http://pengjiaheng.iteye.com/blog/552456 ## JVM調優工具 **Jconsole，jProfile，VisualVM** **Jconsole :**?jdk自帶，功能簡單，但是可以在系統有一定負荷的情況下使用。對垃圾回收算法有很詳細的跟蹤。詳細說明參考[這里](http://pengjiaheng.spaces.live.com/blog/cns!2DAA368B386E6AEA!687.entry) **JProfiler**：商業軟件，需要付費。功能強大。詳細說明參考[這里](http://pengjiaheng.spaces.live.com/blog/cns!2DAA368B386E6AEA!685.entry) **VisualVM**：JDK自帶，功能強大，與JProfiler類似。推薦。 ## 如何調優 觀察內存釋放情況、集合類檢查、對象樹 上面這些調優工具都提供了強大的功能，但是總的來說一般分為以下幾類功能 **堆信息查看** ? > 可查看堆空間大小分配（年輕代、年老代、持久代分配） > > 提供即時的垃圾回收功能 > > 垃圾監控（長時間監控回收情況） ? > 查看堆內類、對象信息查看：數量、類型等 ? > 對象引用情況查看 有了堆信息查看方面的功能，我們一般可以順利解決以下問題： ? --年老代年輕代大小劃分是否合理 ? --內存泄漏 ? --垃圾回收算法設置是否合理 ## 線程監控 ? > 線程信息監控：系統線程數量。 > > 線程狀態監控：各個線程都處在什么樣的狀態下 ? > Dump線程詳細信息：查看線程內部運行情況 > > 死鎖檢查 **熱點分析** ? **??? CPU熱點**：檢查系統哪些方法占用的大量CPU時間 **??? 內存熱點**：檢查哪些對象在系統中數量最大（一定時間內存活對象和銷毀對象一起統計） ??? 這兩個東西對于系統優化很有幫助。我們可以根據找到的熱點，有針對性的進行系統的瓶頸查找和進行系統優化，而不是漫無目的的進行所有代碼的優化。 **快照** ??? 快照是系統運行到某一時刻的一個定格。在我們進行調優的時候，不可能用眼睛去跟蹤所有系統變化，依賴快照功能，我們就可以進行系統兩個不同運行時刻，對象（或類、線程等）的不同，以便快速找到問題 ??? 舉例說，我要檢查系統進行垃圾回收以后，是否還有該收回的對象被遺漏下來的了。那么，我可以在進行垃圾回收前后，分別進行一次堆情況的快照，然后對比兩次快照的對象情況。 ## 內存泄漏檢查 ??? 內存泄漏是比較常見的問題，而且解決方法也比較通用，這里可以重點說一下，而線程、熱點方面的問題則是具體問題具體分析了。 ??? 內存泄漏一般可以理解為系統資源（各方面的資源，堆、棧、線程等）在錯誤使用的情況下，導致使用完畢的資源無法回收（或沒有回收），從而導致新的資源分配請求無法完成，引起系統錯誤。 ??? 內存泄漏對系統危害比較大，因為他可以直接導致系統的崩潰。 ??? 需要區別一下，內存泄漏和系統超負荷兩者是有區別的，雖然可能導致的最終結果是一樣的。內存泄漏是用完的資源沒有回收引起錯誤，而系統超負荷則是系統確實沒有那么多資源可以分配了（其他的資源都在使用）。 **年老代堆空間被占滿** **異常：**?java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space **說明：**  ??? 這是最典型的內存泄漏方式，簡單說就是所有堆空間都被無法回收的垃圾對象占滿，虛擬機無法再在分配新空間。 ??? 如上圖所示，這是非常典型的內存泄漏的垃圾回收情況圖。所有峰值部分都是一次垃圾回收點，所有谷底部分表示是一次垃圾回收后剩余的內存。連接所有谷底的點，可以發現一條由底到高的線，這說明，隨時間的推移，系統的堆空間被不斷占滿，最終會占滿整個堆空間。因此可以初步認為系統內部可能有內存泄漏。（上面的圖僅供示例，在實際情況下收集數據的時間需要更長，比如幾個小時或者幾天） **解決：** ??? 這種方式解決起來也比較容易，一般就是根據垃圾回收前后情況對比，同時根據對象引用情況（常見的集合對象引用）分析，基本都可以找到泄漏點。 **持久代被占滿** **異常：**java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space **說明：** ??? Perm空間被占滿。無法為新的class分配存儲空間而引發的異常。這個異常以前是沒有的，但是在Java反射大量使用的今天這個異常比較常見了。主要原因就是大量動態反射生成的類不斷被加載，最終導致Perm區被占滿。 ??? 更可怕的是，不同的classLoader即便使用了相同的類，但是都會對其進行加載，相當于同一個東西，如果有N個classLoader那么他將會被加載N次。因此，某些情況下，這個問題基本視為無解。當然，存在大量classLoader和大量反射類的情況其實也不多。 **解決：** ??? 1\. -XX:MaxPermSize=16m ??? 2\. 換用JDK。比如JRocket。 **堆棧溢出** **異常：**java.lang.StackOverflowError **說明：**這個就不多說了，一般就是遞歸沒返回，或者循環調用造成 **線程堆棧滿** **異常**：Fatal: Stack size too small **說明**：java中一個線程的空間大小是有限制的。JDK5.0以后這個值是1M。與這個線程相關的數據將會保存在其中。但是當線程空間滿了以后，將會出現上面異常。 **解決**：增加線程棧大小。-Xss2m。但這個配置無法解決根本問題，還要看代碼部分是否有造成泄漏的部分。 **系統內存被占滿** **異常**：java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread **說明**： ??? 這個異常是由于操作系統沒有足夠的資源來產生這個線程造成的。系統創建線程時，除了要在Java堆中分配內存外，操作系統本身也需要分配資源來創建線程。因此，當線程數量大到一定程度以后，堆中或許還有空間，但是操作系統分配不出資源來了，就出現這個異常了。 分配給Java虛擬機的內存愈多，系統剩余的資源就越少，因此，當系統內存固定時，分配給Java虛擬機的內存越多，那么，系統總共能夠產生的線程也就越少，兩者成反比的關系。同時，可以通過修改-Xss來減少分配給單個線程的空間，也可以增加系統總共內生產的線程數。 **解決：** ??? 1\. 重新設計系統減少線程數量。 ??? 2\. 線程數量不能減少的情況下，通過-Xss減小單個線程大小。以便能生產更多的線程。