还在靠重启解决性能问题？这些 JVM 神器你再不用，年终奖可就飞走了！

开篇语

哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛

  今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。

  我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文章的形式进行输出，希望以这种方式帮助到更多的初学者或者想入门的小伙伴们，同时也能对自己的技术进行沉淀，加以复盘，查缺补漏。

小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！

0. 前言：谁还没被性能问题折磨过？

性能问题，对于咱们程序员来说，简直就是“魔鬼的考验”。👹 表面上看，程序运行得好好的，但一旦遇到高并发、大数据量，立马就“原形毕露”。系统响应慢、CPU 居高不下、内存飙升、莫名其妙的线程阻塞……这些都是咱们加班的元凶！

更气人的是，这种 Bug 往往在开发环境根本测不出来，只有在生产环境，在用户眼皮底下，才跳出来给你一个“惊喜”！🤡

所以，掌握性能分析工具，就如同医生掌握了诊断病症的仪器。你不能光靠经验拍脑袋，你得有数据，有证据！

今天，我就带大家领略一下 jstack、jmap、jstat、async-profiler 的魅力。这可不是简单的命令行教程，咱们要结合实际场景，看看它们到底能帮你解决什么鬼畜问题！👻

1. jstack：死锁？线程卡死？它就是你的“线程抓捕专家”！

jstack，全称 Java Stack Trace，顾名思义，它主要用来打印 JVM 进程中所有线程的栈轨迹（stack trace）。

它的作用就像什么呢？ 就像你在公司年会玩“定格游戏”，突然主持人喊“Freeze！”所有人都得停下来，保持那一瞬间的动作。jstack 就是那个主持人，它能让你看到 JVM 中每个线程在某一瞬间都在干啥。🧘‍♀️

💡 场景：解决线程阻塞、死锁、CPU 飙高问题

• 线程阻塞： 某个线程卡在某个方法调用上，或者等待某个锁，导致整个请求响应慢。
• 死锁： 两个或多个线程互相持有对方所需的资源，谁也无法继续执行，永久阻塞。
• CPU 飙高： 某个线程陷入了死循环，或者在执行大量计算，导致 CPU 负载过高。

🛠️ 实战操作

1. 找到你的 Java 进程 ID (PID)：

   ps -ef | grep java
   # 或者
   jps -l
   

   假设你的 PID 是 12345。

2. 生成线程堆栈：

   jstack 12345 > jstack.log
   

   注意： 建议多采集几次，每次间隔几秒，比如三次：

   jstack 12345 > jstack1.log
   sleep 5
   jstack 12345 > jstack2.log
   sleep 5
   jstack 12345 > jstack3.log
   

   这样做的目的是，如果某个线程只是偶尔卡顿，或者在等待资源，通过多次采样就能看出它的“轨迹”。如果是死循环或者死锁，那么在多次采样中它都会停留在同一个地方。

🔍 如何分析 jstack.log？

• 看 BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING 状态： 这些状态说明线程在等待。

  • BLOCKED (on object monitor)：线程正在等待获取一个对象锁。
  • WAITING (on object monitor)：线程调用了 Object.wait() 或 LockSupport.park() 等方法，正在等待被唤醒。
  • TIMED_WAITING：类似 WAITING，但有超时时间。

• 寻找 deadlock： jstack 会自动帮你检测死锁并高亮出来！这简直是福尔摩斯本人！✨

• CPU 占用高的线程： 结合 top -Hp <PID> 命令，找到 CPU 最高的线程 ID，然后将该线程 ID 转换为 16 进制，在 jstack 文件中搜索。你就能看到这个“捣蛋鬼”正在执行哪个方法！

小结： jstack 就是你的“透视眼”，能一眼看穿线程在干嘛。当程序卡顿，没有响应时，首先想到的就是它！

2. jmap：内存泄漏？堆溢出？它就是你的“内存 X光机”！

jmap，全称 Java Memory Map。它主要用来生成 JVM 堆内存的快照（Heap Dump），分析内存中的对象情况。

它的作用就像什么呢？ 就像你拍了一张照片，把内存里所有的对象、它们之间互相引用关系都“定格”下来。然后你可以用专业的工具（如 Eclipse MAT 或 JProfiler）来分析这张照片。📸

💡 场景：解决内存泄漏、OOM、GC 频繁问题

• 内存泄漏 (Memory Leak)： 对象创建后不再使用，但由于被某些引用链条“活生生”地拽着，GC 无法回收，导致内存不断上涨。
• OOM (OutOfMemoryError)： 内存不足，程序崩溃。
• GC 频繁： 由于内存占用过高或分配不合理，导致 GC 频繁执行，系统卡顿。

🛠️ 实战操作

1. 找到你的 Java 进程 ID (PID)： （同 jstack）

2. 生成堆内存快照：

   jmap -dump:format=b,file=heap.hprof 12345
   

   • format=b：指定输出格式为二进制，这是标准的堆转储文件格式。
   • file=heap.hprof：指定输出文件名。

   注意： 生成堆转储文件时，JVM 会暂停（STW），尤其是在堆内存很大的情况下，可能会暂停几十秒甚至几分钟！所以，在生产环境谨慎操作，最好选择业务低峰期。

3. 分析堆转储文件：
   将 heap.hprof 文件下载到本地，用 Eclipse Memory Analyzer Tool (MAT) 或者 JProfiler 打开。

   • MAT 可以帮你找到最大的对象、哪个对象占用内存最多、哪个对象是 GC Root 等等。它还有强大的“Path To GC Roots”功能，能帮你分析为什么某个对象没有被回收。这简直就是你的“内存侦探”！🔍

小结： jmap 帮你把内存挖出来，让你看到所有对象的真实面貌和关系网。是解决内存问题的终极武器！

3. jstat：GC 监控？类加载？它就是你的“JVM 仪表盘”！

jstat，全称 JVM Statistics Monitoring Tool。它是一个非常轻量级的命令行工具，用来实时监控 JVM 各种运行状态信息，包括类加载、GC 行为、JIT 编译等。

它的作用就像什么呢？ 就像汽车的仪表盘！🚗 你可以实时看到油耗（GC 频率）、发动机转速（类加载）、车速（JIT 编译）等各种参数，而不会对汽车本身造成任何负担。

💡 场景：定位 GC 性能瓶颈、内存区域使用情况

• GC 频繁或耗时过长： 导致系统卡顿。
• 内存区域（新生代、老年代）分配不合理： 导致内存利用率低或 GC 压力大。
• Full GC 频繁： 这通常是老年代内存不足的信号。

🛠️ 实战操作

1. 找到你的 Java 进程 ID (PID)： （同 jstack）

2. 实时监控 GC 情况：

   jstat -gcutil 12345 1000 10
   

   • -gcutil：显示 GC 统计信息（推荐，最常用）。
   • 12345：进程 ID。
   • 1000：每隔 1000 毫秒（1秒）刷新一次。
   • 10：总共刷新 10 次。

   输出示例：

     S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
    0.00   0.00  12.56  90.23   98.76  96.54     10    0.123    1      0.045    0.168
    0.00   0.00  20.34  90.23   98.76  96.54     10    0.123    1      0.045    0.168
    ...
   

   关键字段：

   • E：Eden 区使用百分比。
   • O：Old 区（老年代）使用百分比。
   • YGC：Young GC 次数。
   • YGCT：Young GC 总耗时。
   • FGC：Full GC 次数。
   • FGCT：Full GC 总耗时。
   • GCT：所有 GC 总耗时。

3. 监控堆内存：

   jstat -gc 12345 1000 10
   

   • -gc：显示堆内存使用情况（KBytes）。

小结： jstat 是你的“雷达”，能够实时发现 GC 和内存使用的异常。当你怀疑是 GC 导致卡顿，或者内存分配不合理时，jstat 是第一手资料的来源。

4. async-profiler：谁在偷偷吃我的 CPU？它就是你的“性能外科医生”！

async-profiler 是这四个工具里的“新星”和“黑科技”！⭐ 它是一个低开销的、能采样的、非侵入式的 JVM 性能分析工具。它能够以非常低的开销（通常低于 1%）生成 CPU 火焰图、内存火焰图、锁火焰图等，帮助你快速定位热点代码。

它的作用就像什么呢？ 就像一个专业的“性能外科医生”，它能精准地切割出你的程序里最消耗 CPU、内存或者 I/O 的那块“病灶”，并用火焰图 (Flame Graph) 的形式直观地展现出来。🔥

💡 场景：定位 CPU 瓶颈、热点方法、I/O 阻塞、内存分配热点

• CPU 占用过高： 找出哪个方法、哪行代码导致了 CPU 狂飙。
• 方法调用链分析： 哪个函数调用了哪个函数，最终导致了性能问题。
• GC 频繁： 找到频繁创建对象的“罪魁祸首”。
• I/O 阻塞： 分析网络 I/O、磁盘 I/O 等待耗时。

🛠️ 实战操作

1. 下载 async-profiler：

   # 例如：
   git clone https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler.git
   cd async-profiler
   make # 编译
   

2. 启动你的 Java 应用，并附加 async-profiler (或直接在运行时启动)：

   # 方式一：在 JVM 启动参数中添加
   java -agentpath:/path/to/async-profiler/build/libasyncProfiler.so=start,file=cpu.svg,event=cpu,interval=9ms,duration=30s -jar your_app.jar
   
   # 方式二：在运行时动态 attach (推荐，无需重启应用)
   # 首先找到 PID
   # 然后运行：
   ./profiler.sh -d 30 -f cpu.svg 12345
   # -d 30: 采样 30 秒
   # -f cpu.svg: 输出到 cpu.svg 文件 (会生成火焰图)
   # 12345: 进程 ID
   

3. 分析火焰图 cpu.svg：
   用浏览器打开 cpu.svg 文件。

   • 宽度代表耗时占比： 越宽的“火焰”，说明该方法或方法栈占用 CPU 时间越多。
   • 高度代表调用栈深度： 堆栈的每一层表示一个方法。
   • 顶部是“最热”方法： 顶部最宽的火焰，通常就是需要优化的目标。

小结： async-profiler 及其生成的火焰图，是当前最先进、最直观的性能瓶颈分析工具。它能让你从宏观到微观，一览无余地看清程序的性能热点。简直是神器中的神器！ 💯

5. 写在最后：工欲善其事，必先利其器！

看到没？这四个工具，各有神通，互相配合，简直就是一套性能分析的“天团组合”！🎤

• jstat 帮你宏观监控，快速发现问题在哪里发生（GC？内存？）。
• jstack 帮你微观定位，发现是哪个线程在“磨洋工”（死锁？阻塞？）。
• jmap 帮你深层挖掘，找出是哪个对象在“吸血”（内存泄漏？OOM？）。
• async-profiler 更是直接“手起刀落”，帮你精准找到性能热点和代码瓶颈！

所以啊，兄弟们，别再做那个只会敲 Ctrl+C、Ctrl+V 的“CRUD 仔”了！💪 把这些工具玩溜，你就是团队里那个能“力挽狂澜”、拯救生产环境于水火之中的**“性能英雄”**！🦸‍♂️

下次再遇到性能问题，请记住我的话：“别慌，打开终端，jstack 走起！” 你会发现，解决性能问题，其实也挺上头的！😎

好了，今天就聊到这儿。拿起你的键盘，赶紧找个跑着的 Java 应用，实战一下这些命令吧！实践出真知！✨

… …

文末

好啦，以上就是我这期的全部内容，如果有任何疑问，欢迎下方留言哦，咱们下期见。

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学习不分先后，知识不分多少；事无巨细，当以虚心求教；三人行，必有我师焉！！！

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