你好，我是刘超。

我想你肯定遇到过内存溢出，或是内存使用率过高的问题。碰到内存持续上升的情况，其实我们很难从业务日志中查看到具体的问题，那么面对多个进程以及大量业务线程，我们该如何精准地找到背后的原因呢？

常用的监控和诊断内存工具

工欲善其事，必先利其器。平时排查内存性能瓶颈时，我们往往需要用到一些Linux命令行或者JDK工具来辅助我们监测系统或者虚拟机内存的使用情况，下面我就来介绍几种好用且常用的工具。

Linux命令行工具之top命令

top命令是我们在Linux下最常用的命令之一，它可以实时显示正在执行进程的CPU使用率、内存使用率以及系统负载等信息。其中上半部分显示的是系统的统计信息，下半部分显示的是进程的使用率统计信息。

除了简单的top之外，我们还可以通过top -Hp pid查看具体线程使用系统资源情况：

Linux命令行工具之vmstat命令

vmstat是一款指定采样周期和次数的功能性监测工具，我们可以看到，它不仅可以统计内存的使用情况，还可以观测到CPU的使用率、swap的使用情况。但vmstat一般很少用来查看内存的使用情况，而是经常被用来观察进程的上下文切换。

• r：等待运行的进程数；
• b：处于非中断睡眠状态的进程数；
• swpd：虚拟内存使用情况；
• free：空闲的内存；
• buff：用来作为缓冲的内存数；
• si：从磁盘交换到内存的交换页数量；
• so：从内存交换到磁盘的交换页数量；
• bi：发送到块设备的块数；
• bo：从块设备接收到的块数；
• in：每秒中断数；
• cs：每秒上下文切换次数；
• us：用户CPU使用时间；
• sy：内核CPU系统使用时间；
• id：空闲时间；
• wa：等待I/O时间；
• st：运行虚拟机窃取的时间。

Linux命令行工具之pidstat命令

pidstat是Sysstat中的一个组件，也是一款功能强大的性能监测工具，我们可以通过命令：yum install sysstat安装该监控组件。之前的top和vmstat两个命令都是监测进程的内存、CPU以及I/O使用情况，而pidstat命令则是深入到线程级别。

通过pidstat -help命令，我们可以查看到有以下几个常用的参数来监测线程的性能：

常用参数：

• -u：默认的参数，显示各个进程的cpu使用情况；
• -r：显示各个进程的内存使用情况；
• -d：显示各个进程的I/O使用情况；
• -w：显示每个进程的上下文切换情况；
• -p：指定进程号；
• -t：显示进程中线程的统计信息。

我们可以通过相关命令（例如ps或jps）查询到相关进程ID，再运行以下命令来监测该进程的内存使用情况：

其中pidstat的参数-p用于指定进程ID，-r表示监控内存的使用情况，1表示每秒的意思，3则表示采样次数。

其中显示的几个关键指标的含义是：

• Minflt/s：任务每秒发生的次要错误，不需要从磁盘中加载页；
• Majflt/s：任务每秒发生的主要错误，需要从磁盘中加载页；
• VSZ：虚拟地址大小，虚拟内存使用KB；
• RSS：常驻集合大小，非交换区内存使用KB。

如果我们需要继续查看该进程下的线程内存使用率，则在后面添加-t指令即可：

我们知道，Java是基于JVM上运行的，大部分内存都是在JVM的用户内存中创建的，所以除了通过以上Linux命令来监控整个服务器内存的使用情况之外，我们更需要知道JVM中的内存使用情况。JDK中就自带了很多命令工具可以监测到JVM的内存分配以及使用情况。

JDK工具之jstat命令

jstat可以监测Java应用程序的实时运行情况，包括堆内存信息以及垃圾回收信息。我们可以运行jstat -help查看一些关键参数信息：

再通过jstat -option查看jstat有哪些操作：

• -class：显示ClassLoad的相关信息；
• -compiler：显示JIT编译的相关信息；
• -gc：显示和gc相关的堆信息；
• -gccapacity：显示各个代的容量以及使用情况；
• -gcmetacapacity：显示Metaspace的大小；
• -gcnew：显示新生代信息；
• -gcnewcapacity：显示新生代大小和使用情况；
• -gcold：显示老年代和永久代的信息；
• -gcoldcapacity ：显示老年代的大小；
• -gcutil：显示垃圾收集信息；
• -gccause：显示垃圾回收的相关信息（通-gcutil），同时显示最后一次或当前正在发生的垃圾回收的诱因；
• -printcompilation：输出JIT编译的方法信息。

它的功能比较多，在这里我例举一个常用功能，如何使用jstat查看堆内存的使用情况。我们可以用jstat -gc pid查看：

• S0C：年轻代中To Survivor的容量（单位KB）；
• S1C：年轻代中From Survivor的容量（单位KB）；
• S0U：年轻代中To Survivor目前已使用空间（单位KB）；
• S1U：年轻代中From Survivor目前已使用空间（单位KB）；
• EC：年轻代中Eden的容量（单位KB）；
• EU：年轻代中Eden目前已使用空间（单位KB）；
• OC：Old代的容量（单位KB）；
• OU：Old代目前已使用空间（单位KB）；
• MC：Metaspace的容量（单位KB）；
• MU：Metaspace目前已使用空间（单位KB）；
• YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数；
• YGCT：从应用程序启动到采样时年轻代中gc所用时间(s)；
• FGC：从应用程序启动到采样时old代（全gc）gc次数；
• FGCT：从应用程序启动到采样时old代（全gc）gc所用时间(s)；
• GCT：从应用程序启动到采样时gc用的总时间(s)。

JDK工具之jstack命令

这个工具在模块三的答疑课堂中介绍过，它是一种线程堆栈分析工具，最常用的功能就是使用 jstack pid 命令查看线程的堆栈信息，通常会结合top -Hp pid 或 pidstat -p pid -t一起查看具体线程的状态，也经常用来排查一些死锁的异常。

每个线程堆栈的信息中，都可以查看到线程ID、线程的状态（wait、sleep、running 等状态）以及是否持有锁等。

JDK工具之jmap命令

在第23讲中我们使用过jmap查看堆内存初始化配置信息以及堆内存的使用情况。那么除了这个功能，我们其实还可以使用jmap输出堆内存中的对象信息，包括产生了哪些对象，对象数量多少等。

我们可以用jmap来查看堆内存初始化配置信息以及堆内存的使用情况：

我们可以使用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：

我们可以通过jmap命令把堆内存的使用情况dump到文件中：

我们可以将文件下载下来，使用 MAT 工具打开文件进行分析：

下面我们用一个实战案例来综合使用下刚刚介绍的几种工具，具体操作一下如何分析一个内存泄漏问题。

实战演练

我们平时遇到的内存溢出问题一般分为两种，一种是由于大峰值下没有限流，瞬间创建大量对象而导致的内存溢出；另一种则是由于内存泄漏而导致的内存溢出。

使用限流，我们一般就可以解决第一种内存溢出问题，但其实很多时候，内存溢出往往是内存泄漏导致的，这种问题就是程序的BUG，我们需要及时找到问题代码。

下面我模拟了一个内存泄漏导致的内存溢出案例，我们来实践一下。

我们知道，ThreadLocal的作用是提供线程的私有变量，这种变量可以在一个线程的整个生命周期中传递，可以减少一个线程在多个函数或类中创建公共变量来传递信息，避免了复杂度。但在使用时，如果ThreadLocal使用不恰当，就可能导致内存泄漏。

这个案例的场景就是ThreadLocal，下面我们模拟对每个线程设置一个本地变量。运行以下代码，系统一会儿就发送了内存溢出异常：

    @RequestMapping(value = "/test0")
    public String test0(HttpServletRequest request) {
        ThreadLocal<Byte[]> localVariable = new ThreadLocal<Byte[]>();
        localVariable.set(new Byte[4096*1024]);// 为线程添加变量
        return "success";
    }

在启动应用程序之前，我们可以通过HeapDumpOnOutOfMemoryError和HeapDumpPath这两个参数开启堆内存异常日志，通过以下命令启动应用程序：

java -jar -Xms1000m -Xmx4000m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/heapdump.hprof  -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:/tmp/heapTest.log heapTest-0.0.1-SNAPSHOT.jar

首先，请求test0链接10000次，这个时候我们请求test0的接口报异常了。

通过日志，我们很好分辨这是一个内存溢出异常。我们首先通过Linux系统命令查看进程在整个系统中内存的使用率是多少，最简单就是top命令了。

从top命令查看进程的内存使用情况，可以发现在机器只有8G内存且只分配了4G内存给Java进程的情况下，Java进程内存使用率已经达到了55%，再通过top -Hp pid查看具体线程占用系统资源情况。

再通过jstack pid查看具体线程的堆栈信息，可以发现该线程一直处于 TIMED_WAITING 状态，此时CPU使用率和负载并没有出现异常，我们可以排除死锁或I/O阻塞的异常问题了。

我们再通过jmap查看堆内存的使用情况，可以发现，老年代的使用率几乎快占满了，而且内存一直得不到释放：

通过以上堆内存的情况，我们基本可以判断系统发生了内存泄漏。下面我们就需要找到具体是什么对象一直无法回收，什么原因导致了内存泄漏。

我们需要查看具体的堆内存对象，看看是哪个对象占用了堆内存，可以通过jmap查看存活对象的数量：

Byte对象占用内存明显异常，说明代码中Byte对象存在内存泄漏，我们在启动时，已经设置了dump文件，通过MAT打开dump的内存日志文件，我们可以发现MAT已经提示了byte内存异常：

再点击进入到Histogram页面，可以查看到对象数量排序，我们可以看到Byte[]数组排在了第一位，选中对象后右击选择with incomming reference功能，可以查看到具体哪个对象引用了这个对象。

在这里我们就可以很明显地查看到是ThreadLocal这块的代码出现了问题。

总结

在一些比较简单的业务场景下，排查系统性能问题相对来说简单，且容易找到具体原因。但在一些复杂的业务场景下，或是一些开源框架下的源码问题，相对来说就很难排查了，有时候通过工具只能猜测到可能是某些地方出现了问题，而实际排查则要结合源码做具体分析。

可以说没有捷径，排查线上的性能问题本身就不是一件很简单的事情，除了将今天介绍的这些工具融会贯通，还需要我们不断地去累积经验，真正做到性能调优。

思考题

除了以上我讲到的那些排查内存性能瓶颈的工具之外，你知道要在代码中对JVM的内存进行监控，常用的方法是什么？

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