(转)jstat

本文详细介绍Jstat工具的使用方法,包括如何监控Java虚拟机内存使用情况、判断JVM垃圾回收是否正常等内容。通过实例演示了如何查看gc情况、加载类信息统计等功能。

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性能测试过程中,我们该如何监控java虚拟机内存的使用情况,用以判断JVM是否存在内存问题呢?如何判断JVM垃圾回收是否正常?一般的top指令基本上满足不了这样的需求,因为它主要监控的是总体的系统资源,很难定位到java应用程序。
在项目实践过程中,我们探索和使用了一款新工具--Jstat。
    先秀一下。Jstat是JDK自带的一个轻量级小工具。全称“Java Virtual Machine statistics monitoring tool”,它位于java的bin目录下,主要利用JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控,包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控。可见,Jstat是轻量级的、专门针对JVM的工具,非常适用。
那,该怎么用呢?
    语法结构如下:jstat [Options] vmid [interval] [count]
    Options — 选项,我们一般使用 -gcutil 查看gc情况
    vmid    — VM的进程号,即当前运行的java进程号
    interval– 间隔时间,单位为秒或者毫秒
    count   — 打印次数,如果缺省则打印无数次
 

    S0  — Heap上的 Survivor space 0 区已使用空间的百分比
    S1  — Heap上的 Survivor space 1 区已使用空间的百分比
    E   — Heap上的 Eden space 区已使用空间的百分比
    O   — Heap上的 Old space 区已使用空间的百分比
    P   — Perm space 区已使用空间的百分比
    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)

    实例使用1:

[root@localhost bin]# jstat -gcutil 25444

  S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT

 11.63   0.00   56.46  66.92  98.49 162    0.248    6      0.331    0.579

 

实例使用2:

[root@localhost bin]# jstat -gcutil 25444 1000 5

  S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT

 73.54   0.00  99.04  67.52  98.49    166    0.252     6    0.331    0.583

 73.54   0.00  99.04  67.52  98.49    166    0.252     6    0.331    0.583

 73.54   0.00  99.04  67.52  98.49    166    0.252     6    0.331    0.583

 73.54   0.00  99.04  67.52  98.49    166    0.252     6    0.331    0.583

 73.54   0.00  99.04  67.52  98.49    166    0.252     6    0.331    0.583

 

我们可以看到,5次young gc之后,垃圾内存被从Eden space区(E)放入了Old space区(O),并引起了百分比的变化,导致Survivor space使用的百分比从73.54%(S0)降到0%(S1)。有效释放了内存空间。绿框中,我们可以看到,一次full gc之后,Old space区(O)的内存被回收,从99.05%降到67.52%。

图中同时打印了young gc和full gc的总次数、总耗时。而,每次young gc消耗的时间,可以用相间隔的两行YGCT相减得到。每次full gc消耗的时间,可以用相隔的两行FGCT相减得到。例如红框中表示的第一行、第二行之间发生了1次young gc,消耗的时间为0.252-0.252=0.0秒。

常驻内存区(P)的使用率,始终停留在98.49%左右,说明常驻内存没有突变,比较正常。

如果young gc和full gc能够正常发生,而且都能有效回收内存,常驻内存区变化不明显,则说明java内存释放情况正常,垃圾回收及时,java内存泄露的几率就会大大降低。但也不能说明一定没有内存泄露。

GCT 是YGCT 和FGCT的时间总和。

以上,介绍了Jstat按百分比查看gc情况的功能。其实,它还有功能,例如加载类信息统计功能、内存池信息统计功能等,那些是以绝对值的形式打印出来的,比较少用,在此就不做介绍。

 

[root@localhost bin]# ps -ef | grep java

root     25917     1  2 23:23 pts/2    00:00:05 /usr/local/jdk1.5/bin/java -Djava.endorsed.dirs=/usr/local/jakarta-tomcat-5.0.30/common/endorsed -classpath /usr/local/jdk1.5/lib/tools.jar:/usr/local/jakarta-tomcat-5.0.30/bin/bootstrap.jar:/usr/local/jakarta-tomcat-5.0.30/bin/commons-logging-api.jar -Dcatalina.base=/usr/local/jakarta-tomcat-5.0.30 -Dcatalina.home=/usr/local/jakarta-tomcat-5.0.30 -Djava.io.tmpdir=/usr/local/jakarta-tomcat-5.0.30/temp org.apache.catalina.startup.Bootstrap start

 

jstat -class pid:显示加载class的数量,及所占空间等信息。

实例使用3:

[root@localhost bin]# jstat -class 25917

Loaded  Bytes  Unloaded  Bytes     Time

2629    2916.8       29   24.6     0.90

 

jstat -compiler pid:显示VM实时编译的数量等信息。

实例使用4:

[root@localhost bin]# jstat -compiler 25917

Compiled Failed Invalid   Time   FailedType FailedMethod

     768      0       0   0.70            0

 

jstat –gccapacity :可以显示,VM内存中三代(young,old,perm)对象的使用和占用大小,如:PGCMN显示的是最小perm的内存使用量,PGCMX显示的是perm的内存最大使用量,PGC是当前新生成的perm内存占用量,PC是但前perm内存占用量。其他的可以根据这个类推, OC是old内纯的占用量。

 

[root@localhost bin]# jstat -gccapacity 25917

NGCMN       640.0

NGCMX       4992.0

NGC         832.0

S0C         64.0

S1C         64.0

EC          704.0

OGCMN       1408.0

OGCMX       60544.0

OGC         9504.0

OC          9504.0                  OC是old内纯的占用量

PGCMN       8192.0                  PGCMN显示的是最小perm的内存使用量

PGCMX       65536.0                 PGCMX显示的是perm的内存最大使用量

PGC         12800.0                 PGC是当前新生成的perm内存占用量

PC          12800.0                 PC是但前perm内存占用量

YGC         164

FGC         6

 

jstat -gcnew pid: new对象的信息

[root@localhost bin]# jstat -gcnew 25917

 S0C    S1C    S0U    S1U   TT MTT  DSS      EC       EU     YGC     YGCT

 64.0   64.0   47.4   0.0   2  15   32.0    704.0    145.7    168    0.254

 

jstat -gcnewcapacity pid: new对象的信息及其占用量

[root@localhost bin]# jstat -gcnewcapacity 25917

 NGCMN  NGCMX   NGC   S0CMX  S0C   S1CMX  S1C   ECMX    EC      YGC   FGC

640.0  4992.0  832.0 64.0   448.0 448.0  64.0   4096.0  704.0  168     6

 

jstat -gcold pid: old对象的信息。

[root@localhost bin]# jstat -gcold 25917

   PC       PU        OC          OU       YGC    FGC    FGCT     GCT

 12800.0  12617.6     9504.0      6561.3   169     6    0.335    0.591

 

jstat -gcoldcapacity pid:old对象的信息及其占用量。

[root@localhost bin]# jstat -gcoldcapacity 25917

OGCMN      OGCMX        OGC         OC       YGC   FGC    FGCT     GCT

1408.0     60544.0      9504.0      9504.0   169     6    0.335    0.591

 

jstat -gcpermcapacity pid: perm对象的信息及其占用量。

[root@localhost bin]# jstat -gcpermcapacity 25917

PGCMN      PGCMX       PGC         PC      YGC   FGC    FGCT     GCT

8192.0    65536.0    12800.0    12800.0   169     6    0.335    0.591

 

jstat -printcompilation pid:当前VM执行的信息。

[root@localhost bin]# jstat -printcompilation -h3  25917 1000 5

每1000毫秒打印一次,一共打印5次,还可以加上-h3每三行显示一下标题。

Compiled  Size  Type Method

     788     73    1 java/io/File <init>

     788     73    1 java/io/File <init>

     788     73    1 java/io/File <init>

Compiled  Size  Type Method

     788     73    1 java/io/File <init>

     788     73    1 java/io/File <init>

<think>我们正在回答用户关于jstat和jmap工具的使用方法的问题。根据用户的要求,我们需要参考之前提供的引用内容,并结合用户上一次的问题(关于jps的使用)来构建回答。 引用内容中与jstat和jmap相关的部分: 引用[1]:提到jstat/jmap/jstack是OOM问题排查的关键工具,并提到“掌握内存泄漏定位三板斧”。 引用[3]:标题就是关于jps、jstack、jmap、jhat、jstat等工具的使用详解,其中提到jstack定位线程堆栈,jmap用于内存分析。 引用[4]:详细介绍了JVM工具的组合使用,包括jmap、jstack、jstat,并给出了具体的使用场景和注意事项。 回答结构: 1. 前置条件:确保环境变量配置正确,有权限执行这些命令。 2. jstat工具:用于监控JVM的各种统计信息,特别是垃圾回收和类加载信息。 3. jmap工具:用于生成堆储快照(heap dump)和查看堆内存的详细信息。 4. 典型使用场景:结合引用[4]中的工具组合建议,给出实际案例。 5. 常见问题:如权限问题、容器内使用问题等。 6. 与其他工具联动:如结合MAT分析堆储文件,结合jps获取进程ID。 由于用户之前问了jps,我们可以先强调jps用于获取进程ID,然后jstat和jmap都需要使用这个进程ID。 注意:回答中需要自然地添加引用标识,例如在引用到引用[4]的地方标注[^4]。</think>### Java jstat 和 jmap 使用指南 `jstat` 和 `jmap` 是 JDK 自带的 JVM 性能诊断工具,用于监控内存、GC 状态及生成堆储文件。以下是详细使用方法: --- #### **1. 前置条件** - **安装 JDK**:确保 `$JAVA_HOME/bin` 已加入 PATH - **获取目标进程 PID**:先用 `jps -l` 获取 Java 进程 ID ```bash $ jps -l 5678 com.example.MyApp # 目标进程 PID=5678 ``` --- #### **2. jstat:实时 JVM 统计监控** **核心功能**:监控堆内存、GC 活动、类加载等实时数据[^3][^4]。 | 命令格式 | 作用 | 关键输出项解析 | |----------|------|----------------| | `jstat -gc <PID> <间隔ms> <次数>` | 监控 GC 行为 | `S0C/S1C`:Survivor 区容量<br>`EU`:Eden 使用量<br>`OU`:老年代使用量<br>`YGC/YGCT`:Young GC 次数/耗时<br>`FGC/FGCT`:Full GC 次数/耗时 | | `jstat -gccapacity <PID>` | 内存池容量 | `NGCMN/NGCMX`:新生代最小/最大容量<br>`OGCMN/OGCMX`:老年代最小/最大容量 | | `jstat -class <PID>` | 类加载统计 | `Loaded`:已加载类数<br>`Bytes`:加载的字节数<br>`Unloaded`:已卸载类数 | **典型场景**: ```bash # 每 2 秒输出 1 次 GC 状态,共 5 次 $ jstat -gc 5678 2000 5 # 输出示例 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC YGC YGCT FGC FGCT 1024.0 1024.0 0.0 1024.0 8192.0 8192.0 20480.0 10240.0 4864.0 10 0.250 2 0.500 ``` > **分析重点**:若 `FGC` 持续增加且 `OU`(老年代使用量)接近 `OC`(老年代容量),可能存在内存泄漏或 GC 策略不当[^4]。 --- #### **3. jmap:堆内存分析与储** **核心功能**:生成堆储快照(heap dump)、查看堆内存分布[^3][^4]。 | 命令 | 作用 | 注意事项 | |------|------|----------| | `jmap -heap <PID>` | 显示堆内存配置 | 输出 Eden/Survivor/老年代大小及 GC 算法 | | `jmap -histo <PID>` | 显示对象直方图 | 按实例数量排序:`num #instances #bytes class name` | | `jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <PID>` | 生成堆储文件 | 生产环境慎用!可能暂停应用且文件较大(建议挂载 Volume 导出) | **典型场景**: ```bash # 1. 查看堆内存分布(快速定位大对象) $ jmap -histo 5678 | head -20 # 显示前20行 # 输出示例 num instances bytes class name ----------------------------------------- 1: 100000 2000000 [B # byte数组 2: 50000 1500000 java.lang.String # 2. 生成堆储文件并用 MAT 分析 $ jmap -dump:live,format=b,file=myapp_heap.hprof 5678 ``` > **最佳实践**: > - 内存泄漏分析:`jmap -dump` + MAT 工具(定位持有对象的 GC Root) > - 容器环境:通过 `docker exec` 在容器内执行或挂载 Volume 导出文件[^4] --- #### **4. 工具组合实战案例** **场景:内存泄漏排查** 1. **监控 GC**:`jstat -gc 5678 1000` → 发现 `FGC` 持续增加且 `OU` 不降 2. **对象分析**:`jmap -histo 5678` → 发现某类实例数异常增长 3. **生成堆储**:`jmap -dump:file=leak.hprof 5678` 4. **MAT 分析**:导入 `leak.hprof`,查找 Dominator Tree 定位泄漏对象[^1][^4] **场景:CPU 飙高分析** 1. `top -Hp 5678` → 定位高 CPU 线程 ID(如 5890) 2. 换线程 ID:`printf "%x\n" 5890` → 得到 16 进制值 `1702` 3. `jstack 5678 | grep -A 20 1702` → 查看该线程堆栈[^3][^5] --- #### **5. 注意事项与替代方案** | 问题 | 解决方案 | 替代工具 | |------|----------|----------| | 容器内权限不足 | `docker exec -it <容器> jmap ...` | Arthas(无侵入式诊断)[^4] | | `jmap` 导致服务暂停 | 使用 `-live` 参数减少影响 | 在低峰期操作 + 预留内存 | | 堆文件过大 | 压缩传输:`gzip heap.hprof` | 使用轻量级 `jcmd GC.heap_dump` | | 无法连接 JVM | 检查 `-XX:+DisableAttachMechanism` 配置 | 通过 K8s 探针获取数据[^1] | > **安全提示**:生产环境使用 `jmap` 前务必评估影响,建议通过 JMX 远程连接诊断[^1]。 ---
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