上一篇：12-JVM调优实战-2
今天来介绍一款阿里巴巴的调优工具。
Arthas详解
Arthas 是 Alibaba 在 2018 年 9 月开源的 Java 诊断工具。支持 JDK6+， 采用命令行交互模式，可以方便的定位和诊断线上程序运行问题。Arthas 官方文档十分详细，详见：https://alibaba.github.io/arthas
1.Arthas使用场景
得益于 Arthas 强大且丰富的功能，让 Arthas 能做的事情超乎想象。下面仅仅列举几项常见的使用情况，更多的使用场景可以在熟悉了 Arthas 之后自行探索。
- 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况？
- 为什么 CPU 又升高了，到底是哪里占用了 CPU ？
- 运行的多线程有死锁吗？有阻塞吗？
- 程序运行耗时很长，是哪里耗时比较长呢？如何监测呢？
- 这个类从哪个 jar 包加载的？为什么会报各种类相关的 Exception？
- 我改的代码为什么没有执行到？难道是我没 commit？分支搞错了？
- 遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？
- 有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态？
2.Arthas使用
# github下载arthas
wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar
# 或者 Gitee 下载
wget https://arthas.gitee.io/arthas-boot.jar
用java -jar运行即可，可以识别机器上所有Java进程(我们这里之前已经运行了一个Arthas测试程序，代码见下方)
package com.gwx.jvm;
import java.util.HashSet;
public class Arthas {
private static HashSet hashSet = new HashSet();
public static void main(String[] args) {
// 模拟 CPU 过高
cpuHigh();
// 模拟线程死锁
deadThread();
// 不断的向 hashSet 集合增加数据
addHashSetThread();
}
/**
* 不断的向 hashSet 集合添加数据
*/
public static void addHashSetThread() {
// 初始化常量
new Thread(() -> {
int count = 0;
while (true) {
try {
hashSet.add("count" + count);
Thread.sleep(1000);
count++;
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
public static void cpuHigh() {
new Thread(() -> {
while (true) {
}
}).start();
}
/**
* 死锁
*/
private static void deadThread() {
/** 创建资源 */
Object resourceA = new Object();
Object resourceB = new Object();
// 创建线程
Thread threadA = new Thread(() -> {
synchronized (resourceA) {
System.out.println(Thread.currentThread() + " get ResourceA");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread() + "waiting get resourceB");
synchronized (resourceB) {
System.out.println(Thread.currentThread() + " get resourceB");
}
}
});
Thread threadB = new Thread(() -> {
synchronized (resourceB) {
System.out.println(Thread.currentThread() + " get ResourceB");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread() + "waiting get resourceA");
synchronized (resourceA) {
System.out.println(Thread.currentThread() + " get resourceA");
}
}
});
threadA.start();
threadB.start();
}
}
选择进程序号1，进入进程信息操作
输入dashboard可以查看整个进程的运行情况，线程、内存、GC、运行环境信息：
输入thread可以查看线程详细情况
输入 thread加上线程ID 可以查看线程堆栈
输入 thread -b 可以查看线程死锁
输入 jad加类的全名 可以反编译，这样可以方便我们查看线上代码是否是正确的版本
使用 ognl 命令可以
更多命令使用可以用help命令查看，或查看文档：https://arthas.aliyun.com/doc/commands.html
3.GC日志详解
对于java应用我们可以通过一些配置把程序运行过程中的gc日志全部打印出来，然后分析gc日志得到关键性指标，分析GC原因，调优JVM参数。
打印GC日志方法，在JVM参数里增加参数，%t 代表时间
-Xloggc:./gc-%t.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause
-XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M
Tomcat则直接加在JAVA_OPTS变量里。
3.1.如何分析GC日志
运行程序加上对应gc日志
java -jar -Xloggc:./gc-%t.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause
-XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M microservice-eureka-server.jar
下图中是我截取的JVM刚启动的一部分GC日志
我们可以看到图中第一行红框，是项目的配置参数。这里不仅配置了打印GC日志，还有相关的VM内存参数。
第二行红框中的是在这个GC时间点发生GC之后相关GC情况。
- 对于2.909： 这是从jvm启动开始计算到这次GC经过的时间，前面还有具体的发生时间日期。
- Full GC(Metadata GC Threshold)指这是一次full gc，括号里是gc的原因， PSYoungGen是年轻代的GC，ParOldGen是老年代的GC，Metaspace是元空间的GC
- 6160K->0K(141824K)，这三个数字分别对应GC之前占用年轻代的大小，GC之后年轻代占用，以及整个年轻代的大小。
- 112K->6056K(95744K)，这三个数字分别对应GC之前占用老年代的大小，GC之后老年代占用，以及整个老年代的大小。
- 6272K->6056K(237568K)，这三个数字分别对应GC之前占用堆内存的大小，GC之后堆内存占用，以及整个堆内存的大小。
- 20516K->20516K(1069056K)，这三个数字分别对应GC之前占用元空间内存的大小，GC之后元空间内存占用，以及整个元空间内存的大小。
- 0.0209707是该时间点GC总耗费时间。
从日志可以发现几次fullgc都是由于元空间不够导致的，所以我们可以将元空间调大点
java -jar -Xloggc:./gc-adjust-%t.log -XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M
microservice-eureka-server.jar
调整完我们再看下gc日志发现已经没有因为元空间不够导致的fullgc了
对于CMS和G1收集器的日志会有一点不一样，也可以试着打印下对应的gc日志分析下，可以发现gc日志里面的gc步骤跟我们之前讲过的步骤是类似的
public class HeapTest {
byte[] a = new byte[1024 * 100]; //100KB
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ArrayList<HeapTest> heapTests = new ArrayList<>();
while (true) {
heapTests.add(new HeapTest());
Thread.sleep(10);
}
}
}
CMS
-Xloggc:d:/gc-cms-%t.log -Xms50M -Xmx50M -XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M
-XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC
G1
-Xloggc:d:/gc-g1-%t.log -Xms50M -Xmx50M -XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M -XX:+UseG1GC
上面的这些参数，能够帮我们查看分析GC的垃圾收集情况。但是如果GC日志很多很多，成千上万行。就算你一目十行，看完了，脑子也是一片空白。所以我们可以借助一些功能来帮助我们分析，这里推荐一个gceasy(https://gceasy.io)，可以上传gc文件，然后他会利用可视化的界面来展现GC情况。具体下图所示
上图我们可以看到年轻代，老年代，以及永久代的内存分配，和最大使用情况。
上图我们可以看到堆内存在GC之前和之后的变化，以及其他信息。
这个工具还提供基于机器学习的JVM智能优化建议，当然现在这个功能需要付费（其实，你把语言切换为：中文，就免费啦，世界如此简单，哈哈哈）
4.JVM参数汇总查看命令
# 表示打印出所有参数选项的默认值
java -XX:+PrintFlagsInitial
# 表示打印出所有参数选项在运行程序时生效的值
java -XX:+PrintFlagsFinal
下一篇：
