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Java性能调优:利用VisualVM进行性能分析

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朝雨忆轻尘
发布2019-06-19 16:00:03
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发布2019-06-19 16:00:03
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文章被收录于专栏:朝雨忆轻尘

JVisualVM 简介

VisualVM 是Netbeans的profile子项目,已在JDK6.0 update 7 中自带,能够监控线程,内存情况,查看方法的CPU时间和内存中的对 象,已被GC的对象,反向查看分配的堆栈(如100个String对象分别由哪几个对象分配出来的)。在JDK_HOME/bin(默认是C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_13\bin)目录下面,有一个jvisualvm.exe文件,双击打开,从UI上来看,这个软件是基于NetBeans开发的了。

VisualVM 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 技术的应用程序的详细信息。VisualVM 对 Java Development Kit (JDK) 工具所检索的 JVM 软件相关数据进行组织,并通过一种使您可以快速查看有关多个 Java 应用程序的数据的方式提供该信息。您可以查看本地应用程序或远程主机上运行的应用程序的相关数据。此外,还可以捕获有关 JVM 软件实例的数据,并将该数据保存到本地系统,以供后期查看或与其他用户共享。

双击启动 jvisualvm.exe,启动起来后和jconsole 一样同样可以选择本地和远程,如果需要监控远程同样需要配置相关参数。

主界面如下;

VisualVM可以根据需要安装不同的插件,每个插件的关注点都不同,有的主要监控GC,有的主要监控内存,有的监控线程等。

如何安装:

1、从主菜单中选择“工具”>“插件”。 2、在“可用插件”标签中,选中该插件的“安装”复选框。单击“安装”。 3、逐步完成插件安装程序。

我这里以 Eclipse(pid 22296)为例,双击后直接展开,主界面展示了系统和jvm两大块内容,点击右下方jvm参数和系统属性可以参考详细的参数信息.

因为VisualVM的插件太多,我这里主要介绍三个我主要使用几个:监控、线程、Visual GC

监控的主页其实也就是,cpu、内存、类、线程的图表

线程和jconsole功能没有太大的区别

Visual GC 是常常使用的一个功能,可以明显的看到年轻代、老年代的内存变化,以及gc频率、gc的时间等。

以上的功能其实jconsole几乎也有,VisualVM更全面更直观一些,另外VisualVM非常多的其它功能,可以分析dump的内存快照,

dump出来的线程快照并且进行分析等,还有其它很多的插件大家可以去探索

案例分析

准备模拟内存泄漏样例

1、定义静态变量HashMap

2、分段循环创建对象,并加入HashMap

代码如下:

代码语言:javascript
复制
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class CyclicDependencies {
    //声明缓存对象
    private static final Map map = new HashMap();
    public static void main(String args[]){
        try {
            Thread.sleep(10000);//给打开visualvm时间
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //循环添加对象到缓存
        for(int i=0; i<1000000;i++){
            TestMemory t = new TestMemory();
            map.put("key"+i,t);
        }
        System.out.println("first");
        //为dump出堆提供时间
        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        for(int i=0; i<1000000;i++){
            TestMemory t = new TestMemory();
            map.put("key"+i,t);
        }
        System.out.println("second");
        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        for(int i=0; i<3000000;i++){
            TestMemory t = new TestMemory();
            map.put("key"+i,t);
        }
        System.out.println("third");
        try {
            Thread.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        for(int i=0; i<4000000;i++){
            TestMemory t = new TestMemory();
            map.put("key"+i,t);
        }
        System.out.println("forth");
        try {
            Thread.sleep(Integer.MAX_VALUE);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("qqqq");
    }
}

3、配置jvm参数如下:

代码语言:javascript
复制
         -Xms512m
         -Xmx512m
         -XX:-UseGCOverheadLimit
         -XX:MaxPermSize=50m

 4、运行程序并打卡visualvm监控

使用JVisualVM分析内存泄漏

 1、查看Visual GC标签,内容如下,这是输出first的截图

这是输出forth的截图:

通过2张图对比发现:

老生代一直在gc,当程序继续运行可以发现老生代gc还在继续:

增加到了7次,但是老生代的内存并没有减少。说明存在无法被回收的对象,可能是内存泄漏了。

如何分析是那个对象泄漏了呢?打开抽样器标签:点击后如下图:

按照程序输出进行堆dump,当输出second时,dump一次,当输出forth时dump一次。

进入最后dump出来的堆标签,点击类:

点击右上角:“与另一个堆存储对比”。如图选择第一次导出的dump内容比较:

比较结果如下:

可以看出在两次间隔时间内TestMemory对象实例一直在增加并且多了,说明该对象引用的方法可能存在内存泄漏。

如何查看对象引用关系呢?

右键选择类TestMemory,选择“在实例视图中显示”,如下所示:

左侧是创建的实例总数,右侧上部为该实例的结构,下面为引用说明,从图中可以看出在类CyclicDependencies里面被引用了,并且被HashMap引用。

如此可以确定泄漏的位置,进而根据实际情况进行分析解决。

JVisualVM 远程监控 Tomcat

     1、修改远程tomcat的catalina.sh配置文件,在其中增加:

  1. JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS
  2. -Djava.rmi.server.hostname=192.168.122.128
  3. -Dcom.sun.management.jmxremote.port=18999
  4. -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false
  5. -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"

      这次配置先不走权限校验。只是打开jmx端口。

      2、打开jvisualvm,右键远程,选择添加远程主机:

      3、输入主机的名称,直接写ip,如下:

        右键新建的主机,选择添加JMX连接,输入在tomcat中配置的端口即可。

      4、双击打开。完毕!

参考资料

https://blog.csdn.net/kl28978113/article/details/53817827

https://www.cnblogs.com/ityouknow/p/6437037.html

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原始发表:2018-08-01 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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