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Java高性能分析
最近查问题时候发现广告引擎的调度中心的定时执行任务执行时间过长，最近这接近一年多只忙于业务需求的开发，是优化各模块的时候了，否则最后会很被动。这里使用的java优化工具，以及优化方法介绍一下，如果不是在生产环境使用，个人推荐使用Jprofiler，这个功能强大，并且美观完美：
JPS
用来查看基于HotSpot的JVM里面中，所有具有访问权限的Java进程的具体状态, 包括进程ID，进程启动的路径及启动参数等等，与unix上的ps类似，只不过jps是用来显示java进程，可以把jps理解为ps的一个子集
-q 忽略输出的类名、Jar名以及传递给main方法的参数，只输出pid。
-m 输出传递给main方法的参数，如果是内嵌的JVM则输出为null。
-l 输出应用程序主类的完整包名，或者是应用程序JAR文件的完整路径。
-v 输出传给JVM的参数。
-V 输出通过标记的文件传递给JVM的参数（.hotspotrc文件，或者是通过参数-XX:Flags=<filename>指定的文件）。
-J 用于传递jvm选项到由javac调用的java加载器中，例如，“-J-Xms48m”将把启动内存设置为48M，使用-J选项可以非常方便的向基于Java的开发的底层虚拟机应用程序传递参数。
jstack pid
jstack用于打印出给定的java进程ID或core file或远程调试服务的Java堆栈信息。
查询java线程的执行情况。
基本参数：
-F当’jstack [-l] pid’没有相应的时候强制打印栈信息
-l长列表. 打印关于锁的附加信息,例如属于java.util.concurrent的ownable synchronizers列表.
-m打印java和native c/c++框架的所有栈信息.
-h | -help打印帮助信息
12:19 [root@a05.pre.atm.ad.m6.youku]$ jstack 6337
2016-11-13 12:19:16
Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (23.6-b04 mixed mode):
"resin-port-80" daemon prio=10 tid=0x000000001da87800 nid=0x1936 in Object.wait() [0x00000000462f0000]
java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (on object monitor)
at java.lang.Object.wait(Native Method)
- waiting on <0x000000076fc6e998> (a com.caucho.server.port.Port)
at com.caucho.server.port.Port.run(Port.java:1287)
- locked <0x000000076fc6e998> (a com.caucho.server.port.Port)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)
"resin-port-6800" daemon prio=10 tid=0x000000001da89800 nid=0x1935 in Object.wait() [0x00000000461ef000]
java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (on object monitor)
at java.lang.Object.wait(Native Method)
- waiting on <0x000000076fc6a1e0> (a com.caucho.server.cluster.ClusterPort)
at com.caucho.server.port.Port.run(Port.java:1287)
- locked <0x000000076fc6a1e0> (a com.caucho.server.cluster.ClusterPort)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)
"PromotedConfigTask-23-thread-1" daemon prio=10 tid=0x000000001d6b2000 nid=0x1934 waiting on condition [0x00000000460ee000]
java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (parking)
at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
- parking to wait for <0x0000000774792478> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject)
at java.util.concurrent.locks.LockSupport.parkNanos(LockSupport.java:226)
at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject.awaitNanos(AbstractQueuedSynchronizer.java:2082)
at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$DelayedWorkQueue.take(ScheduledThreadPoolExecutor.java:1090)
at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$DelayedWorkQueue.take(ScheduledThreadPoolExecutor.java:807)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.getTask(ThreadPoolExecutor.java:1043)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1103)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:603)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:722)
线程状态的分析
死锁，Deadlock（重点关注）
执行中，Runnable
等待资源，Waiting on condition（重点关注）
如果发现有大量的线程都在处在 Wait on condition，从线程 stack看， 正等待网络读写，这可能是一个网络瓶颈的征兆。因为网络阻塞导致线程无法执行。一种情况是网络非常忙，几 乎消耗了所有的带宽，仍然有大量数据等待网络读 写；另一种情况也可能是网络空闲，但由于路由等问题，导致包无法正常的到达。所以要结合系统的一些性能观察工具来综合分析，比如 netstat统计单位时间的发送包的数目，如果很明显超过了所在网络带宽的限制 ; 观察 cpu的利用率，如果系统态的 CPU时间，相对于用户态的 CPU时间比例较高；
等待获取监视器，Waiting on monitor entry（重点关注）
暂停，Suspended
对象等待中，Object.wait() 或 TIMED_WAITING
阻塞，Blocked（重点关注）
停止，Parked
TIMED_WAITING (parking)：这里指定了时间，到达指定的时间后自动退出等待状态；parking指线程处于挂起中
jstat
Jstat用于监控基于HotSpot的JVM，对其堆的使用情况进行实时的命令行的统计，使用jstat我们可以对指定的JVM做如下监控：
- 类的加载及卸载情况
- 查看新生代、老生代及持久代的容量及使用情况
- 查看新生代、老生代及持久代的垃圾收集情况，包括垃圾回收的次数及垃圾回收所占用的时间
- 查看新生代中Eden区及Survior区中容量及分配情况等
jstat的使用需要对JVM内存模型有充分的了解，如果不熟悉，先查阅JVM内存模型相关知识。
根据jstat统计的维度不同，可以使用如下表中的选项进行不同维度的统计，不同的操作系统支持的选项可能会不一样，可以通过-options选项，查看不同操作系统所支持选项，如：
| Option | Displays... |
|---|---|
| class | 用于查看类加载情况的统计 |
| compiler | 用于查看HotSpot中即时编译器编译情况的统计 |
| gc | 用于查看JVM中堆的垃圾收集情况的统计 |
| gccapacity | 用于查看新生代、老生代及持久代的存储容量情况 |
| gccause | 用于查看垃圾收集的统计情况（这个和-gcutil选项一样），如果有发生垃圾收集，它还会显示最后一次及当前正在发生垃圾收集的原因。 |
| gcnew | 用于查看新生代垃圾收集的情况 |
| gcnewcapacity | 用于查看新生代的存储容量情况 |
| gcold | 用于查看老生代及持久代发生GC的情况 |
| gcoldcapacity | 用于查看老生代的容量 |
| gcpermcapacity | 用于查看持久代的容量 |
| gcutil | 用于查看新生代、老生代及持代垃圾收集的情况 |
| printcompilation | HotSpot编译方法的统计 |
vmid - VM的进程号，即当前运行的java进程号。
还有两个关于显示频率的选项：
interval–间隔时间，单位可以是秒或者毫秒，通过指定s或ms确定，默认单位为毫秒。
count-打印次数，如果缺省则打印无数次。
3、不同的统计维度（statOption）及输出说明
-class
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| Loaded | 加载了的类的数量 |
| Bytes | 加载了的类的大小，单为Kb |
| Unloaded | 卸载了的类的数量 |
| Bytes | 卸载了的类的大小，单为Kb |
| Time | 花在类的加载及卸载的时间 |
-compiler
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| Compiled | 编译任务执行的次数 |
| Failed | 编译任务执行失败的次数 |
| Invalid | 编译任务非法执行的次数 |
| Time | 执行编译花费的时间 |
| FailedType | 最后一次编译失败的编译类型 |
| FailedMethod | 最后一次编译失败的类名及方法名 |
-gc
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| S0C | 新生代中Survivor space中S0当前容量的大小（KB） |
| S1C | 新生代中Survivor space中S1当前容量的大小（KB） |
| S0U | 新生代中Survivor space中S0容量使用的大小（KB） |
| S1U | 新生代中Survivor space中S1容量使用的大小（KB） |
| EC | Eden space当前容量的大小（KB） |
| EU | Eden space容量使用的大小（KB） |
| OC | Old space当前容量的大小（KB） |
| OU | Old space使用容量的大小（KB） |
| PC | Permanent space当前容量的大小（KB） |
| PU | Permanent space使用容量的大小（KB） |
| YGC | 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数 |
| YGCT | 从应用程序启动到采样时 Young GC 所用的时间(秒) |
| FGC | 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数 |
| FGCT | 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(秒) |
| GCT | T从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒)，它的值等于YGC+FGC |
-gccapacity
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| NGCMN | 新生代的最小容量大小（KB） |
| NGCMX | 新生代的最大容量大小（KB） |
| NGC | 当前新生代的容量大小（KB） |
| S0C | 当前新生代中survivor space 0的容量大小（KB） |
| S1C | 当前新生代中survivor space 1的容量大小（KB） |
| EC | Eden space当前容量的大小（KB） |
| OGCMN | 老生代的最小容量大小（KB） |
| OGCMX | 老生代的最大容量大小（KB） |
| OGC | 当前老生代的容量大小（KB） |
| OC | 当前老生代的空间容量大小（KB） |
| PGCMN | 持久代的最小容量大小（KB） |
| PGCMX | 持久代的最大容量大小（KB） |
| PGC | 当前持久代的容量大小（KB） |
| PC | 当前持久代的空间容量大小（KB） |
| YGC | 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数 |
| FGC | 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数 |
-gccause
这个选项用于查看垃圾收集的统计情况（这个和-gcutil选项一样），如果有发生垃圾收集，它还会显示最后一次及当前正在发生垃圾收集的原因，它比-gcutil会多出最后一次垃圾收集原因以及当前正在发生的垃圾收集的原因。
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| LGCC | 最后一次垃圾收集的原因，可能为“unknown GCCause”、“System.gc()”等 |
| GCC | 当前垃圾收集的原因 |
-gcnew
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| S0C | 当前新生代中survivor space 0的容量大小（KB） |
| S1C | 当前新生代中survivor space 1的容量大小（KB） |
| S0U | S0已经使用的大小（KB） |
| S1U | S1已经使用的大小（KB） |
| TT | Tenuring threshold，要了解这个参数，我们需要了解一点Java内存对象的结构，在Sun JVM中，（除了数组之外的）对象都有两个机器字（words）的头部。第一个字中包含这个对象的标示哈希码以及其他一些类似锁状态和等标识信息，第二个字中包含一个指向对象的类的引用，其中第二个字节就会被垃圾收集算法使用到。 在新生代中做垃圾收集的时候，每次复制一个对象后，将增加这个对象的收集计数，当一个对象在新生代中被复制了一定次数后，该算法即判定该对象是长周期的对象，把他移动到老生代，这个阈值叫着tenuring threshold。这个阈值用于表示某个/些在执行批定次数youngGC后还活着的对象，即使此时新生的的Survior没有满，也同样被认为是长周期对象，将会被移到老生代中。 |
| MTT | Maximum tenuring threshold，用于表示TT的最大值。 |
| DSS | Desired survivor size (KB).可以参与这里：http://blog.csdn.net/yangjun2/article/details/6542357 |
| EC | Eden space当前容量的大小（KB） |
| EU | Eden space已经使用的大小（KB） |
| YGC | 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数 |
| YGCT | 从应用程序启动到采样时 Young GC 所用的时间(单位秒) |
-gcnewcapacity
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| NGCMN | 新生代的最小容量大小（KB） |
| NGCMX | 新生代的最大容量大小（KB） |
| NGC | 当前新生代的容量大小（KB） |
| S0CMX | 新生代中SO的最大容量大小（KB） |
| S0C | 当前新生代中SO的容量大小（KB） |
| S1CMX | 新生代中S1的最大容量大小（KB） |
| S1C | 当前新生代中S1的容量大小（KB） |
| ECMX | 新生代中Eden的最大容量大小（KB） |
| EC | 当前新生代中Eden的容量大小（KB） |
| YGC | 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数 |
| FGC | 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数 |
-gcold
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| PC | 当前持久代容量的大小（KB） |
| PU | 持久代使用容量的大小（KB） |
| OC | 当前老年代容量的大小（KB） |
| OU | 老年代使用容量的大小（KB） |
| YGC | 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数 |
| FGC | 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数 |
| FGCT | 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(单位秒) |
| GCT | 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒)，它的值等于YGC+FGC |
-gcoldcapacity
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| OGCMN | 老生代的最小容量大小（KB） |
| OGCMX | 老生代的最大容量大小（KB） |
| OGC | 当前老生代的容量大小（KB） |
| OC | 当前新生代的空间容量大小（KB） |
| YGC | 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数 |
| FGC | 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数 |
| FGCT | 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(单位秒) |
| GCT | 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒)，它的值等于YGC+FGC |
-gcpermcapacity
从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数| 列名 | 说明 |
|---|---|
| PGCMN | 持久代的最小容量大小（KB） |
| PGCMX | 持久代的最大容量大小（KB） |
| PGC | 当前持久代的容量大小（KB） |
| PC | 当前持久代的空间容量大小（KB） |
| YGC | 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数 |
| FGC | |
| FGCT | 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(单位秒) |
| GCT | 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒)，它的值等于YGC+FGC |
-gcutil
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| S0 | Heap上的 Survivor space 0 区已使用空间的百分比 |
| S1 | Heap上的 Survivor space 1 区已使用空间的百分比 |
| E | Heap上的 Eden space 区已使用空间的百分比 |
| O | Heap上的 Old space 区已使用空间的百分比 |
| P | Perm space 区已使用空间的百分比 |
| YGC | 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数 |
| YGCT | 从应用程序启动到采样时 Young GC 所用的时间(单位秒) |
| FGC | 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数 |
| FGCT | 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(单位秒) |
| GCT | 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒)，它的值等于YGC+FGC |
-printcompilation
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| Compiled | 编译任务执行的次数 |
| Size | 方法的字节码所占的字节数 |
| Type | 编译类型 |
| Method | 指定确定被编译方法的类名及方法名，类名中使名“/”而不是“.”做为命名分隔符，方法名是被指定的类中的方法，这两个字段的格式是由HotSpot中的“-XX:+PrintComplation”选项确定的。 |
例如：
13:03 [root@a05.pre.atm.ad.m6.youku]$ jstat -gcutil 6337 1000 5
S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT
0.00 100.00 25.81 47.68 13.63 4523 994.726 668 534.859 1529.584
0.00 100.00 28.39 47.68 13.63 4523 994.726 668 534.859 1529.584
0.00 100.00 31.25 47.68 13.63 4523 994.726 668 534.859 1529.584
0.00 100.00 33.48 47.68 13.63 4523 994.726 668 534.859 1529.584
0.00 100.00 34.79 47.68 13.63 4523 994.726 668 534.859 1529.584
每1秒打印一次，共打印5次
jmap
打印出某个java进程（使用pid）内存内的，所有‘对象’的情况（如：产生那些对象，及其数量)帮着我们分析对象的内存占用情况，来优化内存。
基本参数：
-dump:[live,]format=b,file=<filename> 使用hprof二进制形式,输出jvm的heap内容到文件=. live子选项是可选的，假如指定live选项,那么只输出活的对象到文件.
-finalizerinfo 打印正等候回收的对象的信息.
-heap 打印heap的概要信息，GC使用的算法，heap的配置及wise heap的使用情况.
-histo[:live] 打印每个class的实例数目,内存占用,类全名信息. VM的内部类名字开头会加上前缀”*”. 如果live子参数加上后,只统计活的对象数量.
-permstat 打印classload和jvm heap长久层的信息. 包含每个classloader的名字,活泼性,地址,父classloader和加载的class数量. 另外,内部String的数量和占用内存数也会打印出来.
-F 强迫.在pid没有相应的时候使用-dump或者-histo参数. 在这个模式下,live子参数无效.
-h | -help 打印辅助信息
-J 传递参数给jmap启动的jvm.
pid 需要被打印配相信息的java进程id,创业与打工的区别 - 博文预览,可以用jps查问.
例如：
13:13 [root@a05.pre.atm.ad.m6.youku]$ jmap -histo 6337 | head -n100
num #instances #bytes class name
----------------------------------------------
1: 2887052 314764096 [C
2: 3803222 121703104 java.util.HashMap$Entry
3: 128369 79413312 [B
4: 2792247 67013928 java.lang.String
5: 34567 42500808 [I
6: 2458631 39338096 java.lang.Integer
7: 416678 37559864 [Ljava.util.HashMap$Entry;
8: 461445 24780696 [Ljava.lang.Object;
9: 410931 23012136 java.util.HashMap
10: 535284 17129088 com.youku.atm.common.module.MIdeaTime
同时也可以将信息打印到二进制文件中使用mat工具分析：
13:14 [root@a05.pre.atm.ad.m6.youku]$ jmap -dump:format=b,file=test.bin 6337
Dumping heap to /opt/flamegraph/test.bin ...
Heap dump file created
jinfo
查看jvm内存各种配置信息
13:18 [root@a05.pre.atm.ad.m6.youku]$ jinfo 6337
Attaching to process ID 6337, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 23.6-b04
Java System Properties:
java.runtime.name = Java(TM) SE Runtime Environment
java.vm.version = 23.6-b04
sun.boot.library.path = /usr/java/jdk1.7.0_11/jre/lib/amd64
javax.management.builder.initial = com.caucho.jmx.MBeanServerBuilderImpl
java.vendor.url = http://java.oracle.com/
java.vm.vendor = Oracle Corporation
jConsole
jconsole、jviusalvm都是图形化看java内存、线程、cpu等的工具，可以本地也可以远程，连接远程都需要配置resin 的jvm参数，开启rmi服务
具体在resin中的配置如下：
同时也可以将信息打印到二进制文件中使用mat工具分析：
<jvm-arg>-Dcom.sun.management.jmxremote.port=8888</jvm-arg>
<jvm-arg>-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false</jvm-arg>
<jvm-arg>-Dcom.sun.management.jmxremote.password=false</jvm-arg>
<jvm-arg>-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false</jvm-arg>
<jvm-arg>-Djava.rmi.server.hostname=10.100.51.53</jvm-arg>
jviusalvm
也需要配置远程，具体配置和jconsole相同,但是要不jconsole功能更强大，更美观
.png)
jProfiler
jprofiler是商业性的java性能优化工具，功能更强大，可以看对象占用内存、热点对象、热点方法、对象引用情况、CPU使用情况、线程运行情况、方法的调用tree、每个方法的耗时分析等功能。但是JProfiler是消耗系统资源的，切记不能在生产环境使用。
具体使用方法如下：
安装下载路径：http://www.ej-technologies.com/download/jprofiler/files
Window安装客户端
Jprofiler9.2在window中安装注册码：http://blog.csdn.net/t0591/article/details/52493394
并且linux服务器中安装配置：
在resin中配置需要以下两部分：
resin3的配置，在resin.conf中的
<class-loader>..</class-loader>中间添加
<tree-loader path="/opt/flamegraph/jprofiler9/lib" />
<tree-loader path="/opt/flamegraph/jprofiler9/lib" />
在<server-default>...</server-default>中加入
<jvm-arg>-agentpath:/opt/flamegraph/jprofiler9/bin/linux-x64/libjprofilerti.so=port=8849,nowait</jvm-arg>
然后可以在window的图形界面上链接linux的服务端口8849
.png)
然后既可以开启jprofiler的性能分析之旅
方法调用tree，看方法执行时间、性能：
.png)
cpu负载、线程、class加载、gc的情况
.png)
参考博主：
http://blog.csdn.net/fenglibing/article/details/6411940
http://jameswxx.iteye.com/blog/1041173
Java高性能分析
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