JVM监控命令与工具(二) jstat

jstat 虚拟机统计信息监视工具

命令格式:

jstat [option vmid []interval[s|ms] [count]]

比如 jstat -gc  3712 500 10

意味着 每500毫秒查询一次进程3712的垃圾回收状况,共查询10次


那S0C S1C S0U S1U这些代表什么意思呢?

S0C 输出Survivor0空间的大小。单位KB。        -gc  -gccapacity -gcnew  -gcnewcapacity
S1C 输出Survivor1空间的大小。单位KB。        -gc  -gccapacity -gcnew  -gcnewcapacity
S0U 输出Survivor0已用空间的大小。单位KB。-gc  -gcnew
S1U 输出Survivor1已用空间的大小。单位KB。-gc  -gcnew
EC 输出Eden空间的大小。单位KB。       -gc  -gccapacity  -gcnew -gcnewcapacity
EU 输出Eden已用空间的大小。单位KB。-gc  -gcnew
OC 输出老年代空间的大小。单位KB。       -gc  -gccapacity  -gcold -gcoldcapacity
OU 输出老年代已用空间的大小。单位KB。-gc  -gcold
PC 输出持久代空间的大小。单位KB。       -gc -gccapacity -gcold -gcoldcapacity -gcpermcapacity
PU 输出持久代已用空间的大小。单位KB。-gc -gcold
YGC 新生代空间GC时间发生的次数。       -gc -gccapacity -gcnew -gcnewcapacity -gcold -gcoldcapacity -gcpermcapacity -gcutil -gccause
YGCT 新生代GC处理花费的时间。       -gc -gcnew -gcutil -gccause
FGC full GC发生的次数。               -gc  -gccapacity  -gcnew -gcnewcapacity -gcold -gcoldcapacity -gcpermcapacity -gcutil -gccause
FGCT full GC操作花费的时间               -gc -gcold -gcoldcapacity -gcpermcapacity -gcutil -gccause
GCT GC操作花费的总时间。               -gc -gcold -gcoldcapacity -gcpermcapacity -gcutil -gccause
NGCMN 新生代最小空间容量,单位KB。       -gccapacity -gcnewcapacity
NGCMX 新生代最大空间容量,单位KB。       -gccapacity -gcnewcapacity
NGC 新生代当前空间容量,单位KB。       -gccapacity -gcnewcapacity
OGCMN 老年代最小空间容量,单位KB。       -gccapacity -gcoldcapacity
OGCMX 老年代最大空间容量,单位KB。       -gccapacity -gcoldcapacity
OGC 老年代当前空间容量制,单位KB。       -gccapacity -gcoldcapacity
PGCMN 持久代最小空间容量,单位KB。       -gccapacity -gcpermcapacity
PGCMX 持久代最大空间容量,单位KB。       -gccapacity -gcpermcapacity
PGC 持久代当前空间容量,单位KB。       -gccapacity -gcpermcapacity
PC 持久代当前空间大小,单位KB       -gccapacity -gcpermcapacity
PU 持久代当前已用空间大小,单位KB       -gc -gcold
LGCC 最后一次GC发生的原因-gccause
GCC 当前GC发生的原因 -gccause
TT 老年化阈值。被移动到老年代之前,在新生代空存活的次数。-gcnew
MTT 最大老年化阈值。被移动到老年代之前,在新生代空存活的次数。-gcnew
DSS 幸存者区所需空间大小,单位KB。-gcnew

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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