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用来输出 JVM 中运行的进程状态信息。语法格式如下：
如果不指定 hostid 就默认为当前主机或服务器。
命令行参数选项说明如下：
1 2 3 4 -q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数 -m 输出传入main方法的参数 -l 输出main类或Jar的全限名 -v 输出传入JVM的参数
jstack 主要用来查看某个 Java 进程内的线程堆栈信息。语法格式如下：
1 2 3 jstack [option] pid jstack [option] executable core jstack [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip
命令行参数选项说明如下：
1 2 -l long listings，会打印出额外的锁信息，在发生死锁时可以用jstack -l pid来观察锁持有情况 -m mixed mode，不仅会输出Java堆栈信息，还会输出C/C++堆栈信息（比如Native方法）
jstack 可以定位到线程堆栈，根据堆栈信息我们可以定位到具体代码，所以它在 JVM 性能调优中使用得非常多。下面我们来一个实例找出某个 Java 进程中最耗费 CPU 的 Java 线程并定位堆栈信息，用到的命令有 ps、top、printf、jstack、grep。
第一步先找出 Java 进程 ID，我部署在服务器上的 Java 应用名称为 mrf-center：
1 2 root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep root 21711 1 1 14:47 pts/3 00:02:10 java -jar mrf-center.jar
得到进程 ID 为 21711，第二步找出该进程内最耗费 CPU 的线程，可以使用 ps -Lfp pid 或者 ps -mp pid -o THREAD, tid, time 或者 top -Hp pid，我这里用第三个，输出如下：
TIME 列就是各个 Java 线程耗费的 CPU 时间，CPU 时间最长的是线程 ID 为 21742 的线程，用54ee，下面会用到。
OK，下一步终于轮到 jstack 上场了，它用来输出进程 21711 的堆栈信息，然后根据线程 ID 的十六进制值 grep，如下：
1 2 root@ubuntu:/# jstack 21711 | grep 54ee "PollIntervalRetrySchedulerThread" prio=10 tid=0x00007f950043e000 nid=0x54ee in Object.wait() [0x00007f94c6eda000]
可以看到 CPU 消耗在 PollIntervalRetrySchedulerThread 这个类的 Object.wait()，我找了下我的代码，定位到下面的代码：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 // Idle wait getLog().info("Thread [" + getName() + "] is idle waiting..."); schedulerThreadState = PollTaskSchedulerThreadState.IdleWaiting; long now = System.currentTimeMillis(); long waitTime = now + getIdleWaitTime(); long timeUntilContinue = waitTime - now; synchronized(sigLock) { try { if(!halted.get()) { sigLock.wait(timeUntilContinue); } } catch (InterruptedException ignore) { } }
它是轮询任务的空闲等待代码，上面的 sigLock.wait(timeUntilContinue) 就对应了前面的 Object.wait()。
jmap 用来查看堆内存使用状况，一般结合 jhat 使用。
jmap 语法格式如下：
1 2 3 jmap [option] pid jmap [option] executable core jmap [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip
如果运行在 64 位 JVM 上，可能需要指定 -J-d64 命令选项参数。
打印进程的类加载器和类加载器加载的持久代对象信息，输出：类加载器名称、对象是否存活（不可靠）、对象地址、父类加载器、已加载的类大小等信息，如下图：
使用 jmap -heap pid 查看进程堆内存使用情况，包括使用的 GC 算法、堆配置参数和各代中堆内存使用情况。比如下面的例子：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 root@ubuntu:/# jmap -heap 21711 Attaching to process ID 21711, please wait... Debugger attached successfully. Server compiler detected. JVM version is 20.10-b01 using thread-local object allocation. Parallel GC with 4 thread(s) Heap Configuration: MinHeapFreeRatio = 40 MaxHeapFreeRatio = 70 MaxHeapSize = 2067791872 (1972.0MB) NewSize = 1310720 (1.25MB) MaxNewSize = 17592186044415 MB OldSize = 5439488 (5.1875MB) NewRatio = 2 SurvivorRatio = 8 PermSize = 21757952 (20.75MB) MaxPermSize = 85983232 (82.0MB) Heap Usage: PS Young Generation Eden Space: capacity = 6422528 (6.125MB) used = 5445552 (5.1932830810546875MB) free = 976976 (0.9317169189453125MB) 84.78829520089286% used From Space: capacity = 131072 (0.125MB) used = 98304 (0.09375MB) free = 32768 (0.03125MB) 75.0% used To Space: capacity = 131072 (0.125MB) used = 0 (0.0MB) free = 131072 (0.125MB) 0.0% used PS Old Generation capacity = 35258368 (33.625MB) used = 4119544 (3.9287033081054688MB) free = 31138824 (29.69629669189453MB) 11.683876009235595% used PS Perm Generation capacity = 52428800 (50.0MB) used = 26075168 (24.867218017578125MB) free = 26353632 (25.132781982421875MB) 49.73443603515625% used ....
使用 jmap -histo[:live] pid 查看堆内存中的对象数目、大小统计直方图，如果带上 live 则只统计活对象，如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more num #instances #bytes class name ---------------------------------------------- 1: 38445 5597736 <constMethodKlass> 2: 38445 5237288 <methodKlass> 3: 3500 3749504 <constantPoolKlass> 4: 60858 3242600 <symbolKlass> 5: 3500 2715264 <instanceKlassKlass> 6: 2796 2131424 <constantPoolCacheKlass> 7: 5543 1317400 [I 8: 13714 1010768 [C 9: 4752 1003344 [B 10: 1225 639656 <methodDataKlass> 11: 14194 454208 java.lang.String 12: 3809 396136 java.lang.Class 13: 4979 311952 [S 14: 5598 287064 [[I 15: 3028 266464 java.lang.reflect.Method 16: 280 163520 <objArrayKlassKlass> 17: 4355 139360 java.util.HashMap$Entry 18: 1869 138568 [Ljava.util.HashMap$Entry; 19: 2443 97720 java.util.LinkedHashMap$Entry 20: 2072 82880 java.lang.ref.SoftReference 21: 1807 71528 [Ljava.lang.Object; 22: 2206 70592 java.lang.ref.WeakReference 23: 934 52304 java.util.LinkedHashMap 24: 871 48776 java.beans.MethodDescriptor 25: 1442 46144 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry 26: 804 38592 java.util.HashMap 27: 948 37920 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment 28: 1621 35696 [Ljava.lang.Class; 29: 1313 34880 [Ljava.lang.String; 30: 1396 33504 java.util.LinkedList$Entry 31: 462 33264 java.lang.reflect.Field 32: 1024 32768 java.util.Hashtable$Entry 33: 948 31440 [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry;
class name 是对象类型，说明如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 B byte C char D double F float I int J long Z boolean [ 数组，如[I表示int[] [L+类名 其他对象
还有一个很常用的情况是：用 jmap 把进程内存使用情况 dump 到文件中，再用 jhat 分析查看。 jmap 进行 dump 命令格式如下：
1 jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid
我一样地对上面进程 ID 为 21711 进行 Dump：
1 2 3 root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711 Dumping heap to /tmp/dump.dat ... Heap dump file created
dump 出来的文件可以用 MAT、VisualVM 等工具查看，这里用 jhat 查看：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 root@ubuntu:/# jhat -port 9998 /tmp/dump.dat Reading from /tmp/dump.dat... Dump file created Tue Jan 28 17:46:14 CST 2014 Snapshot read, resolving... Resolving 132207 objects... Chasing references, expect 26 dots.......................... Eliminating duplicate references.......................... Snapshot resolved. Started HTTP server on port 9998 Server is ready.
注意如果 Dump 文件太大，可能需要加上 -J-Xmx512m 这种参数指定最大堆内存，即 jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然后就可以在浏览器中输入 主机地址:9998 查看了：
上面红线框出来的部分大家可以自己去摸索下，最后一项支持 OQL（对象查询语言）。
jstat JVM 统计监测工具。语法格式如下：
1 jstat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ]
vmid 是 Java 虚拟机 ID，在 Linux/Unix 系统上一般就是进程 ID。interval 是采样时间间隔。count 是采样数目。比如下面输出的是 GC 信息，采样时间间隔为 250ms，采样数为 4：
1 2 3 4 5 6 root@ubuntu:/# jstat -gc 21711 250 4 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU PC PU YGC YGCT FGC FGCT GCT 192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1854.9 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649 192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1972.2 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649 192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1972.2 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649 192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 2109.7 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649
要明白上面各列的意义，先看 JVM 堆内存布局：
可以看出：
1 2 堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代 年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区（From和To）
现在来解释各列含义：
1 2 3 4 5 6 7 S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used） EC、EU：Eden区容量和使用量 OC、OU：年老代容量和使用量 PC、PU：永久代容量和使用量 YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时 FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时 GCT：GC总耗时
hprof 能够展现 CPU 使用率，统计堆内存使用情况。语法格式如下：
1 2 3 java -agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass java -Xrunprof[:options] ToBeProfiledClass javac -J-agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass
完整的命令选项如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Option Name and Value Description Default --------------------- ----------- ------- heap=dump|sites|all heap profiling all cpu=samples|times|old CPU usage off monitor=y|n monitor contention n format=a|b text(txt) or binary output a file=<file> write data to file java.hprof[.txt] net=<host>:<port> send data over a socket off depth=<size> stack trace depth 4 interval=<ms> sample interval in ms 10 cutoff=<value> output cutoff point 0.0001 lineno=y|n line number in traces? y thread=y|n thread in traces? n doe=y|n dump on exit? y msa=y|n Solaris micro state accounting n force=y|n force output to <file> y verbose=y|n print messages about dumps y
来几个官方指南上的实例。
CPU Usage Sampling Profiling(cpu=samples) 的例子：
1 java -agentlib:hprof=cpu=samples,interval=20,depth=3 Hello
上面每隔 20 毫秒采样 CPU 消耗信息，堆栈深度为 3，生成的 profile 文件名称是 java.hprof.txt，在当前目录。
CPU Usage Times Profiling(cpu=times) 的例子，它相对于 CPU Usage Sampling Profile 能够获得更加细粒度的 CPU 消耗信息，能够细到每个方法调用的开始和结束，它的实现使用了字节码注入技术（BCI）：
1 javac -J-agentlib:hprof=cpu=times Hello.java
Heap Allocation Profiling(heap=sites) 的例子：
1 javac -J-agentlib:hprof=heap=sites Hello.java
Heap Dump(heap=dump) 的例子，它比上面的 Heap Allocation Profiling 能生成更详细的 Heap Dump 信息：
1 javac -J-agentlib:hprof=heap=dump Hello.java
虽然在 JVM 启动参数中加入 -Xrunprof:heap=sites 参数可以生成 CPU/Heap Profile 文件，但对 JVM 性能影响非常大，不建议在线上服务器环境使用。
