常用指令与可视化调试工具

jps指令

Java版的ps命令，查看java进程及其相关的信息。

命令格式：jps [options] [hostid]

options参数解释：

-l : 显示进程id,显示主类全名或jar路径

-q : 显示进程id

-m : 显示进程id, 显示JVM启动时传递给main()的参数

-v : 显示进程id,显示JVM启动时显示指定的JVM参数

hostid : 主机或其他服务器ip

jinfo指令

常用指令之一，主要用来查看JVM参数和动态修改部分JVM参数的命令。

命令格式：jinfo [options]

options参数解释：

no options 输出所有的系统属性和参数

-flag 打印指定名称的参数

-flag [+|-] 打开或关闭参数

-flag = 设置参数

-flags 打印所有参数

-sysprops 打印系统配置

jstat指令

常用指令之一，主要用来查看JVM运行时的状态信息，包括内存状态、垃圾回收等。

命令格式：jstat [option] VMID [interval] [count ]

VMID是进程id，interval是打印间隔时间（毫秒），count是打印次数（默认一直打印）。

option参数解释：

-class class loader的行为统计

-compiler HotSpt JIT即时编译器行为统计

-gc 垃圾回收堆的行为统计

-gccapacity 各个垃圾回收代容量(young,old,perm)和他们相应的空间统计

-gcutil 垃圾回收统计概述

-gccause 垃圾收集统计概述（同-gcutil），附加最近两次垃圾回收事件的原因

-gcnew 新生代行为统计

-gcnewcapacity 新生代与其相应的内存空间的统计

-gcold 年老代和永生代行为统计

-gcoldcapacity 年老代行为统计

-printcompilation HotSpot编译方法统计

查看GC堆容量使用情况 jstat -gc 2708 200 10

0C幸存0区容量、S0U幸存0区已使用量、EC Eden区总量、EU Eden区已使用量、OC老年区总容量、OU老年区已使用总量、MC方法区总量、MU方法去已使用量、CCSC压缩空间总量、CCSU压缩已使用量、YGC 年轻代垃圾回收次数、YGCT 年轻代执行垃圾回收消耗时间、FGC Full GC垃圾回收次数、FGCT Full GC垃圾回收消耗时间、GCT 垃圾回收消耗总时间

查看GC堆百分比占比情况jstat -gcutil 2708 200 3

S0 幸存0区使用百分比、E Eden区使用百分比、O 老年代使用百分比、M 元数据区使用百分比、CCS 压缩使用百分比

示例：3次创建byte对象，GC垃圾回收情况，对象从年轻代晋升到老年代。

jstack指令

查看JVM线程快照的命令，线程快照是当前JVM线程正在执行的方法堆栈集合，定位线程出现长时间卡顿的原因，例如死锁，死循环等。

命令格式：jstack [options]

option参数解释：

-F 当使用jstack 无响应时，强制输出线程堆栈。

-m 同时输出java堆栈和c/c++堆栈信息(混合模式)

-l 除了输出堆栈信息外,还显示关于锁的附加信息，如死锁。

cpu占用过高问题排查

1）使用Process Explorer工具找到cpu占用率较高的线程

2）在thread卡中找到cpu占用高的线程id

3）线程id转换成16进制

4）使用jstack -l 查看进程的线程快照 根据16进制id找到对应线程

5）线程快照中找到指定线程,并分析代码

jmap指令

jmap可以生成 java 程序的 dump 文件， 也可以查看堆内对象示例的统计信息、查看 ClassLoader 的信息以及 finalizer 队列

命令格式：jmap [option] (连接正在执行的进程) 不加参数默认打印所有

option参数解释：

-heap 打印java heap摘要

-histo[:live] 打印堆中的java对象统计信息

-clstats 打印类加载器统计信息

-finalizerinfo 打印在f-queue中等待执行finalizer方法的对象

-dump: 生成java堆的dump文件

jhat指令

jhat是用来分析jmap生成dump文件的命令，jhat内置了应用服务器，可以通过网页查看dump文件分析结果，jhat一般是用在离线分析上。

命令格式 : jhat [option][dumpfile]

option参数解释：

-stack false: 关闭对象分配调用堆栈的跟踪

-refs false: 关闭对象引用的跟踪

-port : HTTP服务器端口，默认是7000 -debug : debug级别

-version 分析报告版本

jconsole 监控管理工具

java5开始，在JDK中自带的java监控和管理控制台，用于对JVM中内存，线程和类等的监控，是一个基于JMX的GUI性能监测工具。

VisualVM 可视化优化工具

VisualVM 是一个工具，它提供了一个可视界面，用于查看 Java 虚拟机 (Java Virtual Machine, JVM) 上运行的基于 Java 技术的应用程序（Java 应用程序）的详细信息，如果存在死锁等异常问题会直接警告，然后根据警告找到线程定位到对应代码。

六、GC日志分析

GC日志参数

GC日志是一个很重要的工具，它准确记录了每一次的GC的执行时间和执行结果，通过分析GC日志可以优化堆设置 和GC设置，或者改进应用程序的对象分配模式。

常用垃圾收集器参数

GC日志分析

比如日志格式如下

比如日志格式如下

进行抽象化

a: GC 或者是 Full GC

b: 用来说明发生这次 GC 的原因

c: 表示发生GC的区域，这里表示是新生代发生了GC，上面那个例子是因为在新生代中内存不够给新对象分配了，然后触发了 GC

d: GC 之前该区域已使用的容量

e: GC 之后该区域已使用的容量

f: 该内存区域的总容量

g: 表示该区域这次 GC 使用的时间

h: 表示 GC 前整个堆的已使用容量

i: 表示 GC 后整个堆的已使用容量

j: 表示 Java 堆的总容量

k: 表示 Java堆 这次 GC 使用的时间

l: 代表用户态消耗的 CPU 时间

m: 代表内核态消耗的 CPU 时间

n: 整个 GC 事件从开始到结束的墙钟时间（Wall Clock Time）

大对象直接进入老年代，虚拟机提供一个参数 -XX:PretenureSizeThreshold 用来设置直接在老年代分配的对象的大小，如果对象大于这个值就会直接在老年代分配，避免Eden区和Survivor区复制消耗性能。

日志分析工具

GC日志可视化分析工具GCeasy（在线的GC日志分析器 在线地址https://gceasy.io/index.jsp）和GCviewer（免费开源软件），通过这些工具可以直接看到JVM各个分代的内存使用情况、垃圾回收次数、垃圾回收的原因、垃圾回收占用的时间、吞吐量等。

七、JVM调优实战

Tomcat与JVM调优

修改tomcat-users.xml 配置tomcat管理用户

Apache Jmeter测试工具

Apache Jmeter是开源的压力测试工具，我们借助于此工具进行测试，将测试出tomcat 的吞吐量等信息。

下载地址：http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

调整tomcat参数进行优化

1） 禁用AJP服务，AJP是定向包协议，Tomcat在 server.xml 中配置了两种连接器，一种监听8080，负责和其他的HTTP服务器建立连接，一种监听8009，负责和其他的HTTP服务器建立连接，第二种如要要用可以配置nginx实现负载均衡，所以可以直接注释掉。

2） 设置执行器(线程池)，频繁地创建线程会造成性能浪费，所以使用线程池来优化，通过修改server.xml文件

3） 设置最大等待队列，默认情况下，请求发送到tomcat，如果tomcat正忙，那么该请求会一直等待，可以设置超过就不等待，请求失败，降低服务器负载。

4） 设置nio2的运行模式，tomcat8以前默认是bio，同步并阻塞，性能低下无优化，8之后是nio，同步非阻塞，还有个性能更高的nio2，异步非阻塞，可以更改设置。

调整JVM参数进行优化

1） 设置并行垃圾回收器，提高并发效率。

修改catalina.sh

2） 通过GC easy查看GC日志文件，查看年轻代和老年代空间大小分配是否合理并调整优化。

修改catalina.sh

3） 设置G1垃圾收集器，G1的性能是非常强悍的，能用G1的情况下优先使用，能极大提高程序运行性能。

修改catalina.sh

八、Linux优化

Linux性能优化概述

Linux性能的基本指标、工具，相应的观测、分析和调优方法。包括CPU性能、磁盘I/O性能、内存性能及网络性能。其实最终目的就是为了实现高并发和吞吐快，也就是延时和吞吐。

调优的步骤

1） 选择指标评估应用程序和系统性能

2） 设置性能目标

3） 进行性能基准测试

4） 性能分析，如果未达到目标，分析定位瓶颈。

5） 根据分析结果优化应用程序和系统

6） 进行性能监控和阀值警告机制

性能优化方法论

应用程序维度：吞吐量和请求延迟评估应用程序性能

系统资源维度：CPU使用率评估系统CPU使用情况

多个性能问题同时存在，二八原则，即优先优化问题最大最重要的，也是提示最大的。

多种优化方案，选择提升性能最明显的，复杂的优化方案会降低程序可维护性。

Linux优化-CPU优化（性能统计）

1）平均负载率

单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，平均负载率高不一定CPU使用率也高，比如I/O密集架进程，等待I/O。

可运行状态的进程：正在使用CPU和等待CPU的进程，ps指令，处于R状态的进程。

不可中断状态的进程：处于内核态关键流程中的进程，如I/O响应，ps指令，处于D状态的进程。

查看负载命令uptime

主要看最后三个值，也就是1分钟，5分钟，15分钟平均负载，相差不大说明系统负载稳定。

平均负载最理想的情况是等于CPU个数，从上图来说，如果系统只有1个CPU，1分钟的负载率就高达501%，说明有多个进程正在争抢这个CPU，已经超载，最佳方案是平均负载不能高于CPU数量的70%。

Linux系统压力测试工具Stress

Linux系统性能监控和分析工具Sysstat

mpstat命令：实时查看每个CPU的性能指标以及所有CPU的平均指标。

pidstat命令：实时查看进程的CPU、内存、I/O以及上下文切换等性能指标。

2）上下文切换

Linux是多任务操作系统，支持远大于CPU数量的任务同时运行，通过频繁的上下文切换，将CPU轮流分配给不同任务。CPU上下文切换就是保存当前任务的上下文，即CPU寄存器和程序计数器，加载新任务的上下文到CPU寄存器和程序计数器中，调转程序计数器所指的新位置，运行新任务，保存的上下文存储在系统中，通过任务重新调度执行加载。

上下文切换时机：

CPU会给每一个进程划分时间片，时间片耗尽上下文切换。

进程资源不足，如内存不够，就挂起

通过sleep函数休眠

有优先级更高的进程

发生故障，硬件中断。

发生故障，硬件中断。

从Ring 0 内核空间即内核态到Ring 3用户空间即用户态权限递减，即Ring 0能访问所有。

进程的上下文切换：一个进程到另一个进程

系统调用：同一个进程运行，即上面模型图中的特权模式切换，即内核态和用户态切换，比如读取一个文件，先是把用户开发文件，保存用户态指令，然后切换到内核态执行，再切换回用户态响应结果。

进程上下文切换：进程是资源拥有的结伴单位，切换就两步，保存上下文，切换上下文。

CPU挑选进程运行原则：每个CPU都维护了一个等待队列，按优先级和CPU等待时间排序，即优先级和先入先出原则执行进程。

线程上下文切换：线程是调度的基本单位，切换分两种，两个线程属于不同进程和进程切换一致，属于同一进程，共有资源不动，只切换私有资源。

中断上下文切换：受到中断信号，保存当前进程，等待中断结束继续运行，中断优先级比进程上下文切换高，并发也不会同时发生。

通过vmstat工具分析上下文切换情况及中断次数

命令vmstat 3 5 即3秒打印一次结果一共输出5次

查看进程对应情况命令 pidstat -u -w 3

3）CPU使用率

单位时间内CPU的使用情况，百分比显示。CPU使用率=1-（空间时间/总CPU时间），性能工具是按间隔时间求平均得到使用率。

top(总体)、ps（所有进程）、pidstat（单个进程）是最常用性能分析工具

Linux优化-CPU优化（调优策略）

CPU优化分应用程序维度和系统的角度，即代码工程优化和系统参数设置优化。

应用程序优化：排除所有不必要操作保留核心逻辑

1） 编译器优化，大部分编译器都提高优化选项，开启之后，在编译阶段就能对工程优化，提高性能。

2） 减少循环的次数、减少递归、减少动态内存分配

3） 算法优化，使用复杂度更低的算法。

4） 异步处理，提高程序并发处理能力，避免程序因等待资源一直阻塞，比如把轮询替换为事件通知。

5） 多线程代替多进程，多线程之前的切换比多进程切换成本低

6） 多用缓存，经常访问的数据和计算过程的步骤放入缓存，加快程序处理速度。

系统角度：利用CPU缓存的本地性并控制进程的CPU使用情况

1） 进程优先级调整

2） 进程设置资源限制，避免过多消耗系统资源

3） 中断负载均衡，任何中断处理程序都会消耗大量CPU资源，把中断处理过程均衡分配到多个CPU上。

Linux优化-内存优化（性能统计）

要先知道内存的各个内存量，才能根据指标进行优化，分系统内存和进程内存。

系统内存使用情况 free命令 free -h -c 2 -s 2间隔两秒输出两次 并人性化输出所有信息

从头开始列名含义：总内存大小、已使用内存大小、未使用内存大小、共享内存大小、缓存和缓冲区内存大小、新进程可用内存大小（包含未使用和可回收内存）。

Buffer是对磁盘数据的缓存，Cache是文件数据的缓存，读写请求都可以使用。

缓存和缓冲区的缓存命中率越高，使用缓存带来的收益就会越高，应用程序的性能就会越好。

通过top指令查看进程内存

Linux优化-内存优化（调优策略）

1） 禁止Swap，使用本地内存空间，避免服务器因物理内存不够用，使用Swap分区空间。

2） 减少内存的动态分配，使用如内存池，大页等。

3） 尽量使用缓存和缓冲区来访问数据。如redis组件。

4） 使用cgroups限制进程内存使用情况。

5） 通过/proc/pid/oom_adj调整核心应用的oom_score，设置为0，保证内存紧张，核心应用不会被OOM杀死。

Linux优化-磁盘IO优化（性能统计）

文件数据的储存：超级块、索引节点区、数据块区

超级块：整个文件系统的状态

索引节点区：存储索引节点，便于查找

数据块区：存储文件的数据

1） 每秒IO数（IOPS）：每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和。

2） 吞吐量（Throughput）：硬盘传输数据流的速度，即读写数据之和

3） 平均IO数据尺寸：吞吐量/IO数目

4） 磁盘活动时间百分比：磁盘处于活动时间的比率，即磁盘利用率。

5） 服务时间：磁盘进行读和写执行时间。

6） IO等待队列长度：等待磁盘处理的IO请求长度

7） 等待时间：磁盘读或写等待执行的时间

IO性能观测工具iostat，通过他查看磁盘的使用率、IOPS、吞吐量，使用命令iostat -d -x 1

Linux优化-磁盘IO优化（调优策略）

应用程序优化策略

1） 追加写代替随机写

2） 利用缓存IO降低IO次数

3） 使用redis外部缓存

4） 频繁读写同一块磁盘空间，使用mmap代替read/write，减少内存拷贝次数

5） 同步写场景，将请求合并，不要多次请求同步写入磁盘。

6） 多应用程序共享磁盘，使用cgroups进行限制

文件系统优化策略

1） 如果做了负载均衡，选择最适配的文件系统，如Ubuntu默认ext4，CentOS 7默认xfs

2） 优化文件系统配置

3） 优化文件系统缓存

磁盘优化策略

1） 选择更好的磁盘，如固态硬盘SSD代替机械硬盘HDD

2） 使用RAID把多块磁盘组合成一个矩阵逻辑磁盘

3） 选择最合适的IO调度算法，如虚拟机和SSD使用noop调度算法，数据库应用可以改为deadline算法

4） 对应用程序数据进行磁盘级别隔离

5） 读场景较多，增大磁盘预读数据

6） 如果对磁盘操作频繁，调整磁盘队列的长度，增大磁盘吞吐量