jmap和jstack使用

先jps -ml

再sudo -u hive /usr/java/latest/bin/jstack 19661（此为进程号） > /tmp/jstack.txt

首先回顾下相关概念：

Java堆和栈的区别

栈与堆都是Java用来在Ram中存放数据的地方。与C++不同，Java自动管理栈和堆，程序员不能直接地设置栈或堆。

Java的堆是一个运行时数据区,类的对象从中分配空间。这些对象通过new、newarray、anewarray和 multianewarray等指令建立，它们不需要程序代码来显式的释放。堆是由垃圾回收来负责的，堆的优势是可以动态地分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的，Java的垃圾收集器会自动收走这些不再使用的数据。但缺点是，由于要在运行时动态分配内存，存取速度较慢。

栈的优势是，存取速度比堆要快，仅次于寄存器，栈数据可以共享。但缺点是，存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的，缺乏灵活性。

栈中主要存放一些基本类型的变量（,int, short, long, byte, float, double, boolean, char）和对象句柄。

栈有一个很重要的特殊性，就是存在栈中的数据可以共享。假设我们同时定义：

int a = 3;

int b = 3；

编译器先处理int a = 3；首先它会在栈中创建一个变量为a的引用，然后查找栈中是否有3这个值，如果没找到，就将3存放进来，然后将a指向3。接着处理int b = 3；在创建完b的引用变量后，因为在栈中已经有3这个值，便将b直接指向3。这样，就出现了a与b同时均指向3的情况。

这时，如果再令a=4；那么编译器会重新搜索栈中是否有4值，如果没有，则将4存放进来，并令a指向4；如果已经有了，则直接将a指向这个地址。因此a值的改变不会影响到b的值。

要注意这种数据的共享与两个对象的引用同时指向一个对象的这种共享是不同的，因为这种情况a的修改并不会影响到b, 它是由编译器完成的，它有利于节省空间。而一个对象引用变量修改了这个对象的内部状态，会影响到另一个对象引用变量。

A、 jps(Java Virtual Machine Process Status Tool)

jps主要用来输出JVM中运行的进程状态信息。语法格式如下：

jps [options] [hostid] 如果不指定hostid就默认为当前主机或服务器。

命令行参数选项说明如下：

-q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数-m 输出传入main方法的参数-l 输出main类或Jar的全限名-v 输出传入JVM的参数比如下面：

root@ubuntu:/# jps -m -l2458 org.artifactory.standalone.main.Main /usr/local/artifactory-2.2.5/etc/jetty.xml29920 com.sun.tools.hat.Main -port 9998 /tmp/dump.dat3149 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start30972 sun.tools.jps.Jps -m -l8247 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start25687 com.sun.tools.hat.Main -port 9999 dump.dat21711 mrf-center.jar

B、 jstack

jstack主要用来查看某个Java进程内的线程堆栈信息。语法格式如下：

jstack [option] pidjstack [option] executable corejstack [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip 命令行参数选项说明如下：

-l long listings，会打印出额外的锁信息，在发生死锁时可以用jstack -l pid来观察锁持有情况-m mixed mode，不仅会输出Java堆栈信息，还会输出C/C++堆栈信息（比如Native方法） jstack可以定位到线程堆栈，根据堆栈信息我们可以定位到具体代码，所以它在JVM性能调优中使用得非常多。下面我们来一个实例找出某个Java进程中最耗费CPU的Java线程并定位堆栈信息，用到的命令有ps、top、printf、jstack、grep。

第一步先找出Java进程ID，我部署在服务器上的Java应用名称为mrf-center：

root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v greproot 21711 1 1 14:47 pts/3 00:02:10 java -jar mrf-center.jar 得到进程ID为21711，第二步找出该进程内最耗费CPU的线程，可以使用ps -Lfp pid或者ps -mp pid -o THREAD, tid, time或者top -Hp pid，我这里用第三个，输出如下：

TIME列就是各个Java线程耗费的CPU时间，CPU时间最长的是线程ID为21742的线程，用

printf "%x\n" 21742 得到21742的十六进制值为54ee，下面会用到。

OK，下一步终于轮到jstack上场了，它用来输出进程21711的堆栈信息，然后根据线程ID的十六进制值grep，如下：

root@ubuntu:/# jstack 21711 | grep 54ee"PollIntervalRetrySchedulerThread" prio=10 tid=0x00007f950043e000 nid=0x54ee in Object.wait() [0x00007f94c6eda000] 可以看到CPU消耗在PollIntervalRetrySchedulerThread这个类的Object.wait()，我找了下我的代码，定位到下面的代码：

[java] view plain copy

// Idle wait

getLog().info("Thread [" + getName() + "] is idle waiting...");

schedulerThreadState = PollTaskSchedulerThreadState.IdleWaiting;

long now = System.currentTimeMillis();

long waitTime = now + getIdleWaitTime();

long timeUntilContinue = waitTime - now;

synchronized(sigLock) {

try {

if(!halted.get()) {

sigLock.wait(timeUntilContinue);

}

catch (InterruptedException ignore) {

}

它是轮询任务的空闲等待代码，上面的sigLock.wait(timeUntilContinue)就对应了前面的Object.wait()。

C、 jmap（Memory Map）和jhat（Java Heap Analysis Tool）

jmap用来查看堆内存使用状况，一般结合jhat使用。

jmap语法格式如下：

jmap [option] pidjmap [option] executable corejmap [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip 如果运行在64位JVM上，可能需要指定-J-d64命令选项参数。

jmap -permstat pid 打印进程的类加载器和类加载器加载的持久代对象信息，输出：类加载器名称、对象是否存活（不可靠）、对象地址、父类加载器、已加载的类大小等信息，如下图：

使用jmap -heap pid查看进程堆内存使用情况，包括使用的GC算法、堆配置参数和各代中堆内存使用情况。比如下面的例子：

root@ubuntu:/# jmap -heap 21711Attaching to process ID 21711, please wait...Debugger attached successfully.Server compiler detected.JVM version is 20.10-b01using thread-local object allocation.Parallel GC with 4 thread(s)Heap Configuration: MinHeapFreeRatio = 40 MaxHeapFreeRatio = 70 MaxHeapSize = 2067791872 (1972.0MB) NewSize = 1310720 (1.25MB) MaxNewSize = 17592186044415 MB OldSize = 5439488 (5.1875MB) NewRatio = 2 SurvivorRatio = 8 PermSize = 21757952 (20.75MB) MaxPermSize = 85983232 (82.0MB)Heap Usage:PS Young GenerationEden Space: capacity = 6422528 (6.125MB) used = 5445552 (5.1932830810546875MB) free = 976976 (0.9317169189453125MB) 84.78829520089286% usedFrom Space: capacity = 131072 (0.125MB) used = 98304 (0.09375MB) free = 32768 (0.03125MB) 75.0% usedTo Space: capacity = 131072 (0.125MB) used = 0 (0.0MB) free = 131072 (0.125MB) 0.0% usedPS Old Generation capacity = 35258368 (33.625MB) used = 4119544 (3.9287033081054688MB) free = 31138824 (29.69629669189453MB) 11.683876009235595% usedPS Perm Generation capacity = 52428800 (50.0MB) used = 26075168 (24.867218017578125MB) free = 26353632 (25.132781982421875MB) 49.73443603515625% used .... 使用jmap -histo[:live] pid查看堆内存中的对象数目、大小统计直方图，如果带上live则只统计活对象，如下：

root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more num #instances #bytes class name---------------------------------------------- 1: 38445 5597736 <constMethodKlass> 2: 38445 5237288 <methodKlass> 3: 3500 3749504 <constantPoolKlass> 4: 60858 3242600 <symbolKlass> 5: 3500 2715264 <instanceKlassKlass> 6: 2796 2131424 <constantPoolCacheKlass> 7: 5543 1317400 [I 8: 13714 1010768 [C 9: 4752 1003344 [B 10: 1225 639656 <methodDataKlass> 11: 14194 454208 java.lang.String 12: 3809 396136 java.lang.Class 13: 4979 311952 [S 14: 5598 287064 [[I 15: 3028 266464 java.lang.reflect.Method 16: 280 163520 <objArrayKlassKlass> 17: 4355 139360 java.util.HashMap$Entry 18: 1869 138568 [Ljava.util.HashMap$Entry; 19: 2443 97720 java.util.LinkedHashMap$Entry 20: 2072 82880 java.lang.ref.SoftReference 21: 1807 71528 [Ljava.lang.Object; 22: 2206 70592 java.lang.ref.WeakReference 23: 934 52304 java.util.LinkedHashMap 24: 871 48776 java.beans.MethodDescriptor 25: 1442 46144 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry 26: 804 38592 java.util.HashMap 27: 948 37920 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment 28: 1621 35696 [Ljava.lang.Class; 29: 1313 34880 [Ljava.lang.String; 30: 1396 33504 java.util.LinkedList$Entry 31: 462 33264 java.lang.reflect.Field 32: 1024 32768 java.util.Hashtable$Entry 33: 948 31440 [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry; class name是对象类型，说明如下：

B byteC charD doubleF floatI intJ longZ boolean[ 数组，如[I表示int[][L+类名其他对象还有一个很常用的情况是：用jmap把进程内存使用情况dump到文件中，再用jhat分析查看。jmap进行dump命令格式如下：

jmap -dump:format=b,file=dumpFileName 我一样地对上面进程ID为21711进行Dump：

root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711 Dumping heap to /tmp/dump.dat ...Heap dump file created dump出来的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，这里用jhat查看：

root@ubuntu:/# jhat -port 9998 /tmp/dump.datReading from /tmp/dump.dat...Dump file created Tue Jan 28 17:46:14 CST 2014Snapshot read, resolving...Resolving 132207 objects...Chasing references, expect 26 dots..........................Eliminating duplicate references..........................Snapshot resolved.Started HTTP server on port 9998Server is ready. 然后就可以在浏览器中输入主机地址:9998查看了：

上面红线框出来的部分大家可以自己去摸索下，最后一项支持OQL（对象查询语言）。

D、jstat（JVM统计监测工具）

语法格式如下：

jstat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ] vmid是虚拟机ID，在Linux/Unix系统上一般就是进程ID。interval是采样时间间隔。count是采样数目。比如下面输出的是GC信息，采样时间间隔为250ms，采样数为4：

root@ubuntu:/# jstat -gc 21711 250 4 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU PC PU YGC YGCT FGC FGCT GCT 192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1854.9 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1972.2 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1972.2 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 2109.7 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649 要明白上面各列的意义，先看JVM堆内存布局：

可以看出：

堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区（From和To）现在来解释各列含义：

S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used）EC、EU：Eden区容量和使用量OC、OU：年老代容量和使用量PC、PU：永久代容量和使用量YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时GCT：GC总耗时

其他JVM性能调优参考资料：

《Java虚拟机规范》

《Java Performance》

《Trouble Shooting Guide for JavaSE 6 with HotSpot VM》: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tsg-vm-149989.pdf

《Effective Java》

VisualVM: http://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/guides/visualvm/

jConsole: http://docs.oracle.com/javase/1.5.0/docs/guide/management/jconsole.html

Monitoring and Managing JavaSE 6 Applications: http://www.oracle.com/technetwork/articles/javase/monitoring-141801.html

来自： http://my.oschina.net/feichexia/blog/196575

jstack信息分析

[java] view plain copy

2017-04-17 17:45:39

Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (24.71-b01 mixed mode):

"Attach Listener" daemon prio=10 tid=0x00007f75a4001000 nid=0x947 waiting on condition [0x0000000000000000]

java.lang.Thread.State: RUNNABLE

"LeaseRenewer:hive@nameservice1" daemon prio=10 tid=0x00007f7364f5a000 nid=0x537 waiting on condition [0x00007f713407f000]

java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping)

at java.lang.Thread.sleep(Native Method)

at org.apache.hadoop.hdfs.LeaseRenewer.run(LeaseRenewer.java:438)

at org.apache.hadoop.hdfs.LeaseRenewer.access$700(LeaseRenewer.java:71)

at org.apache.hadoop.hdfs.LeaseRenewer$1.run(LeaseRenewer.java:298)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

"HiveServer2-Handler-Pool: Thread-883126" prio=10 tid=0x00007f73bc016000 nid=0x4e5 waiting on condition [0x00007f7137bba000]

java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (parking)

at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)

- parking to wait for <0x00000006585a35d8> (a java.util.concurrent.SynchronousQueue$TransferStack)

at java.util.concurrent.locks.LockSupport.parkNanos(LockSupport.java:226)

at java.util.concurrent.SynchronousQueue$TransferStack.awaitFulfill(SynchronousQueue.java:460)

at java.util.concurrent.SynchronousQueue$TransferStack.transfer(SynchronousQueue.java:359)

at java.util.concurrent.SynchronousQueue.poll(SynchronousQueue.java:942)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.getTask(ThreadPoolExecutor.java:1068)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1130)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

"IPC Parameter Sending Thread #729" daemon prio=10 tid=0x00007f7364f59000 nid=0x73cc waiting on condition [0x00007f712c302000]

java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (parking)

at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)

- parking to wait for <0x0000000656680e10> (a java.util.concurrent.SynchronousQueue$TransferStack)

at java.util.concurrent.locks.LockSupport.parkNanos(LockSupport.java:226)

at java.util.concurrent.SynchronousQueue$TransferStack.awaitFulfill(SynchronousQueue.java:460)

at java.util.concurrent.SynchronousQueue$TransferStack.transfer(SynchronousQueue.java:359)

at java.util.concurrent.SynchronousQueue.poll(SynchronousQueue.java:942)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.getTask(ThreadPoolExecutor.java:1068)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1130)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

"HiveServer2-Handler-Pool: Thread-882656" prio=10 tid=0x00007f73bc013000 nid=0x497a waiting on condition [0x00007f712cc0b000]