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# 31 | Java虚拟机的监控及诊断工具（GUI篇）
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今天我们来继续了解Java虚拟机的监控及诊断工具。
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## eclipse MAT
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在上一篇中，我介绍了`jmap`工具，它支持导出Java虚拟机堆的二进制快照。eclipse的[MAT工具](https://www.eclipse.org/mat/)便是其中一个能够解析这类二进制快照的工具。
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MAT本身也能够获取堆的二进制快照。该功能将借助`jps`列出当前正在运行的Java进程，以供选择并获取快照。由于`jps`会将自己列入其中，因此你会在列表中发现一个已经结束运行的`jps`进程。
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MAT获取二进制快照的方式有三种，一是使用Attach API，二是新建一个Java虚拟机来运行Attach API，三是使用`jmap`工具。
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这三种本质上都是在使用Attach API。不过，在目标进程启用了`DisableAttachMechanism`参数时，前两者将不在选取列表中显示，后者将在运行时报错。
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当加载完堆快照之后，MAT的主界面将展示一张饼状图，其中列举占据的Retained heap最多的几个对象。
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这里讲一下MAT计算对象占据内存的[两种方式](https://help.eclipse.org/mars/topic/org.eclipse.mat.ui.help/concepts/shallowretainedheap.html?cp=46_2_1)。第一种是Shallow heap，指的是对象自身所占据的内存。第二种是Retained heap，指的是当对象不再被引用时，垃圾回收器所能回收的总内存，包括对象自身所占据的内存，以及仅能够通过该对象引用到的其他对象所占据的内存。上面的饼状图便是基于Retained heap的。
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MAT包括了两个比较重要的视图，分别是直方图（histogram）和支配树（dominator tree）。
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MAT的直方图和`jmap`的`-histo`子命令一样，都能够展示各个类的实例数目以及这些实例的Shallow heap总和。但是，MAT的直方图还能够计算Retained heap，并支持基于实例数目或Retained heap的排序方式（默认为Shallow heap）。此外，MAT还可以将直方图中的类按照超类、类加载器或者包名分组。
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当选中某个类时，MAT界面左上角的Inspector窗口将展示该类的Class实例的相关信息，如类加载器等。（下图中的`ClassLoader @ 0x0`指的便是启动类加载器。）
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支配树的概念源自图论。在一则流图（flow diagram）中，如果从入口节点到b节点的所有路径都要经过a节点，那么a支配（dominate）b。
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在a支配b，且a不同于b的情况下（即a严格支配b），如果从a节点到b节点的所有路径中不存在支配b的其他节点，那么a直接支配（immediate dominate）b。这里的支配树指的便是由节点的直接支配节点所组成的树状结构。
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我们可以将堆中所有的对象看成一张对象图，每个对象是一个图节点，而GC Roots则是对象图的入口，对象之间的引用关系则构成了对象图中的有向边。这样一来，我们便能够构造出该对象图所对应的支配树。
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MAT将按照每个对象Retained heap的大小排列该支配树。如下图所示：
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根据Retained heap的定义，只要能够回收上图右侧的表中的第一个对象，那么垃圾回收器便能够释放出13.6MB内存。
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需要注意的是，对象的引用型字段未必对应支配树中的父子节点关系。假设对象a拥有两个引用型字段，分别指向b和c。而b和c各自拥有一个引用型字段，但都指向d。如果没有其他引用指向b、c或d，那么a直接支配b、c和d，而b（或c）和d之间不存在支配关系。
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当在支配树视图中选中某一对象时，我们还可以通过Path To GC Roots功能，反向列出该对象到GC Roots的引用路径。如下图所示：
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MAT还将自动匹配内存泄漏中的常见模式，并汇报潜在的内存泄漏问题。具体可参考该[帮助文档](https://help.eclipse.org/mars/topic/org.eclipse.mat.ui.help/tasks/runningleaksuspectreport.html?cp=46_3_1)以及[这篇博客](http://memoryanalyzer.blogspot.com/2008/05/automated-heap-dump-analysis-finding.html)。
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## Java Mission Control
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> 注意：自Java 11开始，本节介绍的JFR已经开源。但在之前的Java版本，JFR属于Commercial Feature，需要通过Java虚拟机参数`-XX:+UnlockCommercialFeatures`开启。
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> 我个人不清楚也不能回答关于Java 11之前的版本是否仍需要商务许可（Commercial License）的问题。请另行咨询后再使用，或者直接使用Java 11。
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> [Java Mission Control](http://jdk.java.net/jmc/)（JMC）是Java虚拟机平台上的性能监控工具。它包含一个GUI客户端，以及众多用来收集Java虚拟机性能数据的插件，如JMX Console（能够访问用来存放虚拟机各个子系统运行数据的[MXBeans](https://en.wikipedia.org/wiki/Java_Management_Extensions#Managed_beans)），以及虚拟机内置的高效profiling工具Java Flight Recorder（JFR）。
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JFR的性能开销很小，在默认配置下平均低于1%。与其他工具相比，JFR能够直接访问虚拟机内的数据，并且不会影响虚拟机的优化。因此，它非常适用于生产环境下满负荷运行的Java程序。
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当启用时，JFR将记录运行过程中发生的一系列事件。其中包括Java层面的事件，如线程事件、锁事件，以及Java虚拟机内部的事件，如新建对象、垃圾回收和即时编译事件。
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按照发生时机以及持续时间来划分，JFR的事件共有四种类型，它们分别为以下四种。
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1. 瞬时事件（Instant Event），用户关心的是它们发生与否，例如异常、线程启动事件。
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2. 持续事件（Duration Event），用户关心的是它们的持续时间，例如垃圾回收事件。
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3. 计时事件（Timed Event），是时长超出指定阈值的持续事件。
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4. 取样事件（Sample Event），是周期性取样的事件。
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取样事件的其中一个常见例子便是方法抽样（Method Sampling），即每隔一段时间统计各个线程的栈轨迹。如果在这些抽样取得的栈轨迹中存在一个反复出现的方法，那么我们可以推测该方法是热点方法。
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JFR的取样事件要比其他工具更加精确。以方法抽样为例，其他工具通常基于JVMTI（[Java Virtual Machine Tool Interface](https://docs.oracle.com/en/java/javase/11/docs/specs/jvmti.html)）的`GetAllStackTraces` API。该API依赖于安全点机制，其获得的栈轨迹总是在安全点上，由此得出的结论未必精确。JFR则不然，它不依赖于安全点机制，因此其结果相对来说更加精确。
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JFR的启用方式主要有三种。
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第一种是在运行目标Java程序时添加`-XX:StartFlightRecording=`参数。关于该参数的配置详情，你可以参考[该帮助文档](https://docs.oracle.com/en/java/javase/11/tools/java.html)（请在页面中搜索`StartFlightRecording`）。
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下面我列举三种常见的配置方式。
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* 在下面这条命令中，JFR将会在Java虚拟机启动5s后（对应`delay=5s`）收集数据，持续20s（对应`duration=20s`）。当收集完毕后，JFR会将收集得到的数据保存至指定的文件中（对应`filename=myrecording.jfr`）。
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# Time fixed
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$ java -XX:StartFlightRecording=delay=5s,duration=20s,filename=myrecording.jfr,settings=profile MyApp
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> `settings=profile`指定了JFR所收集的事件类型。默认情况下，JFR将加载配置文件`$JDK/lib/jfr/default.jfc`，并识别其中所包含的事件类型。当使用了`settings=profile`配置时，JFR将加载配置文件`$JDK/lib/jfr/profile.jfc`。该配置文件所包含的事件类型要多于默认的`default.jfc`，因此性能开销也要大一些（约为2%）。
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> `default.jfc`以及`profile.jfc`均为XML文件。后面我会介绍如何利用JMC来进行修改。
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* 在下面这条命令中，JFR将在Java虚拟机启动之后持续收集数据，直至进程退出。在进程退出时（对应`dumponexit=true`），JFR会将收集得到的数据保存至指定的文件中。
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```
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# Continuous, dump on exit
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$ java -XX:StartFlightRecording=dumponexit=true,filename=myrecording.jfr MyApp
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```
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* 在下面这条命令中，JFR将在Java虚拟机启动之后持续收集数据，直至进程退出。该命令不会主动保存JFR收集得到的数据。
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```
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# Continuous, dump on demand
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$ java -XX:StartFlightRecording=maxage=10m,maxsize=100m,name=SomeLabel MyApp
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Started recording 1.
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Use jcmd 38502 JFR.dump name=SomeLabel filename=FILEPATH to copy recording data to file.
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...
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```
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由于JFR将持续收集数据，如果不加以限制，那么JFR可能会填满硬盘的所有空间。因此，我们有必要对这种模式下所收集的数据进行限制。
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在这条命令中，`maxage=10m`指的是仅保留10分钟以内的事件，`maxsize=100m`指的是仅保留100MB以内的事件。一旦所收集的事件达到其中任意一个限制，JFR便会开始清除不合规格的事件。
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然而，为了保持较小的性能开销，JFR并不会频繁地校验这两个限制。因此，在实践过程中你往往会发现指定文件的大小超出限制，或者文件中所存储事件的时间超出限制。具体解释请参考[这篇帖子](https://community.oracle.com/thread/3514679)。
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前面提到，该命令不会主动保存JFR收集得到的数据。用户需要运行`jcmd <PID> JFR.dump`命令方能保存。
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这便是JFR的第二种启用方式，即通过`jcmd`来让JFR开始收集数据、停止收集数据，或者保存所收集的数据，对应的子命令分别为`JFR.start`，`JFR.stop`，以及`JFR.dump`。
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`JFR.start`子命令所接收的配置及格式和`-XX:StartFlightRecording=`参数的类似。这些配置包括`delay`、`duration`、`settings`、`maxage`、`maxsize`以及`name`。前几个参数我们都已经介绍过了，最后一个参数`name`就是一个标签，当同一进程中存在多个JFR数据收集操作时，我们可以通过该标签来辨别。
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在启动目标进程时，我们不再添加`-XX:StartFlightRecording=`参数。在目标进程运行过程中，我们可以运行`JFR.start`子命令远程启用目标进程的JFR功能。具体用法如下所示：
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```
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$ jcmd <PID> JFR.start settings=profile maxage=10m maxsize=150m name=SomeLabel
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```
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上述命令运行过后，目标进程中的JFR已经开始收集数据。此时，我们可以通过下述命令来导出已经收集到的数据：
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```
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$ jcmd <PID> JFR.dump name=SomeLabel filename=myrecording.jfr
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```
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最后，我们可以通过下述命令关闭目标进程中的JFR：
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```
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$ jcmd <PID> JFR.stop name=SomeLabel
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```
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关于`JFR.start`、`JFR.dump`和`JFR.stop`的其他用法，你可以参考[该帮助文档](https://docs.oracle.com/javacomponents/jmc-5-5/jfr-runtime-guide/comline.htm#JFRRT185)。
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第三种启用JFR的方式则是JMC中的JFR插件。
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在JMC GUI客户端左侧的JVM浏览器中，我们可以看到所有正在运行的Java程序。当点击右键弹出菜单中的`Start Flight Recording...`时，JMC便会弹出另一个窗口，用来配置JFR的启动参数，如下图所示：
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这里的配置参数与前两种启动JFR的方式并无二致，同样也包括标签名、收集数据的持续时间、缓存事件的时间及空间限制，以及配置所要监控事件的`Event settings`。
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（这里对应前两种启动方式的`settings=default|profile`）
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> JMC提供了两个选择：Continuous和Profiling，分别对应`$JDK/lib/jfr/`里的`default.jfc`和`profile.jfc`。
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我们可以通过JMC的`Flight Recording Template Manager`导入这些jfc文件，并在GUI界面上进行更改。更改完毕后，我们可以导出为新的jfc文件，以便在服务器端使用。
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当收集完成时，JMC会自动打开所生成的jfr文件，并在主界面中列举目标进程在收集数据的这段时间内的潜在问题。例如，`Parallel Threads`一节，便汇报了没有完整利用CPU资源的问题。
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客户端的左边则罗列了Java虚拟机的各个子系统。JMC将根据JFR所收集到的每个子系统的事件来进行可视化，转换成图或者表。
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这里我简单地介绍其中两个。
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垃圾回收子系统所对应的选项卡展示了JFR所收集到的GC事件，以及基于这些GC事件的数据生成的堆已用空间的分布图，Metaspace大小的分布图，最长暂停以及总暂停的直方分布图。
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即时编译子系统所对应的选项卡则展示了方法编译时间的直方图，以及按编译时间排序的编译任务表。
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后者可能出现同方法名同方法描述符的编译任务。其原因主要有两个，一是不同编译层次的即时编译，如3层的C1编译以及4层的C2编译。二是去优化后的重新编译。
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JMC的图表总体而言都不难理解。你可以逐个探索，我在这里便不详细展开了。
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## 总结与实践
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今天我介绍了两个GUI工具：eclipse MAT以及JMC。
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eclipse MAT可用于分析由`jmap`命令导出的Java堆快照。它包括两个相对比较重要的视图，分别为直方图和支配树。直方图展示了各个类的实例数目以及这些实例的Shallow heap或Retained heap的总和。支配树则展示了快照中每个对象所直接支配的对象。
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Java Mission Control是Java虚拟机平台上的性能监控工具。Java Flight Recorder是JMC的其中一个组件，能够以极低的性能开销收集Java虚拟机的性能数据。
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JFR的启用方式有三种，分别为在命令行中使用`-XX:StartFlightRecording=`参数，使用`jcmd`的`JFR.*`子命令，以及JMC的JFR插件。JMC能够加载JFR的输出结果，并且生成各种信息丰富的图表。
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* * *
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今天的实践环节，请你试用JMC中的MBean Server功能，并通过JMC的帮助文档（`Help->Java Mission Control Help`），以及[该教程](https://docs.oracle.com/javase/tutorial/jmx/mbeans/index.html)来了解该功能的具体含义。
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由于篇幅的限制，我就不再介绍[VisualVM](https://visualvm.github.io/index.html) 以及[JITWatch](https://github.com/AdoptOpenJDK/jitwatch) 了。感兴趣的同学可自行下载研究。
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