JVM调优工具锦囊JDK自带工具与Arthas线上分析工具对

　　Arthas线上分析诊断调优工具
　　以前我们要排查线上问题，通常使用的是jdk自带的调优工具和命令。最常见的就是dump线上日志，然后下载到本地，导入到jvisualvm工具中。这样操作有诸多不变，现在阿里团队开发的Arhtas工具，拥有非常强大的功能，并且都是线上的刚需，尤其是情况紧急，不方便立刻发版，适合临时处理危急情况使用。下面分两部分来研究JVM性能调优工具：
　　1。JDK自带的性能调优工具
　　虽然有了Arthas，但也不要忘记JDK自带的性能调优工具，在某些场景下，他还是有很大作用的。而且Arthas里面很多功能其根本就是封装了JDK自带的这些调优命令。
　　2。Arthas线上分析工具的使用
　　这一部分，主要介绍几个排查线上问题常用的方法。功能真的很强大，刚兴趣的猿媛可以研究其基本原理。之前跟我同事讨论，感觉这就像病毒一样，可以修改内存里的东西，真的还是挺强大的。
　　以上两种方式排查线上问题，没有优劣之分，如果线上不能安装Arthas就是jdk自带命令，如果jdk自带命令不能满足部分要求，又可以安装Arthas，那就使用Arthas。他们只是排查问题的工具，重要的是排查问题的思路。不管黑猫、白猫，能抓住耗子就是好猫。一、JDK自带的调优工具
　　这里不是流水一样的介绍功能怎么用，就说说线上遇到的问题，我们通常怎么排查，排查的几种情况。内存溢出，出现OutOfMemoryError，这个问题如何排查CPU使用猛增，这个问题如何排查？进程有死锁，这个问题如何排查？JVM参数调优
　　下面来一个一个解决1、处理内存溢出，报OutOfMemoryError错误第一步：通过jmaphisto命令查看系统内存使用情况
　　使用的命令：jmaphisto进程号
　　运行结果：numinstancesbytesclassname1：1101980372161752〔B2：551394186807240〔Ljava。lang。Object；3：1235341181685128〔C4：76692170306096〔I5：45916814693376java。util。concurrent。locks。AbstractQueuedSynchronizerNode6：54369913048776java。lang。String7：49763611943264java。util。ArrayList8：12427110935848java。lang。reflect。Method9：3485827057632〔Ljava。lang。Class；10：1862445959808java。util。concurrent。ConcurrentHashMapNode8671：116zipkin2。reporter。Reporter18672：116zipkin2。reporter。Reporter2Total8601492923719424num：序号instances：实例数量bytes：占用空间大小classname：类名称，〔Cisachar〔〕，〔Sisashort〔〕，〔Iisaint〔〕，〔Bisabyte〔〕，〔〔Iisaint〔〕〔〕
　　通过这个命令，我们可以看出当前哪个对象最消耗内存。
　　上面这个运行结果是我启动了本地的一个项目，然后运行【jmaphistro进程号】运行出来的结果，直接去了其中的一部分。通过这里我们可以看看大的实例对象中，有没有我们自定义的实例对象。通过这个可以排查出哪个实例对象引起的内存溢出。
　　除此之外，Total汇总数据可以看出当前一共有多少个对象，暂用了多大内存空间。这里是有约860w个对象，占用约923M的空间。第二步：分析内存溢出，查看堆空间占用情况
　　使用命令jhsdbjmapheappid进程号
　　比如，我本地启动了一个项目，想要查看这个项目的内存占用情况：〔rootiZ2pl8Z〕jhsdbjmapheappid28692AttachingtoprocessID28692，pleasewait。。。Debuggerattachedsuccessfully。Servercompilerdetected。JVMversionis11。0。1310LTS370usingthreadlocalobjectallocation。GarbageFirst（G1）GCwith4thread（s）HeapConfiguration：MinHeapFreeRatio40MaxHeapFreeRatio70MaxHeapSize2065694720（1970。0MB）NewSize1363144（1。2999954223632812MB）MaxNewSize1239416832（1182。0MB）OldSize5452592（5。1999969482421875MB）NewRatio2SurvivorRatio8MetaspaceSize21807104（20。796875MB）CompressedClassSpaceSize1073741824（1024。0MB）MaxMetaspaceSize17592186044415MBG1HeapRegionSize1048576（1。0MB）HeapUsage：G1Heap：regions1970capacity2065694720（1970。0MB）used467303384（445。65523529052734MB）free1598391336（1524。3447647094727MB）22。622093161955704usedG1YoungGeneration：EdenSpace：regions263capacity464519168（443。0MB）used275775488（263。0MB）free188743680（180。0MB）59。36794582392776usedSurvivorSpace：regions6capacity6291456（6。0MB）used6291456（6。0MB）free0（0。0MB）100。0usedG1OldGeneration：regions179capacity275775488（263。0MB）used186285016（177。65523529052734MB）free89490472（85。34476470947266MB）67。54951912187352used
　　下面来看看参数的含义
　　堆空间配置信息HeapConfiguration：空闲堆空间的最小百分比，计算公式为：HeapFreeRatio（CurrentFreeHeapSizeCurrentTotalHeapSize）100，值的区间为0到100，默认值为40。如果HeapFreeRatioMinHeapFreeRatio，则需要进行堆扩容，扩容的时机应该在每次垃圾回收之后。MinHeapFreeRatio40空闲堆空间的最大百分比，计算公式为：HeapFreeRatio（CurrentFreeHeapSizeCurrentTotalHeapSize）100，值的区间为0到100，默认值为70。如果HeapFreeRatioMaxHeapFreeRatio，则需要进行堆缩容，缩容的时机应该在每次垃圾回收之后MaxHeapFreeRatio70JVM堆空间允许的最大值MaxHeapSize2065694720（1970。0MB）JVM新生代堆空间的默认值NewSize1363144（1。2999954223632812MB）JVM新生代堆空间允许的最大值MaxNewSize1239416832（1182。0MB）JVM老年代堆空间的默认值OldSize5452592（5。1999969482421875MB）新生代（2个Survivor区和Eden区）与老年代（不包括永久区）的堆空间比值，表示新生代：老年代1：2NewRatio2两个Survivor区和Eden区的堆空间比值为8，表示S0：S1：Eden1：1：8SurvivorRatio8JVM元空间的默认值MetaspaceSize21807104（20。796875MB）CompressedClassSpaceSize1073741824（1024。0MB）JVM元空间允许的最大值MaxMetaspaceSize17592186044415MB在使用G1垃圾回收算法时，JVM会将Heap空间分隔为若干个Region，该参数用来指定每个Region空间的大小G1HeapRegionSize1048576（1。0MB）
　　G1堆使用情况HeapUsage：G1Heap：regions1970capacity2065694720（1970。0MB）used467303384（445。65523529052734MB）free1598391336（1524。3447647094727MB）22。622093161955704usedG1的Heap使用情况，该Heap包含1970个Region，结合上文每个RegionSize1M，因此CapacityRegionsRegionSize19701M1970M，已使用空间为445。65M，空闲空间为1524。34M，使用率为22。62。
　　G1年轻代Eden区使用情况G1YoungGeneration：EdenSpace：regions263capacity464519168（443。0MB）used275775488（263。0MB）free188743680（180。0MB）59。36794582392776usedG1的Eden区的使用情况，总共使用了263个Region，结合上文每个RegionSize1M，因此UsedRegionsRegionSize2631M263M，Capacity443M表明当前Eden空间分配了443个Region，使用率为59。37。
　　G1年轻代Survivor区使用情况和G1老年代使用情况：和Eden区类似SurvivorSpace：regions6capacity6291456（6。0MB）used6291456（6。0MB）free0（0。0MB）100。0usedG1OldGeneration：regions179capacity275775488（263。0MB）used186285016（177。65523529052734MB）free89490472（85。34476470947266MB）67。54951912187352usedSurvivor区使用情况和Eden区类似。老年代参数含义和Eden区类似。
　　通过上面的命令，我们就能知道当前系统对空间的使用情况了，到底是老年代有问题还是新生代有问题。第三步：导出dump内存溢出的文件，导入到jvisualvm查看
　　如果前两种方式还是没有排查出问题，我们可以导出内存溢出的日志，在导入客户端进行分析
　　使用的命令是：jmapdump：filea。dump进程号
　　或者是直接设置JVM参数XX：HeapDumpOnOutOfMemoryErrorXX：HeapDumpPath。（路径）
　　然后导入到jvisualvm中进行分析，方法是：点击文件装入，导入文件，查看系统的运行情况了。
　　通过分析实例数，看看哪个对象实例占比最高，这里重点看我们自定义的类，然后分析这个对象里面有没有大对象，从而找出引起内存溢出的根本原因。2、CPU使用猛增，这个问题如何排查？
　　我们可以通过Jstack找出占用cpu最高的线程的堆栈信息，下面来一步一步分析。
　　假设我们有一段死循环，不断执行方法调用，线程始终运行不释放就会导致CPU飙高，示例代码如下：packagecom。lxl。jvm；publicclassMath｛publicstaticintinitData666；publicstaticUserusernewUser（）；publicUseruser1；publicintcompute（）｛inta1；intb2；intc（ab）10；returnc；｝publicstaticvoidmain（String〔〕args）｛MathmathnewMath（）；while（true）｛math。compute（）；｝｝｝第一步：运行代码，使用top命令查看cpu占用情况
　　如上，现在有一个java进程，cpu严重飙高了，接下来如何处理呢？第二步：使用topp命令查看飙高进程topp46518
　　我们看到了单独的46518这个线程的详细信息第三步：按H，获取每个线程的内存情况
　　需要注意的是，这里的H是大写的H。
　　我们可以看出线程0和线程1线程号飙高。第四步：找到内存和cpu占用最高的线程tid
　　通过上图我们看到占用cpu资源最高的线程有两个，线程号分别是4018362，4018363。我们一第一个为例说明，如何查询这个线程是哪个线程，以及这个线程的什么地方出现问题，导致cpu飙高。第五步：将线程tid转化为十六进制
　　67187778是线程号为4013442的十六进制数。具体转换可以网上查询工具。第六步：执行〔jstack4018360grepA1067187778〕查询飙高线程的堆栈信息
　　接下来查询飙高线程的堆栈信息jstack4013440grepA10671908824013440：表示的是进程号67187778：表示的是线程号对应的十六进制数
　　通过这个方式可以查询到这个线程对应的堆栈信息
　　从这里我们可以看出有问题的线程id是0x4cd0，哪一句代码有问题呢，Math类的22行。第七步：查看对应的堆栈信息找出可能存在问题的代码
　　上述方法定位问题已经很精确了，接下来就是区代码里排查为什么会有问题了。
　　备注：上面的进程id可能没有对应上，在测试的时候，需要写对进程id和线程id3、进程有死锁，这个问题如何排查？
　　Jstack可以用来查看堆栈使用情况，以及进程死锁情况。下面就来看看如何排查进程死锁
　　还是通过案例来分析packagecom。lxl。jvm；publicclassDeadLockTest｛privatestaticObjectlock1newObject（）；privatestaticObjectlock2newObject（）；publicstaticvoidmain（String〔〕args）｛newThread（（）｛synchronized（lock1）｛try｛System。out。println（thread1begin）；Thread。sleep（5000）；｝catch（InterruptedExceptione）｛｝synchronized（lock2）｛System。out。println（thread1end）；｝｝｝）。start（）；newThread（（）｛synchronized（lock2）｛try｛System。out。println（thread2begin）；Thread。sleep（5000）；｝catch（InterruptedExceptione）｛｝synchronized（lock1）｛System。out。println（thread2end）；｝｝｝）。start（）；｝｝
　　上面是两把锁，互相调用。定义了两个成员变量lock1，lock2main方法中定义了两个线程。线程1内部使用的是同步执行上锁，锁是lock1。休眠5秒钟之后，他要获取第二把锁，执行第二段代码。线程2和线程1类似，锁相反。问题：一开始，像个线程并行执行，线程一获取lock1，线程2获取lock2。然后线程1继续执行，当休眠5s后获取开启第二个同步执行，锁是lock2，但这时候很可能线程2还没有执行完，所以还没有释放lock2，于是等待。线程2刚开始获取了lock2锁，休眠五秒后要去获取lock1锁，这时lock1锁还没释放，于是等待。两个线程就处于相互等待中，造成死锁。第一步：通过Jstack命令来看看是否能检测到当前有死锁。jstack51789
　　从这里面个异常可以看出，prio：当前线程的优先级cpu：cpu耗时osprio：操作系统级别的优先级tid：线程idnid：系统内核的idstate：当前的状态，BLOCKED，表示阻塞。通常正常的状态是Running我们看到Thread0和Thread1线程的状态都是BLOCKED。
　　通过上面的信息，我们判断出两个线程的状态都是BLOCKED，可能有点问题，然后继续往下看。
　　我们从最后的一段可以看到这句话：FoundoneJavaleveldeadlock；意思是找到一个死锁。死锁的线程号是Thread0，Thread1。
　　Thread0：正在等待0x000000070e706ef8对象的锁，这个对象现在被Thread1持有。
　　Thread1：正在等待0x000000070e705c98对象的锁，这个对象现在正在被Thread0持有。
　　最下面展示的是死锁的堆栈信息。死锁可能发生在DeadLockTest的第17行和第31行。通过这个提示，我们就可以找出死锁在哪里了。第二步：使用jvisualvm查看死锁
　　如果使用jstack感觉不太方便，还可以使用jvisualvm，通过界面来查看，更加直观。
　　在程序代码启动的过程中，打开jvisualvm工具。
　　找到当前运行的类，查看线程，就会看到最头上的一排红字：检测到死锁。然后点击线程Dump按钮，查看相信的线程死锁的信息。
　　这里可以找到线程私锁的详细信息，具体内容和上面使用Jstack命令查询的结果一样，这里实用工具更加方便。4、JVM参数调优
　　jvm调优通常使用的是Jstat命令。1。垃圾回收统计jstatgcjstatgc进程id
　　这个命令非常常用，在线上有问题的时候，可以通过这个命令来分析问题。
　　下面我们来测试一下，启动一个项目，然后在终端驶入jstatgc进程id，得到如下结果：
　　上面的参数分别是什么意思呢？先识别参数的含义，然后根据参数进行分析S0C：第一个Survivor区的容量S1C：第二个Survivor区的容量S0U：第一个Survivor区已经使用的容量S1U：第二个Survivor区已经使用的容量EC：新生代Eden区的容量EU：新生代Eden区已经使用的容量OC：老年代容量OU：老年代已经使用的容量MC：方法区大小（元空间）MU：方法区已经使用的大小CCSC：压缩指针占用空间CCSU：压缩指针已经使用的空间YGC：YoungGC已经发生的次数YGCT：这一次YoungGC耗时FGC：FullGC发生的次数FGCT：FullGC耗时GCT：总的GC耗时，等于YGCTFGCT
　　连续观察GC变化的命令jstatgc进程ID间隔时间打印次数
　　举个例子：我要打印10次gc信息，每次间隔1秒
　　jstatgc进程ID100010
　　这样就连续打印了10次gc的变化，每次隔一秒。
　　这个命令是对整体垃圾回收情况的统计，下面将会差分处理。2。堆内存统计
　　这个命令是打印堆内存的使用情况。jstatgccapacity进程ID
　　NGCMN：新生代最小容量NGCMX：新生代最大容量NGC：当前新生代容量S0C：第一个Survivor区大小S1C：第二个Survivor区大小EC：Eden区的大小OGCMN：老年代最小容量OGCMX：老年代最大容量OGC：当前老年代大小OC：当前老年代大小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：年轻代gc次数FGC：老年代GC次数3。新生代垃圾回收统计
　　命令：jstatgcnew进程ID〔间隔时间打印次数〕
　　这个指的是当前某一次GC的内存情况
　　S0C：第一个Survivor的大小S1C：第二个Survivor的大小S0U：第一个Survivor已使用大小S1U：第二个Survivor已使用大小TT：对象在新生代存活的次数MTT：对象在新生代存活的最大次数DSS：期望的Survivor大小EC：Eden区的大小EU：Eden区的使用大小YGC：年轻代垃圾回收次数YGCT：年轻代垃圾回收消耗时间4。新生代内存统计jstatgcnewcapacity进程ID
　　参数含义：NGCMN：新生代最小容量NGCMX：新生代最大容量NGC：当前新生代容量S0CMX：Survivor1区最大大小S0C：当前Survivor1区大小S1CMX：Survivor2区最大大小S1C：当前Survivor2区大小ECMX：最大Eden区大小EC：当前Eden区大小YGC：年轻代垃圾回收次数FGC：老年代回收次数5。老年代垃圾回收统计
　　命令：jstatgcold进程ID
　　参数含义：MC：方法区大小MU：方法区已使用大小CCSC：压缩指针类空间大小CCSU：压缩类空间已使用大小OC：老年代大小OU：老年代已使用大小YGC：年轻代垃圾回收次数FGC：老年代垃圾回收次数FGCT：老年代垃圾回收消耗时间GCT：垃圾回收消耗总时间，新生代老年代6。老年代内存统计
　　命令：jstatgcoldcapacity进程ID
　　参数含义：OGCMN：老年代最小容量OGCMX：老年代最大容量OGC：当前老年代大小OC：老年代大小YGC：年轻代垃圾回收次数FGC：老年代垃圾回收次数FGCT：老年代垃圾回收消耗时间GCT：垃圾回收消耗总时间7。元数据空间统计
　　命令jstatgcmetacapacity进程ID
　　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：最小指针压缩类空间大小CCSMX：最大指针压缩类空间大小CCSC：当前指针压缩类空间大小YGC：年轻代垃圾回收次数FGC：老年代垃圾回收次数FGCT：老年代垃圾回收消耗时间GCT：垃圾回收消耗总时间8。整体运行情况
　　命令：jstatgcutil进程ID
　　S0：Survivor1区当前使用比例S1：Survivor2区当前使用比例E：Eden区使用比例O：老年代使用比例M：元数据区使用比例CCS：指针压缩使用比例YGC：年轻代垃圾回收次数YGCT：年轻代垃圾回收消耗时间FGC：老年代垃圾回收次数FGCT：老年代垃圾回收消耗时间GCT：垃圾回收消耗总时间
　　通过查询上面的参数来分析整个堆空间。二、Arthas线上分析工具的使用
　　Arthas的功能非常强大，现附上官方文档：https：arthas。aliyun。comdoc
　　其实想要了解Arthas，看官方文档就可以了，功能全而详细。那为什么还要整理一下呢？我们这里整理的是一些常用功能，以及在紧急情况下可以给我们帮大忙的功能。
　　Arthas分为几个部分来研究，先来看看我们的研究思路哈
　　1。安装及启动这一块简单看，对于程序员来说，soeasy
　　2。dashboard仪表盘功能类似于JDK的jstat命令，
　　3。thread命令查询进行信息类似于jmap命令
　　4。反编译线上代码这个功能很牛，改完发版了，怎么没生效，反编译看看。
　　5。查询某一个函数的返回值
　　6。查询jvm信息，并修改当发生内存溢出是，可以手动设置打印堆日志到文件
　　7。profiler火焰图
　　下面就来看看Arthas的常用功能的用法吧1、Arthas的安装及启动
　　其实说到这快，不得不提的是，之前我一直因为arthas是一个软件，要启动，界面操作。当时我就想，要是这样，在线上安装一个单独的应用，公司肯定不同意啊，研究完才发现，原来Arthas就是一个jar包。运行起来就是用javajar就可以。1）安装
　　可以直接在Linux上通过命令下载：wgethttps：alibaba。github。ioarthasarthasboot。jar
　　也可以在浏览器直接访问https：alibaba。github。ioarthasarthasboot。jar，等待下载成功后，上传到Linux服务器上。2）启动
　　执行命令就可以启动了javajararthasboot。jar
　　启动成功可以看到如下界面：
　　然后找到你想监控的进程，输入前面对应的编号，就可以开启进行监控模式了。比如我要看4
　　看到这个就表示，进入应用监听成功2、dashboard仪表盘查询整体项目运行情况
　　执行命令dashboard
　　这里面一共有三块1）线程信息
　　我们可以看到当前进程下所有的线程信息。其中第13，14号线程当前处于BLOCKED阻塞状态，阻塞时间也可以看到。通过这个一目了然，当前有两个线程是有问题的，处于阻塞状态GC线程有6个。2）内存信息
　　内存信息包含三个部分：堆空间信息、非堆空间信息和GC垃圾收集信息堆空间信息g1edenspace：Eden区空间使用情况g1survivorspace：Survivor区空间使用情况g1oldgen：Old老年代空间使用情况非堆空间信息codeheapnonnmethods：非方法代码堆大小metaspace：元数据空间使用情况codeheapprofilednmethods：compressedclassspace：压缩类空间使用情况GC垃圾收集信息gc。g1younggeneration。count：新生代gc的数量gc。g1younggeneration。time（ms）新生代gc的耗时gc。g1oldgeneration。count：老年代gc的数量gc。g1oldgeneration。time（ms）：老年代gc的耗时3）运行时信息os。name：当前使用的操作系统MacOSXos。version：操作系统的版本号10。16java。version：java版本号11。0。2java。home：java根目录LibraryJavaJavaVirtualMachinesjdk11。0。2。jdkContentsHomesystemload。average：系统cpu负载平均值4。43
　　loadaverage值的含义
　　单核处理器
　　假设我们的系统是单CPU单内核的，把它比喻成是一条单向马路，把CPU任务比作汽车。当车不多的时候，load1；当车占满整个马路的时候load1；当马路都站满了，而且马路外还堆满了汽车的时候，load1
　　Load1
　　Load1
　　Load1
　　多核处理器
　　我们经常会发现服务器Load1但是运行仍然不错，那是因为服务器是多核处理器（Multicore）。
　　假设我们服务器CPU是2核，那么将意味我们拥有2条马路，我们的Load2时，所有马路都跑满车辆。
　　Load2时马路都跑满了processors：处理器个数8timestampuptime：采集的时间戳FriJan0711：36：12CST20222349s
　　通过仪表盘，我们能从整体了解当前线程的运行健康状况3。thread命令查询CPU使用率最高的线程及问题原因
　　通过dashboard我们可以看到当前进程下运行的所有的线程。那么如果想要具体查看某一个线程的运行情况，可以使用thread命令1。统计cpu使用率最高的n个线程
　　先来看看常用的参数。参数说明
　　参数名称
　　参数说明
　　id
　　线程id
　　〔n：〕
　　指定最忙的前N个线程并打印堆栈
　　〔b〕
　　找出当前阻塞其他线程的线程
　　〔i〕
　　指定cpu使用率统计的采样间隔，单位为毫秒，默认值为200
　　〔all〕
　　显示所有匹配的线程
　　我们的目标是想要找出CPU使用率最高的n个线程。那么需要先明确，如何计算出CPU使用率，然后才能找到最高的。计算规则如下：首先、第一次采样，获取所有线程的CPU时间（调用的是java。lang。management。ThreadMXBeangetThreadCpuTime（）及sun。management。HotspotThreadMBean。getInternalThreadCpuTimes（）接口）然后、睡眠等待一个间隔时间（默认为200ms，可以通过i指定间隔时间）再次、第二次采样，获取所有线程的CPU时间，对比两次采样数据，计算出每个线程的增量CPU时间线程CPU使用率线程增量CPU时间采样间隔时间100注意：这个统计也会产生一定的开销（JDK这个接口本身开销比较大），因此会看到as的线程占用一定的百分比，为了降低统计自身的开销带来的影响，可以把采样间隔拉长一些，比如5000毫秒。
　　统计1秒内cpu使用率最高的n个线程：threadn3i1000
　　从线程的详情可以分析出，目前第一个线程的使用率是最高的，cpu占用了达到99。38。第二行告诉我们，是Arthas。java这个类的第38行导致的。
　　由此，我们可以一眼看出问题，然后定位问题代码的位置，接下来就是人工排查问题了。2、查询出当前被阻塞的线程
　　命令：threadb
　　可以看到内容提示，线程Thread1被线程Thread0阻塞。对应的代码行数是DeadLockTest。java类的第31行。根据这个提示去查找代码问题。3、指定采样的时间间隔
　　命令threadi1000
　　这个的含义是个1s统计一次采样4。反编译线上代码这个功能很牛，改完发版了，怎么没生效，反编译看看。
　　说道Arthas，不得不提的一个功能就是线上反编译代码的功能。经常会发生的一种状况是，线上有问题，定位问题后立刻改代码，可是发版后发现没生效，不可能啊刚刚提交成功了呀。于是重新发版，只能靠运气，不知道为啥没生效。
　　反编译线上代码可以让我们一目了然知道代码带动部分是否生效。反编译代码使用Arthas的jad命令jad命令将JVM中实际运行的class的bytecode反编译成java代码
　　用法：jadcom。lxl。jvm。DeadLockTest
　　运行结果：
　　运行结果分析：这里包含3个部分ClassLoader：类加载器就是加载当前类的是哪一个类加载器Location：类在本地保存的位置源码：类反编译字节码后的源码
　　如果不想想是类加载信息和本地位置，只想要查看类源码信息，可以增加sourceonly参数jadsourceonly类全名6。ognl动态执行线上的代码
　　能够调用线上的代码，是不是很神奇了。感觉哪段代码执行有问题，但是又没有日志，就可以使用这个方法动态调用目标方法了。
　　我们下面的案例都是基于这段代码执行，User类：publicclassUser｛privateintid；privateStringname；publicUser（）｛｝publicUser（intid，Stringname）｛this。idid；this。namename；｝publicintgetId（）｛returnid；｝publicvoidsetId（intid）｛this。idid；｝publicStringgetName（）｛returnname；｝publicvoidsetName（Stringname）｛this。namename；｝｝
　　DeadLockTest类：publicclassDeadLockTest｛privatestaticObjectlock1newObject（）；privatestaticObjectlock2newObject（）；privatestaticListStringnamesnewArrayList（）；privateListStringcitysnewArrayList（）；publicstaticStringadd（）｛names。add（zhangsan）；names。add（lisi）；names。add（wangwu）；names。add（zhaoliu）；return123456；｝publicListStringgetCitys（）｛DeadLockTestdeadLockTestnewDeadLockTest（）；deadLockTest。citys。add（北京）；returndeadLockTest。citys；｝publicstaticListUseraddUsers（Integerid，Stringname）｛ListUserusersnewArrayList（）；UserusernewUser（id，name）；users。add（user）；returnusers；｝publicstaticvoidmain（String〔〕args）｛newThread（（）｛synchronized（lock1）｛try｛System。out。println（thread1begin）；Thread。sleep（5000）；｝catch（InterruptedExceptione）｛｝synchronized（lock2）｛System。out。println（thread1end）；｝｝｝）。start（）；newThread（（）｛synchronized（lock2）｛try｛System。out。println（thread2begin）；Thread。sleep（5000）；｝catch（InterruptedExceptione）｛｝synchronized（lock1）｛System。out。println（thread2end）；｝｝｝）。start（）；｝｝1）获取静态函数返回值是字符串ognl全路径类名静态方法名（参数）
　　示例1：在DeadLockTest类中有一个add静态方法，我们来看看通过ognl怎么执行这个静态方法。执行命令ognlcom。lxl。jvm。DeadLockTestadd（）其中，第一个后面跟的是类的全名称；第二个跟的是属性或者方法名，如果属性是一个对象，想要获取属性里面的属性或者方法，直接打。属性名方法名即可。
　　运行效果：
　　我们看到了这个对象的返回值是123456返回值是对象ognl全路径类名静态方法名（参数）x2
　　这里我们可以尝试一下替换x2为x1；x3；案例1：返回对象的地址。不加x或者是x1ognlcom。lxl。jvm。DeadLockTestaddUsers（1，zhangsan）或ognlcom。lxl。jvm。DeadLockTestaddUsers（1，zhangsan）x1
　　返回值
　　案例2：返回对象中具体参数的值。加x2ognlcom。lxl。jvm。DeadLockTestaddUsers（1，zhangsan）x2
　　返回值
　　案例3：返回对象中有其他对象命令：ognlcom。lxl。jvm。DeadLockTestaddUsers（1，zhangsan）x2
　　执行结果：
　　x2获取的是对象的值，List返回的是数组信息，数组长度。命令：ognlcom。lxl。jvm。DeadLockTestaddUsers（1，zhangsan）x3
　　执行结果：
　　x3打印出对象的值，对象中List列表中的值。案例4：方法A的返回值当做方法B的入参ognlvalue1com。lxl。jvm。DeadLockTestgetCitys（），value2com。lxl。jvm。DeadLockTestgeneratorUser（1，lisi，value1），｛value1，value2｝x2
　　方法入参是简单类型的列表ognlcom。lxl。jvm。DeadLockTestreturnCitys（｛beijing，shanghai，guangdong｝）
　　方法入参是一个复杂对象ognlvalue1newcom。lxl。jvm。User（1，zhangsan），value1。setName（aaa），value1。setCitys（｛bj，sh｝），value2com。lxl。jvm。DeadLockTestaddUsers（value1），value2x3
　　方法入参是一个map对象ognlvalue1newcom。lxl。jvm。User（1，zhangsan），value1。setCitys（｛bj，sh｝），value2｛mum：zhangnvshi，dad：wangxiansheng｝，value1。setFamily（value2），value1x2
　　2）获取静态字段ognl全路径类名静态属性名
　　示例：在DeadLockTest类中有一个names静态属性，下面来看看如何获取这个静态属性。执行命令：ognlcom。lxl。jvm。DeadLockTestnames其中，第一个后面跟的是类的全名称；第二个跟的是属性或者方法名，如果属性是一个对象，想要获取属性里面的属性或者方法，直接打。属性名方法名即可。
　　运行效果：
　　第一次执行获取属性命令，返回的属性是一个空集合；然后执行add方法，往names集合中添加了属性；再次请求names集合，发现有4个属性返回。3）获取实例对象ognlvalue1newcom。lxl。jvm。User（1，zhangsan），value1。setName（aaa），value1。setCitys（｛bj，sh｝），｛value1｝x2
　　获取实例对象，使用new关键字，执行结果：
　　7。线上代码修改
　　生产环境有时会遇到非常紧急的问题，或突然发现一个bug，这时候不方便重新发版，或者发版未生效，可以使用Arthas临时修改线上代码。通过Arthas修改的步骤如下：1。从读取。class文件2。编译成。java文件3。修改。java文件4。将修改后的。java文件编译成新的。class文件5。将新的。class文件通过classloader加载进JVM内第一步：读取。class文件scdDeadLockTest
　　使用sc命令查看JVM已加载的类信息。关于sc命令，查看官方文档：https：arthas。aliyun。comdocsc。htmld：表示打印类的详细信息
　　最后一个参数classLoaderHash，表示在jvm中类加载的hash值，我们要获得的就是这个值。第二步：使用jad命令将。class文件反编译为。java文件才行jadc7c53a9ebsourceonlycom。lxl。jvm。DeadLockTestUserslxlDownloadsDeadLockTest。javajad命令是反编译指定已加载类的源码c：类所属ClassLoader的hashcodesourceonly：默认情况下，反编译结果里会带有ClassLoader信息，通过sourceonly选项，可以只打印源代码。com。lxl。jvm。DeadLockTest：目标类的全路径UserslxlDownloadsDeadLockTest。java：反编译文件的保存路径DecompiledwithCFR。Couldnotloadthefollowingclasses：com。lxl。jvm。Userpackagecom。lxl。jvm；importcom。lxl。jvm。User；importjava。util。ArrayList；importjava。util。List；publicclassDeadLockTest｛privatestaticObjectlock1newObject（）；privatestaticObjectlock2newObject（）；privatestaticListStringnamesnewArrayListString（）；privateListStringcitysnewArrayListString（）；publicstaticListStringgetCitys（）｛DeadLockTestdeadLockTestnewDeadLockTest（）；25deadLockTest。citys。add（北京）；27returndeadLockTest。citys；｝。。。。。。publicstaticvoidmain（String〔〕args）｛。。。。。。｝｝
　　这里截取了部分代码。第三步：修改java文件publicstaticListStringgetCitys（）｛System。out。println（这里增加了一句日志打印）；DeadLockTestdeadLockTestnewDeadLockTest（）；25deadLockTest。citys。add（北京）；27returndeadLockTest。citys；｝第四步：使用mc命令将。java文件编译成。class文件mcc512ddf17dUsersluoxiaoliDownloadsUsersluoxiaoliDownloadsDeadLockTest。javamc：编译。java文件生。class文件，详细使用方法参考官方文档https：arthas。aliyun。comdocmc。htmlc：指定classloader的hash值d：指定输出目录最后一个参数是java文件路径
　　这是反编译后的class字节码文件
　　第五步：使用redefine命令，将。class文件重新加载进JVMredefinecUsersDownloadscomlxljvmDeadLockTest。class
　　最后看到redefinesuccess，表示重新加载。class文件进JVM成功了。注意事项
　　redefine命令使用之后，再使用jad命令会使字节码重置，恢复为未修改之前的样子。官方关于redefine命令的说明第六步：检验效果
　　这里检测效果，调用接口，执行日志即可。8、实时修改生产环境的日志级别
　　这个功能也很好用，通常，我们在日志中打印的日志级别一般是infor、warn、error级别的，debug日志一般看不到。那么出问题的时候，一些日志，在写代码的时候会被记录在debug日志中，而此时日志级别又很高。那么迫切需要调整日志级别。
　　这个功能很好用啊，我们可以将平时不经常打印出来的日志设置为debug级别。设置线上日志打印级别为info。当线上有问题的时候，可以将日志级别动态调整为debug。异常排查完，在修改回info。这对访问量特别大日志内容很多的项目比较有效，可以有效节省日志输出带来的开销。第一步：使用logger命令查看日志级别
　　当前应用的日志级别是info类加载的hash值是18b4aac2
　　我们定义一个接口，其源代码内容如下：PostMapping（valuetest）publicStringtest（）｛log。debug（这是一条debug级别的日志）；log。info（这是一条info级别的日志）；log。error（这是一条error级别的日志）；log。warn（这是一条warn级别的日志）；return完成；｝
　　可以调用接口，查看日志输出代码。
　　我们看到，日志输出的是info及以下的级别。第二步：修改logger日志的级别loggerc18b4aac2nameROOTleveldebug
　　修改完日志级别以后，输出日志为debug级别。
　　8。查询jvm信息，并修改当发生内存溢出时，可以手动设置打印堆日志到文件
　　通常查询jvm参数，使用的是Java自带的工具〔jinfo进程号〕。arthas中通过vmoption获取jvm参数：
　　假设，我们要设置JVM出现OutOfMemoryError的时候，自动dump堆快照vmoptionHeapDumpOnOutOfMemoryErrortrue
　　这时，如果发生堆内存溢出，会打印日志到文件9。监控函数耗时trace待监控方法的全类名待监控的方法名tracecom。lxl。jvm。DeadLockTestgeneratorUser
　　通过圈起来的部分可以看到，接口的入口函数time总耗时371ms其中getDataFromDb函数耗时200msgetDataFromRedis函数耗时100msgetDataFromOuter函数耗时50msprocess函数耗时20ms
　　很明显，最慢的函数已经找到了，接下里就要去对代码进行进一步分析，然后再进行优化
　　以上就是JVM调优常用的工具了，如果觉得本文对你有帮助，可以转发关注支持一下
　　原文链接：https：www。cnblogs。comITPowerp15785439。html
　　作者：盛开的太阳