缘起
我司项目现在的java项目都是基于springboot开发，通过Jenkins与ansible直接把项目编译的jar在阿里云主机上部署运行，几台云主机的配置大都是通用型2核8G,java项目难免遇到诸如内存溢出这类错误，为了让程序在服务器上有最佳运行效果，需要对每个项目进行jvm调优，JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具，除了集成式的VisualVM和jConsole外，还有jps、jstack、jmap、jhat、jstat等小巧的工具，本文希望能起抛砖引玉之用，让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解
jps：查看所有java项目进程
一般我都用： jps -m -l PID 这样会列出
21996 /usr/local/platform/patient/bin/patient.jar –spring.profiles.active=test
21996 是进程id
/usr/local/platform/patient/bin/patient.jar 是详细的进程名称
–spring.profiles.active=test 是传入main类或者jar包的参数jstack ：查看某个java进程内的堆栈信息，根据堆栈信息，我们可以定位到具体代码，在jvm性能调优中使用的特别多！
我一般这么用： jstack -m -l PID
其中 -m 参数不仅会列出java对战信息，还会列出系统级别native方法的c/c++堆栈信息
-l 会打印出额外的锁信息栗子：我们找我patient这个java进程最消耗CPU的线程
首先用jps获取patient这个java进程的ID
21996 /usr/local/platform/patient/bin/patient.jar –spring.profiles.active=test得到进程ID为21996，第二步找出该进程内最耗费CPU的线程，可以用top -Hp 21996 得到如下：
Threads: 32 total, 0 running, 32 sleeping, 0 stopped, 0 zombie%Cpu(s): 0.0 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 99.7 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 stKiB Mem : 1867248 total, 94444 free, 1592828 used, 179976 buff/cacheKiB Swap: 2097148 total, 2064196 free, 32952 used. 73720 avail MemPID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 21996 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 21999 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:05.11 java 22000 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:16.09 java 22001 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 22002 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.01 java 22003 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 22004 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:15.24 java 22005 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:06.93 java 22006 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 22007 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 5:06.79 java 22081 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:01.29 java 22082 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:01.67 java 22101 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.43 java 22121 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:11.48 java 22123 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:01.42 java 22149 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:13.73 java 22150 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:17.81 java 22232 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:08.78 java 22233 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.10 java 22234 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.03 java 22235 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 22236 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 22237 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 22238 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 22239 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 22240 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 22241 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 22242 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java 22243 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:07.24 java 22244 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.02 java 22245 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:14.57 java 36964 root 20 0 2564180 241912 7580 S 0.0 13.0 0:00.00 java
其中TIME+这一列是指耗时时间，这一列里面22007 最耗时，我们在命令行里用printf “%x\n” 22007 得到16进制55f7
这时候用jstack 21996 55f7 来输出堆栈信息如下：
“VM Periodic Task Thread” os_prio=0 tid=0x00007ff3980f0800 nid=0x55f7 waiting on condition
经过发现这个堆栈信息显示的线程状态是waiting on condition，意思是正在等待网络读写，这可能是一个网络瓶颈征兆。
如果这里列出来的是一个java类名，则就可以找到项目里的类，结合堆栈信息，进行性能改进
jmap: 一般结合jhat用来查看堆栈内存使用情况，
jmap -heap 21996 显示堆内存如下：
Attaching to process ID 21996, please waitDebugger attached successfully.Server compiler detected.JVM version is 25.141-b16using thread-local object allocation.Mark Sweep Compact GCHeap Configuration:MinHeapFreeRatio = 40MaxHeapFreeRatio = 70MaxHeapSize = 478150656 (456.0MB)NewSize = 10485760 (10.0MB)MaxNewSize = 159383552 (152.0MB)OldSize = 20971520 (20.0MB)NewRatio = 2SurvivorRatio = 8MetaspaceSize = 21807104 (20.796875MB)CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB)MaxMetaspaceSize = 17592186044415 MBG1HeapRegionSize = 0 (0.0MB)
这里我们可以看到我们堆内存各个区的内存大小。注意：这个是jdk1.8的，其中MetaspaceSize代替了PermGen
优化
上面介绍了用jvm的工具查看java进程，并查找相应堆栈信息，根据堆栈信息优化程序，也列出了堆栈内存的大小信息，要避免内存溢出，在程序在承受较大访问量的时候，程序仍然可以健康运行，就要根据自己机器情况，多做几次抗压试验，找出性能最好的参数设置
首先jdk8 运行时通常包含 计数器，栈，堆，本地方法栈，方法区，堆。每个部分的优化参数名称如下：
Xss：每个线程的栈内存大小Xmx：JAVA HEAP的最大值、默认为物理内存的1/4Xms：JAVA HEAP的初始值，server端最好Xms与Xmx一样Xmn：JAVA HEAP young区的大小XX:PermSize：设定内存的永久保存区域XX:MaxPermSize：设定最大内存的永久保存区域
我基于jdk1.8 做了一个优化参数，我司单台服务器的配置（2核8G），单台服务器我部署2台服务,配置如下（主要是堆栈）
exec java \-Dfile.encoding=UTF-8 \-Xss1024K//栈内存1m-Xms1024m//堆内存最小1g-Xmx2048m//堆内存最大2g-Xmn256m //yong-XX:MaxMetaspaceSize=512m //方法区512m###常规项目优化-XX:+DisableExplicitGC //忽略手动调用GC, System.gc()的调用就会变成一个空调用，完全不触发GC-XX:+UseConcMarkSweepGC //并发标记清除（CMS）收集器-XX:+CMSParallelRemarkEnabled //降低标记停顿-XX:LargePageSizeInBytes=128m //内存页的大小-XX:+UseFastAccessorMethods //原始类型的快速优化-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly //使用手动定义初始化定义开始CMS收集-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 //使用cms作为垃圾回收使用70％后开始CMS收集-Duser.timezone=GMT+8 //避免CentOS坑爹的时区设置-XX:+UseG1GC \-XX:MaxGCPauseMillis=100 \-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 \######gc信息打印-verbose:gc \-XX:+PrintGCDetails \-XX:+PrintGCDateStamps \-XX:+PrintGCTimeStamps \-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime \-Xloggc:${BASE_DIR}/logs/jvm_gc.log \-XX:ErrorFile=${BASE_DIR}/logs/jvm_err.log \-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \-XX:HeapDumpPath=${BASE_DIR}/logs/jvm_dump_pid%p.hprof \-jar /usr/local/platform/patient/bin/patient.jar --spring.profiles.active=prod各位项目还是要根据自己公司服务器配置情况来进行相应优化测试
