Java性能数据收集指南

Java性能数据收集指南

1. Java性能数据收集指南

1.1 性能指标分类

1.1.1 系统层面

1. CPU相关

   • CPU使用率
   • 用户态/内核态时间
   • Load Average
   • 上下文切换次数

2. 内存相关

   • 物理内存使用
   • 交换空间使用
   • 页面置换率

3. 磁盘IO

   • IOPS
   • 吞吐量
   • 响应时间
   • 队列长度

4. 网络

   • 网络吞吐量
   • 连接数
   • 网络延迟
   • 丢包率

1.1.2 JVM层面

1. 堆内存

   • 各代内存使用量
   • GC频率和时间
   • 对象分配率

2. 线程

   • 线程数量
   • 线程状态分布
   • 死锁检测

3. 类加载

   • 已加载类数量
   • 类加载时间
   • 元空间使用情况

1.2 数据收集工具

1.2.1 系统工具

1. Linux常用命令

CPU信息
top -H -p <pid>
vmstat 1
mpstat -P ALL 1
内存信息
free -m
vmstat -s
IO信息
iostat -xz 1
iotop
网络信息
netstat -antp
sar -n DEV 1

2. JDK工具

查看JVM进程
jps -mlv
查看GC情况
jstat -gcutil <pid> 1000
查看堆内存
jmap -heap <pid>
导出堆转储
jmap -dump:format=b,file=heap.bin <pid>
查看线程状态
jstack <pid>

1.2.2 可视化工具

1. JVisualVM

• 配置启动参数

-Dcom.sun.management.jmxremote
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=9999
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false

2. Arthas

• 常用命令

启动Arthas
java -jar arthas-boot.jar
线程分析
thread -n 3 # 显示前3个最忙的线程
thread -b # 找出当前阻塞其他线程的线程
内存分析
memory # 查看内存信息
heapdump # 导出堆转储文件
类加载分析
classloader # 查看类加载信息

1.3 性能数据收集方案

1.3.1 基础监控

monitor.sh - 基础监控脚本
系统信息收集
echo "=== System Info ===" > monitor.log
date >> monitor.log
uptime >> monitor.log
CPU使用率
echo "=== CPU Usage ===" >> monitor.log
top -bn1 | head -n 5 >> monitor.log
内存使用
echo "=== Memory Usage ===" >> monitor.log
free -m >> monitor.log
JVM信息
echo "=== JVM Info ===" >> monitor.log
jstat -gcutil $PID >> monitor.log

1.3.2 APM工具集成

1. Spring Boot Actuator

<!-- pom.xml -->
<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

2. Prometheus + Grafana
   prometheus.yml

crape_configs:
job_name: 'spring-boot'
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
targets: ['localhost:8080']

1.4 性能数据分析方法

1.4.1 CPU分析

1. 高CPU使用率排查
   找出CPU使用率最高的线程
   top -Hp
   转换线程ID为16进制
   printf “%x\n” <thread_id>
   查看线程栈
   jstack | grep <hex_thread_id> -A 30

1.4.2 内存分析

1. 堆内存分析

导出堆转储
jmap -dump:live,format=b,file=heap.dump <pid>
使用MAT分析
关注以下方面：
- 大对象
- 重复对象
- 内存泄漏

2. GC分析

查看GC详细信息
jstat -gcutil <pid> 1000 10
分析GC日志
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc:/path/to/gc.log