JVM调优好用的内存分析工具

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持续优化和对比优化前后的GC Log,能确认吞吐量和性能是否得到提升。

对于高并发访问量的电商、物联网、金融、社交等系统来说,JVM内存优化是非常有必要的,可以提高系统的吞吐量和性能。通常调优的首选方式是减少FGC次数或者FGC时间,以避免系统过多地暂停。FGC达到理想值后,比如一天或者两天触发一次FGC。FCT时间优化为100~300毫秒后,再减少YoungGC次数或者YoungGC时间,YoungGC仍然会消耗CPU资源,优化YoungGC调用次数和消耗的CPU资源,可以提高系统的吞吐量。

优化GC前,必须获取GC的实际使用情况,最好的方式是通过CG Log收集垃圾回收日志,通过一些可视化工具查看垃圾回收分析数据,比如GCEasy。持续优化和对比优化前后的GC Log,能确认吞吐量和性能是否得到提升。

下面推荐几个常用的内存分析命令和工具

jstat命令

JDK自带的jstat命令用于查看虚拟机垃圾回收的情况,如下命令使用gcutil参数输出堆内存使用情况统计:

jstat –gcutil  -h 20 pid 1000 100

此命令显示进程为pid的内存使用汇总,1000毫秒输出一次,总共输出100行。-h 20表示每20行输出一次表头。-gcutil表示显示JVM内存使用汇总统计:

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列表显示了虚拟机各个代的使用情况,描述了堆内存的使用占比和垃圾回收次数,以及占用时间,具体含义如下: 

  • S0,第一个幸存区使用比值。
  • S1,第二个幸存区的使用率。
  • E,伊甸园区的使用比值。
  • O,老年代。
  • M,方法区、元空间使用率。
  • CCS,压缩使用比值。
  • YGC,年轻代垃圾回收次数。
  • YGCT,年轻带垃圾回收占用时间。
  • FGC,全局垃圾回收次数,这对性能影响至关重要。
  • FGCT,全局垃圾回收的消耗时间。
  • GCT,总的垃圾回收时间。

可以看到S0、S1、E变化频率高,说明程序在频繁创建生命周期短的对象,FGC为0,表示还未做过全局垃圾回收。如果FGC变化频率很高,则说明系统性能和吞吐量将下降,或者可能出现内存溢出。

其他查看汇总信息的常用选项如下:

  • -gc,类似gcutil,gcutil以百分比形式显示内存的使用情况,gc显示的是内存占用的字节数,以KB的形式输出堆内存的使用情况。
  • -gccause,类似gcutil,额外输出GC的原因。

jmap命令

jmap命令用于保存虚拟机内存镜像到文件中,然后可以使用JVisualVM或者MAT工具进行进一步分析。命令如下:

jmap -dump:format=b,file=filename.hprof pid

需要注意,实际系统会有2GB到8GB内存,此命令会导致虚拟机暂停工作1~3秒。还有一种是被动获取方式,当虚拟机出现内存溢出的时候,会主动“dump”内存文件。添加虚拟机启动参数:

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/heapdump.hprof

当虚拟机判断达到内存溢出触发条件的时候,会有如下输出并保存镜像文件:

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
Dumping heap to heapdump.hprof ...

当获得镜像文件后,打开JvisualVM工具,选择菜单“File”,点击装入,选择我们保存过的dump文件,这时面板会打开内存镜像文件。打开较大的内存镜像文件需要较长的时间,需要耐心等候,其他工具,如MAT,或者商业的YourKit Java Profiler打开镜像文件更快,分析功能更强大。

GCeasy

GCeasy是一个分析GC日志文件的在线网站,能根据上传的GC日志,以图表形式显示GC回收过程和统计数据。下图显示的是GC性能的统计情况,如吞吐量显示为99.935%,说明只有少量CPU资源用于垃圾回收。最长的GC时间是20毫秒,属于正常范围。在测试JVM参数调整是否能增加吞吐量,减小垃圾回收占用的CPU时,可以使用这个统计功能。

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下图统计了GC总的时间和回收的字节数,也显示了Full GC的统计情况。

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JMC

Java Mission Control简称JMC,是JDK自带的工具,是一个高性能的对象监视、管理、产生时间分析和诊断的工具套件,笔者主要用来追踪热点代码与热点线程,是主要的内存优化调优工具。

类似JVisualVM,通过JMX连接进入JMC控制台。

通过连接到远程JVM进程后,可以执行飞行记录(FlightRecord),选择飞行记录存放的路径与执行时间即可,如下图所示。需要注意的是,执行飞行记录功能时会对当前JVM进程有一定的性能影响(大约为5%~10%),所以建议JMC连接隔离环境中的服务器并执行飞行记录功能。

通过一段时间的记录,飞行记录可以反映线程的繁忙程度,以及CPU的热点方法。

使用热点方法可以直接找到最耗时的几个方法,对热点方法重点优化就可以使CPU的使用率下降一大截。

飞行记录还可以反映内存增长的热点方法,以及显示单位时间内创建的最多对象的方法。下图为找到的内存对象中创建的最多的char[]的方法,一个是Fastjson,另一个是Kryo。

小结:通过JMC的热点方法的统计结果可以有针对性地进行优化,笔者通过对线上系统进行优化使得CPU使用率下降了40%、内存GC频率下降了100%以上。

MAT

MAT是Memory Analyzer的简称,它是一款功能强大的Java堆内存分析器,可以分析具有数亿个对象的内存镜像,快速计算对象大小,自动找到嫌疑的泄漏对象并形成内存泄漏报告。MAT是基于Eclipse开发的,是一款免费的内存镜像分析工具,是笔者发现内存泄漏原因的主要工具。

通过File-Open Heap Dump可以打开内存镜像文件,显示内容如下图所示。

图片

它提供了Leak Suspects 报告,输出有可能发生内存泄漏的对象。

OQL

OQL语句类似SQL语句,可以在VisualVM、MAT等大多数内存镜像分析工具中执行,完成对象查找任务。

对于程序员和架构师来说,Java系统的性能优化是一个超常规的挑战。

这是因为Java语言和Java运行平台,以及Java生态的复杂性决定了Java系统的性能优化不再是简单的升级配置或者简单的 "空间换时间”的技术实现,这涉及Java的各种知识点,如编写高性能Java代码,Java代码的编译优化,运行时刻的JIT优化,JVM的内存管理优化等,还包括如何使用高性能的第三方开源工具,以及微服务和分布式系统设计需要关注的性能事项。

责任编辑:张燕妮 来源: 华仔聊技术
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