• 用jmap分析java程序


    之前的随笔提到用jstack分析java线程情况,也是在这个项目中,当线程的问题解决之后,发现程序的内存一直增长,于是用jmap工具分析了一下java程序占用内存的情况。

    命令很简单,直接

    jmap -histo 22955 > jmap.info

    其中22955是java的pid,重定向到jmap.info文件中,其内容为:

     num     #instances         #bytes  class name
    ----------------------------------------------
       1:        585569      359014728  [C
       2:         95905       14389200  <constMethodKlass>
       3:        579358       13904592  java.lang.String
       4:         95905       12287600  <methodKlass>
       5:          8542       10324824  <constantPoolKlass>
       6:         21015        7564272  [B
       7:          8542        6355376  <instanceKlassKlass>
       8:          7126        5664512  <constantPoolCacheKlass>
       9:         53877        5603208  com.wisdombud.unicom.monitor.po.MessageBean
      10:        117112        2810688  java.util.Date
      11:         46743        2534632  [Ljava.lang.Object;
      12:          3669        2142176  <methodDataKlass>
      13:         25046        1850544  [Ljava.util.Hashtable$Entry;
      14:         51662        1653184  java.util.Hashtable$Entry
      15:         50881        1628192  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry
      16:         43410        1389120  java.util.HashMap$Entry
      17:         55516        1332384  java.util.ArrayList
      18:         24915        1195920  java.util.Hashtable
      19:          8988        1162184  java.lang.Class
      20:         14523        1161840  java.lang.reflect.Method
      21:         21461        1030128  com.sun.org.apache.xerces.internal.dom.AttrNSImpl
      22:         12866         956456  [S
      23:         14959         750072  [[I
      24:          5752         694480  [I
      25:          9667         618688  com.sun.org.apache.xerces.internal.dom.ElementNSImpl
      26:         23097         554328  com.sun.org.apache.xerces.internal.dom.ParentNode$UserDataRecord
      27:         13430         537200  com.sun.org.apache.xerces.internal.dom.TextImpl
      28:          5279         526192  [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry;
      29:         15795         505440  com.sun.org.apache.xerces.internal.xni.QName
      30:          3120         476496  [Ljava.util.HashMap$Entry;
      31:         13949         446368  com.wisdombud.unicom.collect.linux.bean.ConfLinuxFileSys
      32:         23464         375424  java.lang.Object
      33:          3774         366032  [Ljava.lang.String;
      34:           429         233376  <objArrayKlassKlass>
      35:          9685         232440  com.sun.org.apache.xerces.internal.dom.AttributeMap
      36:          6981         223392  com.wisdombud.unicom.collect.linux.bean.PerfLinuxFileSys
      37:          4652         223296  java.util.HashMap
      38:          5279         211160  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment
      39:          5512         176384  java.util.concurrent.locks.ReentrantLock$NonfairSync
      40:           243         173016  [Lcom.sun.org.apache.xerces.internal.util.SymbolTable$Entry;
      41:          3159         126360  java.lang.ref.SoftReference
      42:          2516         120768  com.wisdombud.unicom.collect.linux.bean.ConfLinux
      43:          2761         110440  java.util.LinkedHashMap$Entry
      44:          1143         100584  org.snmp4j.Snmp$PendingRequest
      45:          1364          98208  org.snmp4j.mp.StateReference
      46:          2352          94080  com.wisdombud.unicom.collect.linux.bean.PerfLinux
      
    Total       2225122      467913224

    我去掉了很多占用比较小类。

    最重要的是后两列,第三列是占用的字节数,第四列是类,关于类,解释如下:

    • [C is a char[]
    • [S is a short[]
    • [I is a int[]
    • [B is a byte[]
    • [[I is a int[][]

    参考:http://stackoverflow.com/questions/7913759/what-are-these-objects-in-the-jmap-histogram

    可以看到,char比较多,但也能定位到自己代码中MessageBean占用比较多,迅速定位到操作此类的方法,在通过分析代码,找到了问题的原因。

    jmap可以经常用,比如每10分钟运行一次,通过对比,观察哪些类的占用内存增长比较多。

    另外,jmap还有dump的参数,其方法如下:

    jmap -dump:format=b,file=mem.dat 22955

    在这个项目中,dump出来的文件非常大,因为网络的原因没有传过来,所以没有分析。

    关于dump的用法,可以参考:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/04/16/3024986.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wardensky/p/4140722.html
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