jstat怎么看内存配置
A. 如何查看Jstat的参数结果和分析内存使用，请大牛指点
jmap倾向于分析jvm内存中对象册皮信息的话腔衡...可查看jsat帮州圆差助信息,我经常用-gcutil,这个参数的...环境,使用什么样的工具是无所谓的,
B. jvm 性能调优工具之 jstat 命令详解
Jstat名称：java Virtual Machine statistics monitoring tool
功能描述：
Jstat是JDK自带的一个轻量级小工具。它位于java的bin目录下，主要利用JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控，包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控。
命令用法：jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间/毫秒] [查询次数]
注意：使用的jdk版本是jdk8。
C:\Users\Administrator>jstat -helpUsage: jstat -help|-options jstat -<option> [-t] [-h<lines>] <vmid> [<interval> [<count>]] Definitions: <option> An option reported by the -options option <vmid> Virtual Machine Identifier. A vmid takes the following form: <lvmid>[@<hostname>[:<port>]] Where <lvmid> is the local vm identifier for the target Java virtual machine, typically a process id; <hostname> is the name of the host running the target Java virtual machine; and <port> is the port number for the rmiregistry on the target host. See the jvmstat documentation for a more complete description of the Virtual Machine Identifier. <lines> Number of samples between header lines. <interval> Sampling interval. The following forms are allowed: <n>["ms"|"s"] Where <n> is an integer and the suffix specifies the units as milliseconds("ms") or seconds("s"). The default units are "ms". <count> Number of samples to take before terminating. -J<flag> Pass <flag> directly to the runtime system.
option：参数选项
-t：可以在打印的列加上Timestamp列，用于显示系统运行的时间
-h：可以在周期性数据输出的时型蠢候，指定输出多少行以后输出一次表头
vmid：Virtual Machine ID（ 进程的 pid）
interval：执行每次的间隔时间，单位为毫秒
count：用于指定输出多少次记录，缺省则会一直打印
option 可以从下面参数中选择
jstat -options
-class 用卜悄陪于查看类加载情况的统计
-compiler 用于查看HotSpot中即时编译器编译情运档况的统计
-gc 用于查看JVM中堆的垃圾收集情况的统计
-gccapacity 用于查看新生代、老生代及持久代的存储容量情况
-gcmetacapacity 显示metaspace的大小
-gcnew 用于查看新生代垃圾收集的情况
-gcnewcapacity 用于查看新生代存储容量的情况
-gcold 用于查看老生代及持久代垃圾收集的情况
-gcoldcapacity 用于查看老生代的容量
-gcutil 显示垃圾收集信息
-gccause 显示垃圾回收的相关信息（通-gcutil）,同时显示最后一次仅当前正在发生的垃圾收集的原因
-printcompilation 输出JIT编译的方法信息
示例：
1.-class 类加载统计
[root@hadoop ~]# jps #先通过jps获取到java进程号（这里是一个zookeeper进程）3346 QuorumPeerMain7063 Jps[root@hadoop ~]# jstat -class 3346 #统计JVM中加载的类的数量与sizeLoaded Bytes Unloaded Bytes Time 1527 2842.7 0 0.0 1.02
Loaded:加载类的数量
Bytes：加载类的size，单位为Byte
Unloaded：卸载类的数目
Bytes：卸载类的size，单位为Byte
Time：加载与卸载类花费的时间
2.-compiler 编译统计
[root@hadoop ~]# jstat -compiler 3346 #用于查看HotSpot中即时编译器编译情况的统计Compiled Failed Invalid Time FailedType FailedMethod 404 0 0 0.19 0
Compiled：编译任务执行数量
Failed：编译任务执行失败数量
Invalid：编译任务执行失效数量
Time：编译任务消耗时间
FailedType：最后一个编译失败任务的类型
FailedMethod：最后一个编译失败任务所在的类及方法
3.-gc 垃圾回收统计
[root@hadoop ~]# jstat -gc 3346 #用于查看JVM中堆的垃圾收集情况的统计 S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT 128.0 128.0 0.0 128.0 1024.0 919.8 15104.0 2042.4 8448.0 8130.4 1024.0 996.0 7 0.019 0 0.000 0.019
S0C：年轻代中第一个survivor（幸存区）的容量 （字节）
S1C：年轻代中第二个survivor（幸存区）的容量 (字节)
S0U：年轻代中第一个survivor（幸存区）目前已使用空间 (字节)
S1U：年轻代中第二个survivor（幸存区）目前已使用空间 (字节)
EC：年轻代中Eden（伊甸园）的容量 (字节)
EU：年轻代中Eden（伊甸园）目前已使用空间 (字节)
OC：Old代的容量 (字节)
OU：Old代目前已使用空间 (字节)
MC：metaspace(元空间)的容量 (字节)
MU：metaspace(元空间)目前已使用空间 (字节)
CCSC：当前压缩类空间的容量 (字节)
CCSU：当前压缩类空间目前已使用空间 (字节)
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)
4.-gccapacity 堆内存统计
[root@hadoop ~]# jstat -gccapacity 3346 #用于查看新生代、老生代及持久代的存储容量情况 NGCMN NGCMX NGC S0C S1C EC OGCMN OGCMX OGC OC MCMN MCMX MC CCSMN CCSMX CCSC YGC FGC 1280.0 83264.0 1280.0 128.0 128.0 1024.0 15104.0 166592.0 15104.0 15104.0 0.0 1056768.0 8448.0 0.0 1048576.0 1024.0 7 0[root@hadoop ~]# jstat -gccapacity -h5 3346 1000 #-h5：每5行显示一次表头 1000：每1秒钟显示一次，单位为毫秒 NGCMN NGCMX NGC S0C S1C EC OGCMN OGCMX OGC OC MCMN MCMX MC CCSMN CCSMX CCSC YGC FGC 1280.0 83264.0 1280.0 128.0 128.0 1024.0 15104.0 166592.0 15104.0 15104.0 0.0 1056768.0 8448.0 0.0 1048576.0 1024.0 7 0 1280.0 83264.0 1280.0 128.0 128.0 1024.0 15104.0 166592.0 15104.0 15104.0 0.0 1056768.0 8448.0 0.0 1048576.0 1024.0 7 0 1280.0 83264.0 1280.0 128.0 128.0 1024.0 15104.0 166592.0 15104.0 15104.0 0.0 1056768.0 8448.0 0.0 1048576.0 1024.0 7 0 1280.0 83264.0 1280.0 128.0 128.0 1024.0 15104.0 166592.0 15104.0 15104.0 0.0 1056768.0 8448.0 0.0 1048576.0 1024.0 7 0 1280.0 83264.0 1280.0 128.0 128.0 1024.0 15104.0 166592.0 15104.0 15104.0 0.0 1056768.0 8448.0 0.0 1048576.0 1024.0 7 0 NGCMN NGCMX NGC S0C S1C EC OGCMN OGCMX OGC OC MCMN MCMX MC CCSMN CCSMX CCSC YGC FGC 1280.0 83264.0 1280.0 128.0 128.0 1024.0 15104.0 166592.0 15104.0 15104.0 0.0 1056768.0 8448.0 0.0 1048576.0 1024.0 7 0 1280.0 83264.0 1280.0 128.0 128.0 1024.0 15104.0 166592.0 15104.0 15104.0 0.0 1056768.0 8448.0 0.0 1048576.0 1024.0 7 0 1280.0 83264.0 1280.0 128.0 128.0 1024.0 15104.0 166592.0 15104.0 15104.0 0.0 1056768.0 8448.0 0.0 1048576.0 1024.0 7 0 1280.0 83264.0 1280.0 128.0 128.0 1024.0 15104.0 166592.0 15104.0 15104.0 0.0 1056768.0 8448.0 0.0 1048576.0 1024.0 7 0
NGCMN：年轻代(young)中初始化(最小)的大小(字节)
NGCMX：年轻代(young)的最大容量 (字节)
NGC：年轻代(young)中当前的容量 (字节)
S0C：年轻代中第一个survivor（幸存区）的容量 (字节)
S1C：年轻代中第二个survivor（幸存区）的容量 (字节)
EC：年轻代中Eden（伊甸园）的容量 (字节)
OGCMN：old代中初始化(最小)的大小 (字节)
OGCMX：old代的最大容量(字节)
OGC：old代当前新生成的容量 (字节)
OC：Old代的容量 (字节)
MCMN：metaspace(元空间)中初始化(最小)的大小 (字节)
MCMX：metaspace(元空间)的最大容量 (字节)
MC：metaspace(元空间)当前新生成的容量 (字节)
CCSMN：最小压缩类空间大小
CCSMX：最大压缩类空间大小
CCSC：当前压缩类空间大小
YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数
FGC：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc次数
5.-gcmetacapacity 元数据空间统计
[root@hadoop ~]# jstat -gcmetacapacity 3346 #显示元数据空间的大小MCMN MCMX MC CCSMN CCSMX CCSC YGC FGC FGCT GCT0.0 1056768.0 8448.0 0.0 1048576.0 1024.0 8 0 0.000 0.020
MCMN：最小元数据容量
MCMX：最大元数据容量
MC：当前元数据空间大小
CCSMN：最小压缩类空间大小
CCSMX：最大压缩类空间大小
CCSC：当前压缩类空间大小
YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数
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)
6.-gcnew 新生代垃圾回收统计
[root@hadoop ~]# jstat -gcnew 3346 #用于查看新生代垃圾收集的情况S0C S1C S0U S1U TT MTT DSS EC EU YGC YGCT128.0 128.0 67.8 0.0 1 15 64.0 1024.0 362.2 8 0.020
S0C：年轻代中第一个survivor（幸存区）的容量 (字节)
S1C：年轻代中第二个survivor（幸存区）的容量 (字节)
S0U：年轻代中第一个survivor（幸存区）目前已使用空间 (字节)
S1U：年轻代中第二个survivor（幸存区）目前已使用空间 (字节)
TT：持有次数限制
MTT：最大持有次数限制
DSS：期望的幸存区大小
EC：年轻代中Eden（伊甸园）的容量 (字节)
EU：年轻代中Eden（伊甸园）目前已使用空间 (字节)
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)
7.-gcnewcapacity 新生代内存统计
[root@hadoop ~]# jstat -gcnewcapacity 3346 #用于查看新生代存储容量的情况NGCMN NGCMX NGC S0CMX S0C S1CMX S1C ECMX EC YGC FGC1280.0 83264.0 1280.0 8320.0 128.0 8320.0 128.0 66624.0 1024.0 8 0
NGCMN：年轻代(young)中初始化(最小)的大小(字节)
NGCMX：年轻代(young)的最大容量 (字节)
NGC：年轻代(young)中当前的容量 (字节)
S0CMX：年轻代中第一个survivor（幸存区）的最大容量 (字节)
S0C：年轻代中第一个survivor（幸存区）的容量 (字节)
S1CMX：年轻代中第二个survivor（幸存区）的最大容量 (字节)
S1C：年轻代中第二个survivor（幸存区）的容量 (字节)
ECMX：年轻代中Eden（伊甸园）的最大容量 (字节)
EC：年轻代中Eden（伊甸园）的容量 (字节)
YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数
FGC：从应用程序启动到采样时old代(全gc)gc次数
8.-gcold 老年代垃圾回收统计
[root@hadoop ~]# jstat -gcold 3346 #用于查看老年代及持久代垃圾收集的情况MC MU CCSC CCSU OC OU YGC FGC FGCT GCT8448.0 8227.5 1024.0 1003.7 15104.0 2102.2 8 0 0.000 0.020
MC：metaspace(元空间)的容量 (字节)
MU：metaspace(元空间)目前已使用空间 (字节)
CCSC：压缩类空间大小
CCSU：压缩类空间使用大小
OC：Old代的容量 (字节)
OU：Old代目前已使用空间 (字节)
YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数
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)
9.-gcoldcapacity 老年代内存统计
[root@hadoop ~]# jstat -gcoldcapacity 3346 #用于查看老年代的容量OGCMN OGCMX OGC OC YGC FGC FGCT GCT15104.0 166592.0 15104.0 15104.0 8 0 0.000 0.020
OGCMN：old代中初始化(最小)的大小 (字节)OGCMX：old代的最大容量(字节)OGC：old代当前新生成的容量 (字节)OC：Old代的容量 (字节)YGC：从应用程序启动到采样时年轻代中gc次数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) 在此我向大家推荐一个架构学习交流圈。交流学习指导伪鑫：1253431195（里面有大量的面试题及答案）里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源，目前受益良多
10.-gcutil 垃圾回收统计
[root@hadoop ~]# jstat -gcutil 3346 #显示垃圾收集信息S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT52.97 0.00 42.10 13.92 97.39 98.02 8 0.020 0 0.000 0.020
S0：年轻代中第一个survivor（幸存区）已使用的占当前容量百分比
S1：年轻代中第二个survivor（幸存区）已使用的占当前容量百分比
E：年轻代中Eden（伊甸园）已使用的占当前容量百分比
O：old代已使用的占当前容量百分比
M：元数据区已使用的占当前容量百分比
CCS：压缩类空间已使用的占当前容量百分比
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)
11.-gccause
[root@hadoop ~]# jstat -gccause 3346 #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S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT LGCC GCC52.97 0.00 46.09 13.92 97.39 98.02 8 0.020 0 0.000 0.020 Allocation Failure No GC
LGCC：最后一次GC原因
GCC：当前GC原因（No GC 为当前没有执行GC）
12.-printcompilation JVM编译方法统计
[root@hadoop ~]# jstat -printcompilation 3346 #输出JIT编译的方法信息Compiled Size Type Method421 60 1 sun/nio/ch/Util$2 clear
Compiled：编译任务的数目
Size：方法生成的字节码的大小
Type：编译类型
Method：类名和方法名用来标识编译的方法。类名使用/做为一个命名空间分隔符。方法名是给定类中的方法。上述格式是由-XX:+PrintComplation选项进行设置的
远程监控
与jps一样，jstat也支持远程监控，同样也需要开启安全授权，方法参照jps。
C:\Users\Administrator>jps 192.168.146.1283346 QuorumPeerMain3475 JstatdC:\Users\Administrator>jstat -gcutil [email protected] S0 S1 E O M CCS YGC YGCT FGC FGCT GCT 52.97 0.00 65.15 13.92 97.39 98.02 8 0.020 0 0.000 0.020
C. java内存查看与分析
业界有很多强大的java profile的工具，比如Jporfiler，yourkit，这些收费的东西我就不想说了，想说的是，其实java自己就提供了很多内存监控的小工具，下面列举的工具只是一小部分，仔细研究下扒陵jdk的工具，还是蛮有意思的呢：）
1：gc日志输出
在jvm启动参数中加入 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimestamps -XX:+PrintGCApplicationStopedTime，jvm将会按照这些参数顺序输出gc概要信息，详细信息，gc时间信息，gc造成的应用暂停时间。如果在刚才的参数后面加入参数 -Xloggc:文件路径，gc信息将会输出到指定的文件中。其他参数还有
-verbose:gc和-XX:+PrintTenuringDistribution等。
2：jconsole
jconsole是jdk自带的一个内存分析工具，它提供了图形界面。可以查看到被监控的jvm的内存信息，线程信息，类加载信息，MBean信息。
jconsole位于jdk目录下的bin目录，在windows下是jconsole.exe，在unix和linux下是jconsole.sh，jconsole可以监控本地应用，也可以监控远程应用。 要监控本地应用，执行jconsole pid，pid就是运行的java进程id，如果不带上pid参数，则执行jconsole命令后，会看到一个对话框弹出，上面列出了本地的java进程，可以选择一个进行监控。如果要远程监控，则要在远程服务器的jvm参数里加入一些东西，因为jconsole的远程监控基于jmx的，关于jconsole详细用法，请见专门介绍jconsle的文章，我也会在博客里专门详细介绍jconsole。
3:jviusalvm
在JDK6 update 7之后，jdk推出了另外一个工具：jvisualvm,java可视化虚拟机，它不但提供了jconsole类似的功能，还提供了jvm内存和cpu实时诊断，还有手动mp出jvm内存情况，手动执行gc。
和jconsole一样，运行jviusalvm，在jdk的bin目录下执行jviusalvm，windows下是jviusalvm.exe,linux和unix下是jviusalvm.sh。渗此租
4：jmap
jmap是jdk自带的jvm内存分析的工具，丛兆位于jdk的bin目录。jdk1.6中jmap命令用法：
Usage:
jmap -histo pid
（to connect to running process and print histogram of java object heap
jmap -mp:mp-options pid
（to connect to running process and mp java heap）
mp-options:
format=b binary default
file=file mp heap to file
Example: jmap -mp:format=b,file=heap.bin pid
jmap -histo pid在屏幕上显示出指定pid的jvm内存状况。以我本机为例，执行该命令，屏幕显示：
num #instances #bytes class name
----------------------------------------------
1: 24206 2791864 constMethodKlass
2: 22371 2145216 [C
3: 24206 1940648 methodKlass
4: 1951 1364496 constantPoolKlass
5: 26543 1282560 symbolKlass
6: 6377 1081744 [B
7: 1793 909688 constantPoolCacheKlass
8: 1471 614624 instanceKlassKlass
9: 14581 548336 [Ljava.lang.Object;
10: 3863 513640 [I
11: 20677 496248 java.lang.String
12: 3621 312776 [Ljava.util.HashMap$Entry;
13: 3335 266800 java.lang.reflect.Method
14: 8256 264192 java.io.ObjectStreamClass$WeakClassKey
15: 7066 226112 java.util.TreeMap$Entry
16: 2355 173304 [S
17: 1687 161952 java.lang.Class
18: 2769 150112 [[I
19: 3563 142520 java.util.HashMap
20: 5562 133488 java.util.HashMap$Entry
Total 239019 17140408
为了方便查看，我删掉了一些行。从上面的信息很容易看出，#instance指的是对象数量，#bytes指的是这些对象占用的内存大小，class name指的是对象类型。
再看jmap的mp选项，这个选项是将jvm的堆中内存信息输出到一个文件中，在我本机执行
jmap -mp:file=c:mp.txt 340
注意340是我本机的java进程pid，mp出来的文件比较大有10几M，而且我只是开了tomcat，跑了一个很简单的应用，且没有任何访问，可以想象，大型繁忙的服务器上，mp出来的文件该有多大。需要知道的是，mp出来的文件信息是很原始的，绝不适合人直接观看，而jmap -histo显示的内容又太简单，例如只显示某些类型的对象占用多大内存，以及这些对象的数量，但是没有更详细的信息，例如这些对象分别是由谁创建的。那这么说，mp出来的文件有什么用呢？当然有用，因为有专门分析jvm的内存mp文件的工具。
5：jhat
上面说了，有很多工具都能分析jvm的内存mp文件，jhat就是sun jdk6及以上版本自带的工具，位于jdk的bin目录，执行 jhat -J -Xmx512m [file] ，file就是mp文件路径。jhat内置一个简单的web服务器，此命令执行后，jhat在命令行里显示分析结果的访问地址，可以用-port选项指定端口，具体用法可以执行jhat -heap查看帮助信息。访问指定地址后，就能看到页面上显示的信息，比jmap -histo命令显示的丰富得多，更为详细。
6：eclipse内存分析器
上面说了jhat，它能分析jvm的mp文件，但是全部是文字显示，eclipse memory analyzer，是一个eclipse提供用于分析jvm 堆mp的插件，它的分析速度比jhat快，分析结果是图形界面显示，比jhat的可读性更高。其实jvisualvm也可以分析mp文件，也是有图形界面显示的。
7：jstat
如果说jmap倾向于分析jvm内存中对象信息的话，那么jsta就是倾向于分析jvm内存的gc情况。都是jvm内存分析工具，但显然，它们是从不同维度来分析的。jsat常用的参数有很多，如 -gc,-gcutil,-gccause，这些选项具体作用可查看jsat帮助信息，我经常用-gcutil，这个参数的作用不断的显示当前指定的jvm内存的垃圾收集的信息。
我在本机执行 jstat -gcutil 340 10000，这个命令是每个10秒钟输出一次jvm的gc信息，10000指的是间隔时间为10000毫秒。屏幕上显示如下信息（我只取了第一行，因为是按的一定频率显示，所以实际执行的时候，会有很多行）：
S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT
54.62 0.00 42.87 43.52 86.24 1792 5.093 33 7.670 12.763
额怎么说呢，要看懂这些信息代表什么意思，还必须对jvm的gc机制有一定的了解才行啊。其实如果对sun的 hot spot jvm的gc比较了解的人，应该很容易看懂这些信息，但是不清楚gc机制的人，有点莫名其妙，所以在这里我还是先讲讲sun的jvm的gc机制吧。说到gc，其实不仅仅只是java的概念，其实在java之前，就有很多语言有gc的概念了，gc嘛就是垃圾收集的意思，更多的是一种算法性的东西，而跟具体语言没太大关系，所以关于gc的历史，gc的主流算法我就不讲了，那扯得太远了，扯得太远了就是扯淡。sun现在的jvm，内存的管理模型是分代模型，所以gc当然是分代收集了。分代是什么意思呢？就是将对象按照生命周期分成三个层次，分别是：新生代，旧生代，持久代。对象刚开始分配的时候，大部分都在新生代，当新生代gc提交被触发后了，执行一次新生代范围内的gc，这叫minor gc，如果执行了几次minor gc后，还有对象存活，将这些对象转入旧生代，因为这些对象已经经过了组织的重重考验了哇。旧生代的gc频率会更低一些，如果旧生代执行了gc，那就是full gc，因为不是局部gc，而是全内存范围的gc，这会造成应用停顿，因为全内存收集，必须封锁内存，不许有新的对象分配到内存，持久代就是一些jvm期间，基本不会消失的对象，例如class的定义，jvm方法区信息，例如静态块。需要主要的是，新生代里又分了三个空间：eden，susvivor0，susvivor1，按字面上来理解，就是伊甸园区，幸存1区，幸存2区。新对象分配在eden区中，eden区满时，采用标记-复制算法，即检查出eden区存活 的对象，并将这些对象复制到是s0或s1中，然后清空eden区。jvm的gc说开来，不只是这么简单，例如还有串行收集，并行收集，并发收集，还有着名的火车算法，不过那说得太远了，现在对这个有大致了解就好。说到这里，再来看一下上面输出的信息：
S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT
54.62 0.00 42.87 43.52 86.24 1792 5.093 33 7.670 12.763
S0:新生代的susvivor0区，空间使用率为5462%
S1:新生代的susvivor1区，空间使用率为0.00%（因为还没有执行第二次minor收集）
E:eden区，空间使用率42.87%
O:旧生代，空间使用率43.52%
P:持久带，空间使用率86.24%
YGC:minor gc执行次数1792次
YGCT:minor gc耗费的时间5.093毫秒
FGC:full gc执行次数33
FGCT:full gc耗费的时间7.670毫秒
GCT:gc耗费的总时间12.763毫秒
怎样选择工具
上面列举的一些工具，各有利弊，其实如果在开发环境，使用什么样的工具是无所谓的，只要能得到结果就好。但是在生产环境里，却不能乱选择，因为这些工具本身就会耗费大量的系统资源，如果在一个生产服务器压力很大的时候，贸然执行这些工具，可能会造成很意外的情况。最好不要在服务器本机监控，远程监控会比较好一些，但是如果要远程监控，服务器端的启动脚本要加入一些jvm参数，例如用jconsloe远程监控tomcat或jboss等，都需要设置jvm的jmx参数，如果仅仅只是分析服务器的内存分配和gc信息，强烈推荐，先用jmap导出服务器端的jvm的堆mp文件，然后再用jhat，或者jvisualvm，或者eclipse内存分析器来分析内存状况。
D. 如何查看unix 的java内存使用情况
jmap (linux下特有，也是很常用的一个命令)
观察运行中的jvm物理内存的占用情况。
参数如下饥竖：
-heap ：打印jvm heap的情况
-histo： 打印jvm heap的直方图。其输出信息包括类名，对象数量，对象占用大小。
-histo：live ： 同上，但是只答应存活对象的情况
-permstat： 打印permanent generation heap情况
命令使用：
jmap -heap 3409
可以观察到New Generation(Eden Space，From Space，To Space),tenured generation,Perm Generation的内存使用情况
输出内容：
jmap -histo 3409 | jmap -histo:live 3409
可以观察heap中所有对象的情况(heap中所有生存的对象的情况)。包括对象数量和所占空间大小。
输出内容：
写个脚本，可以很快把占用heap最大的对象找出来，对付内存泄漏特别有效。
如果结果很多，可以用以下命令输出到文本文件。
jmap -histo 3409 | jmap -histo:live 3409 > a.txt
jinfo:可以输出并修改运行时的java 进程的opts。
jps:与unix上的ps类似，用来显示本地的java进程，可以查看本地运行着几个java程序，并显示他们的进程号。
jstat:一个极强的监视VM内存工具。可以用来监视VM内存内的各种堆和非堆的大小及其内存使用量。
jmap:打印出某个java进或笑程(使用pid)内存内的所有'对象'的情况(如：产生那些对象，及其数量)。
jconsole:一个java GUI监视工具，可以以图表化的形式显示各种数据。并可通过远程连接监视远程的服务器VM。
详细：在使用这些工具前，先用JPS命令获取当前的每个JVM进程号，然后选择要查看的JVM。
jstat工具特别强大，有众多的可选项，详细查看堆内各个部分的使用量，以及加载类的数量。使用时，需加上查看进程的进程id，和所选参数。以下详细介绍各个参数的意义。
jstat -class pid:显示加载class的数量，及所占空间等信息。
jstat -compiler pid:显示VM实时编译的数量等信息。
jstat -gc pid:可以显示gc的信息，查看gc的次数，及时间。其中最后五项，分别是young gc的次数，young gc的时间，full gc的次数，full gc的时间，gc的总时间。
jstat -gccapacity:可以显示，VM内存中三代(young,old,perm)对象的烂团大使用和占用大小，如：PGCMN显示的是最小perm的内存使用量，PGCMX显示的是perm的内存最大使用量，PGC是当前新生成的perm内存占用量，PC是但前perm内存占用量。其他的可以根据这个类推， OC是old内纯的占用量。
jstat -gcnew pid:new对象的信息。
jstat -gcnewcapacity pid:new对象的信息及其占用量。
jstat -gcold pid:old对象的信息。
jstat -gcoldcapacity pid:old对象的信息及其占用量。
jstat -gcpermcapacity pid: perm对象的信息及其占用量。
jstat -util pid:统计gc信息统计。
jstat -printcompilation pid:当前VM执行的信息。
除了以上一个参数外，还可以同时加上 两个数字，如：jstat -printcompilation 3024 250 6是每250毫秒打印一次，一共打印6次，还可以加上-h3每三行显示一下标题。
jmap是一个可以输出所有内存中对象的工具，甚至可以将VM 中的heap，以二进制输出成文本。
命令：jmap -mp:format=b,file=heap.bin
file：保存路径及文件名
pid：进程编号
?jmap -histo:live pid| less :堆中活动的对象以及大小
?jmap -heap pid : 查看堆的使用状况信息
jinfo:的用处比较简单，就是能输出并修改运行时的java进程的运行参数。用法是jinfo -opt pid 如：查看2788的MaxPerm大小可以用 jinfo -flag MaxPermSize 2788。
jconsole是一个用java写的GUI程序，用来监控VM，并可监控远程的VM，非常易用，而且功能非常强。使用方法：命令行里打 jconsole，选则进程就可以了。
JConsole中关于内存分区的说明。
Eden Space (heap)： 内存最初从这个线程池分配给大部分对象。
Survivor Space (heap)：用于保存在eden space内存池中经过垃圾回收后没有被回收的对象。
Tenured Generation (heap)：用于保持已经在 survivor space内存池中存在了一段时间的对象。
Permanent Generation (non-heap): 保存虚拟机自己的静态(refective)数据，例如类(class)和方法(method)对象。Java虚拟机共享这些类数据。这个区域被分割为只读的和只写的，
Code Cache (non-heap):HotSpot Java虚拟机包括一个用于编译和保存本地代码(native code)的内存，叫做“代码缓存区”(code cache)
?jstack ( 查看jvm线程运行状态，是否有死锁现象等等信息) : jstack pid : thread mp
?jstat -gcutil pid 1000 100 : 1000ms统计一次gc情况统计100次;
另外推荐一款查看jmap mp 的内存对象工具 MemoryAnalyzer
E. JVM内存设置
一个新上线java服务， 内存的设置该怎么设置呢？设置成多大比较合适，既不浪费内存，又不影响性能呢？
分析：
依据的原则是根据Java Performance里面的推荐公式来进行设置。
具体来讲：
Java整个堆大小设置，Xmx 和 Xms设置为老年代存活对象的3-4倍，即FullGC之后的老年代内存占用的3-4倍
永久代 PermSize和MaxPermSize设置为老年代存活对象的1.2-1.5倍。【永久区并不是老年代的1.2到1.5倍，而是FullGC后永久区的1.2到1.5倍 1.2x to 1.5x permanent generation space】
年轻代Xmn的设置为老年代存活对象的1-1.5倍。
老年代的内存大小设置为老年代存活对象的2-3倍。
BTW：
1、Sun官方建议年轻代的大小为整个堆的3/8左右， 所以按照上述设置的方式，基本符合Sun的建议。
2、堆大小=年轻代大小+年老代大小， 即xmx=xmn+老年代大小 。 Permsize不影响堆大小。
3、为什么要按照上面的来进行设置呢？ 没有具体的说明，但应该是根据多种调优之后得出的一个结论。
如何确认老年代存活对象大小？
方式1 （推荐老此老/比较稳妥）：
JVM参数中添加GC日志，GC日志中会记录每次FullGC之后各代的内存大小，观察老年代GC之后的空间大小。可观察一段时间内（比如2天）的FullGC之后的内存情况，根据多次的FullGC之后的老年代的空间大小数据来预估FullGC之后老年代的存活对象大小（可根据多次FullGC之后的内存大小取平均值）
方式2： （强制触发FullGC, 会影响线上服务，慎用）
方式1的方式比较可行，但需要更改JVM参数，并分析日志。同时，在使用CMS回收器的时候，有可能不能触发FullGC（只发生CMS GC），所以日志中并没有记录FullGC的日志。在分析的时候就比较难处理。
BTW：使用jstat -gcutil工具来看FullGC的时候， CMS GC是会造成2次的FullGC次数增加。 具体可参见之前写的一篇关于jstat使用的文章
所以，有时候需要强制触发一次FullGC，来观察FullGC之后的老年代存活对象大小。
注：强制触发FullGC，会造成线上服务停顿（STW），要谨慎，建议的操作方式为扒闹，在强制FullGC前先把服务节点摘除，FullGC之后再将服务挂回可用节点，对外提供服务
在不同时间段触发FullGC，根据多次FullGC之后的老年代内存情况来预估FullGC之后的老年代存活对象大小
如何触发FullGC ？
使用jmap工具可触发FullGC
jmap -mp:live,format=b,file=heap.bin <pid> 将当前的存活对象mp到文件，此时会触发FullGC
jmap -histo:live <pid> 打印每个class的实例数目,内存占用,类全名信息.live子参数加上后,只统计活的对象数量. 此时会触发FullGC
具体操作实例：
以我司的一个RPC服务为例。
BTW：刚上线的新服务，不知道该设置多大的内存的时侍升候，可以先多设置一点内存，然后根据GC之后的情况来进行分析。
初始JVM内存参数设置为： Xmx=2G Xms=2G xmn=1G
使用jstat 查看当前的GC情况。如下图：
YGC平均耗时： 173.825s/15799=11ms
FGC平均耗时：0.817s/41=19.9ms
平均大约10-20s会产生一次YGC
看起来似乎不错，YGC触发的频率不高，FGC的耗时也不高，但这样的内存设置是不是有些浪费呢？
为了快速看数据，我们使用了方式2，产生了几次FullGC，FullGC之后，使用的jmap -heap 来看的当前的堆内存情况（也可以根据GC日志来看）
heap情况如下图：（命令 ： jmap -heap <pid>）
上图中的concurrent mark-sweep generation即为老年代的内存描述。
老年代的内存占用为100M左右。 按照整个堆大小是老年代（FullGC）之后的3-4倍计算的话，设置各代的内存情况如下：
Xmx=512m Xms=512m Xmn=128m PermSize=128m 老年代的大小为 （512-128=384m）为老年代存活对象大小的3倍左右
调整之后的，heap情况
GC情况如下：
YGC 差不多在10s左右触发一次。每次YGC平均耗时大约9.41ms。可接受。
FGC平均耗时：0.016s/2=8ms
整体的GC耗时减少。但GC频率比之前的2G时的要多了一些。
注： 看上述GC的时候，发现YGC的次数突然会增多很多个，比如 从1359次到了1364次。具体原因是？
总结：
在内存相对紧张的情况下，可以按照上述的方式来进行内存的调优， 找到一个在GC频率和GC耗时上都可接受的一个内存设置，可以用较小的内存满足当前的服务需要
但当内存相对宽裕的时候，可以相对给服务多增加一点内存，可以减少GC的频率，GC的耗时相应会增加一些。 一般要求低延时的可以考虑多设置一点内存， 对延时要求不高的，可以按照上述方式设置较小内存。
补充：
永久代（方法区）并不在堆内，所以之前有看过一篇文章中描述的 整个堆大小=年轻代+年老代+永久代的描述是不正确的。
jmap -heap pid 结果参数详解
F. ElasticSearch性能优化实践(JVM调优+ES调优)
近一年内对公司的 ELK 日志系统做过性能优化，也对 SkyWalking 使用的 ES 存储进行过性能优化，在此做一些总结。本篇主要是讲 ES 在 ELK 架构中作为日志存储时的性能优化方案。
随着接入ELK的应用越来越多， 每日新增索引约 230 个，新增 document 约 3000万到 5000万 。
每日上午和下午是日志上传高峰期，在 Kibana 上查看日志，发现问题：
(1) 日志会有 5-40 分钟的延迟
(2) 有很多日志丢失，无法查到
数据先是存放在 ES 的内存 buffer，然后执行 refresh 操作写入到操作系统的内存缓存 os cache，此后数据就可以被搜索到。
所以，日志延迟可能是我们的数据积压在 buffer 中没有进入 os cache 。
查看日志发现很多 write 拒绝执行的情况
从日志中可以看出 ES 的 write 线程池已经满负荷，执行任务的线程已经达到最大16个线程，而200容量的队列也已经放不下新的task。
查看线程池的情况也可以看出悔侍 write 线程池有很多写入的任务
所以我们需要优化 ES 的 write 的性能。
ES 的优化分为很多方面，我们要根据使用场景考虑对 ES 的要求。
根据个人实践经验，列举三种不同场景碧冲吵下的特点 ：
这三类场景的特点如下：
关于实时性
可以从三方面进行优化：JVM性能调优、ES性能调优、控制数据来源
可以从三方面进行优化：JVM 性能调优、ES 性能调优、控制数据来源
第一步是 JVM 调优。
因为 ES 是依赖于 JVM 运行，没有合理的设置 JVM 参数，将浪费资源，甚至导致 ES 很容易 OOM 而崩溃。
(1) 查看 GC 日志
(2) 使用 jstat 看下每秒的 GC 情况
用下面几种方式都可查看新、老年代内存大小
(1) 使用 jstat -gc pid 查看 Eden 区、老年代空间大小
(2) 使用 jmap -heap pid 查看 Eden 区、老年代空间大小
(3) 查看 GC 日志中的 GC 明细
上面的几种方式都判羡查询出，新生代总内存约1081M，即1G左右；老年代总内存为19864000K，约19G。新、老比例约1:19，出乎意料。
这真是一个容易踩坑的地方。
如果没有显示设置新生代大小，JVM 在使用 CMS 收集器时会自动调参，新生代的大小在没有设置的情况下是通过计算得出的，其大小可能与 NewRatio 的默认配置没什么关系而与 ParallelGCThreads 的配置有一定的关系。
所以： 新生代大小有不确定性，最好配置 JVM 参数 -XX:NewSize、-XX:MaxNewSize 或者 -xmn ，免得遇到一些奇怪的 GC，让人措手不及。
新生代过小，老年代过大的影响
32G 的内存，分配 20G 给堆内存是不妥当的，所以调整为总内存的50%，即16G。
修改 elasticsearch 的 jvm.options 文件
设置要求:
因为指定新生代空间大小，导致 JVM 自动调参只分配了 1G 内存给新生代。
修改 elasticsearch 的 jvm.options 文件，加上
老年代则自动分配 16G-8G=8G 内存，新生代老年代的比例为 1:1。修改后每次 Young GC 频率更低，且每次 GC 后只有少数数据会进入老年代。
ES默认使用的垃圾回收器是：老年代（CMS）+ 新生代（ParNew）。如果是JDK1.9，ES 默认使用G1垃圾回收器。
因为使用的是 JDK1.8，所以并未切换垃圾回收器。后续如果再有性能问题再切换G1垃圾回收器，测试是否有更好的性能。
优化前
每秒打印一次 GC 数据。可以看出，年轻代增长速度很快，几秒钟年轻代就满了，导致 Young GC 触发很频繁，几秒钟就会触发一次。而每次 Young GC 很大可能有存活对象进入老年代，而且，存活对象多的时候(看上图中第一个红框中的old gc数据)，有(51.44-51.08)/100 * 19000M = 约68M。每次进入老年代的对象较多，加上频繁的 Young GC，会导致新老年代的分代模式失去了作用，相当于老年代取代了新生代来存放近期内生成的对象。当老年代满了，触发 Full GC，存活的对象也会很多，因为这些对象很可能还是近期加入的，还存活着，所以一次 Full GC 回收对象不多。而这会恶性循环，老年代很快又满了，又 Full GC，又残留一大部分存活的，又很容易满了，所以导致一直频繁 Full GC。
优化后
每秒打印一次 GC 数据。可以看出，新生代增长速度慢了许多，至少要60秒才会满，如上图红框中数据，进入老年代的对象约(15.68-15.60)/100 * 10000 = 8M，非常的少。所以要很久才会触发一次 Full GC 。而且等到 Full GC 时，老年代里很多对象都是存活了很久的，一般都是不会被引用，所以很大一部分会被回收掉，留一个比较干净的老年代空间，可以继续放很多对象。
ES 启动后，运行14个小时
优化前
Young GC 每次的时间是不长的，从上面监控数据中可以看出每次GC时长 1467.995/27276 约等于 0.05秒。那一秒钟有多少时间实在处理Young GC ? 计算公式：1467秒/ (60秒×60分 14小时）= 约0.028秒，也就是100秒中就有2.8秒在Young GC，也就是有2.8S的停顿，这对性能还是有很大消耗的。同时也可以算出多久一次Young GC， 方程是： 60秒×60分*14小时/ 27276次 = 1次/X秒，计算得出X = 0.54，也就是0.54秒就会有一次Young GC，可见 Young GC 频率非常频繁。
优化后
Young GC 次数只有修改前的十分之一，Young GC 时间也是约八分之一。Full GC 的次数也是只有原来的八分之一，GC 时间大约是四分之一。
GC 对系统的影响大大降低，性能已经得到很大的提升。
上面已经分析过ES作为日志存储时的特性是：高并发写、读少、接受30秒内的延时、可容忍部分日志数据丢失。
下面我们针对这些特性对ES进行调优。
本人整理了一下数据写入的底层原理
refresh
ES 接收数据请求时先存入 ES 的内存中，默认每隔一秒会从内存 buffer 中将数据写入操作系统缓存 os cache，这个过程叫做 refresh；
到了 os cache 数据就能被搜索到（所以我们才说 ES 是近实时的，因为1s 的延迟后执行 refresh 便可让数据被搜索到）
fsync
translog 会每隔5秒或者在一个变更请求完成之后执行一次 fsync 操作，将 translog 从缓存刷入磁盘，这个操作比较耗时，如果对数据一致性要求不是跟高时建议将索引改为异步，如果节点宕机时会有5秒数据丢失;
flush
ES 默认每隔30分钟会将 os cache 中的数据刷入磁盘同时清空 translog 日志文件，这个过程叫做 flush。
merge
ES 的一个 index 由多个 shard 组成，而一个 shard 其实就是一个 Lucene 的 index ，它又由多个 segment 组成，且 Lucene 会不断地把一些小的 segment 合并成一个大的 segment ，这个过程被称为 段merge 。执行索引操作时， ES会先生成小的segment ，ES 有离线的逻辑对小的 segment 进行合并，优化查询性能。但是合并过程中会消耗较多磁盘 IO，会影响查询性能。
为了保证不丢失数据，就要保护 translog 文件的安全:
该方式提高数据安全性的同时， 降低了一点性能.
==> 频繁地执行 fsync 操作, 可能会产生阻塞导致部分操作耗时较久. 如果允许部分数据丢失, 可设置异步刷新 translog 来提高效率，还有降低 flush 的阀值，优化如下：
写入 Lucene 的数据，并不是实时可搜索的，ES 必须通过 refresh 的过程把内存中的数据转换成 Lucene 的完整 segment 后，才可以被搜索。
默认1秒后，写入的数据可以很快被查询到，但势必会产生大量的 segment，检索性能会受到影响。所以，加大时长可以降低系统开销。对于日志搜索来说，实时性要求不是那么高，设置为5秒或者10s；对于SkyWalking，实时性要求更低一些，我们可以设置为30s。
设置如下：
index.merge.scheler.max_thread_count 控制并发的 merge 线程数，如果存储是并发性能较好的 SSD，可以用系统默认的 max(1, min(4, availableProcessors / 2))，当节点配置的 cpu 核数较高时，merge 占用的资源可能会偏高，影响集群的性能，普通磁盘的话设为1，发生磁盘 IO 堵塞。设置max_thread_count 后，会有 max_thread_count + 2 个线程同时进行磁盘操作，也就是设置为 1 允许3个线程。
设置如下：
该方式可对已经生成的索引做修改，但是对于后续新建的索引不生效，所以我们可以制作 ES 模板，新建的索引按模板创建索引。
因为我们的业务日志是按天维度创建索引，索引名称示例：user-service-prod-2020.12.12，所以用通配符 202 ..*匹配对应要创建的业务日志索引。
前文已经提到过，write 线程池满负荷，导致拒绝任务，而有的数据无法写入。
而经过上面的优化后，拒绝的情况少了很多，但是还是有拒绝任务的情况。
所以我们还需要优化write线程池。
从 prometheus 监控中可以看到线程池的情况：
为了更直观看到ES线程池的运行情况，我们安装了 elasticsearch_exporter 收集 ES 的指标数据到 prometheus，再通过 grafana 进行查看。
经过上面的各种优化，拒绝的数据量少了很多，但是还是存在拒绝的情况，如下图：
write 线程池如何设置：
参考： ElasticSearch线程池
write 线程池采用 fixed 类型的线程池，也就是核心线程数与最大线程数值相同。线程数默认等于 cpu 核数，可设置的最大值只能是 cpu 核数加1，也就是16核CPU，能设置的线程数最大值为17。
优化的方案：
config/elasticsearch.yml文件增加配置
优化后效果
Swap 交换分区 :
参考： ElasticSearch官方解释为什么要禁用交换内存
有三种方式可以实现 ES 不使用Swap分区
执行命令
可以临时禁用 Swap 内存，但是操作系统重启后失效
执行下列命令
正常情况下不会使用 Swap，除非紧急情况下才会 Swap。
config/elasticsearch.yml 文件增加配置
分片
索引的大小取决于分片与段的大小，分片过小，可能导致段过小，进而导致开销增加；分片过大可能导致分片频繁 Merge，产生大量 IO 操作，影响写入性能。
因为我们每个索引的大小在15G以下，而默认是5个分片，没有必要这么多，所以调整为3个。
分片的设置我们也可以配置在索引模板。
副本数
减少集群副本分片数，过多副本会导致 ES 内部写扩大。副本数默认为1，如果某索引所在的1个节点宕机，拥有副本的另一台机器拥有索引备份数据，可以让索引数据正常使用。但是数据写入副本会影响写入性能。对于日志数据，有1个副本即可。对于大数据量的索引，可以设置副本数为0，减少对性能的影响。
分片的设置我们也可以配置在索引模板。
有的应用1天生成10G日志，而一般的应用只有几百到1G。一天生成10G日志一般是因为部分应用日志使用不当，很多大数量的日志可以不打，比如大数据量的列表查询接口、报表数据、debug 级别日志等数据是不用上传到日志服务器，这些 即影响日志存储的性能，更影响应用自身性能 。
优化后的两周内ELK性能良好，没有使用上的问题：
参考
G. 如何查看java虚拟机堆内存的参数值
请确保java_home/bin配置到path环境变量下，因为这些工具都在jdk的bin目录下
jps(JVM Process Status Tool)：JVM机进程状况工具
用来查看基于HotSpot JVM里面所有进程的具体状态, 包括进程ID，进程启动的路径等等。与unix上的ps类似，用来显示本地有权限的java进程，可以查看本地运行着几个java程序，并显示他们的进程号。使用jps时，不需要传递进程号做为参数。
Jps也可以显示远程系统上的JAVA进程，这需要远程服务上开启了jstat服务，以及RMI注及服务，不过常用都是对本对的JAVA进程的查看。
命令格式：jps [ options ] [ hostid ]
常用参数说明：
-m 输出传递给main方法的参数，如果是内嵌的JVM则输出为null。
-l 输出应用程序主类的完整包名，或者是应用程序JAR文件的完整路径。
-v 输出传给JVM的参数。
例如：
C:\Users\Administrator>jps -lmv
1796 -Dosgi.requiredJavaVersion=1.5 -Xms40m -Xmx512m -XX:MaxPermSize=256m
7340 sun.tools.jps.Jps -lmv -Denv.class.path=.;D:\DevTools\VM\jdk1.6.0_31\\lib\dt.jar;D:\DevTools\VM\jdk1.6.0_31\\lib\tools.jar; -Dapplication.home=D:\DevTools\VM\jdk1.6.0_31 -Xms8m
其中pid为1796的是我的eclipse进程，pid为7340的是jps命令本身的进程
jinfo(Configuration Info for Java)：JVM配置信息工具
可以输出并修改运行时的java 进程的opts。用处比较简单，用于输出JAVA系统参数及命令行参数
命令格式：jinfo [ options ] [ pid ]
常用参数说明：
-flag 输出，修改，JVM命令行参数
例如：
C:\Users\Administrator>jinfo 1796
将会打印出很多jvm运行时参数信息，由于比较长这里不再打印出来，可以自己试试，内容一目了然
Jstack(Stack Trace for Java)：JVM堆栈跟踪工具
jstack用于打印出给定的java进程ID或core file或远程调试服务的Java堆栈信息，如果是在64位机器上，需要指定选项"-J-d64“
命令格式：jstack [ option ] pid
常用参数说明：
-F 当’jstack [-l] pid’没有相应的时候强制打印栈信息
-l 长列表. 打印关于锁的附加信息,例如属于java.util.concurrent的ownable synchronizers列表.
-m 打印java和native c/c++框架的所有栈信息.
-h | -help打印帮助信息
例如：
C:\Users\Administrator>jstack 1796
2013-05-22 11:42:38
Full thread mp Java HotSpot(TM) Client VM (20.6-b01 mixed mode):
"Worker-30" prio=6 tid=0x06514c00 nid=0x1018 in Object.wait() [0x056af000]
java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (on object monitor)
at java.lang.Object.wait(Native Method)
at org.eclipse.core.internal.jobs.WorkerPool.sleep(WorkerPool.java:188)
- locked <0x1ad84a90> (a org.eclipse.core.internal.jobs.WorkerPool)
at org.eclipse.core.internal.jobs.WorkerPool.startJob(WorkerPool.java:220)
at org.eclipse.core.internal.jobs.Worker.run(Worker.java:50)
......
......
......
......
jstat(JVM statistics Monitoriing Tool)：JVM统计信息监视工具
对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控，包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控
命令格式：jstat [ option pid [interval [ s | ms ] [count] ] ]
常用参数说明：
-gcutil 输出已使用空间占总空间的百分比
-gccapacity 输出堆中各个区域使用到的最大和最小空间
例如：每隔1秒监控jvm内存一次，共监控5次
C:\Users\Administrator>jstat -gccapacity 1796 1s 5
NGCMN NGCMX NGC S0C S1C EC OGCMN OGCMX OGC OC PGCMN PGCMX PGC PC YGC FGC
13632.0 174720.0 40896.0 4032.0 4032.0 32832.0 27328.0 349568.0 81684.0 81684.0 12288.0 262144.0 80640.0 80640.0 42 96
13632.0 174720.0 40896.0 4032.0 4032.0 32832.0 27328.0 349568.0 81684.0 81684.0 12288.0 262144.0 80640.0 80640.0 42 96
13632.0 174720.0 40896.0 4032.0 4032.0 32832.0 27328.0 349568.0 81684.0 81684.0 12288.0 262144.0 80640.0 80640.0 42 96
13632.0 174720.0 40896.0 4032.0 4032.0 32832.0 27328.0 349568.0 81684.0 81684.0 12288.0 262144.0 80640.0 80640.0 42 96
13632.0 174720.0 40896.0 4032.0 4032.0 32832.0 27328.0 349568.0 81684.0 81684.0 12288.0 262144.0 80640.0 80640.0 42 97
C:\Users\Administrator>jstat -gcutil 1796 1s 5
S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT
0.00 0.00 0.52 53.35 99.77 42 0.513 99 38.119 38.632
0.00 0.00 0.52 53.35 99.77 42 0.513 99 38.119 38.632
0.00 0.00 0.52 53.35 99.77 42 0.513 99 38.119 38.632
0.00 0.00 0.52 53.35 99.77 42 0.513 99 38.119 38.632
0.00 0.00 0.52 53.35 99.77 42 0.513 99 38.119 38.632
一些术语的中文解释：
S0C：年轻代中第一个survivor（幸存区）的容量 (字节)
S1C：年轻代中第二个survivor（幸存区）的容量 (字节)
S0U：年轻代中第一个survivor（幸存区）目前已使用空间 (字节)
S1U：年轻代中第二个survivor（幸存区）目前已使用空间 (字节)
EC：年轻代中Eden（伊甸园）的容量 (字节)
EU：年轻代中Eden（伊甸园）目前已使用空间 (字节)
OC：Old代的容量 (字节)
OU：Old代目前已使用空间 (字节)
PC：Perm(持久代)的容量 (字节)
PU：Perm(持久代)目前已使用空间 (字节)
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)
NGCMN：年轻代(young)中初始化(最小)的大小 (字节)
NGCMX：年轻代(young)的最大容量 (字节)
NGC：年轻代(young)中当前的容量 (字节)
OGCMN：old代中初始化(最小)的大小 (字节)
OGCMX：old代的最大容量 (字节)
OGC：old代当前新生成的容量 (字节)
PGCMN：perm代中初始化(最小)的大小 (字节)
PGCMX：perm代的最大容量 (字节)
PGC：perm代当前新生成的容量 (字节)
S0：年轻代中第一个survivor（幸存区）已使用的占当前容量百分比
S1：年轻代中第二个survivor（幸存区）已使用的占当前容量百分比
E：年轻代中Eden（伊甸园）已使用的占当前容量百分比
O：old代已使用的占当前容量百分比
P：perm代已使用的占当前容量百分比
S0CMX：年轻代中第一个survivor（幸存区）的最大容量 (字节)
S1CMX ：年轻代中第二个survivor（幸存区）的最大容量 (字节)
ECMX：年轻代中Eden（伊甸园）的最大容量 (字节)
DSS：当前需要survivor（幸存区）的容量 (字节)（Eden区已满）
TT： 持有次数限制
MTT ： 最大持有次数限制
jmap( Memory Map for Java)：JVM内存映像工具
打印出某个java进程（使用pid）内存内的所有‘对象’的情况（如：产生那些对象，及其数量）
命令格式：jmap [ option ] pid
常用参数说明：
-mp:[live,]format=b,file=<filename> 使用二进制形式输出jvm的heap内容到文件中， live子选项是可选的，假如指定live选项,那么只输出活的对象到文件.
-histo[:live] 打印每个class的实例数目,内存占用,类全名信息. VM的内部类名字开头会加上前缀”*”. 如果live子参数加上后,只统计活的对象数量.
-F 强迫.在pid没有相应的时候使用-mp或者-histo参数. 在这个模式下,live子参数无效.
例如：以二进制形式输入当前堆内存映像到文件data.hprof中
jmap -mp:live,format=b,file=data.hprof 1796
生成的文件可以使用jhat工具进行分析，在OOM（内存溢出）时，分析大对象，非常有用
通过使用如下参数启动JVM，也可以获取到mp文件：
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=./java_pid<pid>.hprof
在jvm发生内存溢出时生成内存映像文件
jhat(JVM Heap Analysis Tool)：JVM堆转储快照分析工具
用于对JAVA heap进行离线分析的工具，他可以对不同虚拟机中导出的heap信息文件进行分析，如LINUX上导出的文件可以拿到WINDOWS上进行分析，可以查找诸如内存方面的问题。
命令格式：jhat mpfile(jmap生成的文件)
例如：分析jmap导出的内存映像
jhat data.hprof
执行成功后，访问http://localhost:7000即可查看内存信息，
MAT(Memory Analyzer Tool)：一个基于Eclipse的内存分析工具
官网： http://www.eclipse.org/mat/
update：http://download.eclipse.org/mat/1.2/update-site/
这是eclipse的一个插件，安装后可以打开xxx.hprof文件，进行分析，比jhat更方便使用，有些时候由于线上xxx.hprof文件过大，直接使用jhat进行初步分析了，可以的话拷贝到本地分析效果更佳。
图形化监控工具：
在JDK安装目录bin下面有两个可视化监控工具
1. JConsole(Java Monitoring and Management Console) 基于JMX的可视化管理工具。
2. VisualVM(All-in-one Java Troubleshooting Tool)随JDK发布的最强大的运行监视和故障处理程序。
推荐使用VisualVM，他有很多插件，可以更方便的监控运行时JVM
H. 如何查看 jvm 实际使用的内存数量 jstat
您好，提问者： 在银竖运行里面输入锋森大cmd 然后输入jconsole 回车连接就可以了，可能加载有点慢，看你电春液脑配置！
I. jvm如何查找内存问题
JVM 中的内存问题通常是由内存泄漏、内存溢出等引起的。以下是一些 JVM 查找内存问题的方法：
使兆启芹用 JVM 自带的工具，如 jmap, jstat, jconsole, jvisualvm 等，来监控和分析 JVM 的内存使用情况。可以查看 JVM 的内存使用情况、对象数量、内存泄漏情况等。
使用垃圾回收日志来分析内存使用情况。可以通过 -XX:+PrintGC 或 -XX:+PrintGCDetails 参数开启垃圾回收日志，并使用分析工具来分析日志，如 GCViewer, GCEasy, HPROF 等。
使用 Java 代码来分析内存使用情况。可以使用一些 Java 内存分析工具来分析 JVM 的内存使用情况，如 Eclipse MAT, VisualVM 等。这些工具可以帮助我们查找内存族毕泄漏、对象数量等问题。
使用代码审查工具。可以使用一些代码审查工具来查找可旁渣能存在的内存问题，如代码中未关闭的资源、未释放的对象等。
查看代码中的错误。可能是由于代码中的错误导致内存问题。例如，可能存在循环引用、使用静态变量等问题。
J. java程序运行完成之后怎么看它所用的时间和内存
你要是用tomcat，启动之后，他会显示用了多长时间