手把手教你定位常见Java性能问题-低调大师

手把手教你定位常见Java性能问题

2020-04-25 515

概述

性能优化一向是后端服务优化的重点，但是线上性能故障问题不是经常出现，或者受限于业务产品，根本就没办法出现性能问题，包括笔者自己遇到的性能问题也不多，所以为了提前储备知识，当出现问题的时候不会手忙脚乱，我们本篇文章来模拟下常见的几个Java性能故障，来学习怎么去分析和定位。

预备知识

既然是定位问题，肯定是需要借助工具，我们先了解下需要哪些工具可以帮忙定位问题。

top命令

top命令使我们最常用的Linux命令之一，它可以实时的显示当前正在执行的进程的CPU使用率，内存使用率等系统信息。top -Hp pid 可以查看线程的系统资源使用情况。

vmstat命令

vmstat是一个指定周期和采集次数的虚拟内存检测工具，可以统计内存，CPU，swap的使用情况，它还有一个重要的常用功能，用来观察进程的上下文切换。字段说明如下:

r: 运行队列中进程数量（当数量大于CPU核数表示有阻塞的线程）
b: 等待IO的进程数量
swpd: 使用虚拟内存大小
free: 空闲物理内存大小
buff: 用作缓冲的内存大小(内存和硬盘的缓冲区)
cache: 用作缓存的内存大小（CPU和内存之间的缓冲区）
si: 每秒从交换区写到内存的大小，由磁盘调入内存
so: 每秒写入交换区的内存大小，由内存调入磁盘
bi: 每秒读取的块数
bo: 每秒写入的块数
in: 每秒中断数，包括时钟中断。
cs: 每秒上下文切换数。
us: 用户进程执行时间百分比(user time)
sy: 内核系统进程执行时间百分比(system time)
wa: IO等待时间百分比
id: 空闲时间百分比

pidstat命令

pidstat 是 Sysstat 中的一个组件，也是一款功能强大的性能监测工具，top 和 vmstat 两个命令都是监测进程的内存、CPU 以及 I/O 使用情况，而 pidstat 命令可以检测到线程级别的。pidstat命令线程切换字段说明如下：

UID ：被监控任务的真实用户ID。
TGID ：线程组ID。
TID：线程ID。
cswch/s：主动切换上下文次数，这里是因为资源阻塞而切换线程，比如锁等待等情况。
nvcswch/s：被动切换上下文次数，这里指CPU调度切换了线程。

jstack命令

jstack是JDK工具命令，它是一种线程堆栈分析工具，最常用的功能就是使用 jstack pid 命令查看线程的堆栈信息，也经常用来排除死锁情况。

jstat 命令

它可以检测Java程序运行的实时情况，包括堆内存信息和垃圾回收信息，我们常常用来查看程序垃圾回收情况。常用的命令是jstat -gc pid。信息字段说明如下：

S0C：年轻代中 To Survivor 的容量（单位 KB）；
S1C：年轻代中 From Survivor 的容量（单位 KB）；
S0U：年轻代中 To Survivor 目前已使用空间（单位 KB）；
S1U：年轻代中 From Survivor 目前已使用空间（单位 KB）；
EC：年轻代中 Eden 的容量（单位 KB）；
EU：年轻代中 Eden 目前已使用空间（单位 KB）；
OC：老年代的容量（单位 KB）；
OU：老年代目前已使用空间（单位 KB）；
MC：元空间的容量（单位 KB）；
MU：元空间目前已使用空间（单位 KB）；
YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中 gc 次数；
YGCT：从应用程序启动到采样时年轻代中 gc 所用时间 (s)；
FGC：从应用程序启动到采样时老年代（Full Gc）gc 次数；
FGCT：从应用程序启动到采样时老年代代（Full Gc）gc 所用时间 (s)；
GCT：从应用程序启动到采样时 gc 用的总时间 (s)。

jmap命令

jmap也是JDK工具命令，他可以查看堆内存的初始化信息以及堆内存的使用情况，还可以生成dump文件来进行详细分析。查看堆内存情况命令jmap -heap pid。

mat内存工具

MAT(Memory Analyzer Tool)工具是eclipse的一个插件(MAT也可以单独使用)，它分析大内存的dump文件时，可以非常直观的看到各个对象在堆空间中所占用的内存大小、类实例数量、对象引用关系、利用OQL对象查询，以及可以很方便的找出对象GC Roots的相关信息。下载地址可以点击这里

模拟环境准备

基础环境jdk1.8，采用SpringBoot框架来写几个接口来触发模拟场景，首先是模拟CPU占满情况

CPU占满

模拟CPU占满还是比较简单，直接写一个死循环计算消耗CPU即可。

 		/**
     * 模拟CPU占满
     */
    @GetMapping("/cpu/loop")
    public void testCPULoop() throws InterruptedException {
        System.out.println("请求cpu死循环");
        Thread.currentThread().setName("loop-thread-cpu");
        int num = 0;
        while (true) {
            num++;
            if (num == Integer.MAX_VALUE) {
                System.out.println("reset");
            }
            num = 0;
        }

    }

请求接口地址测试curl localhost:8080/cpu/loop,发现CPU立马飙升到100%

通过执行top -Hp 32805 查看Java线程情况

执行 printf '%x' 32826 获取16进制的线程id，用于dump信息查询，结果为 803a。最后我们执行jstack 32805 |grep -A 20 803a 来查看下详细的dump信息。

这里dump信息直接定位出了问题方法以及代码行，这就定位出了CPU占满的问题。

内存泄露

模拟内存泄漏借助了ThreadLocal对象来完成，ThreadLocal是一个线程私有变量，可以绑定到线程上，在整个线程的生命周期都会存在，但是由于ThreadLocal的特殊性，ThreadLocal是基于ThreadLocalMap实现的，ThreadLocalMap的Entry继承WeakReference，而Entry的Key是WeakReference的封装，换句话说Key就是弱引用，弱引用在下次GC之后就会被回收，如果ThreadLocal在set之后不进行后续的操作，因为GC会把Key清除掉，但是Value由于线程还在存活，所以Value一直不会被回收，最后就会发生内存泄漏。

/**
     * 模拟内存泄漏
     */
    @GetMapping(value = "/memory/leak")
    public String leak() {
        System.out.println("模拟内存泄漏");
        ThreadLocal<Byte[]> localVariable = new ThreadLocal<Byte[]>();
        localVariable.set(new Byte[4096 * 1024]);// 为线程添加变量
        return "ok";
    }

我们给启动加上堆内存大小限制，同时设置内存溢出的时候输出堆栈快照并输出日志。

java -jar -Xms500m -Xmx500m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/heapdump.hprof -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:/tmp/heaplog.log analysis-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

启动成功后我们循环执行100次,for i in {1..500}; do curl localhost:8080/memory/leak;done,还没执行完毕，系统已经返回500错误了。查看系统日志出现了如下异常：

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

我们用jstat -gc pid 命令来看看程序的GC情况。

很明显，内存溢出了，堆内存经过45次 Full Gc 之后都没释放出可用内存，这说明当前堆内存中的对象都是存活的，有GC Roots引用，无法回收。那是什么原因导致内存溢出呢？是不是我只要加大内存就行了呢？如果是普通的内存溢出也许扩大内存就行了，但是如果是内存泄漏的话，扩大的内存不一会就会被占满，所以我们还需要确定是不是内存泄漏。我们之前保存了堆 Dump 文件，这个时候借助我们的MAT工具来分析下。导入工具选择Leak Suspects Report，工具直接就会给你列出问题报告。

这里已经列出了可疑的4个内存泄漏问题，我们点击其中一个查看详情。

这里已经指出了内存被线程占用了接近50M的内存，占用的对象就是ThreadLocal。如果想详细的通过手动去分析的话，可以点击Histogram,查看最大的对象占用是谁，然后再分析它的引用关系，即可确定是谁导致的内存溢出。

上图发现占用内存最大的对象是一个Byte数组，我们看看它到底被那个GC Root引用导致没有被回收。按照上图红框操作指引，结果如下图：

我们发现Byte数组是被线程对象引用的，图中也标明，Byte数组对像的GC Root是线程，所以它是不会被回收的，展开详细信息查看，我们发现最终的内存占用对象是被ThreadLocal对象占据了。这也和MAT工具自动帮我们分析的结果一致。

死锁

死锁会导致耗尽线程资源，占用内存，表现就是内存占用升高，CPU不一定会飙升(看场景决定)，如果是直接new线程，会导致JVM内存被耗尽，报无法创建线程的错误，这也是体现了使用线程池的好处。

 ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 10,
            0, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(1024),
            Executors.defaultThreadFactory(),
            new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
   /**
     * 模拟死锁
     */
    @GetMapping("/cpu/test")
    public String testCPU() throws InterruptedException {
        System.out.println("请求cpu");
        Object lock1 = new Object();
        Object lock2 = new Object();
        service.submit(new DeadLockThread(lock1, lock2), "deadLookThread-" + new Random().nextInt());
        service.submit(new DeadLockThread(lock2, lock1), "deadLookThread-" + new Random().nextInt());
        return "ok";
    }

public class DeadLockThread implements Runnable {
    private Object lock1;
    private Object lock2;

    public DeadLockThread(Object lock1, Object lock2) {
        this.lock1 = lock1;
        this.lock2 = lock2;
    }

    @Override
    public void run() {
        synchronized (lock2) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"get lock2 and wait lock1");
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            synchronized (lock1) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"get lock1 and lock2 ");
            }
        }
    }
}

我们循环请求接口2000次，发现不一会系统就出现了日志错误，线程池和队列都满了,由于我选择的当队列满了就拒绝的策略，所以系统直接抛出异常。

java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task java.util.concurrent.FutureTask@2760298 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@7ea7cd51[Running, pool size = 10, active threads = 10, queued tasks = 1024, completed tasks = 846]

通过ps -ef|grep java命令找出 Java 进程 pid，执行jstack pid 即可出现java线程堆栈信息，这里发现了5个死锁，我们只列出其中一个，很明显线程pool-1-thread-2锁住了0x00000000f8387d88等待0x00000000f8387d98锁，线程pool-1-thread-1锁住了0x00000000f8387d98等待锁0x00000000f8387d88,这就产生了死锁。

Java stack information for the threads listed above:
===================================================
"pool-1-thread-2":
        at top.luozhou.analysisdemo.controller.DeadLockThread2.run(DeadLockThread.java:30)
        - waiting to lock <0x00000000f8387d98> (a java.lang.Object)
        - locked <0x00000000f8387d88> (a java.lang.Object)
        at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
"pool-1-thread-1":
        at top.luozhou.analysisdemo.controller.DeadLockThread1.run(DeadLockThread.java:30)
        - waiting to lock <0x00000000f8387d88> (a java.lang.Object)
        - locked <0x00000000f8387d98> (a java.lang.Object)
        at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
          
 Found 5 deadlocks.

线程频繁切换

上下文切换会导致将大量CPU时间浪费在寄存器、内核栈以及虚拟内存的保存和恢复上，导致系统整体性能下降。当你发现系统的性能出现明显的下降时候，需要考虑是否发生了大量的线程上下文切换。

 @GetMapping(value = "/thread/swap")
    public String theadSwap(int num) {
        System.out.println("模拟线程切换");
        for (int i = 0; i < num; i++) {
            new Thread(new ThreadSwap1(new AtomicInteger(0)),"thread-swap"+i).start();
        }
        return "ok";
    }
public class ThreadSwap1 implements Runnable {
    private AtomicInteger integer;

    public ThreadSwap1(AtomicInteger integer) {
        this.integer = integer;
    }

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            integer.addAndGet(1);
            Thread.yield(); //让出CPU资源
        }
    }
}

这里我创建多个线程去执行基础的原子+1操作，然后让出 CPU 资源，理论上 CPU 就会去调度别的线程，我们请求接口创建100个线程看看效果如何，curl localhost:8080/thread/swap?num=100。接口请求成功后，我们执行`vmstat 1 10，表示每1秒打印一次，打印10次，线程切换采集结果如下：

procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
101  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4071 8110498 14 86  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4065 8312463 15 85  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4107 8207718 14 87  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4083 8410174 14 86  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4083 8264377 14 86  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468688    0    0     0   108 4182 8346826 14 86  0  0  0

这里我们关注4个指标，r,cs,us,sy。

r=100,说明等待的进程数量是100，线程有阻塞。

cs=800多万，说明每秒上下文切换了800多万次，这个数字相当大了。

us=14，说明用户态占用了14%的CPU时间片去处理逻辑。

sy=86，说明内核态占用了86%的CPU，这里明显就是做上下文切换工作了。

我们通过top命令以及top -Hp pid查看进程和线程CPU情况，发现Java线程CPU占满了，但是线程CPU使用情况很平均，没有某一个线程把CPU吃满的情况。

PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                                            
 87093 root      20   0 4194788 299056  13252 S 399.7 16.1  65:34.67 java

 PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                                             
 87189 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.7 16.1   0:41.11 java                                                                                
 87129 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:41.14 java                                                                                
 87130 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.51 java                                                                                
 87133 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.59 java                                                                                
 87134 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.95 java

结合上面用户态CPU只使用了14%，内核态CPU占用了86%，可以基本判断是Java程序线程上下文切换导致性能问题。

我们使用pidstat命令来看看Java进程内部的线程切换数据，执行pidstat -p 87093 -w 1 10 ,采集数据如下：

11:04:30 PM   UID       TGID       TID   cswch/s nvcswch/s  Command
11:04:30 PM     0         -     87128      0.00     16.07  |__java
11:04:30 PM     0         -     87129      0.00     15.60  |__java
11:04:30 PM     0         -     87130      0.00     15.54  |__java
11:04:30 PM     0         -     87131      0.00     15.60  |__java
11:04:30 PM     0         -     87132      0.00     15.43  |__java
11:04:30 PM     0         -     87133      0.00     16.02  |__java
11:04:30 PM     0         -     87134      0.00     15.66  |__java
11:04:30 PM     0         -     87135      0.00     15.23  |__java
11:04:30 PM     0         -     87136      0.00     15.33  |__java
11:04:30 PM     0         -     87137      0.00     16.04  |__java

根据上面采集的信息，我们知道Java的线程每秒切换15次左右，正常情况下，应该是个位数或者小数。结合这些信息我们可以断定Java线程开启过多，导致频繁上下文切换，从而影响了整体性能。

为什么系统的上下文切换是每秒800多万，而 Java 进程中的某一个线程切换才15次左右？

系统上下文切换分为三种情况:

1、多任务：在多任务环境中，一个进程被切换出CPU，运行另外一个进程，这里会发生上下文切换。

2、中断处理：发生中断时，硬件会切换上下文。在vmstat命令中是in

3、用户和内核模式切换：当操作系统中需要在用户模式和内核模式之间进行转换时，需要进行上下文切换,比如进行系统函数调用。

Linux 为每个 CPU 维护了一个就绪队列，将活跃进程按照优先级和等待 CPU 的时间排序，然后选择最需要 CPU 的进程，也就是优先级最高和等待 CPU 时间最长的进程来运行。也就是vmstat命令中的r。

那么，进程在什么时候才会被调度到 CPU 上运行呢？

进程执行完终止了，它之前使用的 CPU 会释放出来，这时再从就绪队列中拿一个新的进程来运行
为了保证所有进程可以得到公平调度，CPU 时间被划分为一段段的时间片，这些时间片被轮流分配给各个进程。当某个进程时间片耗尽了就会被系统挂起，切换到其它等待 CPU 的进程运行。
进程在系统资源不足时，要等待资源满足后才可以运行，这时进程也会被挂起，并由系统调度其它进程运行。
当进程通过睡眠函数 sleep 主动挂起时，也会重新调度。
当有优先级更高的进程运行时，为了保证高优先级进程的运行，当前进程会被挂起，由高优先级进程来运行。
发生硬件中断时，CPU 上的进程会被中断挂起，转而执行内核中的中断服务程序。

结合我们之前的内容分析，阻塞的就绪队列是100左右，而我们的CPU只有4核，这部分原因造成的上下文切换就可能会相当高，再加上中断次数是4000左右和系统的函数调用等，整个系统的上下文切换到800万也不足为奇了。Java内部的线程切换才15次，是因为线程使用Thread.yield()来让出CPU资源，但是CPU有可能继续调度该线程，这个时候线程之间并没有切换，这也是为什么内部的某个线程切换次数并不是非常大的原因。

总结

本文模拟了常见的性能问题场景，分析了如何定位CPU100%、内存泄漏、死锁、线程频繁切换问题。分析问题我们需要做好两件事，第一，掌握基本的原理，第二，借助好工具。本文也列举了分析问题的常用工具和命令，希望对你解决问题有所帮助。当然真正的线上环境可能十分复杂，并没有模拟的环境那么简单，但是原理是一样的，问题的表现也是类似的，我们重点抓住原理，活学活用，相信复杂的线上问题也可以顺利解决。

参考

1、https://linux.die.net/man/1/pidstat

2、https://linux.die.net/man/8/vmstat

3、https://help.eclipse.org/2020-03/index.jsp?topic=/org.eclipse.mat.ui.help/welcome.html

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原文链接：https://my.oschina.net/luozhou/blog/4253601

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。