【Jvm】性能调优（下）线上问题排查思路汇总

墩墩分墩2024-02-19 21:39

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前言

性能调优（上）线上问题排查工具汇总

【Jvm】性能调优（上）线上问题排查工具汇总

JVM调优（中）Java中不得不了解的OOM Error

【Jvm】性能调优（中）Java中不得不了解的OOM Error

一.JVM参数

1.参数分类

  1. 标准参数（-）：所有的JVM实现都必须实现该功能且向后兼容
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查看标准参数方法: java -help
  1. 非标准参数（-X） ：默认Jvm实现该功能，但是不保证所有jvm实现都满足，且不保证向后兼容
java 复制代码 
查看非标准参数方法: java -X
  1. 非稳定参数（-XX） ：各个jvm实现会有所不同，将来可能会随时弃用，需慎重使用；

2.非稳定参数（-XX）说明

java 复制代码 
查看非稳定参数方法： java -XX:+PrintFlagsInitial

语法

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Boolean类型格式:
	-XX:[±]<option>：表示启用或者禁用name属性
	-XX:+<option> 启用选项，如：-XX:+PrintGCDetails
	-XX:-<option> 不启用选项，如：-XX:-PrintGCDetails
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非Boolean类型格式:
	-XX:<name>=<value>设置name属性的值是value
	-XX:<name>=<number> 设置name属性的值是value数字类型值，可跟单位，如-XX:NewSize=2m
	-XX:<name>=<string> 设置name属性的值是value字符串值，如-XX:HeapDumpPath=./dump.core

非稳定参数主要分3类

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行为参数（Behavioral Options）：用于改变jvm的一些基础行为，如
	-XX:-UseSerialGC    启用串行GC
	-XX:-UseParallelGC  启用并行GC
	-XX:-UseConcMarkSweepGC 启用CMS,对老年代采用并发标记交换算法进行GC

性能调优（Performance Tuning）：用于jvm的性能调优，如
	-XX:MaxNewSize=size 年轻内存的最大值
	-XX:NewRatio=2  年轻代内存容量与老年代内存容量的比例
	-XX:ThreadStackSize=512 设置线程栈大小，若为0则使用系统默认值

调试参数（Debugging Options）：一般用于打开跟踪、打印、输出等jvm参数，用于显示jvm更加详细的信息，如
	-XX:-PrintGCDetails    每次GC时打印详细信息
	-XX:-PrintGCTimeStamps  打印每次GC的时间戳
	-XX:-HeapDumpOnOutOfMemoryError 当首次遭遇OOM时导出此时堆中相关信息
	-XX:HeapDumpPath=./java_pid<pid>.hprof  指定导出堆信息时的路径或文件名

3.查询JVM默认参数及运行时生效参数

  • java -XX:+PrintFlagsInitial : 输出JVM参数的默认值
  • java -XX:+PrintFlagsFinal -version: 输出运行程序时生效的值
  • java -XX:+PrintCommandLineFlags -version : 查询当前使用的 JVM命令，即被用户修改过的参数值
java 复制代码 
第1列：参数数据类型
第2列：参数名称
第3列："="表示第四列是参数的默认值，如果是":=" 表明了参数被用户或者JVM赋值了(重点关注)
第4列：参数值
第5列：参数的类别

4.常用参数

shell 复制代码 
#初始堆大小，等于-XX:InitialHeapSize，默认为物理内存的1/64(<1GB)。如堆空间初始化大小为6m,可写为：-Xms6291456 或 -Xms6144k 或 -Xms6m
#默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
   #空闲最小堆占比通过-XX:MinHeapFreeRatio调整,默认为40，计算公式为：堆空闲占比=(当前空闲堆大小/当前堆总大小)*100，在每次GC之后，如果堆空闲占比< 空闲最小堆占比，则需要进行堆扩容
   	#最好将-Xms和-Xmx设为相同值，避免每次GC完成后JVM重新分配内存
-Xms 

#最大堆大小。等于-XX:MaxHeapSize，，默认为物理内存的1/4，设如设置堆空间的最大值为80m,可写为：-Xmx83886080 或 -Xmx81920k 或 -Xmx80m
#默认空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制,建议不要超过系统总可用内存的1/2
   #空闲最大占比通过-XX:MaxHeapFreeRatio调整,默认为70，计算公式为堆空闲占比=(当前空闲堆大小/当前堆总大小)*100，在每次GC之后，如果堆空闲占比< 空闲最大堆占比，则需要进行堆缩容
-Xmx

#年轻代初始化大小，等同（-Xns）
-XX:NewSize
#年轻代的最大值，等同（-Xmn）（eden+ 2 survivor space)。如设置256m大小的年轻代：-Xmn256m 或 -Xmn262144k 或-Xmn268435456
#. 增大年轻代后,将会减小年老代大小.此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置为整个堆的3/8
-XX:MaxNewSize
#设置年轻代(包括Eden和两个Survivor区)和老年代的比例。默认值是2。表示年轻代与年老代比值为1:2，年轻代占整个年轻代年老代和的1/3
#Xms=Xmx并且设置了Xmn的情况下，该参数不需要进行设置。
-XX:NewRatio
#设置Eden区与与两个Survivor区的内存占比，默认为8，即8:1:1，即Eden=8，Survivor From=1，Survivor To=1。一个Survivor区占整个年轻代的2/10
-XX:SurvivorRatio=ratio

#对象晋升到老年代的年龄阈值,默认为15，如果设为0,则年轻代对象不经过Survivor区,直接进入老年代. 对于老年代比较多的应用,可以提高效率
#如果设为一个较大值,则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制,这样可以增加对象在年轻代的存活时间,增加在年轻代即被回收的概率 
#该参数只有在串行GC时才有效.
-XX:MaxTenuringThreshold=threshold

#大对象直接晋升老年代的阈值，默认0，单位只能使用byte，如3m，只能写为3145728
#年轻代采用Parallel Scavenge GC时无效 另一种直接在老年代分配的情况是大数组对象,且数组中无外部引用对象.
-XX:PretenureSizeThreshold=size


#大对象直接晋升老年代的阈值，默认0，单位只能使用byte，如3m，只能写为3145728
-XX:PretenureSizeThreshold=size

#设置线程的栈大小，可跟单位，如-Xss2m
# JDK5.0后默认1M(之前默认为256K).根据的线程所需内存大小进行调整
#在相同物理内存下,减小这个值能生成更多的线程.但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的,不能无限生成, 经验值在3000~5000左右
#一般小的应用， 如果栈不是很深 应该是128k够用的，大的应用建议使用256k。这个选项对性能影响比较大，需要严格的测试。
-Xss


#设置永久代(perm gen)的初始大小，默认为内存的1/64（JDK1.7方法区）
-XX:PermSize=size
#设置永久代的最大值，默认为内存的1/4（JDK1.7方法区）
-XX:MaxPermSize=size
#设置元空间的大小（JDK1.8元空间）
-XX:MetaspaceSize=size
#设置元空间的最大值（JDK1.8元空间）
-XX:MaxMetaspaceSize=size

#限制GC的运行时间。如果GC耗时过长，就抛OOM，默认true,表启用
#GC Overhead limit exceeded原因：通过统计GC时间来预测是否要OOM了，当超过98%的时间用来做GC并且回收了不到2%的堆内存，就会抛出该错误（提前预知，没啥用，该OOM还是会OOM，建议关闭）
-XX:+UseGCOverheadLimit
#Full GC时是否先YGC，默认false，表关闭
-XX:+CollectGen0First

5.GC日志相关参数

shell 复制代码 
#打印GC基本信息
-XX:+PrintGC:
#输出形式: [GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs] [Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]
#打印gc详细信息
-XX:+PrintGCDetails
#输出形式:[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs] [GC [DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K->10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]


#GC时，打印进程启动到现在经历的时间
-XX:+PrintGCTimeStamps
#输出形式:11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]

#输出GC的时间戳
-XX:+PrintGCDateStamps
#输出形式:2013-05-04T21:53:59.234+0800: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]


#GC时，打印应用被暂停时间	
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime
#输出形式:Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds

#GC时，打印应用执行时间
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime 
#输出形式:Application time: 0.5291524 seconds

#打印每次GC前后的详细堆栈信息	
-XX:+PrintHeapAtGC

#将GC日志输出到指定文件(默认打印到控制台)，默认为应用启动路径的相对路径下，可使用绝对路径	
-Xloggc:../logs/gc.log 
#Java 9及更高版本
#日志文件的输出路径,如-Xlog:gc*:file=/opt/tmp/myapp-gc.log
-Xlog:gc*:file=<gc-log-file-path>

6.发生OOM时Dump堆内存快照相关参数

shell 复制代码 
#如果出现了OutOfMemoryError异常，就把堆内信息Dump出来
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

#保存Dump文件的路径，如果不指定，默认为当前启动JVM的目录，默认文件名：java_<pid>_<date>_<time>_heapDump.hprof
-XX:HeapDumpPath=/tmp/heapdump.hprof

#当出现OOM时，指定某个脚本来完成一些动作，比如邮件通知、自动重启等
-XX:OnOutOfMemoryError="sh ~/restart.sh"

7.收集器参数

java 复制代码 
-XX:-UseSerialGC 启用串行GC，即采用Serial+Serial Old组合GC。串行GC最适合小而简单的应用，不需要垃圾回收的特定功能。

-XX:+UseParNewGC: 使用ParNew+Serial Old收集器组合


-XX:-UseParallelGC：年轻代启用并行GC,年老代使用串行GC,，即采用Parallel Scavenge+Serial Old组合GC（-Server模式下的默认组合）	
-XX:+UseParallelOldGC: 老年代启用并行GC(JDK1.6)，即使用Parallel Scavenge +Parallel Old组合收集器

-XX:+UseConcMarkSweepGC: 使用ParNew+CMS+Serial Old组合并发收集，优先使用ParNew+CMS，当用户线程内存不足时，采用备用方案Serial Old收集。

-XX:+UseG1GC: 启用G1收集器。适用于多核和大内存服务器。G1收集器很大概率满足GC的停顿时间要求，同时保持一个很好的吞吐量。G1垃圾收集器适合那些具有超大堆空间（6GB左右或更多）且对GC延迟需求很高（低于0.5秒的稳定且可预测的暂停时间）的应用。

-XX:+UseZGC: 在JDK 11当加入，是一款低停顿高并发，支撑TB级别内存的收集器。
	ZGC（Z Garbage Collector） 是一款性能比 G1 更加优秀的垃圾收集器。ZGC 第一次出现是在 JDK 11 中以实验性的特性引入，这也是 JDK 11 中最大的亮点。在 JDK 15 中 ZGC 不再是实验功能，可以正式投入生产使用了，使用 --XX:+UseZGC 可以启用 ZGC。

收集器相关配套参数，看这两篇文章即可

二.GC日志启用与分析

1.输出GC日志

  1. GC日志相关参数
  2. 发生OOM时dump堆内存快照相关参数

2.分析GC日志

配置以下JVM参数，发生GC时将日志输出到指定文件中

shell 复制代码 
#显示GC的详细信息  应用执行的时间 打应用被暂停的时间 gc信息输出到/data/jvm_log/gc.log文件中
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -Xloggc:/data/jvm_log/gc.log

YongGC/MinorGC日志

java 复制代码 
2019-04-18T14:52:06.790+0800: 2.653: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 33280K->5113K(38400K)] 33280K->5848K(125952K), 0.0095764 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs]

含义：

java 复制代码 
2019-04-18T14:52:06.790+0800（当前时间戳）: 2.653（应用启动基准时间）: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen（表示 Young GC）: 33280K（年轻代回收前大小）->5113K（年轻代回收后大小）(38400K（年轻代总大小）)] 33280K（整个堆回收前大小）->5848K（整个堆回收后大小）(125952K（堆总大小）), 0.0095764（耗时） secs] [Times: user=0.00（用户耗时） sys=0.00（系统耗时）, real=0.01（实际耗时） secs]

FullGC日志

java 复制代码 
2019-04-18T14:52:15.359+0800: 11.222: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 6129K->0K(143360K)] [ParOldGen: 13088K->13236K(55808K)] 19218K->13236K(199168K), [Metaspace: 20856K->20856K(1069056K)], 0.1216713 secs] [Times: user=0.44 sys=0.02, real=0.12 secs]

含义：

java 复制代码 
2019-04-18T14:52:15.359+0800（当前时间戳）: 11.222（应用启动基准时间）: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 6129K（年轻代回收前大小）->0K（年轻代回收后大小）(143360K（年轻代总大小）)] [ParOldGen: 13088K（老年代回收前大小）->13236K（老年代回收后大小）(55808K（老年代总大小）)] 19218K（整个堆回收前大小）->13236K（整个堆回收后大小）(199168K（堆总大小）), [Metaspace: 20856K（持久代回收前大小）->20856K（持久代回收后大小）(1069056K（持久代总大小）)], 0.1216713（耗时） secs] [Times: user=0.44（用户耗时） sys=0.02（系统耗时）, real=0.12（实际耗时） secs]

完整日志

html 复制代码 
Application time: 0.0044872 seconds
[GC (System.gc()) [PSYoungGen: 10653K->5638K(76288K)] 10653K->5646K(251392K), 0.0022633 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
[Full GC (System.gc()) [PSYoungGen: 5638K->0K(76288K)] [ParOldGen: 8K->5381K(175104K)] 5646K->5381K(251392K), [Metaspace: 3510K->3510K(1056768K)], 0.0047247 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] 
Total time for which application threads were stopped: 0.0072102 seconds, Stopping threads took: 0.0000289 seconds
Heap
 PSYoungGen      total 76288K, used 1966K [0x000000076b000000, 0x0000000770500000, 0x00000007c0000000)
  eden space 65536K, 3% used [0x000000076b000000,0x000000076b1eb9e0,0x000000076f000000)
  from space 10752K, 0% used [0x000000076f000000,0x000000076f000000,0x000000076fa80000)
  to   space 10752K, 0% used [0x000000076fa80000,0x000000076fa80000,0x0000000770500000)
 ParOldGen       total 175104K, used 5381K [0x00000006c1000000, 0x00000006cbb00000, 0x000000076b000000)
  object space 175104K, 3% used [0x00000006c1000000,0x00000006c15415d0,0x00000006cbb00000)
 Metaspace       used 3527K, capacity 4496K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 384K, capacity 388K, committed 512K, reserved 1048576K
Application time: 0.0005665 seconds

具体分析

  • [GC 和 [Full GC 表示垃圾收集器的停顿类型，而不是用来区分新生代GC还是老年GC的。

    • 如果是调用了System.gc()所触发的GC，那么将显示[Full GC (System)，如上所示。

  • 接下来的"[DefNew" 或者 "[Tenured" 或者"[Perm" 表示GC发生的区域 ，和使用的GC收集器相关。

    • 如果是Serial收集器，新生代名为"Default New Generation",所以显示"[DefNew"。
    • 如果是ParNew收集器，新生代名为"Parallel New Generation",所以显示"[ParNew"。
    • 如果是Parallel Scavenge收集器，新生代名则显示为"[PSYongGen", 如上所示。
    • 老年代和永久代同理，名称也是由收集器决定的。

  • 后面方括号内部 的 10653K->5638K(76288K)含义是 "GC前该内存区域已经使用的容量->GC后该内存区域已使用的容量（该内存区域中容量）"

  • 方括号之外 的 10653K->5646K(251392K) 表示"GC前Java堆已使用容量->GC后Java堆已使用容量（Java堆中容量）"

  • 再往后0.0022633 secs表示该内存区域GC所占用的时间，单位秒。

  1. 第一行为年轻代的大小，大小为76288K。而年轻代又分为3个区域分别叫Eden，和2个Survivor区(from和to)。Eden用来存放新的对象，Survivor区用于 新对象 升级到老年代时的 拷贝。默认Eden:from:to比例 为 8:1:1( 通过参数--XX:SurvivorRatio设置 ) 即：Eden 8/10、from 1/10 、to 1/10

  2. 默认年轻代(Young)与老年代(Old)比例为 1:2( 通过参数--XX:NewRatio设置 )，即：Young 1/3、Old2/3

  3. ParOldGen为老年代 ，大小为175104K,，大约为PSYoungGen内存大小的2倍。 从JDK8开始，永久代(PermGen)的概念被废弃掉了，使用叫Metaspace的本地内存区来实现永久代功能。

三.调优总结

1.JVM 调优需要做些什么

JVM 调优具体表现为：1.合理地配置JVM的运行内存空间 2.使用合适的垃圾回收器。

  • 内存空间的分配设置 ：JVM 内存分配不合理最直接的表现就是频繁 GC，这会导致上下文切换(STW)等性能问题，从而降低系统的吞吐量、增加系统的响应时间。具体的优化包括：调整堆内存空间减少 Full GC、调整年轻代减少 MinorGC、设置合理的 Eden 和 Survivor 区的比例。
  • 选择合适的垃圾回收器 ：GC主要指堆对象和方法区(元空间)只不过废弃常量和无用的类的回收。对于系统响应时间优先的程序可以选择 CMS 回收器或 G1 回收器；而对吞吐量优先的程序，则可以选择 Parallel Scavenge 回收器来提高系统的吞吐量。

2.调优原则

一般的Java项目需要进行JVM调优吗?

  • 回答是否定的，一般的项目加个xms和xmx参数就够了，在没有全面监控，收集性能数据进行分析之前，调优就是在耍流氓

    • JVM调优听起来很高大上，但是要认识到，JVM调优应该是Java性能优化的最后一颗子弹。JVM调优需要我们观察当前系统的运行状况，也就是系统的性能好坏，才能判断是否需要调优。

      • 如果系统的响应时间很短，系统资源使用率也很低，那我们做系统调优就完全是为了调优而调优。

  • 因此：JVM调优不是常规手段，性能问题第一选择是优化程序代码，最后的选择才是进行JVM调优。

JVM调优步骤：

  1. 记录好日志；
  2. 对程序做好性能监控；
  3. 根据日志和性能监控数据优化程序代码
  4. 使用工具通过不同的JVM参数进行压测并获得最佳配置。

3.JVM调优的时机

不得不考虑进行JVM调优的是那些情况呢？

  • 堆内存（老年代）持续上涨达到设置的最大值
  • Full GC 次数频繁
  • GC 停顿时间(STW)过长（超过1秒）
  • 系统内出现OutOfMemory 等内存异常；
  • 系统中使用本地缓存且占用大量内存空间；
  • 系统吞吐量与响应性能不高或下降

4.JVM调优的目标

吞吐量、延迟、内存占用 三者类似CAP原则，构成了一个不可能三角，只能选择其中2个进行调优，不可三者兼得。选择了其中2个，必然会以牺牲另一个为代价。

  • 低延迟：GC低停顿和GC低频率
  • 低内存占用
  • 高吞吐量

下面展示了一些JVM调优的量化目标参考实例：

  • 堆内存使用率 <= 70%;
  • 老年代内存使用率 <= 70%;
  • avg pause time <= 1秒;
  • Full GC次数为0 或 avg pause interval >= 24小时 ;

注意：不同应用的JVM调优量化目标是不一样的。

5.JVM调优的步骤

一般情况下，JVM调优可通过以下步骤进行：

  1. 分析系统运行情况：分析GC日志及堆dump文件，判断是否需要优化，确定瓶颈问题点
  2. 确定JVM调优量化目标
  3. 确定JVM调优参数（根据历史JVM参数来调整）
  4. 依次确定调优内存、延迟、吞吐量等指标
  5. 对比观察调优前后的差异
  6. 不断的分析和调整，直到找到合适的JVM参数配置
  7. 找到最合适的参数，将这些参数应用到所有服务器，并进行后续跟踪

以上操作步骤中，某些步骤是需要多次不断迭代完成的。一般是从满足程序的内存使用需求开始的，之后是时间延迟的要求，最后才是吞吐量的要求，要基于这个步骤来不断优化，每一个步骤都是进行下一步的基础，不可逆行。

6.常用调优策略

1.选择合适的垃圾回收器

  • 单核CPU ，那么毫无疑问Serial 垃圾回收器是你唯一的选择。
java 复制代码 
启用Serial垃圾收集器（年轻代）：-XX:+UseSerialGC
  • 多核CPU ，关注吞吐量 ，那么选择PS+PO组合。
java 复制代码 
启用PS+PO,年轻代Parallel Scavenge回收器 老年代使用Parallel Old回收器： -XX:+UseParallelOldGC
  • 多核CPU ，关注用户停顿时间，JDK版本1.6或者1.7 ，那么选择CMS。
java 复制代码 
启用CMS垃圾收集器（老年代）： -XX:+UseConcMarkSweepGC
  • 多核CPU ，关注用户停顿时间，JDK1.8及以上， JVM可用内存6G以上 ，那么选择G1。
java​ 复制代码 
启用G1垃圾收集器：-XX:+UseG1GC

2.调整堆内存大小

现象 ：GC频率非常频繁。

  • 原因 ：堆内存太小导致需要频繁GC才能释放出足够的空间来创建新的对象 ，所以增大堆内存的效果是非常显而易见的。

！！！注意 ：如果GC次数非常频繁，但是每次能回收的对象非常少，那么这个时候并非内存太小，而可能是"内存泄露"导致对象无法回收，从而造成频繁GC。

参数配置：

java 复制代码 
//设置堆初始值
-Xms2g  或  -XX:InitialHeapSize=2048m
 ​
//设置堆区最大值
-Xmx2g 或 -XX:MaxHeapSize=2048m
 ​
//年轻代内存配置
-Xmn512m 或 -XX:MaxNewSize=512m

3.设置符合预期的停顿时间

现象 ：程序间接性的卡顿

  • 原因：如果不设置具体的停顿时间，垃圾回收器默认以吞吐量为主，那么垃圾回收时间就会不稳定。

！！！注意：不要设置不切实际的停顿时间，单次GC时间越短也意味着需要更多的GC次数才能回收完原有数量的垃圾.

参数配置：

java 复制代码 
 //GC停顿时间，垃圾回收器会尝试用各种手段达到这个时间
 -XX:MaxGCPauseMillis

4.调整内存区域大小比率

现象 ：某一个分代区域的GC频繁，其他都正常。

  • 原因 ：如果对应分代区域空间不足，导致需要频繁GC来释放空间，在JVM堆内存无法增加的情况下，可以调整对应区域的大小比率。

！！！注意 ：也许并非空间不足，如果GC次数非常频繁，但是每次能回收的对象非常少，那么这个时候并非内存太小，而可能是"内存泄露"导致对象无法回收，从而造成频繁GC。

参数配置：

java 复制代码 
 //survivor区和Eden区大小比率
-XX:SurvivorRatio=6  //Survivor区和Eden区占年轻代比率为1:6,两个S区2:6
 ​
 //年轻代和老年代的占比
 -XX:NewRatio=4  //表示年轻代:老年代 = 1:4 即老年代占整个堆的4/5；默认值=2

5.调整对象晋升老年代的年龄阀值

现象 ：老年代频繁GC，每次回收的对象很多。

  • 原因 ：如果晋升老年代年龄阀值过小，年轻代对象很快就进入老年代了，导致老年代对象变多，而这些对象其实在随后的很短时间内就可以回收，这时候可以调整对象的升代年龄阀值，让对象不那么容易进入老年代解决老年代空间不足频繁GC问题。

！！！注意：增加了年龄之后，这些对象在年轻代的存活时间会变长可能导致年轻代的GC频率增加 ，并且频繁复制这些新生对象的GC时间也可能变长。

参数配置：

java 复制代码 
//进入老年代最小的GC年龄,年轻代对象转换为老年代对象最小年龄值，默认值7
 -XX:InitialTenuringThreshol=7

6.调整大对象的大小阀值

现象 ：老年代频繁GC，每次回收的对象很多, 而且单个对象的体积都比较大。

  • 原因：如果大量的大对象直接分配到老年代，导致老年代容易被填满而造成频繁GC，可设置对象直接进入老年代的大小阀值。

注意：这些大对象进入年轻代后可能会使年轻代的GC频率和时间增加。

参数配置：

java 复制代码 
 //年轻代可容纳的最大对象,大于则直接会分配到老年代，0代表没有限制。
  -XX:PretenureSizeThreshold=1000000

7.调整GC的触发时机

现象 ：CMS，G1 经常 Full GC，程序卡顿严重。

  • 原因 ：G1和CMS 部分GC阶段是并发进行的，业务线程和GC线程一起工作，也就说明GC的过程中业务线程会生成新的对象 ，所以在GC的时需要预留一部分内存空间来容纳新产生的对象 ，如果这个时候预留内存空间不足以容纳新产生的对象，那么JVM就会停止并发收集并暂停所有业务线程（STW）来保证垃圾回收的正常运行 。这种场景可以通过调整GC触发的时机（比如在老年代占用60%就触发GC），在GC线程与业务线程并行处理时，可以预留足够的空间来。

！！！注意：提早触发GC会增加老年代GC的频率。

参数配置：

java 复制代码 
//使用多少比例的老年代后开始CMS收集，默认是68%，如果频繁发生SerialOld卡顿，应该调小
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=68
 ​
 //G1混合垃圾回收周期中要包括的旧区域设置占用率阈值。默认占用率为 65%
 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=65

8.调整 JVM本地内存大小

现象：GC的频率、时间、回收的对象都正常，堆内存空间充足，但是报OOM

  • 原因： JVM除了堆内存之外还有一块堆外内存，这片内存也叫本地内存，可是这块内存区域不足了并不会主动触发GC，只有在堆内存区域触发的时候顺带会把本地内存回收了，而一旦本地内存分配不足就会直接报OOM异常。

注意： 本地内存异常的时候除了上面的现象之外，异常信息可能是OutOfMemoryError：Direct buffer memory。 解决方式除了调整本地内存大小之外，也可以在出现此异常时进行捕获，手动触发GC（System.gc()）。

参数配置：

java 复制代码 
-XX:MaxDirectMemorySize

7.常见问题

在线上应急过程中要记住，只有一个总体目标：「尽快恢复服务，消除影响」。 不管处于应急的哪个阶段，我们首先必须想到的是恢复问题，恢复问题不一定能够定位问题，也不一定有完美的解决方案，也许是通过经验判断，也许是预设开关等，但都可能让我们达到快速恢复的目的，然后保留部分现场，再去定位问题、解决问题和复盘。

问题 1：CPU使用率高

CPU使用率是衡量系统繁忙程度的重要指标，一般情况下单纯的 CPU使用率高并没有问题，它代表系统正在不断的处理我们的任务，但是如果 CPU 过高，导致任务处理不过来，从而引起CPU Load高，这个是非常危险需要关注的 。 CPU使用率没有标准安全值，取决于你是计算密集型还是 IO 密集型，一般计算密集型应用 CPU 使用率偏高CPU Load偏低，IO 密集型相反。

问题原因及定位：

1.频繁 FullGC/YongGC

  • 开启GC日志用于查看gc日志 : -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:../logs/gc.log
  • 查看内存使用和 gc 情况：jstat -gcutil pid

2.代码消耗，如死循环，md5 等内存态操作

  • 使用arthas

    • thread -n 5 查看 CPU 使用率最高的前 5 个线程堆栈

  • jstack 查找

    1. 查询Java 进程 id：ps -ef | grep java
    2. 根据进程id找到 CPU占比最高的线程：top -Hp pid
    3. 将线程 id 转化 16 进制：printf '0x%x' tid
    4. 查询Java线程堆栈信息并16进制线程Id进行grep： jstack pid | grep tid

问题 2：CPU Load 高

load 指单位时间内活跃进程数，包含运行态（runnable 和 running）和不可中断态（ IO、内核态锁） 。关键字是运行态和不可中断态，运行态可以联想到 Java 线程的 6 种状态，如下，线程 new 之后处于 NEW 状态，执行 start 进入 runnable 等待 CPU 调度，因此如果 CPU 很忙会导致 runnable 进程数增加 ；不可中断态主要包含网络 IO、磁盘 IO 以及内核态的锁，如 synchronized 等。


问题原因及定位：

1 CPU 利用率高，可运行态进程数多

2.iowait，等待 IO

  • vmstat ：查看 blocked 进程状况
  • jstack -l pid | grep BLOCKED ：查看阻塞态线程堆栈

3.等待内核态锁，如 synchronized

  • jstack -l pid | grep BLOCKED ：查看阻塞态线程堆栈
  • profiler dump 线程栈：分析线程持锁情况

问题 3：持续 FullGC

在了解 FullGC 原因之前回顾下 Jvm 的内存相关知识

GC过程

  1. 新 new 的对象放在 Eden 区，当 Eden 区满之后进行一次 MinorGC，并将存活的对象放入 S0；
  2. 当下一次 Eden 区满的时候，再次进行 MinorGC，并将Eden和 S0 的存活对象对象放入S1，然后清空Eden和S0垃圾对象，最后交换S0和S1的位置（S0 和 S1 始终有一个是空的）；
  3. 依次循环第一、二步，直到 S0 或者 S1 快满的时候将对象放入 old 区，直到 old 区满 或 内存不足以放下晋升对象时 进行 FullGC。

永久代和元空间

  • JDK1.7 之前 Java 类信息、常量池、静态变量存储在 Perm 永久代，类的原数据和静态变量在类加载的时候放入 Perm 区，类卸载的时候清理
  • 在 JDK1.8 中，MetaSpace 代替 Perm 区，使用本地内存，常量池和静态变量放入堆区 ，一定程度上解决了在运行时生成或加载大量类造成的 FullGC，如反射、代理、groovy 等。

回收器

  • 年轻代常用 ParNew，复制算法，多线程并行；

  • 老年代常用 CMS，标记清除算法（会产生内存碎片），并发收集(收集过程中有用户线程产生对象)。

    • 关键常用参数
      • CMSInitiatingOccupancyFraction：表示老年代使用率达到多少时进行 FullGC；
      • UseCMSCompactAtFullCollection：表示在进行 FullGC 之后进行老年代内存整理，避免产生内存碎片。

问题 4：线程池满

Java 线程池以有界队列的线程池为例

  1. 当新任务提交时，如果业务线程 小于corePoolSize（核心线程），则创建新线程来处理请求。
  2. 如果业务线程数 等于corePoolSize（核心线程数）时，则新任务被添加到任务队列中，直到队列满。
  3. 当队列满了后，会继续开辟新线程（非核心线）来处理任务，但不超过 maximumPoolSize（最大线程=核心线程+非核心线程）。
  4. 当任务队列满了并且已开辟了最大线程数，此时又来了新任务，ThreadPoolExecutor 会执行拒绝策略。

问题 5：NoSuchMethodException

1.jar 包冲突: java 在装载一个目录下所有 jar 包时，它加载的顺序完全取决于操作系统。

  • mvn dependency:tree -Dverbose： 分析报错方法所在的 jar 包版本，留下新的
  • arthas的 sc -d ClassName ：查看 jvm 已加载类信息
  • -XX:+TraceClassLoading： 输出类的加载顺序，可以用来排查 class 的冲突问题：

2.同类问题

  • ClassNotFoundException
  • NoClassDefFoundError
  • ClassCastException

问题 6：JVM生成"hs_err_pid"开头的文件

JVM 发生内部崩溃，必然会生成"hs_err_pid"开头的文件。

  • 无法申请内存，显示commit_memory错误
java 复制代码 
Current thread (0x00007f3e40013000):  JavaThread "Unknown thread" [_thread_in_vm, id=11408, stack(0x00007f3e49983000,0x00007f3e49a84000)]
 
Stack: [0x00007f3e49983000,0x00007f3e49a84000],  sp=0x00007f3e49a82360,  free space=1020k
Native frames: (J=compiled Java code, j=interpreted, Vv=VM code, C=native code)
V  [libjvm.so+0x9a32da]  VMError::report_and_die()+0x2ea
V  [libjvm.so+0x497f7b]  report_vm_out_of_memory(char const*, int, unsigned long, char const*)+0x9b
V  [libjvm.so+0x81fcce]  os::Linux::commit_memory_impl(char*, unsigned long, bool)+0xfe
V  [libjvm.so+0x820219]  os::pd_commit_memory(char*, unsigned long, unsigned long, bool)+0x29
V  [libjvm.so+0x819faa]  os::commit_memory(char*, unsigned long, unsigned long, bool)+0x2a
V  [libjvm.so+0x99eae9]  VirtualSpace::expand_by(unsigned long, bool)+0x1c9
V  [libjvm.so+0x99ec6d]  VirtualSpace::initialize(ReservedSpace, unsigned long)+0xcd
V  [libjvm.so+0x57962f]  CardGeneration::CardGeneration(ReservedSpace, unsigned long, int, GenRemSet*)+0x11f
V  [libjvm.so+0x46ceed]  ConcurrentMarkSweepGeneration::ConcurrentMarkSweepGeneration(ReservedSpace, unsigned long, int, CardTableRS*, bool, FreeBlockDictionary<FreeChunk>::DictionaryChoice)+0x5d
V  [libjvm.so+0x57a906]  GenerationSpec::init(ReservedSpace, int, GenRemSet*)+0x106
V  [libjvm.so+0x56afe4]  GenCollectedHeap::initialize()+0x344
V  [libjvm.so+0x9751aa]  Universe::initialize_heap()+0xca
V  [libjvm.so+0x976379]  universe_init()+0x79
V  [libjvm.so+0x5b1d25]  init_globals()+0x65
V  [libjvm.so+0x95dc6d]  Threads::create_vm(JavaVMInitArgs*, bool*)+0x1ed
V  [libjvm.so+0x639fe4]  JNI_CreateJavaVM+0x74

这一般是因为 Xmx 设置过大，超过系统可用内存，JVM 申请内存失败。

  • 比如服务器总内存30G ，同时运行多个程序, 程序 A 配了10G Xmx, 程序B也配了10G Xmx ，Linux的交换空间也没有设置，如果程序AB用满Xmx的那么可用内存必然低于10G，这时如果程序C需要大于10G的内存就很容易发生该错误，直接宕机!

解决方案

如果找不到"hs_err_pid"开头的文件，那么这个进程的闪退必然是被从外部终止的。

  • java进程长期内存占用过高，系统需要内存使用的时候没有内存，Linux的 OOM Killer机制 会干掉最低优先级的内存

  • 检查 /var/log/message ， /var/log/dmesg或者对应日期文件，看看有没有类似下面的内容，日志有时间可以判断

  • 如 grep 'Out of memory' /var/log/messages

常见问题汇总

线程池满

  • rpc 框架线程池满：高 RT(响应时间)接口进行线程数限流

  • 应用内线程池满：重启可短暂缓解，具体还得看问题原因

CPU 高，load 高

  • 单机置换或重启，可短暂缓解，恢复看具体原因
  • 集群高且流量大幅增加，扩容，恢复看具体原因

下游 RT(响应时间)高

  • 限流
  • 降级

数据库

  • 死锁：kill 死锁线程
  • 慢 sql： 优化sql或sql 限流

【Mysql】太可怕了,跟踪及解决Mysql死锁原来可以这么简单

四.调优实例1-初窥门径

在日常的Java开发中，常见以下问题：

  • 内存泄露
  • 某个进程突然cpu飙升
  • 线程死锁
  • 响应变慢

1.浏览量暴增后网站响应速度变慢

问题推测 ：在测试环境测速度比较快，但是一到生产就变慢，所以推测可能是因为垃圾回收导致的业务线程停顿。

  • 定位 ：通过jstat -gc指令 发现GC次数频率非常高 且GC所占用的时间非常长，所以判断是因为GC频率非常高，所以导致业务线程经常停顿，从而造成网页反应很慢。

  • 解决方案 ：因为网页访问量很高，所以对象创建速度非常快，导致堆内存容易填满从而频繁GC，所以这里问题在于年轻代内存太小，所以这里可以增加JVM内存就行了，所以初步从原来的2G内存增加到16G内存。

第二个问题 ：增加内存后的确平常的请求比较快了，但是又出现了另外一个问题，就是不定期的会间断性的卡顿，而且单次卡顿的时间要比之前要长很多。

  • 问题推测 ：由于之前的优化加大了内存，所以推测可能是因为内存加大了，从而导致单次GC的时间变长从而导致间接性的卡顿。

  • 定位 ：还是通过jstat -gc 指令 发现FGC次数变多，但是花费在FGC上的时间是非常高的, 根据GC日志 查看到单次FGC的时间有达到几十秒的。

  • 解决方案 ： 因为JVM默认使用的是PS+PO的组合 ，PS+PO垃圾标记和收集阶段都是STW ，所以内存加大了之后，需要进行垃圾回收的时间就变长了，所以这里要想避免单次GC时间过长，所以需要使用并发收集器

    • 当前为JDK1.7所以选择CMS垃圾收集器，根据之前垃圾收集情况设置了一个预期的停顿的时间，上线后网站再也没有了卡顿问题。

2.后台导出数据引发的OOM

问题描述： 公司的后台系统，偶发性的引发OOM异常，堆内存溢出。

  1. 因为是偶发性的，所以第一次简单的认为就是堆内存不足导致，所以单方面的加大了堆内存从4G调整到8G。

  2. 但问题依然没有解决，只能从堆内存信息下手，通过开启了-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 获得堆内存的dump文件。

  3. VisualVM 对 堆dump文件进行分析，通过VisualVM查看到占用内存最大的对象是String对象，本来想跟踪着String对象找到其引用的地方，但dump文件太大，跟踪进去的时候总是卡死，而String对象占用比较多也比较正常，最开始也没有认定就是这里的问题，于是就从线程信息里面找突破点。

  4. 通过线程进行分析，先找到了几个正在运行的业务线程，然后逐一跟进业务线程看了下代码，发现有个引起我注意的方法，导出订单信息。

  5. 因为订单信息导出这个方法可能会有几万的数据量，首先要从数据库里面查询出来订单信息，然后把订单信息生成excel，这个过程会产生大量的String对象。

  6. 在订单导出功能测试的过程中发现导出按钮前端居然没有做点击后按钮置灰交互事件，结果按钮可以一直点，因为导出订单数据本来就非常慢，使用的人员可能发现点击后很久后页面都没反应，结果就一直点，结果就大量的请求进入到后台，堆内存产生了大量的订单对象和EXCEL对象，而且方法执行非常慢，导致这一段时间内这些对象都无法被回收，所以最终导致内存溢出。

  7. 最终没有调整任何JVM参数，只是在前端的导出订单按钮上加上了置灰状态，等后端响应之后按钮才可以进行点击，然后减少了查询订单信息的非必要字段来减少生成对象的体积，然后问题就解决了。

3.单个缓存数据过大导致的系统CPU飚高

  1. 系统发布生产后发现CPU一直飚高到600%，发现这个问题后首先要做的是定位到是哪个应用占用CPU高，通过top 找到了对应的一个java应用占用CPU资源600%。

  2. 如果是应用的CPU飚高，那么基本上可以定位可能是 锁资源竞争，或是频繁GC 造成的。

  3. 从GC方向排查，如果GC正常的话再从线程方向排查，首先使用 jstat -gc PID 指令 打印出GC的信息，发现应用在运行了几分钟GC时间就达到了482秒，那么问这很明显就 是频繁GC导致的CPU飚高。

  4. 定位到了是GC的问题，那么下一步就是找到频繁GC的原因了，所以可以从2方面定位了，可能是哪个地方频繁创建对象，或者就是有内存泄露导致内存回收不掉。

  5. 使用 jmap -dump 指令 把堆内存信息dump下来看一下（ 堆内存空间大的慎用这个指令否则会导致应用暂停时间过长，因为我们的堆内存空间才2G所以也就没考虑这个问题了）。

  6. 使用JvisualVM导入dump进行离线分析，首先从占用内存最多的对象中查找，结果排名第三看到一个业务VO占用堆内存约10%的空间，很明显这个对象是有问题的。

  7. 通过业务对象找到了对应的业务代码，发现该对象是查看新闻资讯信息生成的对象，由于想提升查询的效率，所以把新闻资讯保存到了redis缓存里面，每次调用资讯接口都是从缓存里面获取。

  8. 把新闻保存到redis缓存里面这个方式是没有问题的，有问题的是新闻的50000多条数据都是保存在一个key里面，这样就导致每次调用查询新闻接口都会从redis里面把50000多条数据都拿出来，再做筛选分页拿出10条返回给前端。50000多条数据也就意味着会产生50000多个对象，每个对象280个字节左右，50000个对象就有13.3M，这就意味着只要查看一次新闻信息就会产生至少13.3M的对象，那么并发请求量只要到10，那么每秒钟都会产生133M的对象 ，而这种大对象会被直接分配到老年代，这样的话一个2G大小的老年代内存，只需要几秒就会塞满，从而触发GC。

  9. 由于问题是因为单个缓存过大造成的，那么只需要把缓存减小就行，这里把缓存以页的粒度进行缓存，每个key缓存10条作为返回给前端1页的数据，每次查询从缓存拿出10条数据，就避免了此问题的 产生。

4.CPU经常100% 问题定位

问题分析 ：CPU高一定是某个程序长期占用了CPU资源。

1.找出CPU占用率高的进程。

shell 复制代码 
 top  列出系统各个进程的资源占用情况。

2.找出该进程里的哪个线程CPU占用率高。

shell 复制代码 
 top -Hp 进程ID   列出对应进程里面的线程占用资源情况

4.找到对应线程ID后， 把线程ID转换为16进制

shell 复制代码 
printf "%x\n"  PID    把线程ID转换为16进制

5.jstack PID 打印出进程的所有线程信息，过滤出该线程ID对应信息

shell 复制代码 
jstack 进程ID| grep -30 16进制线程ID

6.最后根据线程的堆栈信息定位到具体业务方法,从代码中找到问题所在。

java 复制代码 
1. 查看是否有线程长时间的watting 或blocked
2. 如果线程长期处于watting状态下， 关注watting on xxxxxx，说明线程在等待这把锁，然后根据锁的地址找到持有锁的线程。

5.内存飚高问题定位

分析 ： 内存飚高如果是发生在java进程上，一般是因为创建了大量对象所导致，持续飚高说明 垃圾回收跟不上对象创建的速度，或者内存泄露导致对象无法回。

1.先观察垃圾回收的情况

java 复制代码 
jstat -gc PID 1000 :查看GC次数，时间等信息，每隔一秒打印一次。
  
jmap -histo PID | head -20 :查看堆内存占用空间最大的前20个对象类型,可初步查看是哪个对象占用了内存
  • 如果GC次数频繁，而且每次回收的内存空间也正常 ，那说明对象创建速度过快导致内存一直占用很高；如果每次回收的内存非常少 ，那说明可能是因为 "内存泄露" 导致内存一直无法被回收。

2.导出堆内存文件快照( 堆内存空间大的慎用这个指令否则会导致应用暂停时间过长,我的才2G)

java 复制代码 
jmap -dump:live,format=b,file=/home/myheapdump.hprof PID :dump指定Java进程堆内存信息到文件

3、使用JvisualVM对dump文件进行离线分析,找到占用内存高的对象，再找到创建该对象的代码位置，从代码和业务场景中定位问题。

6.数据分析平台系统频繁 Full GC

该平台主要对用户在 App 中行为进行定时分析统计，并支持报表导出，使用 CMS GC 算法。

  • 发现页面打开经常卡顿，通过 jstat 命令发现系统每次 Young GC 后大约有 10% 的存活对象进入老年代。

  • 原因为 Survivor 区空间设置过小，每次 Young GC 后存活对象在 Survivor 区域放不下，提前进入老年代，导致老年代满了后触发Full GC

    • 通过调大 Survivor 区，使得 Survivor 区可以容纳 Young GC 后存活对象，对象在 Survivor 区经历多次 Young GC 达到年龄阈值才进入老年代。

    • 调整之后每次 Young GC 后进入老年代的对象稳定运行时仅几百 Kb，Full GC 频率大大降低。

7.线程锁死/无限等待

表现: 系统无法访问时，当前cpu占用非常低

  • 使用 jstack命令输出线程堆栈即可
java 复制代码 
jstack 进程ID >> 1.txt
或
jstack -F 进程ID >> 1.txt
或
jstack -l 进程ID | grep -i -E 'BLOCKED | deadlock'
  • 或者用jprofiler工具看堆栈，或者其他任何可以拿到堆栈的工具都可以， java的堆栈就是java方法调用的路径，可以定位一些简单问题

五.调优实例2-登堂入室

1.CPU 利用率高/飙升

表现

  • CPU全部占满，应用内存达到配置Xmx最大值

常见原因：

  • "内存泄露" 导致对象无法回收，从而造成频繁GC。
  • 死循环、线程阻塞、io wait等
java 复制代码 
public class CpuReaper {
    public static void main(String[] args) {

        for (int i = 0; i < 8; i++) {
            new Thread(() -> {
                CpuReaper cpuReaper = new CpuReaper();
                cpuReaper.cpuReaper();
            }).start();
        }
    }

    public void cpuReaper() {
        int num = 0;
        long start = System.currentTimeMillis() / 1000;
        while (true) {
            num = num + 1;
            if (num == Integer.MAX_VALUE) {
                log.info("reset");
                num = 0;
            }
            if ((System.currentTimeMillis() / 1000) - start > 1000) {
                return;
            }
        }
    }
}

第一步：定位出问题的线程

方法 1: 传统的方法

1. top 定位CPU占比最高的Java进程ID

还可以使用pwdx pid命令找到业务进程路径，进而定位到负责人和项目 ：

2.top -Hp pid 定位CPU占比最高的线程ID

3. printf '0x%x' tid 将线程 id 转化 16 进制

shell 复制代码 
> printf '0x%x' 12817
> 0x3211

4. jstack pid | grep tid 找到线程堆栈

shell 复制代码 
> jstack 12816 | grep 0x3211 -A 30
方法 2: show-busy-java-threads


show-busy-java-threads教程
show-busy-java-threads脚本

  • 这个脚本来自于github上一个开源项目，项目提供了很多有用的脚本，show-busy-java-threads就是其中的一个。使用这个脚本，可以直接简化方法A中的繁琐步骤。如下:
java 复制代码 
> wget --no-check-certificate https://raw.github.com/oldratlee/useful-scripts/release-2.x/bin/show-busy-java-threads
> chmod +x show-busy-java-threads

> ./show-busy-java-threads
shell 复制代码 
# 默认从所有运行的Java进程中找出最消耗CPU的5个线程，打印出其线程栈
show-busy-java-threads

#可以手动指定要分析的Java进程Id，以保证只会显示你关心的那个Java进程的信息
show-busy-java-threads -p <指定的Java进程Id>
show-busy-java-threads -c <要显示的线程栈数>
方法 3: arthas thread

阿里开源的arthas现在已经几乎包揽了我们线上排查问题的工作，提供了一个很完整的工具集。在这个场景中，也只需要一个thread -n命令即可。

java 复制代码 
> curl -O https://arthas.gitee.io/arthas-boot.jar # 下载

要注意的是，arthas的cpu占比，和前面两种cpu占比统计方式不同。前面两种针对的是Java进程启动开始到现在的cpu占比情况，arthas这种是一段采样间隔内，当前JVM里各个线程所占用的cpu时间占总cpu时间的百分比。

arthas使用

Arthas 是阿里巴巴开源的Java 诊断工具，基于Java Agent方式，使用 Instrumentation修改字节码方式进行 Java 应用诊断

常用命令：

  • dashboard ：系统实时数据面板, 可查看线程，内存，gc 等信息
  • thread ：查看当前线程信息，查看线程的堆栈，如查看最繁忙的前 n 线程
  • getstatic：获取静态属性值，如 getstatic className attrName 可用于查看线上开关真实值
  • sc：查看 jvm 已加载类信息，可用于排查 jar 包冲突
  • sm：查看 jvm 已加载类的方法信息
  • jad：反编译 jvm 加载类信息,排查代码逻辑没执行原因
  • logger：查看logger信息，更新logger level
  • watch：观测方法执行数据，包含出参、入参、异常等 watch xxxClass xxxMethod " {params, throwExp} " -e -x 2

    watch xxxClass xxxMethod "{params,returnObj}" "params[0].sellerId.equals('189')" -x 2

    watch xxxClass xxxMethod sendMsg '@com.taobao.eagleeye.EagleEye@getTraceId()'

  • trace：方法内部调用时长，并输出每个节点的耗时，用于性能分析
  • tt：用于记录方法，并做回放

arthas常见问题解决

第二步:具体问题具体分析

场景1：CPU占比最高的都是GC线程
xml 复制代码 
GC task thread#0 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007fd99001f800 nid=0x779 runnable
GC task thread#1 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007fd990021800 nid=0x77a runnable
GC task thread#2 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007fd990023000 nid=0x77b runnable
GC task thread#3 (ParallelGC)" os_prio=0 tid=0x00007fd990025000 nid=0x77c runnable

当发生内存溢出的时候，或快要内存溢出的时候，JVM 发现内存不够就会 GC，所有 GC线程开始工作，暂停 JVM 运行，如果回收到内存了，JVM正常执行

  • 如果执行GC没有回收到什么内存，GC会循环持续执行，这就导致了cpu全部占满的现象，所以说"内存溢出的时候，一定伴随cpu占满"
场景2：CPU占比最高的都是业务线程

  • iowait，等待 IO

    • vmstat ：查看 blocked 进程状况
    • jstack -l pid | grep BLOCKED ：查看阻塞状态线程堆栈

  • 等待内核态锁，如 synchronized

    • jstack -l pid | grep -i -E 'BLOCKED | deadlock' ： 查看阻塞状态线程堆栈

    • profiler dump 线程栈，分析线程持锁情况

    • 使用arthas的thread -b指令，查询当前阻塞其他线程的线程。

2.频繁 GC

GC处理过程

解决方案

  1. 查看gc日志
  2. jstat -gcutil {进程号} {统计间隔毫秒} {统计次数}（默认代表一直统计)

HotSpot JVM有一类特别的参数叫做可管理的参数，可以在运行时动态修改。

  1. 通过JDK自带的jinfo工具修改 (如"PrintGC"开头的都是动态参数，可以在运行时开启或是关闭GC日志。)
  2. 通过JMX客户端调用HotSpotDiagnostic MXBean的setVMOption方法来设置这些参数。
  3. 通过arthas的vmoption命令更新VM诊断相关的参数

获取到gc日志之后，可以上传到GC easy帮助分析，得到可视化的图表分析结果。


GC 原因及定位(常见问题 3：持续 FullGC)

晋升老年代失败

  • 从survivor区晋升的对象在老年代也放不下导致 FullGC（FGC 回收无效则抛 OOM）。

  • 可能原因：

    • survivor 区太小，对象过早进入老年代 查看 SurvivorRatio 参数 java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep 'SurvivorRatio'
    • 大对象分配，没有足够的内存：dump堆快照，使用 jhat/JProfiler/MAT 分析对象占用情况
    • 老年代存在大量对象：dump堆快照，使用jhat/JProfiler/MAT 分析对象占用情况

你也可以从Full GC 的效果来推断问题

  • 正常情况下，一次Full GC应该会回收大量内存，所以 「正常的堆内存增长曲线应该是呈锯齿形」 。
    • 如果你发现Full gc 之后堆内存几乎没有下降，那么可以推断： 「堆中有大量不能回收的对象且在不停膨胀，使堆的使用占比超过Full GC的触发阈值，但又回收不掉，导致Full GC一直执行 。「换句话来说，可能是」内存泄露」了。

一般来说，GC相关的异常推断都需要涉及到「内存分析」，使用jmap之类的工具dump出堆内存快照（或者 Arthas的heapdump）命令，然后使用MAT、JProfiler、JVisualVM等可视化内存分析工具。

问题原因及定位：

1. 晋升老年代失失败：从S区晋升的对象在老年代也放不下导致 FullGC（FGC 回收无效则抛 OOM）。原因：

  • survivor 区太小，对象过早晋升老年代

    • 查看 Survivor区占比： java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep 'SurvivorRatio'
    • jstat -gcutil pid 1000： 观察内存运行情况；
    • jinfo pid： 查看 SurvivorRatio 参数；

  • 大对象分配，没有足够的内存

    • GC日志查找关键字 "allocating large"
    • dump堆快照，然后使用 jhat/JProfiler/MAT 分析大对象分布情况

  • 老年代存在大量对象

    • 实例数量前十的类：jmap -histo pid | sort -n -r -k 2 | head -10
    • 实例容量前十的类：jmap -histo pid | sort -n -r -k 3 | head -10
    • dump堆内存快照，使用jhat/JProfiler/MAT 分析对象占用情况

2.concurrent mode failed（CMS并发收集失败）在 CMS GC 过程中业务线程将对象放入老年代（并发收集的特点）内存不足。原因：

  • FGC 触发比例过大，导致老年代占用过多，并发收集时用户线程持续产生对象导致达到触发 FGC 比例。

    • jinfo pid： 查看 CMSInitiatingOccupancyFraction 参数，一般 70~80 即可

  • 老年代存在内存碎片。

    • jinfo pid： 查看 UseCMSCompactAtFullCollection参数，在 FullGC 后整理内存

你也可以从Full GC 的效果来推断问题

  • 正常情况下，一次Full GC应该会回收大量内存，所以 「正常的堆内存曲线应该是呈锯齿形」 。
    • 如果你发现Full gc 之后堆内存几乎没有下降，那么可以推断： 「堆中有大量不能回收的对象且在不停膨胀，使堆的使用占比超过Full GC的触发阈值，但又回收不掉，导致Full GC一直执行 。「换句话来说，可能是」内存泄露」了。

一般来说，GC相关的异常推断都需要涉及到「内存分析」，使用jmap之类的工具dump出堆内存快照（或者 Arthas的heapdump）命令，然后使用MAT、JProfiler、JVisualVM等可视化内存分析工具。

问题原因及定位：

1.下游 RT 高，超时时间不合理

  • 业务监控
  • sunfire
  • eagleeye

2 数据库慢 sql 或者数据库死锁

3 Java 代码死锁

  • jstack --l pid | grep -i --E 'BLOCKED | deadlock'
  • dump thread 通过 zprofiler 分析阻塞线程和持锁情况

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