手把手教你定位常见Java性能问题

概述

性能优化一向是后端服务优化的重点,但是线上性能故障问题不是经常出现,或者受限于业务产品,根本就没办法出现性能问题,包括笔者自己遇到的性能问题也不多,所以为了提前储备知识,当出现问题的时候不会手忙脚乱,我们本篇文章来模拟下常见的几个Java性能故障,来学习怎么去分析和定位。

预备知识

既然是定位问题,肯定是需要借助工具,我们先了解下需要哪些工具可以帮忙定位问题。

top命令

top命令使我们最常用的Linux命令之一,它可以实时的显示当前正在执行的进程的CPU使用率,内存使用率等系统信息。top -Hp pid 可以查看线程的系统资源使用情况。

vmstat命令

vmstat是一个指定周期和采集次数的虚拟内存检测工具,可以统计内存,CPU,swap的使用情况,它还有一个重要的常用功能,用来观察进程的上下文切换。字段说明如下:

  • r: 运行队列中进程数量(当数量大于CPU核数表示有阻塞的线程)
  • b: 等待IO的进程数量
  • swpd: 使用虚拟内存大小
  • free: 空闲物理内存大小
  • buff: 用作缓冲的内存大小(内存和硬盘的缓冲区)
  • cache: 用作缓存的内存大小(CPU和内存之间的缓冲区)
  • si: 每秒从交换区写到内存的大小,由磁盘调入内存
  • so: 每秒写入交换区的内存大小,由内存调入磁盘
  • bi: 每秒读取的块数
  • bo: 每秒写入的块数
  • in: 每秒中断数,包括时钟中断。
  • cs: 每秒上下文切换数。
  • us: 用户进程执行时间百分比(user time)
  • sy: 内核系统进程执行时间百分比(system time)
  • wa: IO等待时间百分比
  • id: 空闲时间百分比

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,topvmstat 两个命令都是监测进程的内存、CPU 以及 I/O 使用情况,而 pidstat 命令可以检测到线程级别的。pidstat命令线程切换字段说明如下:

  • UID :被监控任务的真实用户ID。

  • TGID :线程组ID。

  • TID:线程ID。

  • cswch/s:主动切换上下文次数,这里是因为资源阻塞而切换线程,比如锁等待等情况。

  • nvcswch/s:被动切换上下文次数,这里指CPU调度切换了线程。

jstack命令

jstack是JDK工具命令,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,也经常用来排除死锁情况。

jstat 命令

它可以检测Java程序运行的实时情况,包括堆内存信息和垃圾回收信息,我们常常用来查看程序垃圾回收情况。常用的命令是jstat -gc pid。信息字段说明如下:

  • 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:老年代的容量(单位 KB);

  • OU:老年代目前已使用空间(单位 KB);

  • MC:元空间的容量(单位 KB);

  • MU:元空间目前已使用空间(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 老年代(Full Gc)gc 次数;

  • FGCT:从应用程序启动到采样时 老年代代(Full 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)。

jmap命令

jmap也是JDK工具命令,他可以查看堆内存的初始化信息以及堆内存的使用情况,还可以生成dump文件来进行详细分析。查看堆内存情况命令jmap -heap pid

mat内存工具

MAT(Memory Analyzer Tool)工具是eclipse的一个插件(MAT也可以单独使用),它分析大内存的dump文件时,可以非常直观的看到各个对象在堆空间中所占用的内存大小、类实例数量、对象引用关系、利用OQL对象查询,以及可以很方便的找出对象GC Roots的相关信息。下载地址可以点击这里

模拟环境准备

基础环境jdk1.8,采用SpringBoot框架来写几个接口来触发模拟场景,首先是模拟CPU占满情况

CPU占满

模拟CPU占满还是比较简单,直接写一个死循环计算消耗CPU即可。

 		/**
     * 模拟CPU占满
     */
    @GetMapping("/cpu/loop")
    public void testCPULoop() throws InterruptedException {
        System.out.println("请求cpu死循环");
        Thread.currentThread().setName("loop-thread-cpu");
        int num = 0;
        while (true) {
            num++;
            if (num == Integer.MAX_VALUE) {
                System.out.println("reset");
            }
            num = 0;
        }
    }

请求接口地址测试curl localhost:8080/cpu/loop,发现CPU立马飙升到100%

JshPzQ.png

通过执行top -Hp 32805 查看Java线程情况

JsheoV.png

执行 printf '%x' 32826 获取16进制的线程id,用于dump信息查询,结果为 803a。最后我们执行jstack 32805 |grep -A 20 803a来查看下详细的dump信息。

JshFMj.png

这里dump信息直接定位出了问题方法以及代码行,这就定位出了CPU占满的问题。

内存泄露

模拟内存泄漏借助了ThreadLocal对象来完成,ThreadLocal是一个线程私有变量,可以绑定到线程上,在整个线程的生命周期都会存在,但是由于ThreadLocal的特殊性,ThreadLocal是基于ThreadLocalMap实现的,ThreadLocalMap的Entry继承WeakReference,而Entry的Key是WeakReference的封装,换句话说Key就是弱引用,弱引用在下次GC之后就会被回收,如果ThreadLocal在set之后不进行后续的操作,因为GC会把Key清除掉,但是Value由于线程还在存活,所以Value一直不会被回收,最后就会发生内存泄漏。

/**
     * 模拟内存泄漏
     */
    @GetMapping(value = "/memory/leak")
    public String leak() {
        System.out.println("模拟内存泄漏");
        ThreadLocal<Byte[]> localVariable = new ThreadLocal<Byte[]>();
        localVariable.set(new Byte[4096 * 1024]);// 为线程添加变量
        return "ok";
    }

我们给启动加上堆内存大小限制,同时设置内存溢出的时候输出堆栈快照并输出日志。

java -jar -Xms500m -Xmx500m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/heapdump.hprof -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:/tmp/heaplog.log analysis-demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

启动成功后我们循环执行100次,for i in {1..500}; do curl localhost:8080/memory/leak;done,还没执行完毕,系统已经返回500错误了。查看系统日志出现了如下异常:

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

我们用jstat -gc pid 命令来看看程序的GC情况。

Jshkss.png

很明显,内存溢出了,堆内存经过45次 Full Gc 之后都没释放出可用内存,这说明当前堆内存中的对象都是存活的,有GC Roots引用,无法回收。那是什么原因导致内存溢出呢?是不是我只要加大内存就行了呢?如果是普通的内存溢出也许扩大内存就行了,但是如果是内存泄漏的话,扩大的内存不一会就会被占满,所以我们还需要确定是不是内存泄漏。我们之前保存了堆 Dump 文件,这个时候借助我们的MAT工具来分析下。导入工具选择Leak Suspects Report,工具直接就会给你列出问题报告。

JshALn.png

这里已经列出了可疑的4个内存泄漏问题,我们点击其中一个查看详情。

JshCRg.png

这里已经指出了内存被线程占用了接近50M的内存,占用的对象就是ThreadLocal。如果想详细的通过手动去分析的话,可以点击Histogram,查看最大的对象占用是谁,然后再分析它的引用关系,即可确定是谁导致的内存溢出。

JshZd0.png

上图发现占用内存最大的对象是一个Byte数组,我们看看它到底被那个GC Root引用导致没有被回收。按照上图红框操作指引,结果如下图:

JshniT.png

我们发现Byte数组是被线程对象引用的,图中也标明,Byte数组对像的GC Root是线程,所以它是不会被回收的,展开详细信息查看,我们发现最终的内存占用对象是被ThreadLocal对象占据了。这也和MAT工具自动帮我们分析的结果一致。

死锁

死锁会导致耗尽线程资源,占用内存,表现就是内存占用升高,CPU不一定会飙升(看场景决定),如果是直接new线程,会导致JVM内存被耗尽,报无法创建线程的错误,这也是体现了使用线程池的好处。

 ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 10,
            0, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(1024),
            Executors.defaultThreadFactory(),
            new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
   /**
     * 模拟死锁
     */
    @GetMapping("/cpu/test")
    public String testCPU() throws InterruptedException {
        System.out.println("请求cpu");
        Object lock1 = new Object();
        Object lock2 = new Object();
        service.submit(new DeadLockThread(lock1, lock2), "deadLookThread-" + new Random().nextInt());
        service.submit(new DeadLockThread(lock2, lock1), "deadLookThread-" + new Random().nextInt());
        return "ok";
    }
public class DeadLockThread implements Runnable {
    private Object lock1;
    private Object lock2;
    public DeadLockThread(Object lock1, Object lock2) {
        this.lock1 = lock1;
        this.lock2 = lock2;
    }
    @Override
    public void run() {
        synchronized (lock2) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"get lock2 and wait lock1");
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            synchronized (lock1) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"get lock1 and lock2 ");
            }
        }
    }
}

我们循环请求接口2000次,发现不一会系统就出现了日志错误,线程池和队列都满了,由于我选择的当队列满了就拒绝的策略,所以系统直接抛出异常。

java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task java.util.concurrent.FutureTask@2760298 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@7ea7cd51[Running, pool size = 10, active threads = 10, queued tasks = 1024, completed tasks = 846]

通过ps -ef|grep java命令找出 Java 进程 pid,执行jstack pid 即可出现java线程堆栈信息,这里发现了5个死锁,我们只列出其中一个,很明显线程pool-1-thread-2锁住了0x00000000f8387d88等待0x00000000f8387d98锁,线程pool-1-thread-1锁住了0x00000000f8387d98等待锁0x00000000f8387d88,这就产生了死锁。

Java stack information for the threads listed above:
===================================================
"pool-1-thread-2":
        at top.luozhou.analysisdemo.controller.DeadLockThread2.run(DeadLockThread.java:30)
        - waiting to lock <0x00000000f8387d98> (a java.lang.Object)
        - locked <0x00000000f8387d88> (a java.lang.Object)
        at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
"pool-1-thread-1":
        at top.luozhou.analysisdemo.controller.DeadLockThread1.run(DeadLockThread.java:30)
        - waiting to lock <0x00000000f8387d88> (a java.lang.Object)
        - locked <0x00000000f8387d98> (a java.lang.Object)
        at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
        at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
        at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
          
 Found 5 deadlocks.

线程频繁切换

上下文切换会导致将大量CPU时间浪费在寄存器、内核栈以及虚拟内存的保存和恢复上,导致系统整体性能下降。当你发现系统的性能出现明显的下降时候,需要考虑是否发生了大量的线程上下文切换。

 @GetMapping(value = "/thread/swap")
    public String theadSwap(int num) {
        System.out.println("模拟线程切换");
        for (int i = 0; i < num; i++) {
            new Thread(new ThreadSwap1(new AtomicInteger(0)),"thread-swap"+i).start();
        }
        return "ok";
    }
public class ThreadSwap1 implements Runnable {
    private AtomicInteger integer;
    public ThreadSwap1(AtomicInteger integer) {
        this.integer = integer;
    }
    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            integer.addAndGet(1);
            Thread.yield(); //让出CPU资源
        }
    }
}

这里我创建多个线程去执行基础的原子+1操作,然后让出 CPU 资源,理论上 CPU 就会去调度别的线程,我们请求接口创建100个线程看看效果如何,curl localhost:8080/thread/swap?num=100。接口请求成功后,我们执行`vmstat 1 10,表示每1秒打印一次,打印10次,线程切换采集结果如下:

procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
101  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4071 8110498 14 86  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4065 8312463 15 85  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4107 8207718 14 87  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4083 8410174 14 86  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468684    0    0     0     0 4083 8264377 14 86  0  0  0
100  0 128000 878384    908 468688    0    0     0   108 4182 8346826 14 86  0  0  0

这里我们关注4个指标,r,cs,us,sy

r=100,说明等待的进程数量是100,线程有阻塞。

cs=800多万,说明每秒线程切换了800多万次,这个数字相当大了,明显出现了太多的线程切换。

us=14,说明用户态占用了14%的CPU时间片去处理逻辑。

sy=86,说明内核态占用了86%的CPU,这里明显就是做上下文切换工作了。

我们通过top命令以及top -Hp pid查看进程和线程CPU情况,发现Java线程CPU占满了,但是线程CPU使用情况很平均,没有某一个线程把CPU吃满的情况。

PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                                            
 87093 root      20   0 4194788 299056  13252 S 399.7 16.1  65:34.67 java 
 PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                                             
 87189 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.7 16.1   0:41.11 java                                                                                
 87129 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:41.14 java                                                                                
 87130 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.51 java                                                                                
 87133 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.59 java                                                                                
 87134 root      20   0 4194788 299056  13252 R  4.3 16.1   0:40.95 java 

结合上面用户态CPU只使用了14%,内核态CPU占用了86%,可以基本判断是Java程序线程上下文切换导致性能问题。

我们使用pidstat命令来看看Java进程内部的线程切换数据,执行pidstat -p 87093 -w 1 10,采集数据如下:

11:04:30 PM   UID       TGID       TID   cswch/s nvcswch/s  Command
11:04:30 PM     0         -     87128      0.00     16.07  |__java
11:04:30 PM     0         -     87129      0.00     15.60  |__java
11:04:30 PM     0         -     87130      0.00     15.54  |__java
11:04:30 PM     0         -     87131      0.00     15.60  |__java
11:04:30 PM     0         -     87132      0.00     15.43  |__java
11:04:30 PM     0         -     87133      0.00     16.02  |__java
11:04:30 PM     0         -     87134      0.00     15.66  |__java
11:04:30 PM     0         -     87135      0.00     15.23  |__java
11:04:30 PM     0         -     87136      0.00     15.33  |__java
11:04:30 PM     0         -     87137      0.00     16.04  |__java

根据上面采集的信息,我们知道Java的线程每秒切换15次左右,正常情况下,应该是个位数或者小数。结合这些信息我们可以断定Java线程开启过多,导致频繁上下文切换,从而影响了整体性能。

总结

本文模拟了常见的性能问题场景,分析了如何定位CPU100%、内存泄漏、死锁、线程频繁切换问题。分析问题我们需要做好两件事,第一,掌握基本的原理,第二,借助好工具。本文也列举了分析问题的常用工具和命令,希望对你解决问题有所帮助。当然真正的线上环境可能十分复杂,并没有模拟的环境那么简单,但是原理是一样的,问题的表现也是类似的,我们重点抓住原理,活学活用,相信复杂的线上问题也可以顺利解决。

参考

1、https://linux.die.net/man/1/pidstat

2、https://linux.die.net/man/8/vmstat

3、https://help.eclipse.org/2020-03/index.jsp?topic=/org.eclipse.mat.ui.help/welcome.html

https://juejin.im/post/5e9725c1f265da47dc4cd8bd

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