jstat -gcutil 200并发 tomcat 16核 压测

最新推荐文章于 2022-05-18 16:21:51 发布
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通过jstat工具监控进程23441的Java应用程序内存使用情况，包括新生代、老年代等区域的垃圾回收次数及时间，帮助理解Java应用内存管理和性能调优。
joeyon@linux:~$ sudo jstat -gcutil 23441  1000 100
[sudo] password for joeyon:
  S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
  0.00   0.00  36.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  36.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  36.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  36.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
joeyon@linux:~$ sudo jstat -gcutil 23441  10000 100
  S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
  0.00   0.00  37.55  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  39.25  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  39.66  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  43.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  56.32  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  56.72  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  57.13  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  57.13  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  59.24  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  59.64  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  59.64  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  61.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  62.15  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  62.15  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  62.56  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  62.96  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  62.99  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  75.93  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  81.91  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  81.91  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  82.32  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  82.72  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  82.72  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  83.15  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  83.56  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  83.56  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  83.97  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  84.37  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  84.37  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  84.78  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  85.19  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  85.19  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  87.29  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  87.70  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  87.70  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  88.10  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  88.51  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  88.51  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  88.92  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  91.63  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  91.63  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  92.04  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  92.44  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  92.44  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  92.85  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  97.23  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  97.23  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  97.64  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  98.04  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  98.04  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  98.45  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  98.86  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  98.86  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  99.26  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  99.67  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  99.67  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
 48.91   0.00   1.78  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   5.68  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   5.68  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   6.13  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   6.58  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   6.58  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   7.02  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  10.67  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  11.12  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  11.57  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  11.57  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  12.01  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  13.67  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  14.12  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  14.56  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  14.56  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  15.01  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  15.01  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  15.46  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  15.90  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  15.90  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  16.35  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  16.35  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  16.79  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  17.24  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  17.24  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  17.69  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  19.35  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  19.80  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  20.24  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  20.24  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  20.69  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  20.69  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  21.14  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  21.58  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  21.58  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  22.03  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  22.03  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  22.47  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  22.92  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  24.59  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  25.04  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  25.04  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  27.75  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
joeyon@linux:~$ sudo jstat -gcutil 23441  10000 100
[sudo] password for joeyon:
  S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
  0.00  27.19  14.58  11.26  17.25   8253   48.447    20    5.848   54.295

JVM实战—8.如何分析jstat统计来定位GC
weixin_44066506的博客
01-02 817
大纲1.使用jstat了解线上系统的JVM运行状况2.使用jmap和jhat了解线上系统的对象分布3.如何分析JVM运行状况并合理优化4.使用jstat分析模拟的BI系统JVM运行情况5.使用jstat分析模拟的计算系统JVM运行情况6.问题汇总1.使用jstat了解线上系统的JVM运行状况(1)JVM的整体运行原理简单总...
【JVM】JVM性能调优——JVM内存模型及垃圾收集算法、内存泄露及解决方法、性能调优
your_棒棒糖的博客
06-05 978
目录一、JVM内存模型及垃圾收集算法二、内存泄漏及解决方法三、性能调优JVM调优总结：JVM调优调优的基本概念什么是调优调优，从规划开始案例分析-Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -Xss256k扩展参数说明： 一、JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范，JVM将内存划分为： New（年轻代） Tenured（年老代） 永久代（Perm） 其中New和Tenured属于堆内存，堆内存会从JVM启动参数（-Xmx:3G）指定的内存中分配，Perm不属于堆内存，由虚拟
通过 jstat -gcutil 来学习JVM 内存分配策略与 GC 发生时机
weixin_30677617的博客
07-25 327
jstat 是 JVM 统计信息监视工具，如下： 我通过 jstat 来监视1192的Java进程统计信息，各项监视参数： S0、S1 代表两个Survivor区； E 代表 Eden 区； O（Old）代表老年代； P（Permanent）代表永久代； YGC（Young GC）代表Minor GC； YGCT代表Minor GC耗时； FGC（Full GC）代表...
jstat gcutil
weixin_30642029的博客
08-12 439
QQA: jstat gcutil 的输出是什么意思 当 Java 程序有性能问题时，尤其是响应时间有突然变化时，最好第一时间查看 GC 的状态。一般用jstat -gcutil <pid> 1s来查看，那么它的输出又是什么含义呢？ 输出样例 一般会用两种方式调用jstat，一种看百分比，一种看具体数值(KB)。 例如jstat -gcutil &...
jstat之gcutil数据解析
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weixin_34191734的博客
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高并发网站的演变和优化
马丘
06-29 363
一，什么是高并发 高并发是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，通常指：通过设计保证能够同时并行处理很多请求。 高并发指标： 响应时间：系统对请求做出响应时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统响应时间。 吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 每秒查询量QPS：每秒响应请求数。在互联网这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。 并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度代表系统并发用户数。 二，创业初期系统 假如我们现在有一家创业
回顾JVM调优之jstat -gcutil pid
calm_encode的博客
11-02 478
一 概述 jstat -gcutil pid jstat -gccause pid 参考：jvm系列(四):jvm调优-命令篇_纯洁的微笑-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/ityouknow/article/details/78209205使用jstat分析系统的垃圾回收情况_达叔-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/exceptional_derek/article/detai...
【性能瓶颈破局之道】IVMS-4200高并发卡顿与内存泄漏深度追踪，优化响应速度达3倍秘技
# IVMS-4200高并发性能优化实战：从内存泄漏到异步化演进的全链路治理 在现代企业安防体系中，视频监控平台早已不再是简单的“录像回放工具”，而是承载着实时预览、智能分析、权限联动与多端协同的核心中枢。当一...
性能压测总结（下）-测试结果分析和问题排查
hi_bigbai的博客
06-02 2988
明确问题 首先我们要确认是哪些性能指标不达到要求，或者需要改进​ 常见的性能指标： 用户体验层面 用户响应时间 就是用户感受软件系统为其服务所消耗的时间。对于web系统，请求的相应时间指的是从客户端发起的一个请求时间，到客户端接收到从服务器返回的相应结束。在互联网上对于用户响应时间，有一个普遍的标准：2/5/10秒原则。也就是说，在2秒之内给客户响应被用户认为是“非常有吸引力”的用户体验。在5秒之内响应客户被认为“比较不错”的用户体验，在10秒内给用户响应被认为“糟糕”的用户体验。如果超过10秒还没.
你的数据库，能撑起多少并发，有数吗？
wujiandao的专栏
10-11 2613
点击蓝色“有关SQL”关注我哟加个“星标”，天天与10000人一起快乐成长阿里巴巴的 OceanBase 数据库，性能超过 Oracle 100倍，号称世界第一。大家可还记得今年的 OB...
jstat命令
sinat_26781639的博客
03-06 197
 jstat命令查看jvm的GC情况 （以Linux为例）    jstat命令可以查看堆内存各部分的使用量，以及加载类的数量。命令的格式如下：  jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间/毫秒] [查询次数]  注意！！！：使用的jdk版本是jdk8.     类加载统计： 　 Loaded:加载cla...
jstat命令查看jvm的GC情况 （以Linux为例）
weixin_34153893的博客
10-30 942
 jstat命令查看jvm的GC情况 （以Linux为例）    jstat命令可以查看堆内存各部分的使用量，以及加载类的数量。命令的格式如下：  jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间/毫秒] [查询次数]  注意！！！：使用的jdk版本是jdk8.     类加载统计： 　 Loaded:加载class的数量 Bytes：所占用空间大小 Unloaded：...
JAVA系列：查看垃圾回收命令 jstat -gcutil pid使用方法
NIO4444
09-06 1772
gc jstat -gc pid 2000 5 EC：伊甸园区的大小 EU：伊甸园区的使用大小 YGC：年轻代垃圾回收次数 YGCT：年轻代垃圾回收消耗时间 gcutil jstat -gcutil pid 2000 5 显示的是合区的使用比例 O：老年代使用比例 M：元数据区使用比例 CCS：压缩使用比例 YGC：年轻代垃圾回收次数 FGCT：老年代垃圾回收消耗时间（单位：s秒） GCT：垃圾回收消耗总时间（单位：s秒） ...
jvm 性能调优工具之 jstat 命令详解
spring_cgmx9880的博客
05-18 1746
Jstat名称：Java Virtual Machine statistics monitoring tool 功能描述： Jstat是JDK自带的一个轻量级小工具。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。 命令用法：jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间/毫秒] [查询次数] 　　　　 注意：使用的jdk版本是jdk8。 C:\Users\Administrator>js
使用jstat命令查看jvm的GC情况
蓝关故人
11-28 668
目录 1. 启动Java程序后，打开任务管理器，查找到对应的pid; 2.垃圾回收统计 3.编译统计 4. 类加载统计： jstat命令可以查看堆内存各部分的使用量，以及加载类的数量。 使用的jdk版本是jdk8. 以Windows系统为例： 1. 启动Java程序后，打开任务管理器，查找到对应的pid; 2.垃圾回收统计 jstat -gc 6520 S...
Java命令行工具之 jstat
CCqwas的博客
03-05 6821
jstat 是JDK中提供的一个命令行工具，主要用来打印JVM 性能数据相关的统计数据。主要包含以下几个方面： 垃圾回收(GC)方面数据 编译(Compilation)相关数据 类加载信息(Class Loader) jstat最大的优势就是可以在JVM运行时，实时的抓取这些数据。 如何启动jstat jstat使用很简单，只要在命令行中执行如下命令： jstat -gc -t 11256 10000 10 参数解释：...
接口压测性能下降怎么排查
最新发布
12-06
<think>嗯，用户这次询问的是接口压测时性能下降的排查方法。根据引用内容，用户应该是在做性能测试时遇到了性能瓶颈问题。用户可能是个测试工程师或开发人员，正在处理系统压测任务，需要快速定位性能下降的原因。 从引用[3]和[4]中可以看到几个关键点：性能瓶颈往往没有明显拐点，而是表现为TPS增长幅度衰减；需要关注每线程每秒请求数的变化；DB CPU等资源指标很关键。用户可能已经观察到TPS上不去或响应时间变长，但不确定具体原因。 我考虑构建一个系统性排查框架。引用[1]提到的压测流程很有参考价值，从目标到分析应该闭环处理。准备从四个维度展开：资源监控、链路分析、数据构造和压测方法，这样覆盖比较全面。 在资源监控部分，引用[4]提到DB CPU很关键，所以把数据库资源放在首位。引用[3]强调TPS与线程数的关系，所以线程资源分析也要突出。链路分析方面，引用[2]提到利用NPT平台监控业务指标的经验，这个可以转化为通用的链路检测方法。 注意到引用[3]特别指出“性能衰减”的概念，这个要重点解释。用每线程每秒请求数的衰减曲线来说明性能下降，可能比单纯看TPS更敏感。还准备补充引用[4]里nginx和tomcat配置差异的案例，说明中间件配置的影响。 数据构造方面用户没具体问，但引用[1]强调过模拟真实数据的重要性，所以考虑加入防止数据成为瓶颈的检查项。压测方法部分准备强调引用[3]说的“固定递增幅度”加压策略，避免暴力压测失真。 最后考虑用引用[2]的重保案例说明分析闭环的重要性，并设计几个延伸问题：如何区分应用/数据库瓶颈、线程数设置方法、性能衰减分析工具等，这些都来自引用内容的延伸思考。 </think> 以下是接口压测性能下降的排查方法，结合性能瓶颈分析的核心逻辑和引用内容，整理为系统性排查框架： --- ### **一、资源监控分析（优先排除硬件瓶颈）** 1. **CPU利用率** - 检查应用服务器、数据库服务器的CPU使用率是否达到阈值（如>80%） - **重点观察**：是否存在单核打满（`top`命令查看各核心负载）或线程阻塞（Java应用可通过`jstack`分析线程栈） - *引用案例：DB的CPU从高位降至30%后，TPS提升24%（见引用[4]）*[^4] 2. **内存与GC** - 监控JVM堆内存使用（`jstat -gcutil`） - 频繁Full GC或Old区持续增长可能引发STW停顿，导致TPS衰减 - *引用依据：性能衰减常表现为每线程每秒请求数递减（引用[3]）*[^3] 3. **I/O与网络** - 磁盘I/O：检查磁盘等待队列（`iostat -x`中`await`>10ms需警惕） - 网络带宽：`iftop`观察网络流量是否饱和，`netstat`检查连接数/丢包 --- ### **二、链路性能分析（定位代码/中间件瓶颈）** 1. **调用链路追踪** - 使用APM工具（如SkyWalking）定位慢调用链 - 数据库慢查询：开启慢SQL日志（执行时间>100ms的语句） - *引用方法：通过NPT平台监控业务指标（引用[2]）*[^2] 2. **并发锁竞争** - 数据库行锁/表锁：`SHOW ENGINE INNODB STATUS`检查锁等待 - 应用层锁：`jstack`排查`synchronized`或`ReentrantLock`阻塞 3. **中间件瓶颈** - 连接池耗尽：检查DB连接池（如Druid）、Redis连接池使用率 - 队列堆积：消息队列（Kafka/RabbitMQ）的消费延迟 --- ### **三、压测数据与场景设计** 1. **数据真实性验证** - 确保压测数据覆盖真实业务场景（如热点数据、分库分表键分布） - *引用要求：构造性能压测数据需模拟真实负载（引用[1]）*[^1] 2. **阶梯加压策略** - 采用阶梯递增线程数（如50→100→200并发） - 观察性能衰减点：当**TPS增幅低于线程数增幅**时即进入瓶颈区（引用[3]曲线特征） $$ \frac{\Delta \text{TPS}}{\Delta \text{Threads}} < 1 \quad \text{(性能衰减标志)} $$ --- ### **四、配置与日志分析** 1. **关键参数调优** ```ini # Tomcat配置示例 maxThreads=500 # 最大工作线程 acceptCount=1000 # 等待队列长度 ``` - 对比调整前后TPS变化（引用[4]中1N15T→10N15T的配置对比）[^4] 2. **错误日志监控** - 抓取压测中的异常日志（如超时、连接拒绝、线程池拒绝） - 重点关注：数据库死锁、第三方服务超时、文件句柄不足 --- ### **性能瓶颈判定流程图** ```mermaid graph TD A[性能下降] --> B{资源监控} B -->|CPU/内存饱和| C[扩容或代码优化] B -->|I/O/网络瓶颈| D[调整存储或网络架构] A --> E{链路分析} E -->|慢SQL| F[SQL优化/索引调整] E -->|锁竞争| G[减少事务粒度] E -->|中间件瓶颈| H[扩容连接池/节点] A --> I{压测设计} I -->|数据不真实| J[重构测试数据] I -->|加压策略不当| K[改用阶梯加压] ``` > **关键结论**：性能下降的本质是**资源竞争**或**链路阻塞**。需通过`监控数据→链路追踪→压力模型验证`闭环定位，避免盲目调优（引用[1][3]）[^1][^3]。 ---
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