手把手教你定位常见Java性能问题

概述

性能优化一贯是后端服务优化的重点，可是线上性能故障问题不是常常出现，或者受限于业务产品，根本就没办法出现性能问题，包括笔者本身遇到的性能问题也很少，因此为了提早储备知识，当出现问题的时候不会手忙脚乱，咱们本篇文章来模拟下常见的几个Java性能故障，来学习怎么去分析和定位。

预备知识

既然是定位问题，确定是须要借助工具，咱们先了解下须要哪些工具能够帮忙定位问题。

top命令

top命令使咱们最经常使用的Linux命令之一，它能够实时的显示当前正在执行的进程的CPU使用率，内存使用率等系统信息。top -Hp pid 能够查看线程的系统资源使用状况。

vmstat命令

vmstat是一个指定周期和采集次数的虚拟内存检测工具，能够统计内存，CPU，swap的使用状况，它还有一个重要的经常使用功能，用来观察进程的上下文切换。字段说明以下:

• r: 运行队列中进程数量（当数量大于CPU核数表示有阻塞的线程）

• b: 等待IO的进程数量

• swpd: 使用虚拟内存大小

• free: 空闲物理内存大小

• buff: 用做缓冲的内存大小(内存和硬盘的缓冲区)

• cache: 用做缓存的内存大小（CPU和内存之间的缓冲区）

• si: 每秒从交换区写到内存的大小，由磁盘调入内存

• so: 每秒写入交换区的内存大小，由内存调入磁盘

• bi: 每秒读取的块数

• bo: 每秒写入的块数

• in: 每秒中断数，包括时钟中断。

• cs: 每秒上下文切换数。

• us: 用户进程执行时间百分比(user time)

• sy: 内核系统进程执行时间百分比(system time)

• wa: IO等待时间百分比

• id: 空闲时间百分比

pidstat命令

pidstat 是 Sysstat 中的一个组件，也是一款功能强大的性能监测工具，top 和 vmstat 两个命令都是监测进程的内存、CPU 以及 I/O 使用状况，而 pidstat 命令能够检测到线程级别的。pidstat命令线程切换字段说明以下：

• UID ：被监控任务的真实用户ID。

• TGID ：线程组ID。

• TID：线程ID。

• cswch/s：主动切换上下文次数，这里是由于资源阻塞而切换线程，好比锁等待等状况。

• nvcswch/s：被动切换上下文次数，这里指CPU调度切换了线程。

jstack命令

jstack是JDK工具命令，它是一种线程堆栈分析工具，最经常使用的功能就是使用 jstack pid 命令查看线程的堆栈信息，也常常用来排除死锁状况。

jstat 命令

它能够检测Java程序运行的实时状况，包括堆内存信息和垃圾回收信息，咱们经常用来查看程序垃圾回收状况。经常使用的命令是jstat -gc pid。信息字段说明以下：

• S0C：年轻代中 To Survivor 的容量（单位 KB）；

• S1C：年轻代中 From Survivor 的容量（单位 KB）；

• S0U：年轻代中 To Survivor 目前已使用空间（单位 KB）；

• S1U：年轻代中 From Survivor 目前已使用空间（单位 KB）；

• EC：年轻代中 Eden 的容量（单位 KB）；

• EU：年轻代中 Eden 目前已使用空间（单位 KB）；

• OC：老年代的容量（单位 KB）；

• OU：老年代目前已使用空间（单位 KB）；

• MC：元空间的容量（单位 KB）；

• MU：元空间目前已使用空间（单位 KB）；

• YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中 gc 次数；

• YGCT：从应用程序启动到采样时年轻代中 gc 所用时间 (s)；

• FGC：从应用程序启动到采样时 老年代（Full Gc）gc 次数；

• FGCT：从应用程序启动到采样时 老年代代（Full Gc）gc 所用时间 (s)；

• GCT：从应用程序启动到采样时 gc 用的总时间 (s)。

jmap命令

jmap也是JDK工具命令，他能够查看堆内存的初始化信息以及堆内存的使用状况，还能够生成dump文件来进行详细分析。查看堆内存状况命令jmap -heap pid。

mat内存工具

MAT(Memory Analyzer Tool)工具是eclipse的一个插件(MAT也能够单独使用)，它分析大内存的dump文件时，能够很是直观的看到各个对象在堆空间中所占用的内存大小、类实例数量、对象引用关系、利用OQL对象查询，以及能够很方便的找出对象GC Roots的相关信息。下载地址能够点击这里

模拟环境准备

基础环境jdk1.8，采用SpringBoot框架来写几个接口来触发模拟场景，首先是模拟CPU占满状况

CPU占满

模拟CPU占满仍是比较简单，直接写一个死循环计算消耗CPU便可。

 		/**
     * 模拟CPU占满
     */
    @GetMapping("/cpu/loop")    public void testCPULoop() throws InterruptedException {
        System.out.println("请求cpu死循环");
        Thread.currentThread().setName("loop-thread-cpu");        int num = 0;        while (true) {
            num++;            if (num == Integer.MAX_VALUE) {
                System.out.println("reset");
            }
            num = 0;
        }

    }

请求接口地址测试curl localhost:8080/cpu/loop,发现CPU立马飙升到100%

经过执行top -Hp 32805 查看Java线程状况

执行 printf '%x' 32826 获取16进制的线程id，用于dump信息查询，结果为 803a。最后咱们执行jstack 32805 |grep -A 20 803a 来查看下详细的dump信息。

这里dump信息直接定位出了问题方法以及代码行，这就定位出了CPU占满的问题。

内存泄露

模拟内存泄漏借助了ThreadLocal对象来完成，ThreadLocal是一个线程私有变量，能够绑定到线程上，在整个线程的生命周期都会存在，可是因为ThreadLocal的特殊性，ThreadLocal是基于ThreadLocalMap实现的，ThreadLocalMap的Entry继承WeakReference，而Entry的Key是WeakReference的封装，换句话说Key就是弱引用，弱引用在下次GC以后就会被回收，若是ThreadLocal在set以后不进行后续的操做，由于GC会把Key清除掉，可是Value因为线程还在存活，因此Value一直不会被回收，最后就会发生内存泄漏。

/**
     * 模拟内存泄漏
     */
    @GetMapping(value = "/memory/leak")    public String leak() {
        System.out.println("模拟内存泄漏");
        ThreadLocal<Byte[]> localVariable = new ThreadLocal<Byte[]>();
        localVariable.set(new Byte[4096 * 1024]);// 为线程添加变量
        return "ok";
    }

咱们给启动加上堆内存大小限制，同时设置内存溢出的时候输出堆栈快照并输出日志。

java -jar -Xms500m -Xmx500m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/heapdump.hprof -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:/tmp/heaplog.log analysis-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

启动成功后咱们循环执行100次,for i in {1..500}; do curl localhost:8080/memory/leak;done,还没执行完毕，系统已经返回500错误了。查看系统日志出现了以下异常：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

咱们用jstat -gc pid 命令来看看程序的GC状况。

很明显，内存溢出了，堆内存通过45次 Full Gc 以后都没释放出可用内存，这说明当前堆内存中的对象都是存活的，有GC Roots引用，没法回收。那是什么缘由致使内存溢出呢？是否是我只要加大内存就好了呢？若是是普通的内存溢出也许扩大内存就好了，可是若是是内存泄漏的话，扩大的内存不一会就会被占满，因此咱们还须要肯定是否是内存泄漏。咱们以前保存了堆 Dump 文件，这个时候借助咱们的MAT工具来分析下。导入工具选择Leak Suspects Report，工具直接就会给你列出问题报告。

这里已经列出了可疑的4个内存泄漏问题，咱们点击其中一个查看详情。

这里已经指出了内存被线程占用了接近50M的内存，占用的对象就是ThreadLocal。若是想详细的经过手动去分析的话，能够点击Histogram,查看最大的对象占用是谁，而后再分析它的引用关系，便可肯定是谁致使的内存溢出。

上图发现占用内存最大的对象是一个Byte数组，咱们看看它到底被那个GC Root引用致使没有被回收。按照上图红框操做指引，结果以下图：

咱们发现Byte数组是被线程对象引用的，图中也标明，Byte数组对像的GC Root是线程，因此它是不会被回收的，展开详细信息查看，咱们发现最终的内存占用对象是被ThreadLocal对象占据了。这也和MAT工具自动帮咱们分析的结果一致。

死锁

死锁会致使耗尽线程资源，占用内存，表现就是内存占用升高，CPU不必定会飙升(看场景决定)，若是是直接new线程，会致使JVM内存被耗尽，报没法建立线程的错误，这也是体现了使用线程池的好处。

 ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 10,            0, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(1024),
            Executors.defaultThreadFactory(),            new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());   /**
     * 模拟死锁
     */
    @GetMapping("/cpu/test")    public String testCPU() throws InterruptedException {
        System.out.println("请求cpu");
        Object lock1 = new Object();
        Object lock2 = new Object();
        service.submit(new DeadLockThread(lock1, lock2), "deadLookThread-" + new Random().nextInt());
        service.submit(new DeadLockThread(lock2, lock1), "deadLookThread-" + new Random().nextInt());        return "ok";
    }public class DeadLockThread implements Runnable {    private Object lock1;    private Object lock2;    public DeadLockThread(Object lock1, Object lock2) {        this.lock1 = lock1;        this.lock2 = lock2;
    }    @Override
    public void run() {        synchronized (lock2) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"get lock2 and wait lock1");            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }            synchronized (lock1) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"get lock1 and lock2 ");
            }
        }
    }
}

咱们循环请求接口2000次，发现不一会系统就出现了日志错误，线程池和队列都满了,因为我选择的当队列满了就拒绝的策略，因此系统直接抛出异常。

java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task java.util.concurrent.FutureTask@2760298 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@7ea7cd51[Running, pool size = 10, active threads = 10, queued tasks = 1024, completed tasks = 846]

经过ps -ef|grep java命令找出 Java 进程 pid，执行jstack pid 便可出现java线程堆栈信息，这里发现了5个死锁，咱们只列出其中一个，很明显线程pool-1-thread-2锁住了0x00000000f8387d88等待0x00000000f8387d98锁，线程pool-1-thread-1锁住了0x00000000f8387d98等待锁0x00000000f8387d88,这就产生了死锁。

Java stack information for the threads listed above:
==================================================="pool-1-thread-2":
        at top.luozhou.analysisdemo.controller.DeadLockThread2.run(DeadLockThread.java:30)
        - waiting to lock <0x00000000f8387d98> (a java.lang.Object)
        - locked <0x00000000f8387d88> (a java.lang.Object)
        at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)"pool-1-thread-1":
        at top.luozhou.analysisdemo.controller.DeadLockThread1.run(DeadLockThread.java:30)
        - waiting to lock <0x00000000f8387d88> (a java.lang.Object)
        - locked <0x00000000f8387d98> (a java.lang.Object)
        at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
          
 Found 5 deadlocks.

线程频繁切换

上下文切换会致使将大量CPU时间浪费在寄存器、内核栈以及虚拟内存的保存和恢复上，致使系统总体性能降低。当你发现系统的性能出现明显的降低时候，须要考虑是否发生了大量的线程上下文切换。

 @GetMapping(value = "/thread/swap")    public String theadSwap(int num) {
        System.out.println("模拟线程切换");        for (int i = 0; i < num; i++) {            new Thread(new ThreadSwap1(new AtomicInteger(0)),"thread-swap"+i).start();
        }        return "ok";
    }public class ThreadSwap1 implements Runnable {    private AtomicInteger integer;    public ThreadSwap1(AtomicInteger integer) {        this.integer = integer;
    }    @Override
    public void run() {        while (true) {
            integer.addAndGet(1);
            Thread.yield(); //让出CPU资源
        }
    }
}

这里我建立多个线程去执行基础的原子+1操做，而后让出 CPU 资源，理论上 CPU 就会去调度别的线程，咱们请求接口建立100个线程看看效果如何，curl localhost:8080/thread/swap?num=100。接口请求成功后，咱们执行`vmstat 1 10，表示每1秒打印一次，打印10次，线程切换采集结果以下：

procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st101  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4071 8110498 14 86  0  0  0100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4065 8312463 15 85  0  0  0100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4107 8207718 14 87  0  0  0100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4083 8410174 14 86  0  0  0100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4083 8264377 14 86  0  0  0100  0 128000 878384    908 468688    0    0     0   108 4182 8346826 14 86  0  0  0

这里咱们关注4个指标，r,cs,us,sy。

r=100,说明等待的进程数量是100，线程有阻塞。

cs=800多万，说明每秒上下文切换了800多万次，这个数字至关大了。

us=14，说明用户态占用了14%的CPU时间片去处理逻辑。

sy=86，说明内核态占用了86%的CPU，这里明显就是作上下文切换工做了。

咱们经过top命令以及top -Hp pid查看进程和线程CPU状况，发现Java线程CPU占满了，可是线程CPU使用状况很平均，没有某一个线程把CPU吃满的状况。

PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                                            
 87093 root      20   0 4194788 299056  13252 S 399.7 16.1  65:34.67 java

 PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                                             
 87189 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.7 16.1   0:41.11 java                                                                                
 87129 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:41.14 java                                                                                
 87130 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.51 java                                                                                
 87133 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.59 java                                                                                
 87134 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.95 java

结合上面用户态CPU只使用了14%，内核态CPU占用了86%，能够基本判断是Java程序线程上下文切换致使性能问题。

咱们使用pidstat命令来看看Java进程内部的线程切换数据，执行pidstat -p 87093 -w 1 10 ,采集数据以下：

11:04:30 PM   UID       TGID       TID   cswch/s nvcswch/s  Command11:04:30 PM     0         -     87128      0.00     16.07  |__java11:04:30 PM     0         -     87129      0.00     15.60  |__java11:04:30 PM     0         -     87130      0.00     15.54  |__java11:04:30 PM     0         -     87131      0.00     15.60  |__java11:04:30 PM     0         -     87132      0.00     15.43  |__java11:04:30 PM     0         -     87133      0.00     16.02  |__java11:04:30 PM     0         -     87134      0.00     15.66  |__java11:04:30 PM     0         -     87135      0.00     15.23  |__java11:04:30 PM     0         -     87136      0.00     15.33  |__java11:04:30 PM     0         -     87137      0.00     16.04  |__java

根据上面采集的信息，咱们知道Java的线程每秒切换15次左右，正常状况下，应该是个位数或者小数。结合这些信息咱们能够判定Java线程开启过多，致使频繁上下文切换，从而影响了总体性能。

为何系统的上下文切换是每秒800多万，而 Java 进程中的某一个线程切换才15次左右？

系统上下文切换分为三种状况:

一、多任务：在多任务环境中，一个进程被切换出CPU，运行另一个进程，这里会发生上下文切换。

二、中断处理：发生中断时，硬件会切换上下文。在vmstat命令中是in

三、用户和内核模式切换：当操做系统中须要在用户模式和内核模式之间进行转换时，须要进行上下文切换,好比进行系统函数调用。

Linux 为每一个 CPU 维护了一个就绪队列，将活跃进程按照优先级和等待 CPU 的时间排序，而后选择最须要 CPU 的进程，也就是优先级最高和等待 CPU 时间最长的进程来运行。也就是vmstat命令中的r。

那么，进程在何时才会被调度到 CPU 上运行呢？

• 进程执行完终止了，它以前使用的 CPU 会释放出来，这时再从就绪队列中拿一个新的进程来运行

• 为了保证全部进程能够获得公平调度，CPU 时间被划分为一段段的时间片，这些时间片被轮流分配给各个进程。当某个进程时间片耗尽了就会被系统挂起，切换到其它等待 CPU 的进程运行。

• 进程在系统资源不足时，要等待资源知足后才能够运行，这时进程也会被挂起，并由系统调度其它进程运行。

• 当进程经过睡眠函数 sleep 主动挂起时，也会从新调度。

• 当有优先级更高的进程运行时，为了保证高优先级进程的运行，当前进程会被挂起，由高优先级进程来运行。

• 发生硬件中断时，CPU 上的进程会被中断挂起，转而执行内核中的中断服务程序。郑州市不孕不育医院：http://www.03913882333.com/

结合咱们以前的内容分析，阻塞的就绪队列是100左右，而咱们的CPU只有4核，这部分缘由形成的上下文切换就可能会至关高，再加上中断次数是4000左右和系统的函数调用等，整个系统的上下文切换到800万也不足为奇了。Java内部的线程切换才15次，是由于线程使用Thread.yield()来让出CPU资源，可是CPU有可能继续调度该线程，这个时候线程之间并无切换，这也是为何内部的某个线程切换次数并非很是大的缘由。

总结

本文模拟了常见的性能问题场景，分析了如何定位CPU100%、内存泄漏、死锁、线程频繁切换问题。分析问题咱们须要作好两件事，第一，掌握基本的原理，第二，借助好工具。本文也列举了分析问题的经常使用工具和命令，但愿对你解决问题有所帮助。固然真正的线上环境可能十分复杂，并无模拟的环境那么简单，可是原理是同样的，问题的表现也是相似的，咱们重点抓住原理，活学活用，相信复杂的线上问题也能够顺利解决。

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