從實(shí)戰(zhàn)角度聊聊JVM調(diào)優(yōu)的幾種場景
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，但是在實(shí)際工作中卻不知道何時對JVM進(jìn)行調(diào)優(yōu)。今天，冰河就為大家介紹幾種JVM調(diào)優(yōu)的場景。
在閱讀本文時，冰河假定大家已經(jīng)了解了運(yùn)行時的數(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，突然有大批的流量進(jìn)來，而且活動結(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)檎埱笤蕉?，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，這時應(yīng)該考慮先把配置提升吧。
第二種情況，cpu占用率長期過高，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這個線程一直在占用cpu
3.把線程號轉(zhuǎn)換為16進(jìn)制
[root@localhost ~]# printf "%x" 7287
1c77記下這個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 ~]# jstack 7268 | grep 1c77 -A 10
"http-nio-8080-exec-2" #16 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007fb66ce81000 nid=0x1c77 runnable [0x00007fb639ab9000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
at com.binghe.jvm.service.EndlessLoopService.service(EndlessLoopService.java:19)
at com.binghe.jvm.controller.JVMController.endlessLoop(JVMController.java:30)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:190)
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:138)
at org.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，grep后面的是（2）、（3）步定位到的線程號。
從輸出結(jié)果可以看到這個線程處于運(yùn)行狀態(tài)，在執(zhí)行com.binghe.jvm.service.EndlessLoopService.service這個方法，代碼行號是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。
死鎖
死鎖并沒有第一種場景那么明顯，web應(yīng)用肯定是多線程的程序，它服務(wù)于多個請求，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)上可能是請求沒法進(jìn)行，最后超時了。在死鎖情況不多的時候，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
8737 sun.tools.jps.Jps
8682 jvm-0.0.1-SNAPSHOT.jar2.jstack查看死鎖問題
由于web應(yīng)用往往會有很多工作線程，特別是在高并發(fā)的情況下線程數(shù)更多，于是這個命令的輸出內(nèi)容會十分多。jstack最大的好處就是會把產(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
Java stack information for the threads listed above:
===================================================
"Thread-4":
at com.binghe.jvm.service.DeadLockService.service2(DeadLockService.java:35)
- waiting to lock <0x00000000f5035ae0> (a java.lang.Object)
- locked <0x00000000f5035af0> (a java.lang.Object)
at com.binghe.jvm.controller.JVMController.lambda$deadLock$1(JVMController.java:41)
at com.binghe.jvm.controller.JVMController$$Lambda$457/1776922136.run(Unknown Source)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
"Thread-3":
at com.binghe.jvm.service.DeadLockService.service1(DeadLockService.java:27)
- waiting to lock <0x00000000f5035af0> (a java.lang.Object)
- locked <0x00000000f5035ae0> (a java.lang.Object)
at com.binghe.jvm.controller.JVMController.lambda$deadLock$0(JVMController.java:37)
at com.binghe.jvm.controller.JVMController$$Lambda$456/474286897.run(Unknown Source)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Found 1 deadlock.發(fā)現(xiàn)了一個死鎖，原因也一目了然。
內(nèi)存泄漏
我們都知道，java和c++的最大區(qū)別是前者會自動收回不再使用的內(nèi)存，后者需要程序員手動釋放。在c++中，如果我們忘記釋放內(nèi)存就會發(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)存會慢慢變少，最后的結(jié)果就是拋出OOM錯誤。發(fā)生OOM錯誤后可能會想到是內(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，過了一段時間后，OOM依然會出現(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間重啟一下應(yīng)用。
內(nèi)存泄漏的另一個可能的表現(xiàn)是請求的響應(yīng)時間變長了。這是因?yàn)轭l繁發(fā)生的GC會暫停其它所有線程（Stop The World）造成的。
為了模擬這個場景，使用了以下的程序
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Main main = new Main();
while (true) {
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
main.run();
}
}
private void run() {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executorService.execute(() -> {
// do something...
});
}
}
}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時輸出信息，運(yùn)行結(jié)果如下：
...
[GC (Allocation Failure) 12776K->10840K(18432K), 0.0309510 secs]
[GC (Allocation Failure) 13400K->11520K(18432K), 0.0333385 secs]
[GC (Allocation Failure) 14080K->12168K(18432K), 0.0332409 secs]
[GC (Allocation Failure) 14728K->12832K(18432K), 0.0370435 secs]
[Full GC (Ergonomics) 12832K->12363K(18432K), 0.1942141 secs]
[Full GC (Ergonomics) 14923K->12951K(18432K), 0.1607221 secs]
[Full GC (Ergonomics) 15511K->13542K(18432K), 0.1956311 secs]
...
[Full GC (Ergonomics) 16382K->16381K(18432K), 0.1734902 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16383K(18432K), 0.1922607 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16383K(18432K), 0.1824278 secs]
[Full GC (Allocation Failure) 16383K->16383K(18432K), 0.1710382 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16382K(18432K), 0.1829138 secs]
[Full GC (Ergonomics) Exception in thread "main" 16383K->16382K(18432K), 0.1406222 secs]
[Full GC (Allocation Failure) 16382K->16382K(18432K), 0.1392928 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16382K(18432K), 0.1546243 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16382K(18432K), 0.1755271 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16382K(18432K), 0.1699080 secs]
[Full GC (Allocation Failure) 16382K->16382K(18432K), 0.1697982 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16382K(18432K), 0.1851136 secs]
[Full GC (Allocation Failure) 16382K->16382K(18432K), 0.1655088 secs]
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space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，所引用的對象在gc時應(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會列出所有可能發(fā)生內(nèi)存泄漏的對象。
可以看到居然有21260個Thread對象，3386個ThreadPoolExecutor對象，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，會不斷地等待新的任務(wù)，線程也不會回收，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dump文件）。這里介紹另一種處理辦法：
1.用jps定位到進(jìn)程號
C:\Users\binghe\IdeaProjects\maven-project\target\classes\org\example\net>jps -l
24836 org.example.net.Main
62520 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher
129980 sun.tools.jps.Jps
136028 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher因?yàn)橐呀?jīng)知道了是哪個應(yīng)用發(fā)生了OOM，這樣可以直接用jps找到進(jìn)程號135988
2.用jstat分析gc活動情況
jstat是一個統(tǒng)計java進(jìn)程內(nèi)存使用情況和gc活動的工具，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:\Users\binghe\IdeaProjects\maven-project\target\classes\org\example\net>jstat -gcutil -t -h8 24836 1000
Timestamp S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT
29.1 32.81 0.00 23.48 85.92 92.84 84.13 14 0.339 0 0.000 0.339
30.1 32.81 0.00 78.12 85.92 92.84 84.13 14 0.339 0 0.000 0.339
31.1 0.00 0.00 22.70 91.74 92.72 83.71 15 0.389 1 0.233 0.622上面是命令意思是輸出gc的情況，輸出時間，每8行輸出一個行頭信息，統(tǒng)計的進(jìn)程號是24836，每1000毫秒輸出一次信息。
輸出信息是Timestamp是距離jvm啟動的時間，S0、S1、E是新生代的兩個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)和時間，F(xiàn)GC和FGCT分別是老年代gc的次數(shù)和時間，GCT是gc的總時間。
雖然發(fā)生了gc，但是老年代內(nèi)存占用率根本沒下降，說明有的對象沒法被回收（當(dāng)然也不排除這些對象真的是有用）。
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出來的快照也會小很多。
jmap -dump:live,format=b,file=heap.bin 24836這時會得到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間，提高系統(tǒng)的吞吐量。
但是如果我們沒有對系統(tǒng)進(jìn)行分析就盲目去設(shè)置其中的參數(shù)，可能會得到更壞的結(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)過多次的測試來做平衡的，適用大多數(shù)的應(yīng)用場景。
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。
