Java核心篇之JVM调优实战：Arthas工具使用及GC日志分析

系列文章目录

第一章 Java核心篇之JVM探秘：内存模型与管理初探

第二章 Java核心篇之JVM探秘：对象创建与内存分配机制

第三章 Java核心篇之JVM探秘：垃圾回收算法与垃圾收集器

第四章 Java核心篇之JVM调优实战：Arthas工具使用及GC日志分析

前言

一、Arthas工具概述

二、Arthas使用

（1）测试程序

（2）启动Arthas

基础命令

dashboard

thread

jad

ognl

其他常用命令

trace

watch

（3）总结

三、GC日志详解

（1）GC日志收集

CMS收集器的GC日志打印命令

G1收集器的GC日志打印命令

（2）GC日志分析工具

jvm的分配情况以及峰值

调整策略：

关键性能指标

分析：

调整策略：

交互式图表

GC统计信息

对象的一些统计信息编辑

内存泄漏信息

GC的原因信息

编辑四、JVM参数汇总查看命令

总结

前言

在Java开发领域，性能调优和故障排查是每一个工程师不可或缺的技能。随着系统复杂度的增加，传统的日志分析和单元测试往往难以满足深入诊断的需求。Arthas，作为阿里巴巴开源的一款强大的Java诊断工具，为开发者提供了在生产环境下的应用诊断能力，成为Java调优和问题排查的利器。本文将深入探讨Arthas的使用技巧，以及如何分析GC日志以优化JVM性能。

虽然之前也有说过JDK自带的调优工具jvisualvm也可以帮助我们去调优，个人原因觉得这个工具没有Arths好用，并且在我安装的JDK17中的bin目录下没有发现这个工具，所以我们拿Arthas来分析调优

一、Arthas工具概述

Arthas 是一款线上监控诊断产品，通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的出入参、异常，监测方法执行耗时，类加载信息等，大大提升线上问题排查效率。

官网地址：简介 | arthas (aliyun.com)

这里就不对工具的简介和安装做详细说明了，官网上都有详细步骤，我们直接进入正题

二、Arthas使用

（1）测试程序

为了方便理解，并且方便后续的功能介绍，这里给大家提供一个测试程序

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Main {

    private static final List<String> list = new ArrayList<>();
    public static void main(String[] args) {
        addList();
        cpu();
        blockEnd();
    }

    //  模拟无限添加数据
    private static void addList(){
        new Thread(() -> {
            int flag = 0;
            while (true) {
                list.add(flag++ + "test");
                try {
                    Thread.sleep(100);
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
            }
        }).start();
    }

    //  模拟cpu占用过高
    public static void cpu() {
        new Thread(() -> {
            while (true) {

            }
        }).start();
    }

    //  模拟死锁
    private static void blockEnd() {
        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        Object obj1 = new Object();
        Object obj2 = new Object();
        Thread thread1 = new Thread(() -> {
            synchronized (obj1) {
                System.out.println(Thread.currentThread() + "拿到对象1");
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
                System.out.println(Thread.currentThread() + "等待对象2");
                synchronized (obj2) {
                    System.out.println(Thread.currentThread() + "拿到对象2");
                }
            }
        });
        Thread thread2 = new Thread(() -> {
            synchronized (obj2) {
                System.out.println(Thread.currentThread() + "拿到对象2");
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
                System.out.println(Thread.currentThread() + "等待对象1");
                synchronized (obj1) {
                    System.out.println(Thread.currentThread() + "拿到对象1");
                }
            }
        });
        thread1.start();
        thread2.start();
    }
}

（2）启动Arthas

进入下载的Arthas目录下运行cmd启动jar包

java -Dfile.encoding=utf-8 -jar arthas-boot.jar

输入我们启动的程序编号4，进入arthas开始操作

基础命令

dashboard

输入dashboard查看整个进程的运行情况：线程、内存、GC、运行环境信息

我这里由于线程区内容较多，一页展示不完整，所以全屏运行了一次，方便大家看到上述程序的效果。

那如果线程太多，全屏也看不到该怎么办呢

thread

输入thread可以查看线程的详细情况

thread -b可以查看死锁

thread 加线程ID可以查看线程的堆栈信息

jad

输入jad可以反编译

如果线上的代码是没有经过加密的文件的话，这样是可以方便我们排查线上代码的问题

ognl

使用ognl命令可以查看线上系统变量的值

使用ognl命令可以查看修改线上系统变量的值

到这的时候大家是不是觉得比较神奇，这就是我为什么选择arthas的原因之一

其他常用命令

上边给大家介绍的命令是本次测试程序能体现出来的命令，下边再给大家介绍几个其他我觉得不错并且实用的命令

trace

trace 根据调用耗时过滤

$ trace demo.MathGame run '#cost > 10'
Press Ctrl+C to abort.
Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 41 ms.
`---ts=2018-12-04 01:12:02;thread_name=main;id=1;is_daemon=false;priority=5;TCCL=sun.misc.Launcher$AppClassLoader@3d4eac69
    `---[12.033735ms] demo.MathGame:run()
        +---[0.006783ms] java.util.Random:nextInt()
        +---[11.852594ms] demo.MathGame:primeFactors()
        `---[0.05447ms] demo.MathGame:print()

它能方便的帮助你定位和发现因 RT 高而导致的性能问题缺陷，但其每次只能跟踪一级方法的调用链路。

watch

watch观察函数调用入口的参数和返回值

$ watch demo.MathGame primeFactors "{params,returnObj}" -x 2 -b
Press Ctrl+C to abort.
Affect(class-cnt:1 , method-cnt:1) cost in 50 ms.
ts=2018-12-03 19:23:23; [cost=0.0353ms] result=@ArrayList[
    @Object[][
        @Integer[-1077465243],
    ],
    null,
]

让你能方便的观察到指定函数的调用情况。能观察到的范围为：返回值、抛出异常、入参，通过编写 OGNL 表达式进行对应变量的查看。

（3）总结

上述这些命令是我觉得比较常用的一些，并且做出了示例，但是每个命令还有很多功能本文没有介绍，大家可以通过Arthas的官网进行学习

三、GC日志详解

GC（Garbage Collection）是JVM的重要组成部分，负责自动回收不再使用的对象，释放内存空间。然而，不当的GC策略或配置会导致应用性能下降，甚至出现卡顿现象。深入分析GC日志，可以揭示GC行为，帮助我们优化JVM配置。

（1）GC日志收集

对于CMS和G1收集器的日志会有一点不一样

CMS收集器的GC日志打印命令

java -XX:+UseConcMarkSweepGC 
     -XX:+PrintGCDetails 
     -XX:+PrintGCDateStamps 
     -XX:+PrintGCTimeStamps 
     -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy 
     -XX:+PrintTenuringDistribution 
     -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime 
     -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime 
     -Xlog:gc*,gc+age*,gc+region*,gc+cause*,gc+task*,gc+phase*,gc+promotion*,gc+finalizer*,gc+concurrent*,gc+cm*:file=myapp-cms-gc.log:ut:filecount=10:filesize=10M
     -jar myapp.jar

在上面的命令中，-XX:+UseConcMarkSweepGC 指定使用CMS收集器。-Xlog 参数是JDK 9引入的，用于替换之前的-XX:+Print... 系列参数，可以更灵活地控制日志输出的格式和内容。

G1收集器的GC日志打印命令

java -XX:+UseG1GC 
     -XX:+PrintGCDetails 
     -XX:+PrintGCDateStamps 
     -XX:+PrintGCTimeStamps 
     -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy 
     -XX:+PrintTenuringDistribution 
     -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime 
     -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime 
     -Xlog:gc*,gc+age*,gc+region*,gc+cause*,gc+task*,gc+phase*,gc+promotion*,gc+finalizer*,gc+concurrent*,gc+cm*:file=myapp-g1-gc.log:ut:filecount=10:filesize=10M
     -jar myapp.jar

在上面的命令中，-XX:+UseG1GC 指定使用G1收集器。G1收集器的日志中包含了更多的区域（region）信息，因为G1是基于区域的垃圾收集器，它将堆划分为多个相同大小的区域进行管理。

注意，在JDK 9及以后的版本中，推荐使用-Xlog参数来控制日志输出，它提供了更高级别的日志管理和灵活性。上面的命令中包含了多个gc*和其它子参数，这些可以详细记录GC过程中的各种事件，如年龄提升、区域活动、任务执行、阶段划分、晋升统计、终结器队列等。

这将把GC日志输出到指定的文件中，便于后续分析。

这是我截取的部分日志，红框中显示的是项目的参数。这里不仅配置了打印GC日志，还有相关的VM内存参数。

（2）GC日志分析工具

这里给大家推荐gceasy，登录之后上传gc日志即可，耐心等待（等待时间可能会比较长）

为了方便描述，一下的图片是从两个不同的GC日志中截取的，大家不要关注数据的细节

官网地址：Universal JVM GC analyzer - Java Garbage collection log analysis made easy

jvm的分配情况以及峰值

调整策略：

是否要修改JVM内存的相关配置
是否需要调整各个堆区的占比
是否需要修改元空间的配置

关键性能指标

分析：

吞吐量：提高吞吐量通常意味着减少GC的频率和缩短GC的停顿时间。所以越高越好
平均耗时：低的GC平均耗时对于交互式应用和有严格响应时间要求的服务至关重要，因为它直接影响用户体验和系统的整体响应能力。所以越小越好
最大耗时：GC最大耗时是指在一段时间内，所有GC停顿时间中最长的一次停顿时间。即使平均耗时很低，一次长时间的GC停顿也可能严重影响用户体验。所以也是越小越好

调整策略：

在内存调优的过程中，存在“不可能三角”的现象，即在吞吐量(Throughput)、延迟(Latency)和CPU消耗(CPU Utilization)这三个优化指标之间很难同时达到最优。这种权衡关系可以用另一种方式来表述：

追求高吞吐量与低延迟：这意味着系统尽可能多地执行用户代码，同时保持GC停顿时间短暂，但这往往会增加CPU的负担，因为频繁而快速的GC操作需要更多的处理器资源。
追求高吞吐量与低CPU消耗：在这种情况下，系统会倾向于减少GC操作的频率和强度，以降低CPU的使用率。然而，这可能会导致GC停顿时间变长，即延迟增加，因为GC操作一旦发生，就可能需要处理更多的垃圾回收工作。
追求低延迟与低CPU消耗：如果目标是最小化GC停顿时间和CPU使用，那么可能会牺牲吞吐量，因为为了保持低延迟和低CPU消耗，系统可能需要采用更为保守的GC策略，这可能导致GC操作更加频繁但每次处理的垃圾较少，从而减少了应用程序执行用户代码的时间比例。

简而言之，如果你希望获得较好的吞吐量和较低的延迟，那么CPU消耗可能会上升；如果你想要较高的吞吐量和较低的CPU消耗，那么延迟可能会增加；如果你追求较低的延迟和较低的CPU消耗，那么吞吐量可能会受到影响。因此，在进行内存调优时，理解这些权衡是非常重要的，需要根据具体的业务场景和性能需求来作出最佳决策。