java 打印错误堆栈打印jvm堆栈信息

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码海探险家 2023-07-19 00:01:34

文章标签 java 打印错误堆栈 jvm java 堆栈 JVM 文章分类 Java 后端开发

常用的JVM命令

jps: 查看正在运行的java进程

jsp -l 
jps -lv

jstack: 查看线程堆栈使用情况

# 打印线程状态及堆栈使用情况
jstack -l pid

# 输出堆栈log文件到本地
jstack -l pid > stack.log

# 打印java Native栈信息
jstack -m pid

jinfo:查看JVM配置参数；动态调JVM参数

jmap:查看堆使用情况、堆内对象直方图、加载类、生成堆快照等

# 打印 JVM 堆概要信息，包括堆配置、新生代、老生代信息
jmap -heap pid

# 打印类的直方图，也就是各个类实例的个数和空间占用情况
jmap -histo pid

# jmap dump 所有对象在堆中的分布情况
jmap -dump:format=b,file=/Users/fengzheng/jvmlog/jamp_dump.hprof 95463

#加:live 参数 dump 存活对象在队中的分布情况
jmap -dump:live,format=b,file=/Users/fengzheng/jvmlog/jamp_dump.hprof 95463

# Java 类加载器（ClassLoader）信息，包括加载器名称、已加载类个数、占用空间、父加载器、是否存活、类型信息。
jmap -clstats pid

jstat: 主要用来通过垃圾回收相关信息来判断 JVM 性能问题，也可以查看类加载、编译的情况，主要的用法是通过持续的固定时间间隔的输出来观察。比如每 3 秒打印一次 GC 回收次数，连续打印 10 次，通过动态的变化来观察 GC 是否过于密集。

# 打印 5301 进程下的垃圾回收情况，-h 3 表示每 3 行输出一次标题信息，3s 5 表示每 3s 输出一次，一共输出 5 次

jstat -gcutil -h 3 5301 3s 5

实战JVM问题定位

（1）查询正在运行的java进程列表

jps -l -m

（2）查询进程中CPU使用率较高的线程

top -H -p pid

（3）将线程ID转换为16进制

printf "%x\n" ThreadId

（4）使用Jstack查询线程的堆栈情况

jstack -l PID | grep ThreadId

具体案例

(1)jps -m -l
(2)top -Hp 1754
(3)printf "%x\n" 1773
(4)jstack -l 1754 | grep 6ed -A 20

JVM问题定位步骤

查看堆栈信息 执行步骤：
1. jps
查出程序进程pid

2.top -p <pid> （比如pid：123556）
显示进程的内存情况

3.按H(大写H)，获取每个线程的内存情况 

4.找到内存和cpu占用最高的线程tid

5.转为十六进制得到 0x4cd0，此为线程id的十六进制表示

6.执行 jstack 123556|grep -A 10 4cd0（步骤5中的0x4cd0，去掉ox），得到线程堆栈信息中 4cd0 从堆栈中看一下那个代码出问题了。

Dump分析

jvm dump分析的基本思路：

（1）内存分析；
（2）线程分析
（3）gc log分析

线程dump分析的基本思路：

step1:jps查询java 进程id
step2:使用jstack dump 线程文件，jstack -l processId > thread_dump.txt
step3:将step2中的dump文件上传至线程分析工具，如：fastThread, Samurai, IBM Thread & Monitor analyzer, Visual VM 等

内存dump分析的基本思路：

step1:jps查询java 进程id
step2: 使用jmap dump出当前的内存dump文件，jmap -dump:format=b,file=heap.bin
step3: 将step2中的dump文件上传到dump分析工具（如： Eclipse MAT, HeapHero, JVisualVM）进行分析，

gc log dump分析

step1:进程启动时候传递参数
java version8: -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:<file-path>java version9: -Xlog:gc*:file=<file-path>
step2: 将gc log文件上传至分析工具，如：GCeasy, IBM GC & Memory visualizer, HP JMeter, Google Garbage Cat