本文将系统地介绍JVM调优的完整过程，包括监控JVM运行状况、分析性能瓶颈与调优手段3个方面。通过具体案例分析监控指标，定位性能问题根源，并给出针对性调优方案。帮助读者快速掌握JVM调优的技巧与方法，解决实际工作环境中出现的各类性能问题。

1. 监控：知己知彼，才能百战百胜

使用jstat、jstack、jmap等工具监控JVM运行状态

1.使用jstat命令

可以使用jstat命令来监控JVM的内存使用情况，包括新生代、老年代、永久代（元数据区）等。执行以下命令：

在这里详细介绍使用jstat、jstack、jmap等工具监控JVM运行指标，jstack分析案例得到的监控数据，监控内容包括：GC时间、内存信息、线程信息等。

jstat -gcutil <pid> 1000 10

其中，是JVM进程ID，1000表示每1秒采集一次数据，10表示总共采集10次数据。执行该命令后，会输出类似下面的数据：

S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT
0.00  85.26  41.32  38.61  69.05  62.50     23    0.212     2    0.157    0.369
0.00  85.26  42.13  38.61  69.05  62.50     23    0.212     2    0.157    0.369
0.00  85.26  43.03  38.61  69.05  62.50     23    0.212     2    0.157    0.369

其中，S0和S1分别表示Eden区的两个Survivor空间的占用比例，E表示Eden区的使用比例，O表示Old区的使用比例，M表示元数据区的使用比例，YGC和FGC分别表示Young GC和Full GC的次数，YGCT和FGCT分别表示Young GC和Full GC的总时间，GCT表示总时间。

2.使用jmap生成Java堆转储快照。

  • 使用jmap生成Java堆转储快照。
jmap -dump:live,format=b,file=/path/to/dumpfile <pid>

其中，是生成的快照文件路径，是Java进程的进程ID。加上选项可以只转储活动对象。/path/to/dumpfilelive

  • 使用jhat分析快照。
jhat /path/to/dumpfile

该命令会启动一个Web服务器，打开浏览器访问即可查看分析结果。在分析页面中，可以查看Java堆中各个对象类型的实例数量、大小、引用关系等信息，从而了解Java应用的内存使用情况。http://localhost:7000

3.使用jstack命令生成线程快照

  • jstack命令生成线程快照
$ jstack 1234 > thread_dump.txt

此命令会将线程快照输出到名为“thread_dump.txt”的文件中。

  • 打开线程快照文件，查看线程状态和调用栈信息。
    以下是线程快照文件的示例内容：
"Thread-1" #11 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007ffba4001000 nid=0x5803 waiting on condition [0x000070000b8d8000]
   java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
	at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
	- parking to wait for  <0x000000076aea7ce0> (a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync)
	at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175)
	at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:836)
	at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireShared(AbstractQueuedSynchronizer.java:967)
	at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireShared(AbstractQueuedSynchronizer.java:1283)
	at java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock$ReadLock.lock(ReentrantReadWriteLock.java:731)
	at com.example.MyApp$1.run(MyApp.java:45)

"Thread-2" #12 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007ffba4002800 nid=0x5804 waiting on condition [0x000070000b9d1000]
   java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
	at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
	- parking to wait for  <0x000000076aea7ce0> (a java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync)
	at java.util.concurrent.locks.LockSupport.park(LockSupport.java:175)
	at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.parkAndCheckInterrupt(AbstractQueuedSynchronizer.java:836)
	at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.doAcquireShared(AbstractQueuedSynchronizer.java:967)
	at java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.acquireShared(AbstractQueuedSynchronizer.java:1283)
	at java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock$ReadLock.lock(ReentrantReadWriteLock.java:731)
	at com.example.MyApp$2.run(MyApp.java:60)
该文件包含了每个线程的信息，包括线程名称、ID、状态和调用栈信息。在这个例子中，我们有两个线程，它们都处于WAITING状态，并且在等待同步锁。从调用栈信息中，我们可以看到这两个线程正等待一个名为“java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync”的锁。

基于此信息，我们可以进一步分析并解决应用程序中的潜在问题或性能瓶颈。例如，如果我们发现某些线程一直处于WAITING状态，那么可能需要检查是否存在资源竞争或死锁问题

2. 分析：性能问题的根源究竟何在

根据监控得到的指标数据，通过案例示范分析定位性能问题的根源

案例1: 频繁GC导致STW时间过长
通过监控发现老年代内存不足，进行内存分配调优。

根据当前内存分配情况，调整 JVM 参数。根据实际情况，可以增加堆大小（-Xms 和 -Xmx），减小新生代大小（-XX:NewSize 和 -XX:MaxNewSize），调整 Eden 区、Survivor 区和 Tenured 区比例等参数来优化内存分配策略。其中，设置新生代和老年代大小比例的参数为 -XX:NewRatio，建议将其设置在 2 到 4 之间，可以根据实际情况进行调整。此外，还可以通过开启 CMS GC（-XX:+UseConcMarkSweepGC）或 G1 GC（-XX:+UseG1GC）等方式来进行垃圾回收的优化。

案例2: 线程数过多导致CPU过载
通过监控分析哪些线程占用过多CPU，进行线程池调优。

  1. 分析查看哪些线程正在运行，并且占用了较多的 CPU 资源。这些线程可能是长时间阻塞的线程、死锁的线程、无限循环的线程等。
  2. 优化线程池配置。根据当前应用程序的负载情况和实际需要，适当调整线程池大小、最大线程数、空闲线程存活时间等参数，以避免线程数过多导致
    CPU 过载的问题。建议将线程池大小设置为核心数加一或两个数量级，最大线程数设置为一个比较大的值，并且通过合适的keepAliveTime 设置空闲线程存活时间以及拒绝策略来避免线程池中的任务队列被耗尽。
  3. 优化任务处理方式。如果线程池中的任务存在长时间阻塞、死锁等问题，那么即使调整线程池参数也难以解决CPU过载问题。因此，需要对任务的处理方式进行优化，采用异步、线程间通信等方式来减少线程阻塞的情况，从而降低CPU 的负载。
  4. 针对热点代码进行优化。在监控分析过程中，可能会发现某些代码段是性能瓶颈，导致了线程过多和 CPU
    过载的问题。这时，可以对这些热点代码进行优化，比如使用缓存、并发数据结构、轮询等方式来降低 CPU 的负载。

3. 调优：根据问题的根源进行针对性处理

各类性能问题的调优手段与案例

  • 内存不足：调整Xmx、Xms、改用并行垃圾回收器等；
  • CPU过载：增加线程池大小，避免线程过多产生，选择低停顿的垃圾回收器；
  • 方法区溢出：调大MaxMetaspaceSize，避免编译时产生OOM；
  • 代码缓存不足：增大ReservedCodeCacheSize等；
  • 其他方面：编写高效代码、选择高效算法、减少对象创建等。

案例：

.1.内存不足：调整 Xmx、Xms、改用并行垃圾回收器等。

  • 设置堆大小为 2G，初始大小为 1G，开启并行垃圾回收器：
java -Xms1g -Xmx2g -XX:+UseParallelGC Main

2.CPU过载：增加线程池大小，选择低停顿的垃圾回收器。

  • 设置线程池大小为 50，使用 G1 垃圾回收器：
java -XX:ParallelGCThreads=50 -XX:+UseG1GC Main

3 .方法区溢出：调大 MaxMetaspaceSize，避免编译时产生OOM。

  • 设置方法区最大空间为 256M：
java -XX:MaxMetaspaceSize=256m Main

4.代码缓存不足：增大 ReservedCodeCacheSize 等。

  • 设置代码缓存保留空间为 128M，启用多核 CPU 并发编译：
java -XX:ReservedCodeCacheSize=128m -XX:+UseMultiThreadedCompilation Main

结语

通过对JVM调优思路与方法的全面介绍，以及针对典型性能问题的案例分析，帮助读者理解JVM调优技术，并能够在实际工作环境中快速定位与解决各类问题。我们下一篇将深入探讨各垃圾回收算法的原理与使用场景，及其调优策略的选取。