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假设你曾经理解了运行时的数据区域和罕用的垃圾回收算法，也理解了 Hotspot 反对的垃圾回收器。
一、cpu 占用过高
cpu 占用过高要分状况探讨，是不是业务上在搞流动，忽然有少量的流量进来，而且流动完结后 cpu 占用率就降落了，如果是这种状况其实能够不必太关怀，因为申请越多，须要解决的线程数越多，这是失常的景象。
话说回来，如果你的服务器配置自身就差，cpu 也只有一个外围，这种状况，略微多一点流量就真的可能把你的 cpu 资源耗尽，这时应该思考先把配置晋升吧。
第二种状况，cpu 占用率长期过高，这种状况下可能是你的程序有那种循环次数超级多的代码，甚至是呈现死循环了。排查步骤如下：
（1）用 top 命令查看 cpu 占用状况
这样就能够定位出 cpu 过高的过程。在 linux 下，top 命令取得的过程号和 jps 工具取得的 vmid 是雷同的：
（2）用 top -Hp 命令查看线程的状况
能够看到是线程 id 为 7287 这个线程始终在占用 cpu
（3）把线程号转换为 16 进制
[root@localhost ~]# printf "%x" 7287
1c77记下这个 16 进制的数字，上面咱们要用
（4）用 jstack 工具查看线程栈状况
[root@localhost ~]# jstack 7268 | grep 1c77 -A 10
"http-nio-8080-exec-2" #16 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007fb66ce81000 nid=0x1c77 runnable [0x00007fb639ab9000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
at com.spareyaya.jvm.service.EndlessLoopService.service(EndlessLoopService.java:19)
at com.spareyaya.jvm.controller.JVMController.endlessLoop(JVMController.java:30)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:190)
at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:138)
at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ServletInvocableHandlerMethod.invokeAndHandle(ServletInvocableHandlerMethod.java:105)通过 jstack 工具输入当初的线程栈，再通过 grep 命令联合上一步拿到的线程 16 进制的 id 定位到这个线程的运行状况，其中 jstack 前面的 7268 是第（1）步定位到的过程号，grep 前面的是（2）、（3）步定位到的线程号。
从输入后果能够看到这个线程处于运行状态，在执行 com.spareyaya.jvm.service.EndlessLoopService.service 这个办法，代码行号是 19 行，这样就能够去到代码的 19 行，找到其所在的代码块，看看是不是处于循环中，这样就定位到了问题。
二、死锁
死锁并没有第一种场景那么显著，web 利用必定是多线程的程序，它服务于多个申请，程序产生死锁后，死锁的线程处于期待状态（WAITING或TIMED_WAITING），期待状态的线程不占用 cpu，耗费的内存也很无限，而体现上可能是申请没法进行，最初超时了。在死锁状况不多的时候，这种状况不容易被发现。
能够应用 jstack 工具来查看
（1）jps 查看 java 过程
[root@localhost ~]# jps -l
8737 sun.tools.jps.Jps
8682 jvm-0.0.1-SNAPSHOT.jar（2）jstack 查看死锁问题
因为 web 利用往往会有很多工作线程，特地是在高并发的状况下线程数更多，于是这个命令的输入内容会非常多。jstack 最大的益处就是会把产生死锁的信息（蕴含是什么线程产生的）输入到最初，所以咱们只须要看最初的内容就行了
Java stack information for the threads listed above:
===================================================
"Thread-4":
at com.spareyaya.jvm.service.DeadLockService.service2(DeadLockService.java:35)
- waiting to lock <0x00000000f5035ae0> (a java.lang.Object)
- locked <0x00000000f5035af0> (a java.lang.Object)
at com.spareyaya.jvm.controller.JVMController.lambda$deadLock$1(JVMController.java:41)
at com.spareyaya.jvm.controller.JVMController$$Lambda$457/1776922136.run(Unknown Source)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
"Thread-3":
at com.spareyaya.jvm.service.DeadLockService.service1(DeadLockService.java:27)
- waiting to lock <0x00000000f5035af0> (a java.lang.Object)
- locked <0x00000000f5035ae0> (a java.lang.Object)
at com.spareyaya.jvm.controller.JVMController.lambda$deadLock$0(JVMController.java:37)
at com.spareyaya.jvm.controller.JVMController$$Lambda$456/474286897.run(Unknown Source)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Found 1 deadlock.发现了一个死锁，起因也高深莫测。
三、内存透露
咱们都晓得，java 和 c ++ 的最大区别是前者会主动发出不再应用的内存，后者须要程序员手动开释。在 c ++ 中，如果咱们遗记开释内存就会产生内存透露。然而，不要认为 jvm 帮咱们回收了内存就不会呈现内存透露。
程序产生内存透露后，过程的可用内存会缓缓变少，最初的后果就是抛出 OOM 谬误。产生 OOM 谬误后可能会想到是内存不够大，于是把 -Xmx 参数调大，而后重启利用。这么做的后果就是，过了一段时间后，OOM 仍然会呈现。最初无奈再调大最大堆内存了，后果就是只能每隔一段时间重启一下利用。
内存透露的另一个可能的体现是申请的响应工夫变长了。这是因为频繁产生的 GC 会暂停其它所有线程（Stop The World）造成的。
为了模仿这个场景，应用了以下的程序
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class Main {public static void main(String[] args) {Main main = new Main();
while (true) {
try {Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
}
main.run();}
}
private void run() {ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++) {executorService.execute(() -> {// do something...});
}
}
}运行参数是-Xms20m -Xmx20m -XX:+PrintGC，把可用内存调小一点，并且在产生 gc 时输入信息，运行后果如下
[GC (Allocation Failure) 12776K->10840K(18432K), 0.0309510 secs]
[GC (Allocation Failure) 13400K->11520K(18432K), 0.0333385 secs]
[GC (Allocation Failure) 14080K->12168K(18432K), 0.0332409 secs]
[GC (Allocation Failure) 14728K->12832K(18432K), 0.0370435 secs]
[Full GC (Ergonomics) 12832K->12363K(18432K), 0.1942141 secs]
[Full GC (Ergonomics) 14923K->12951K(18432K), 0.1607221 secs]
[Full GC (Ergonomics) 15511K->13542K(18432K), 0.1956311 secs]
...
[Full GC (Ergonomics) 16382K->16381K(18432K), 0.1734902 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16383K(18432K), 0.1922607 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16383K(18432K), 0.1824278 secs]
[Full GC (Allocation Failure) 16383K->16383K(18432K), 0.1710382 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16382K(18432K), 0.1829138 secs]
[Full GC (Ergonomics) Exception in thread "main" 16383K->16382K(18432K), 0.1406222 secs]
[Full GC (Allocation Failure) 16382K->16382K(18432K), 0.1392928 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16382K(18432K), 0.1546243 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16382K(18432K), 0.1755271 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16382K(18432K), 0.1699080 secs]
[Full GC (Allocation Failure) 16382K->16382K(18432K), 0.1697982 secs]
[Full GC (Ergonomics) 16383K->16382K(18432K), 0.1851136 secs]
[Full GC (Allocation Failure) 16382K->16382K(18432K), 0.1655088 secs]
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space能够看到尽管始终在 gc，占用的内存却越来越多，阐明程序有的对象无奈被回收。然而下面的程序对象都是定义在办法内的，属于局部变量，局部变量在办法运行后果后，所援用的对象在 gc 时应该被回收啊，然而这里显著没有。
为了找出到底是哪些对象没能被回收，咱们加上运行参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=heap.bin，意思是产生 OOM 时把堆内存信息 dump 进去。运行程序直至异样，于是失去heap.dump 文件，而后咱们借助 eclipse 的 MAT 插件来剖析，如果没有装置须要先装置。
而后 File->Open Heap Dump...，而后抉择方才dump 进去的文件，抉择Leak Suspects
MAT 会列出所有可能产生内存透露的对象
能够看到竟然有 21260 个 Thread 对象，3386 个 ThreadPoolExecutor 对象，如果你去看一下 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor 的源码，能够发现线程池为了复用线程，会一直地期待新的工作，线程也不会回收，须要调用其 shutdown 办法能力让线程池执行完工作后进行。
其实线程池定义成局部变量，好的做法是设置成单例。
下面只是其中一种解决办法
在线上的利用，内存往往会设置得很大，这样产生 OOM 再把内存快照 dump 进去的文件就会很大，可能大到在本地的电脑中曾经无奈剖析了（因为内存不足够关上这个 dump 文件）。这里介绍另一种解决方法：
（1）用 jps 定位到过程号
C:\Users\spareyaya\IdeaProjects\maven-project\target\classes\org\example\net>jps -l
24836 org.example.net.Main
62520 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher
129980 sun.tools.jps.Jps
136028 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher因为曾经晓得了是哪个利用产生了 OOM，这样能够间接用 jps 找到过程号135988
（2）用 jstat 剖析 gc 流动状况
jstat 是一个统计 java 过程内存应用状况和 gc 流动的工具，参数能够有很多，能够通过 jstat -help 查看所有参数以及含意
C:\Users\spareyaya\IdeaProjects\maven-project\target\classes\org\example\net>jstat -gcutil -t -h8 24836 1000
Timestamp S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT
29.1 32.81 0.00 23.48 85.92 92.84 84.13 14 0.339 0 0.000 0.339
30.1 32.81 0.00 78.12 85.92 92.84 84.13 14 0.339 0 0.000 0.339
31.1 0.00 0.00 22.70 91.74 92.72 83.71 15 0.389 1 0.233 0.622下面是命令意思是输入 gc 的状况，输入工夫，每 8 行输入一个行头信息，统计的过程号是24836，每 1000 毫秒输入一次信息。
输入信息是 Timestamp 是间隔 jvm 启动的工夫，S0、S1、E 是新生代的两个 Survivor 和Eden，O 是老年代区，M 是 Metaspace，CCS 应用压缩比例，YGC 和 YGCT 别离是新生代 gc 的次数和工夫，FGC 和FGCT别离是老年代 gc 的次数和工夫，GCT 是 gc 的总工夫。尽管产生了 gc，然而老年代内存占用率基本没降落，阐明有的对象没法被回收（当然也不排除这些对象真的是有用）。
（3）用 jmap 工具 dump 出内存快照
jmap 能够把指定 java 过程的内存快照 dump 进去，成果和第一种解决方法一样，不同的是它不必等 OOM 就能够做到，而且 dump 进去的快照也会小很多。
jmap -dump:live,format=b,file=heap.bin 24836这时会失去 heap.bin 的内存快照文件，而后就能够用 eclipse 来剖析了。
四、总结
以上三种严格地说还算不上 jvm 的调优，只是用了 jvm 工具把代码中存在的问题找了进去。咱们进行 jvm 的次要目标是尽量减少进展工夫，进步零碎的吞吐量。
然而如果咱们没有对系统进行剖析就自觉去设置其中的参数，可能会失去更坏的后果，jvm 倒退到明天，各种默认的参数可能是实验室的人通过屡次的测试来做均衡的，实用大多数的利用场景。
如果你认为你的 jvm 的确有调优的必要，也务必要取样剖析，最初还得缓缓屡次调节，才有可能失去更优的成果。
