這幾種常見的 JVM 調優場景，你知道嗎？

假定你已經瞭解了運行時的數據區域和常用的垃圾回收算法，也瞭解了Hotspot支持的垃圾回收器。

一、cpu佔用過高

cpu佔用過高要分情況討論，是不是業務上在搞活動，突然有大批的流量進來，而且活動結束後cpu佔用率就下降了，如果是這種情況其實可以不用太關心，因為請求越多，需要處理的線程數越多，這是正常的現象。

話説回來，如果你的服務器配置本身就差，cpu也只有一個核心，這種情況，稍微多一點流量就真的能夠把你的cpu資源耗盡，這時應該考慮先把配置提升吧。

第二種情況，cpu佔用率長期過高，這種情況下可能是你的程序有那種循環次數超級多的代碼，甚至是出現死循環了。排查步驟如下：

（1）用top命令查看cpu佔用情況

這樣就可以定位出cpu過高的進程。在linux下，top命令獲得的進程號和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這個線程一直在佔用cpu

（3）把線程號轉換為16進制

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

記下這個16進制的數字，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.spareyaya.jvm.service.EndlessLoopService.service(EndlessLoopService.java:19)
 at com.spareyaya.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工具輸出現在的線程棧，再通過grep命令結合上一步拿到的線程16進制的id定位到這個線程的運行情況，其中jstack後面的7268是第（1）步定位到的進程號，grep後面的是（2）、（3）步定位到的線程號。

從輸出結果可以看到這個線程處於運行狀態，在執行 com.spareyaya.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，看看是不是處於循環中，這樣就定位到了問題。

二、死鎖

死鎖並沒有第一種場景那麼明顯，web應用肯定是多線程的程序，它服務於多個請求，程序發生死鎖後，死鎖的線程處於等待狀態（ WAITING 或 TIMED_WAITING ），等待狀態的線程不佔用cpu，消耗的內存也很有限，而表現上可能是請求沒法進行，最後超時了。在死鎖情況不多的時候，這種情況不容易被發現。

可以使用jstack工具來查看

（1）jps查看java進程

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

（2）jstack查看死鎖問題

由於web應用往往會有很多工作線程，特別是在高併發的情況下線程數更多，於是這個命令的輸出內容會十分多。jstack最大的好處就是會把產生死鎖的信息（包含是什麼線程產生的）輸出到最後，所以我們只需要看最後的內容就行了

Java stack information for the threads listed above:
===================================================
"Thread-4":
 at com.spareyaya.jvm.service.DeadLockService.service2(DeadLockService.java:35)
 - waiting to lock <0x00000000f5035ae0> (a java.lang.Object)
 - locked <0x00000000f5035af0> (a java.lang.Object)
 at com.spareyaya.jvm.controller.JVMController.lambda$deadLock$1(JVMController.java:41)
 at com.spareyaya.jvm.controller.JVMController$$Lambda$457/1776922136.run(Unknown Source)
 at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
"Thread-3":
 at com.spareyaya.jvm.service.DeadLockService.service1(DeadLockService.java:27)
 - waiting to lock <0x00000000f5035af0> (a java.lang.Object)
 - locked <0x00000000f5035ae0> (a java.lang.Object)
 at com.spareyaya.jvm.controller.JVMController.lambda$deadLock$0(JVMController.java:37)
 at com.spareyaya.jvm.controller.JVMController$$Lambda$456/474286897.run(Unknown Source)
 at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Found 1 deadlock.

發現了一個死鎖，原因也一目瞭然。

三、內存泄漏

我們都知道，java和c++的最大區別是前者會自動收回不再使用的內存，後者需要程序員手動釋放。在c++中，如果我們忘記釋放內存就會發生內存泄漏。但是，不要以為jvm幫我們回收了內存就不會出現內存泄漏。

程序發生內存泄漏後，進程的可用內存會慢慢變少，最後的結果就是拋出OOM錯誤。發生OOM錯誤後可能會想到是內存不夠大，於是把-Xmx參數調大，然後重啟應用。這麼做的結果就是，過了一段時間後，OOM依然會出現。最後無法再調大最大堆內存了，結果就是隻能每隔一段時間重啟一下應用。

內存泄漏的另一個可能的表現是請求的響應時間變長了。這是因為頻繁發生的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...
            });
        }
    }
}

運行參數是 -Xms20m -Xmx20m -XX:+PrintGC ，把可用內存調小一點，並且在發生gc時輸出信息，運行結果如下

[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，佔用的內存卻越來越多，説明程序有的對象無法被回收。但是上面的程序對象都是定義在方法內的，屬於局部變量，局部變量在方法運行結果後，所引用的對象在gc時應該被回收啊，但是這裏明顯沒有。

為了找出到底是哪些對象沒能被回收，我們加上運行參數 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=heap.bin ，意思是發生OOM時把堆內存信息dump出來。運行程序直至異常，於是得到 heap.dump 文件，然後我們藉助eclipse的MAT插件來分析，如果沒有安裝需要先安裝。

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

MAT會列出所有可能發生內存泄漏的對象

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，可以發現線程池為了複用線程，會不斷地等待新的任務，線程也不會回收，需要調用其 shutdown 方法才能讓線程池執行完任務後停止。

其實線程池定義成局部變量，好的做法是設置成單例。

上面只是其中一種處理方法

在線上的應用，內存往往會設置得很大，這樣發生OOM再把內存快照dump出來的文件就會很大，可能大到在本地的電腦中已經無法分析了（因為內存不足夠打開這個dump文件）。這裏介紹另一種處理辦法：

（1）用jps定位到進程號

C:\Users\spareyaya\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

因為已經知道了是哪個應用發生了OOM，這樣可以直接用jps找到進程號 135988

（2）用jstat分析gc活動情況

jstat是一個統計java進程內存使用情況和gc活動的工具，參數可以有很多，可以通過 jstat -help 查看所有參數以及含義

C:\Users\spareyaya\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，統計的進程號是 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，M是 Metaspace ，CCS使用壓縮比例，YGC和YGCT分別是新生代gc的次數和時間， FGC 和 FGCT 分別是老年代gc的次數和時間，GCT是gc的總時間。雖然發生了gc，但是老年代內存佔用率根本沒下降，説明有的對象沒法被回收（當然也不排除這些對象真的是有用）。

（3）用jmap工具dump出內存快照

jmap可以把指定java進程的內存快照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 的內存快照文件，然後就可以用eclipse來分析了。

四、總結

以上三種嚴格地説還算不上jvm的調優，只是用了jvm工具把代碼中存在的問題找了出來。我們進行jvm的主要目的是儘量減少停頓時間，提高系統的吞吐量。

但是如果我們沒有對系統進行分析就盲目去設置其中的參數，可能會得到更壞的結果，jvm發展到今天，各種默認的參數可能是實驗室的人經過多次的測試來做平衡的，適用大多數的應用場景。

如果你認為你的jvm確實有調優的必要，也務必要取樣分析，最後還得慢慢多次調節，才有可能得到更優的效果。