🔍 从诊断到定位：掌握生产级 JVM 排查工具链
📖 前言：系统故障时，如何快速定位？
无论 JVM 理论多么扎实，当线上服务出现 CPU 飙高、响应超时、内存泄漏或频繁 Full GC 时，仅靠猜测是远远不够的。此时，JVM 工具便成为我们通往真相的放大镜、透视镜和手术刀。
本文将围绕以下目标展开：
- ✅ 学会使用工具采样信息
- ✅ 学会解读输出背后的含义
- ✅ 学会将数据转化为判断依据
- ✅ 通过真实案例清晰展示问题定位路径
一、JVM 工具体系：能力图谱速览
| 工具 | 主要用途 | 典型场景 |
|---|---|---|
| jps | 查看所有 Java 进程 | 定位目标进程 PID |
| jstack | 导出线程堆栈快照 | 分析死锁 / 阻塞 / 高 CPU |
| jmap | 查看类占用内存、导出 heap dump | 分析内存泄漏 / 垃圾对象分布 |
| jstat | 监控 GC 状况、类加载数据 | 查看 GC 行为 / 元空间使用 |
| Arthas | 全能在线诊断工具 | 热部署、耗时分析、方法跟踪 |
| MAT | 图形化 heap dump 分析工具 | 精准定位泄漏引用链 / 根对象 |
二、线程问题定位：jstack 的使用与实战
📌 用法示例
jstack <pid> > thread_dump.txt
jstack 可以显示当前所有线程的运行状态，包括调用栈、锁状态、是否阻塞等信息。
📚 实战场景：接口无响应，线程数持续上升
导出线程堆栈后发现大量线程处于 BLOCKED 状态：
"DubboServerHandler-10" #89 daemon prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f86c4b04800 nid=0x62b WAITING
java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)
at com.company.OrderService.lock(OrderService.java:89)
经分析，由于 synchronized 锁竞争严重，导致资源饥饿。最终通过引入 ReentrantLock + tryLock 限时获取锁机制优化。
🔍 小技巧
- 使用
grep查看BLOCKED/WAITING线程占比 - 对
nid使用top -H -p <pid>配合分析 CPU 占用高的线程
三、内存问题定位：jmap + MAT 深度分析
🔧 快速导出堆快照
jmap -dump:format=b,file=heap_dump.hprof <pid>
然后使用 Eclipse MAT（Memory Analyzer Tool）打开：
👀 分析思路
- 打开后点击
Leak Suspects Report，让 MAT 自动生成泄漏嫌疑报告 - 分析对象占用情况（Histogram）
- 使用
Dominator Tree查找谁“持有”最多内存 - 找出
GC Roots路径，理解为何对象无法被释放
🧪 案例：堆积大量 Session 缓存，导致 OOM
通过 MAT 分析后发现 ConcurrentHashMap<String, UserSession> 占用超过 1.5G 且 GC 不释放，最终确认 Session 缓存未清理。使用 WeakReference + TTL 清理机制成功解决。
四、在线诊断神器：Arthas 的核心命令
Arthas 是一款极其强大的 JVM 诊断工具，支持 attach 在线运行系统，非常适合无法重启的生产环境。
🔧 启动方式
curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar
🔍 常用命令一览
| 命令 | 作用 |
|---|---|
| dashboard | 查看 CPU、内存、GC、线程等概况 |
| thread -n 5 | Top 5 CPU 消耗线程 |
| trace | 方法执行路径及耗时统计 |
| tt | 方法调用前后状态记录+回放 |
| watch | 实时查看参数、返回值、耗时 |
| jad | 在线反编译 class 文件 |
🎯 实战：定位某接口性能抖动
trace com.example.service.UserService getUserById
发现方法内部调用 Redis 响应缓慢，约耗时 200ms+。继续向下追踪发现连接池配置过小，导致阻塞排队严重，调大 maxTotal 成功缓解问题。
五、GC 行为实时监控：jstat 快速采样
jstat -gc <pid> 1000 10
每 1 秒输出一次 GC 数据，共 10 次。常见输出字段：
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| YGC | Young GC 次数 |
| FGC | Full GC 次数 |
| YGCT | Young GC 总耗时 |
| FGCT | Full GC 总耗时 |
| S0U/S1U | Survivor 区使用量 |
| OU | Old 区使用量 |
🔍 场景举例
如果 FGC 不断增长，同时 OU 接近上限，说明老年代垃圾回收效果不佳。此时应排查：
- 是否存在内存泄漏？
- 是否 Eden 区过小，频繁晋升至老年代？
- GC 策略是否适合当前业务负载？
六、工具组合建议与踩坑经验
| 问题类型 | 推荐工具组合 |
|---|---|
| CPU 飙高 | top + jstack + Arthas trace |
| 接口卡顿 | Arthas tt/watch/trace |
| 内存泄漏 | jmap + MAT + jstat |
| 类加载冲突 | jad, sc, classloader |
| 容器内调试 | Arthas 支持 docker 内 attach |
❗ 常见坑：
- 容器内使用
jmap导出hprof时注意内存开销，可挂载 volume 后导出到宿主机 - 使用
jstack不一定能看出所有问题，建议多次 dump，对比线程状态 - Arthas 虽强，但
trace消耗较大，不要在高并发接口长时间 trace
🔚 总结：工具只是手段，思维才是核心
熟练掌握 JVM 工具的核心，不是记住命令，而是形成“现象 → 采样 → 解读 → 结论 → 优化”的完整分析路径。
技术高手的关键，不是写代码快，而是系统出问题时，知道该看什么，如何下手。
📢 下一篇预告：《JVM 性能问题排查实战 10 连击》
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