯，web應(yīng)用肯定是多線程的程序，它服務(wù)于多個(gè)請(qǐng)求，程序發(fā)生死鎖后，死鎖的線程處于等待狀態(tài)（WAITING或TIMED_WAITING），等待狀態(tài)的線程不占用cpu，消耗的內(nèi)存也很有限，而表現(xiàn)上可能是請(qǐng)求沒法進(jìn)行，最后超時(shí)了。在死鎖情況不多的時(shí)候，這種情況不容易被發(fā)現(xiàn)。

可以使用jstack工具來查看

（1）jps查看java進(jìn)程

[root@localhost~]#jps-l
8737sun.tools.jps.Jps
8682jvm-0.0.1-SNAPSHOT.jar

（2）jstack查看死鎖問題

由于web應(yīng)用往往會(huì)有很多工作線程，特別是在高并發(fā)的情況下線程數(shù)更多，于是這個(gè)命令的輸出內(nèi)容會(huì)十分多。jstack最大的好處就是會(huì)把產(chǎn)生死鎖的信息（包含是什么線程產(chǎn)生的）輸出到最后，所以我們只需要看最后的內(nèi)容就行了

Javastackinformationforthethreadslistedabove:
===================================================
"Thread-4":
atcom.spareyaya.jvm.service.DeadLockService.service2(DeadLockService.java:35)
-waitingtolock<0x00000000f5035ae0>(ajava.lang.Object)
-locked<0x00000000f5035af0>(ajava.lang.Object)
atcom.spareyaya.jvm.controller.JVMController.lambda$deadLock$1(JVMController.java:41)
atcom.spareyaya.jvm.controller.JVMController$$Lambda$457/1776922136.run(UnknownSource)
atjava.lang.Thread.run(Thread.java:748)
"Thread-3":
atcom.spareyaya.jvm.service.DeadLockService.service1(DeadLockService.java:27)
-waitingtolock<0x00000000f5035af0>(ajava.lang.Object)
-locked<0x00000000f5035ae0>(ajava.lang.Object)
atcom.spareyaya.jvm.controller.JVMController.lambda$deadLock$0(JVMController.java:37)
atcom.spareyaya.jvm.controller.JVMController$$Lambda$456/474286897.run(UnknownSource)
atjava.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Found1deadlock.

發(fā)現(xiàn)了一個(gè)死鎖，原因也一目了然。

基于微服務(wù)的思想，構(gòu)建在 B2C 電商場(chǎng)景下的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。核心技術(shù)棧，是 Spring Boot + Dubbo 。未來，會(huì)重構(gòu)成 Spring Cloud Alibaba 。

項(xiàng)目地址：https://github.com/YunaiV/onemall

內(nèi)存泄漏

我們都知道，java和c++的最大區(qū)別是前者會(huì)自動(dòng)收回不再使用的內(nèi)存，后者需要程序員手動(dòng)釋放。在c++中，如果我們忘記釋放內(nèi)存就會(huì)發(fā)生內(nèi)存泄漏。但是，不要以為jvm幫我們回收了內(nèi)存就不會(huì)出現(xiàn)內(nèi)存泄漏。

程序發(fā)生內(nèi)存泄漏后，進(jìn)程的可用內(nèi)存會(huì)慢慢變少，最后的結(jié)果就是拋出OOM錯(cuò)誤。發(fā)生OOM錯(cuò)誤后可能會(huì)想到是內(nèi)存不夠大，于是把-Xmx參數(shù)調(diào)大，然后重啟應(yīng)用。這么做的結(jié)果就是，過了一段時(shí)間后，OOM依然會(huì)出現(xiàn)。最后無法再調(diào)大最大堆內(nèi)存了，結(jié)果就是只能每隔一段時(shí)間重啟一下應(yīng)用。

內(nèi)存泄漏的另一個(gè)可能的表現(xiàn)是請(qǐng)求的響應(yīng)時(shí)間變長(zhǎng)了。這是因?yàn)轭l繁發(fā)生的GC會(huì)暫停其它所有線程（Stop The World）造成的。

為了模擬這個(gè)場(chǎng)景，使用了以下的程序

importjava.util.concurrent.ExecutorService;
importjava.util.concurrent.Executors;
publicclassMain{
publicstaticvoidmain(String[]args){
Mainmain=newMain();
while(true){
try{
Thread.sleep(1);
}catch(InterruptedExceptione){
e.printStackTrace();
}
main.run();
}
}

privatevoidrun(){
ExecutorServiceexecutorService=Executors.newCachedThreadPool();
for(inti=0;i10;i++){
executorService.execute(()->{
//dosomething...
});
}
}
}

運(yùn)行參數(shù)是-Xms20m -Xmx20m -XX:+PrintGC，把可用內(nèi)存調(diào)小一點(diǎn)，并且在發(fā)生gc時(shí)輸出信息，運(yùn)行結(jié)果如下

...
[GC(AllocationFailure)12776K->10840K(18432K),0.0309510secs]
[GC(AllocationFailure)13400K->11520K(18432K),0.0333385secs]
[GC(AllocationFailure)14080K->12168K(18432K),0.0332409secs]
[GC(AllocationFailure)14728K->12832K(18432K),0.0370435secs]
[FullGC(Ergonomics)12832K->12363K(18432K),0.1942141secs]
[FullGC(Ergonomics)14923K->12951K(18432K),0.1607221secs]
[FullGC(Ergonomics)15511K->13542K(18432K),0.1956311secs]
...
[FullGC(Ergonomics)16382K->16381K(18432K),0.1734902secs]
[FullGC(Ergonomics)16383K->16383K(18432K),0.1922607secs]
[FullGC(Ergonomics)16383K->16383K(18432K),0.1824278secs]
[FullGC(AllocationFailure)16383K->16383K(18432K),0.1710382secs]
[FullGC(Ergonomics)16383K->16382K(18432K),0.1829138secs]
[FullGC(Ergonomics)Exceptioninthread"main"16383K->16382K(18432K),0.1406222secs]
[FullGC(AllocationFailure)16382K->16382K(18432K),0.1392928secs]
[FullGC(Ergonomics)16383K->16382K(18432K),0.1546243secs]
[FullGC(Ergonomics)16383K->16382K(18432K),0.1755271secs]
[FullGC(Ergonomics)16383K->16382K(18432K),0.1699080secs]
[FullGC(AllocationFailure)16382K->16382K(18432K),0.1697982secs]
[FullGC(Ergonomics)16383K->16382K(18432K),0.1851136secs]
[FullGC(AllocationFailure)16382K->16382K(18432K),0.1655088secs]
java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace

可以看到雖然一直在gc，占用的內(nèi)存卻越來越多，說明程序有的對(duì)象無法被回收。但是上面的程序?qū)ο蠖际嵌x在方法內(nèi)的，屬于局部變量，局部變量在方法運(yùn)行結(jié)果后，所引用的對(duì)象在gc時(shí)應(yīng)該被回收啊，但是這里明顯沒有。

為了找出到底是哪些對(duì)象沒能被回收，我們加上運(yùn)行參數(shù)-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=heap.bin，意思是發(fā)生OOM時(shí)把堆內(nèi)存信息dump出來。運(yùn)行程序直至異常，于是得到heap.dump文件，然后我們借助eclipse的MAT插件來分析，如果沒有安裝需要先安裝。

然后File->Open Heap Dump... ，然后選擇剛才dump出來的文件，選擇Leak Suspects

MAT會(huì)列出所有可能發(fā)生內(nèi)存泄漏的對(duì)象

可以看到居然有21260個(gè)Thread對(duì)象，3386個(gè)ThreadPoolExecutor對(duì)象，如果你去看一下java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor的源碼，可以發(fā)現(xiàn)線程池為了復(fù)用線程，會(huì)不斷地等待新的任務(wù)，線程也不會(huì)回收，需要調(diào)用其shutdown()方法才能讓線程池執(zhí)行完任務(wù)后停止。

其實(shí)線程池定義成局部變量，好的做法是設(shè)置成單例。

上面只是其中一種處理方法

在線上的應(yīng)用，內(nèi)存往往會(huì)設(shè)置得很大，這樣發(fā)生OOM再把內(nèi)存快照dump出來的文件就會(huì)很大，可能大到在本地的電腦中已經(jīng)無法分析了（因?yàn)閮?nèi)存不足夠打開這個(gè)dump文件）。這里介紹另一種處理辦法：

（1）用jps定位到進(jìn)程號(hào)

C:UsersspareyayaIdeaProjectsmaven-project	argetclassesorgexample
et>jps-l
24836org.example.net.Main
62520org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher
129980sun.tools.jps.Jps
136028org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher

因?yàn)橐呀?jīng)知道了是哪個(gè)應(yīng)用發(fā)生了OOM，這樣可以直接用jps找到進(jìn)程號(hào)135988

（2）用jstat分析gc活動(dòng)情況

jstat是一個(gè)統(tǒng)計(jì)java進(jìn)程內(nèi)存使用情況和gc活動(dòng)的工具，參數(shù)可以有很多，可以通過jstat -help查看所有參數(shù)以及含義

C:UsersspareyayaIdeaProjectsmaven-project	argetclassesorgexample
et>jstat-gcutil-t-h8248361000
TimestampS0S1EOMCCSYGCYGCTFGCFGCTGCT
29.132.810.0023.4885.9292.8484.13140.33900.0000.339
30.132.810.0078.1285.9292.8484.13140.33900.0000.339
31.10.000.0022.7091.7492.7283.71150.38910.2330.622

上面是命令意思是輸出gc的情況，輸出時(shí)間，每8行輸出一個(gè)行頭信息，統(tǒng)計(jì)的進(jìn)程號(hào)是24836，每1000毫秒輸出一次信息。

輸出信息是Timestamp是距離jvm啟動(dòng)的時(shí)間，S0、S1、E是新生代的兩個(gè)Survivor和Eden，O是老年代區(qū)，M是Metaspace，CCS使用壓縮比例，YGC和YGCT分別是新生代gc的次數(shù)和時(shí)間，F(xiàn)GC和FGCT分別是老年代gc的次數(shù)和時(shí)間，GCT是gc的總時(shí)間。雖然發(fā)生了gc，但是老年代內(nèi)存占用率根本沒下降，說明有的對(duì)象沒法被回收（當(dāng)然也不排除這些對(duì)象真的是有用）。

（3）用jmap工具dump出內(nèi)存快照

jmap可以把指定java進(jìn)程的內(nèi)存快照dump出來，效果和第一種處理辦法一樣，不同的是它不用等OOM就可以做到，而且dump出來的快照也會(huì)小很多。

jmap-dump:live,format=b,file=heap.bin24836

這時(shí)會(huì)得到heap.bin的內(nèi)存快照文件，然后就可以用eclipse來分析了。

總結(jié)

以上三種嚴(yán)格地說還算不上jvm的調(diào)優(yōu)，只是用了jvm工具把代碼中存在的問題找了出來。我們進(jìn)行jvm的主要目的是盡量減少停頓時(shí)間，提高系統(tǒng)的吞吐量。

但是如果我們沒有對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分析就盲目去設(shè)置其中的參數(shù)，可能會(huì)得到更壞的結(jié)果，jvm發(fā)展到今天，各種默認(rèn)的參數(shù)可能是實(shí)驗(yàn)室的人經(jīng)過多次的測(cè)試來做平衡的，適用大多數(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。

如果你認(rèn)為你的jvm確實(shí)有調(diào)優(yōu)的必要，也務(wù)必要取樣分析，最后還得慢慢多次調(diào)節(jié)，才有可能得到更優(yōu)的效果。