1.jps (Java Virtual Machine Process Status Tool)  

    用來檢視基於HotSpot的JVM裡面中，所有具有訪問許可權的Java程序的具體狀態, 包括程序ID，程序啟動的路徑及啟動引數等等，與unix上的ps類似，只不過jps是用來顯示java程序，可以把jps理解為ps的一個子集。

    jps [options] [hostid]
    如果不指定hostid就預設為當前主機或伺服器；如果指定了hostid，它就會顯示指定hostid上面的java程序，不過這需要遠端服務上開啟了jstatd服務。

    -q：忽略輸出的類名、Jar名以及傳遞給main方法的引數，只輸出pid。
    -m：輸出傳遞給main方法的引數，如果是內嵌的JVM則輸出為null。
    -l：輸出完全的包名，應用主類名，jar的完全路徑名
    -v：輸出傳給jvm的引數
    -V：輸出通過標記的檔案傳遞給JVM的引數（.hotspotrc檔案，或者是通過引數-XX:Flags=指定的檔案）。
    -J 用於傳遞jvm選項到由javac呼叫的java載入器中，例如，“-J-Xms48m”將把啟動記憶體設定為48M，使用-J選項可以非常方便的向基於Java的開發的底層虛擬機器應用程式傳遞引數。

    jps -mlv

9680 org.jetbrains.idea.maven.server.RemoteMavenServer -Djava.awt.headless=true -Didea.version==2017.1.1 -Xmx768m -Didea.maven.embedder.version=3.2.5 -Dfile.encoding=GBK
2356 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/openapi.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/jgoodies-forms.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/javac2.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/idea_rt.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/jna-platform.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/netty-all-4.1.9.Final.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/protobuf-2.5.0.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/annotations.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/trove4j.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/nanoxml-2.2.3.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/forms_rt.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/jdom.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/asm-all.jar;C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/lib/jps-model.jar;C:/Program Files/JetBra -Xmx700m -Djava.awt.headless=true -Djava.endorsed.dirs="" -Djdt.compiler.useSingleThread=true -Dcompile.parallel=false -Drebuild.on.dependency.change=true -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Dio.netty.initialSeedUniquifier=-8384703316530083662 -Dfile.encoding=GBK -Djps.file.types.component.name=FileTypeManager -Duser.language=zh -Duser.country=CN -Didea.paths.selector=IntelliJIdea2017.1 -Didea.home.path=C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2017.1.1 -Didea.config.path=C:\Users\vincent\.IntelliJIdea2017.1\config -Didea.plugins.path=C:\Users\vincent\.IntelliJIdea2017.1\config\plugins -Djps.log.dir=C:/Users/vincent/.IntelliJIdea2017.1/system/log/build-log -Djps.fallback.jdk.home=C:/Program Files/JetBrains/IntelliJ IDEA 2017.1.1/jre64 -Djps.fallback.jdk.version=1.8.0_112-release -Dio.netty.noUnsafe=true -Djava.io.tmpdir=C:/Users/vincent/.IntelliJIdea2017.1/system/compile-server/es-demo_7a0f3d0f/_temp_ -Djps.backward.ref.index.builder=true -Dkotlin.incremental.compilation.experimental=true -Dkotlin.daemon.enabled
4116  -Xms128m -Xmx750m -XX:ReservedCodeCacheSize=240m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=50 -ea -Dsun.io.useCanonCaches=false -Djava.net.preferIPv4Stack=true -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:-OmitStackTraceInFastThrow -Djb.vmOptionsFile=C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2017.1.1\bin\idea64.exe.vmoptions -Xbootclasspath/a:C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2017.1.1\lib\boot.jar -Didea.jre.check=true -Didea.paths.selector=IntelliJIdea2017.1 -XX:ErrorFile=C:\Users\vincent\java_error_in_idea_%p.log -XX:HeapDumpPath=C:\Users\vincent\java_error_in_idea.hprof
16776 sun.tools.jps.Jps -mlv -Denv.class.path=.;D:\jdk\lib\dt.jar;D:\jdk\lib\tools.jar;  -Dapplication.home=D:\jdk -Xms8m
 

2. jstack    

    jstack主要用來檢視某個Java程序內的執行緒堆疊資訊。

    jstack [option] pid  
    jstack [option] executable core  
    jstack [option] [[email protected]]remote-hostname-or-ip

    -l long listings，會打印出額外的鎖資訊，在發生死鎖時可以用<strong>jstack -l pid</strong>來觀察鎖持有情況  
    -m mixed mode，不僅會輸出Java堆疊資訊，還會輸出C/C++堆疊資訊（比如Native方法）  

    jstack可以定位到執行緒堆疊，根據堆疊資訊我們可以定位到具體程式碼，所以它在JVM效能調優中使用得非常多。下面我們來一個例項找出某個Java程序中最耗費CPU的Java執行緒並定位堆疊資訊，用到的命令有ps、top、printf、jstack、grep。
  第一步： 先找出Java程序ID，伺服器上的Java應用名稱為wordcount.jar：

 
[email protected]:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep
root     21711     1  1 14:47 pts/3    00:02:10 java -jar mrf-center.jar

 得到程序ID為21711，第二步找出該程序內最耗費CPU的執行緒，可以使用ps -Lfp pid或者ps -mp pid -o THREAD, tid, time或者top -Hp pid，我這裡用第三個，輸出如下：


 TIME列就是各個Java執行緒耗費的CPU時間，CPU時間最長的是執行緒ID為21742的執行緒，用

printf "%x\n" 21742
 

得到21742的十六進位制值為54ee，下面會用到。    


    OK，下一步終於輪到jstack上場了，它用來輸出程序21711的堆疊資訊，然後根據執行緒ID的十六進位制值grep，如下：

[email protected]:/# jstack 21711 | grep 54ee

"PollIntervalRetrySchedulerThread" prio=10 tid=0x00007f950043e000 nid=0x54ee in Object.wait() [0x00007f94c6eda000]

  可以看到CPU消耗在PollIntervalRetrySchedulerThread這個類的Object.wait()，我找了下我的程式碼，定位到下面的程式碼。

// Idle wait
getLog().info("Thread [" + getName() + "] is idle waiting...");
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) {
  }
}

   它是輪詢任務的空閒等待程式碼，上面的sigLock.wait(timeUntilContinue)就對應了前面的Object.wait()。

3. jmap（Memory Map）和jhat（Java Heap Analysis Tool）

  jmap用來檢視堆記憶體使用狀況，一般結合jhat使用。
 
  jmap語法格式如下：  

jmap [option] pid
jmap [option] executable core
jmap [option] [[email protected]]remote-hostname-or-ip

 如果執行在64位JVM上，可能需要指定-J-d64命令選項引數。

（1） 列印程序的類載入器和類載入器載入的持久代物件資訊，輸出：類載入器名稱、物件是否存活（不可靠）、物件地址、父類載入器、已載入的類大小等資訊，如下圖：

     jmap -permstat pid


（2） 使用jmap -heap pid檢視程序堆記憶體使用情況，包括使用的GC演算法、堆配置引數和各代中堆記憶體使用情況。比如下面的例子：

    jmap -heap pid

[[email protected] home]# jmap -heap 2860
Attaching to process ID 2860, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 20.45-b01

using thread-local object allocation.
Mark Sweep Compact GC

Heap Configuration:
   MinHeapFreeRatio = 40
   MaxHeapFreeRatio = 70
   MaxHeapSize      = 257949696 (246.0MB)
   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:
New Generation (Eden + 1 Survivor Space):
   capacity = 12189696 (11.625MB)
   used     = 6769392 (6.4557952880859375MB)
   free     = 5420304 (5.1692047119140625MB)
   55.53372290826613% used
Eden Space:
   capacity = 10878976 (10.375MB)
   used     = 6585608 (6.280525207519531MB)
   free     = 4293368 (4.094474792480469MB)
   60.53518272307982% used
From Space:
   capacity = 1310720 (1.25MB)
   used     = 183784 (0.17527008056640625MB)
   free     = 1126936 (1.0747299194335938MB)
   14.0216064453125% used
To Space:
   capacity = 1310720 (1.25MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 1310720 (1.25MB)
   0.0% used
tenured generation:
   capacity = 26619904 (25.38671875MB)
   used     = 15785896 (15.054603576660156MB)
   free     = 10834008 (10.332115173339844MB)
   59.30110040967841% used
Perm Generation:
   capacity = 33554432 (32.0MB)
   used     = 33323352 (31.779624938964844MB)
   free     = 231080 (0.22037506103515625MB)
   99.31132793426514% used

（3）檢視堆記憶體中的物件數目、大小統計直方圖，如果帶上live則只統計活物件：
    
        jmap -histo[:live] pid

[email protected]:/# 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是物件型別，說明如下：

B  byte
C  char
D  double
F  float
I  int
J  long
Z  boolean
[  陣列，如[I表示int[]
[L+類名 其他物件

 還有一個很常用的情況是：用jmap把程序記憶體使用情況dump到檔案中，再用jhat分析檢視。jmap進行dump命令格式如下：

jmap -dump:format=b,file=dumpFileName

   一樣地對上面程序ID為21711進行Dump：

[email protected]:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711     
Dumping heap to /tmp/dump.dat ...
Heap dump file created

   dump出來的檔案可以用MAT、VisualVM等工具檢視，這裡用jhat檢視：

[email protected]:/# jhat -port 9998 /tmp/dump.dat
Reading from /tmp/dump.dat...
Dump file created Tue Jan 28 17:46:14 CST 2014
Snapshot read, resolving...
Resolving 132207 objects...
Chasing references, expect 26 dots..........................
Eliminating duplicate references..........................
Snapshot resolved.
Started HTTP server on port 9998
Server is ready.

 然後就可以在瀏覽器中輸入主機地址:9998查看了：

4.jstat（JVM統計監測工具）

    看看各個區記憶體和GC的情況

    stat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ]  
    vmid是Java虛擬機器ID，在Linux/Unix系統上一般就是程序ID。interval是取樣時間間隔。count是取樣數目。比如下面輸出的是GC資訊，取樣時間間隔為250ms，取樣數為6：

[[email protected] Desktop]# jstat -gc 2860 250 6  

S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1區容量（Capacity）和使用量（Used）  
EC、EU：Eden區容量和使用量  
OC、OU：年老代容量和使用量  
PC、PU：永久代容量和使用量  
YGC、YGT：年輕代GC次數和GC耗時  
FGC、FGCT：Full GC次數和Full GC耗時  
GCT：GC總耗時  

5.jinfo

    jinfo是jdk自帶的命令，用來檢視jvm的配置引數。通常會先使用jps檢視java程序的id，然後使用jinfo檢視指定pid的jvm資訊
    
    jinfo -flags process_id

jps

4704 Launcher
9680 RemoteMavenServer
4116
13052 Jps

jinfo -flags 9680

Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.91-b15
Non-default VM flags: -XX:CICompilerCount=4 -XX:InitialHeapSize=268435456 -XX:MaxHeapSize=805306368 -XX:MaxNewSize=268435456 -XX:MinHeapDeltaBytes=524288 -XX:NewSize=89128960 -XX:OldSize=179306496 -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseFastUnorderedTimeStamps -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation -XX:+UseParallelGC
Command line:  -Djava.awt.headless=true -Didea.version==2017.1.1 -Xmx768m -Didea.maven.embedder.version=3.2.5 -Dfile.encoding=GBK

6.hprof（Heap/CPU Profiling Tool）

    hprof能夠展現CPU使用率，統計堆記憶體使用情況。
    2SE中提供了一個簡單的命令列工具來對java程式的cpu和heap進行 profiling，叫做HPROF。HPROF實際上是JVM中的一個native的庫，它會在JVM啟動的時候通過命令列引數來動態載入，併成為 JVM程序的一部分。若要在java程序啟動的時候使用HPROF，使用者可以通過各種命令列引數型別來使用HPROF對java程序的heap或者 （和）cpu進行profiling的功能。HPROF產生的profiling資料可以是二進位制的，也可以是文字格式的。這些日誌可以用來跟蹤和分析 java程序的效能問題和瓶頸，解決記憶體使用上不優的地方或者程式實現上的不優之處。二進位制格式的日誌還可以被JVM中的HAT工具來進行瀏覽和分析，用 以觀察java程序的heap中各種型別和資料的情況。在J2SE 5.0以後的版本中，HPROF已經被併入到一個叫做Java Virtual Machine Tool Interface（JVM TI）中。

java -agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass  
java -Xrunprof[:options] ToBeProfiledClass  
javac -J-agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass  

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  

- Get sample cpu information every 20 millisec, with a stack depth of 3: 
         java -agentlib:hprof=cpu=samples,interval=20,depth=3 classname 
     - Get heap usage information based on the allocation sites: 
         java -agentlib:hprof=heap=sites classname 
      上面每隔20毫秒取樣CPU消耗資訊，堆疊深度為3，生成的profile檔名稱是java.hprof.txt，在當前目錄。 
      預設情況下，java程序profiling的資訊（sites和dump）都會被 寫入到一個叫做java.hprof.txt的檔案中。大多數情況下，該檔案中都會對每個trace，threads，objects包含一個ID，每一 個ID代表一個不同的觀察物件。通常，traces會從300000開始。 預設，force=y，會將所有的資訊全部輸出到output檔案中，所以如果含有 多個JVMs都採用的HRPOF enable的方式執行，最好將force=n，這樣能夠將單獨的JVM的profiling資訊輸出到不同的指定檔案。 interval選項只在 cpu=samples的情況下生效，表示每隔多少毫秒對java程序的cpu使用情況進行一次採集。 msa選項僅僅在Solaris系統下才有效， 表示會使用Solaris下的Micro State Accounting功能 .