JVM 监控 1

服务监控是一个服务中非常重要的组成部分,直接决定了问题的发现及排查速度,并且从一定程度上提高服务一个周期内的可用性。在Java服务中,除了对于 业务、接口耗时&性能的监控之外还需要对Java 所依赖的JVM进行一定的监控策略。对于JVM的合理监控可以帮助我们更加全面的发现问题:比如说内部接口耗时忽然上升、oom频出这类问题,并且合理的JVM监控及分析策略,能够以此为依据进行服务所使用JVM的调优,从而提升稳定性及性能。

JVM 自带了一些工具,已经基本能够全面的分析JVM的使用情况了:

jstat:JVM 内存监视工具,可以看到任何堆内存、非堆内存的使用情况及young GC发生的时间&次数、full GC的时间&次数、GC总耗时等,

jmap:jmap的监控分析也是针对内存的,不过和jstat相比较而言,jstat 主要从实际内存使用情况来看,更像是一种性能监控工具(比如说心产生了多少新对象,发生了GC回收了多少、解析了多少class文件到内存),而jmap 更像是站在对象的角度来看问题,可以简单理解为内存快照分析工具(jmap可以打印指定java进程的heap快照,主要是用于分析对象回收情况排查内存泄漏等)

jps:可以输出并修改运行似的java 进程的opts

jconsle:一个Java GUI监视工具能够连接远程的服务器的JVM来进行监控,但是在实际生产环境中,这个并不适用。

jstack:jstack是一个线程分析工具,主要用于死锁的排查及解析,线程行为的分析。

我们经常用的主要是:jstat(性能分析)、jmap(内存快照分析)、jstack(线程分析)

Jstat 的使用是最频繁的,因为对于JVM来说最常见的调优就是关于GC和JIT的,而如何去进行GC的调优通常依赖的工具就是Jstat

image.png

常见命令参数:

-class:统计class loader行为信息

-compile:统计编译行为信息

-gc:统计jdk gc时heap信息

-gccapacity:统计不同的generations(不知道怎么翻译好,包括新生区,老年区,permanent区)相应的heap容量情况

-gccause:统计gc的情况,(同-gcutil)和引起gc的事件

-gcnew:统计gc时,新生代的情况

-gcnewcapacity:统计gc时,新生代heap容量

-gcold:统计gc时,老年区的情况

-gcoldcapacity:统计gc时,老年区heap容量

-gcpermcapacity:统计gc时,permanent区heap容量

-gcutil:统计gc时,heap情况

比如: 我们查一下目标Java 的pid,然后假如是12345

jstat -gc 12345

之后通常会得到下面的一点信息

image.png

然后来看一下各项参数的含义:

S0开头的 — Heap上的 Survivor space 0 区已使用空间的百分比

S0C:S0当前容量的大小

S0U:S0已经使用的大小

S1开头的 — Heap上的 Survivor space 1 区已使用空间的百分比

S1C:S1当前容量的大小

S1U:S1已经使用的大小

E开头的 — Heap上的 Eden space 区已使用空间的百分比

EC:Eden space当前容量的大小

EU:Eden space已经使用的大小

O开头的 — Heap上的 Old space 区已使用空间的百分比

OC:Old space当前容量的大小

OU:Old space已经使用的大小

P开头的 — Perm space 区已使用空间的百分比

OC:Perm space当前容量的大小

OU:Perm space已经使用的大小

YGC — 从应用程序启动到采样时发生 Young GC 的次数

YGCT– 从应用程序启动到采样时 Young GC 所用的时间(单位秒)

FGC — 从应用程序启动到采样时发生 Full GC 的次数

FGCT– 从应用程序启动到采样时 Full GC 所用的时间(单位秒)

GCT — 从应用程序启动到采样时用于垃圾回收的总时间(单位秒),它的值等于YGC+FGC

知道了参数的含义之后,我们需要对着这些数据来分析得到对应JVM参数的调节策略,说一点比较常见的,其实我们需要根据业务场景来具体的对于数量及变化情况进行评估

通常来说我们关心的有FGC的数量,这个是会导致stop world,然后再就是FGC之后各个内存区域变化情况,看看老年代、新生代等设置是否合理。

。比如Eden区及Old区虽然使用情况会出现一些波动,但还是会维持在一定数值上。如果出现持续增长,GC似乎已经没有效果,就要考虑要不要拉一下jmap 看看是否存在内存泄漏,以免产生OOM,影响服务的可用性。除此之外根据日常heap 稳定的数值来确定各个区域的最大值、常规值也是非常重要的,需要根据数值设定并且确定面对突发流量时的最大值设置。

具体的调优策略会在JVM系列的JVM参数介绍时说明,这里仅仅是介绍对应的工具,及我们能用这些工具做什么。

个人感觉jstat 更像是提供了一种解决问题的样例方案,我们可以在Java代码中直接实现与jstat类似的功能,然后直接监控stat日志就可以了,当然也可以写一个监控脚本直接使用jstat,当需要一些定制化需求的时候自己实现也是很靠谱的。

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