OutOfMemoryError，内存不足
内存容量
螺纹死锁
锁争用（锁争用）
Java进程消耗CPU过高
A，jps（Java虚拟机进程状态工具）
jps主要用于输出JVM中运行的进程状态信息。语法格式如下：
jps [选项] [主机ID]
如果不指定hostid就默认为当前主机或服务器。
命令行参数选项说明如下：
-q不输出类名，Jar名和纳入主方法的参数
-m输出预设主方法的参数
-l输出main类或Jar的全限名
-v输出JVM的参数
例如下面：
root @ ubuntu：/＃jps -m -l
2458 org.artifactory.standalone.main.Main /usr/local/artifactory-2.2.5/etc/jetty.xml
29920 com.sun.tools.hat.Main主端口9998 /tmp/dump.dat
3149 org.apache.catalina.startup.Bootstrap启动
30972 sun.tools.jps.Jps -m -l
8247 org.apache.catalina.startup.Bootstrap启动
25687 com.sun.tools.hat.Main-端口9999 dump.dat
21711 mrf-center.jar
B，jstack
jstack主要用来查看某个Java进展内部的线程变量信息。语法格式如下：
jstack [选项] pid
jstack [option]可执行核心
jstack [选项] [服务器ID @]远程主机名或IP
命令行参数选项说明如下：
-l长列表，会打印出额外的锁信息，在发生死锁时可以用jstack -l pid来观察锁持有情况-m混合模式，同时会输出Java信息，从而输出C / C ++信息（某种本地方法）
jstack可以定位到线程变量，根据类别信息我们可以定位到特定的代码，所以它在JVM性能调优中使用得非常多。下面我们来一个实例加上某个Java进程中最耗费CPU的Java线程并定位各种信息，用到的命令有ps，top，printf，jstack，grep。
初步先发现Java过程ID，我部署在服务器上的Java应用名称为mrf-center：
root @ ubuntu：/＃ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep
根21711 1 1 14:47 pts / 3 00:02:10 java -jar mrf-center.jar
得到进程ID为21711，第二步找到该进程内部最耗费CPU的线程，可以使用ps -Lfp pid或者ps -mp pid -o THREAD，tid，time或top -Hp pid，我这里用第三个，输出如下：
TIME列就是各个Java线程耗费的CPU时间，CPU时间延长的是线程ID为21742的线程，用
printf“％x \ n” 21742
得到21742的十六进制变量54ee，下面会用到。
OK，接下来终于轮到jstack上场了，它进行了输出进程21711的变量信息，然后根据线程ID的十六进制值grep，如下：
root @ ubuntu：/＃jstack 21711 | grep 54ee
“ PollIntervalRetrySchedulerThread” prio = 10 tid = 0x00007f950043e000 nid = 0x54ee in Object.wait（）[0x00007f94c6eda000]
可以看到CPU消耗在PollIntervalRetrySchedulerThread这个类的Object.wait（），我找了下我的代码，定位到下面的代码：
//空闲等待
getLog（）。info（“线程[” + getName（）+“]处于空闲等待中……”）；
schedulerThreadState = PollTaskSchedulerThreadState.IdleWaiting;
long now = System.currentTimeMillis();
long waitTime = now + getIdleWaitTime();
long timeUntilContinue = waitTime - now;
synchronized(sigLock) { try {
if(!halted.get()) {
sigLock.wait(timeUntilContinue);
}
} catch (InterruptedException ignore) {
}
}
它是轮询任务的空闲等待代码，上面的sigLock.wait(timeUntilContinue)就对应了前面的Object.wait()。
C、 jmap（Memory Map）和jhat（Java Heap Analysis Tool）
jmap用来查看堆内存使用状况，一般结合jhat使用。
jmap语法格式如下：
jmap [option] pid
jmap [option] executable core
jmap [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip
如果运行在64位JVM上，可能需要指定-J-d64命令选项参数。
jmap -permstat pid
打印进程的类加载器和类加载器加载的持久代对象信息，输出：类加载器名称、对象是否存活（不可靠）、对象地址、父类加载器、已加载的类大小等信息，如下图：
使用jmap -heap pid查看进程堆内存使用情况，包括使用的GC算法、堆配置参数和各代中堆内存使用情况。比如下面的例子：
root@ubuntu:/# jmap -heap 21711
Attaching to process ID 21711, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 20.10-b01
using thread-local object allocation.
Parallel GC with 4 thread(s)
Heap Configuration:
MinHeapFreeRatio = 40
MaxHeapFreeRatio = 70
MaxHeapSize = 2067791872 (1972.0MB)
NewSize = 1310720 (1.25MB)
MaxNewSize = 17592186044415 MB
OldSize = 5439488 (5.1875MB)
NewRatio = 2
SurvivorRatio = 8
PermSize = 21757952 (20.75MB)
MaxPermSize = 85983232 (82.0MB)
Heap Usage:
PS Young Generation
Eden Space:
capacity = 6422528 (6.125MB)
used = 5445552 (5.1932830810546875MB)
free = 976976 (0.9317169189453125MB)
84.78829520089286% used
From Space:
capacity = 131072 (0.125MB)
used = 98304 (0.09375MB)
free = 32768 (0.03125MB)
75.0% used
To Space:
capacity = 131072 (0.125MB)
used = 0 (0.0MB)
free = 131072 (0.125MB)
0.0% used
PS Old Generation
capacity = 35258368 (33.625MB)
used = 4119544 (3.9287033081054688MB)
free = 31138824 (29.69629669189453MB)
11.683876009235595% used
PS Perm Generation
capacity = 52428800 (50.0MB)
used = 26075168 (24.867218017578125MB)
free = 26353632 (25.132781982421875MB)
49.73443603515625% used
....
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，如下：
root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more
num #instances #bytes class name----------------------------------------------
1: 38445 5597736 <constMethodKlass>
2: 38445 5237288 <methodKlass>
3: 3500 3749504 <constantPoolKlass>
4: 60858 3242600 <symbolKlass>
5: 3500 2715264 <instanceKlassKlass>
6: 2796 2131424 <constantPoolCacheKlass>
7: 5543 1317400 [I
8: 13714 1010768 [C
9: 4752 1003344 [B
10: 1225 639656 <methodDataKlass>
11: 14194 454208 java.lang.String
12: 3809 396136 java.lang.Class
13: 4979 311952 [S
14: 5598 287064 [[I
15: 3028 266464 java.lang.reflect.Method
16: 280 163520 <objArrayKlassKlass>
17: 4355 139360 java.util.HashMap$Entry
18: 1869 138568 [Ljava.util.HashMap$Entry;
19: 2443 97720 java.util.LinkedHashMap$Entry
20: 2072 82880 java.lang.ref.SoftReference
21: 1807 71528 [Ljava.lang.Object;
22: 2206 70592 java.lang.ref.WeakReference
23: 934 52304 java.util.LinkedHashMap
24: 871 48776 java.beans.MethodDescriptor
25: 1442 46144 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry
26: 804 38592 java.util.HashMap
27: 948 37920 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment
28: 1621 35696 [Ljava.lang.Class;
29: 1313 34880 [Ljava.lang.String;
30: 1396 33504 java.util.LinkedList$Entry
31: 462 33264 java.lang.reflect.Field
32: 1024 32768 java.util.Hashtable$Entry
33: 948 31440 [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry;
class name是对象类型，说明如下：
B byte
C char
D double
F float
I int
J long
Z boolean
[ 数组，如[I表示int[]
[L+类名 其他对象
还有一个很常用的情况是：用jmap把进程内存使用情况dump到文件中，再用jhat分析查看。jmap进行dump命令格式如下：
jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid
我一样地对上面进程ID为21711进行Dump：
root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711
Dumping heap to /tmp/dump.dat ...
Heap dump file created
dump出来的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，这里用jhat查看：
root@ubuntu:/# jhat -port 9998 /tmp/dump.dat
Reading from /tmp/dump.dat...
Dump file created Tue Jan 28 17:46:14 CST 2014Snapshot read, resolving...
Resolving 132207 objects...
Chasing references, expect 26 dots..........................
Eliminating duplicate references..........................
Snapshot resolved.
Started HTTP server on port 9998Server is ready.
注意如果Dump文件太大，可能需要加上-J-Xmx512m这种参数指定最大堆内存，即jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然后就可以在浏览器中输入主机地址:9998查看了：
上面红线框出来的部分大家可以自己去摸索下，最后一项支持OQL（对象查询语言）。
D、jstat（JVM统计监测工具）
语法格式如下：
jstat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ]
vmid是Java虚拟机ID，在Linux/Unix系统上一般就是进程ID。interval是采样时间间隔。count是采样数目。比如下面输出的是GC信息，采样时间间隔为250ms，采样数为4：
root@ubuntu:/# jstat -gc 21711 250 4
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU PC PU YGC YGCT FGC FGCT GCT
192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1854.9 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649
192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1972.2 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649
192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 1972.2 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649
192.0 192.0 64.0 0.0 6144.0 2109.7 32000.0 4111.6 55296.0 25472.7 702 0.431 3 0.218 0.649
要明白上面各列的意义，先看JVM堆内存布局：
可以看出：
堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代
年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区（From和To）
现在来解释各列含义：
S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used）
EC、EU：Eden区容量和使用量
OC、OU：年老代容量和使用量
PC、PU：永久代容量和使用量
YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时
FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时
GCT：GC总耗时
E、hprof（Heap/CPU Profiling Tool）
hprof能够展现CPU使用率，统计堆内存使用情况。
语法格式如下：
java -agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass
java -Xrunprof[:options] ToBeProfiledClass
javac -J-agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass
完整的命令选项如下：
Option Name and Value Description Default
--------------------- ----------- -------
heap=dump|sites|all heap profiling all
cpu=samples|times|old CPU usage off
monitor=y|n monitor contention n
format=a|b text(txt) or binary output a
file=<file> write data to file java.hprof[.txt]
net=<host>:<port> send data over a socket off
depth=<size> stack trace depth 4
interval=<ms> sample interval in ms 10
cutoff=<value> output cutoff point 0.0001
lineno=y|n line number in traces? y
thread=y|n thread in traces? n
doe=y|n dump on exit? y
msa=y|n Solaris micro state accounting n
force=y|n force output to <file> y
verbose=y|n print messages about dumps y
来几个官方指南上的实例。
CPU Usage Sampling Profiling(cpu=samples)的例子：
java -agentlib：hprof = cpu = samples，interval = 20，depth = 3您好
上面每隔20分钟采样CPU消耗的信息，深度为3，生成的配置文件名称为java.hprof.txt，在当前目录。
CPU使用次数剖析（cpu = times）的例子，它相对于CPU使用情况采样配置文件能够获得更多细粒度的CPU消耗信息，能够细到每个方法调用的开始和结束，它的实现使用了字节码注入技术（BCI）：
javac -J-agentlib：hprof = cpu = times Hello.java
堆分配分析（heap = sites）的示例：
javac -J-agentlib：hprof = heap = sites Hello.java
堆转储（heap = dump）的例子，它比上面的堆分配概要分析能够生成更详细的堆转储信息：
javac -J-agentlib：hprof = heap = dump Hello.java
有时在JVM启动参数中加入-Xrunprof：heap = sites参数可以生成CPU /堆配置文件，但对JVM性能影响非常大，不建议在线上服务器环境使用。