Linux HotSopt虚拟机GC线程的CPU占用率

下面的问题将会检验你有关Linux系统上的Java程序的垃圾回收和High CPU排错的知识。在过度调用GC或及CPU占用率过高的时候，这种排错技术是至关重要的。假设你没有使用像是 Compuware dynaTrace或者JVisualVMware这样先进的监视工具。有关于这些工具的使用教程将会在以后发布，但是请先确保自己掌握了基础的排错原则。

问题：

在Linux系统运行的时候，怎样可以监视并计算每一个Oracle HotSpot或者JRockit JVM垃圾回收（GC）线程占用了多少CPU资源呢？

答案

在Linux系统上，Java线程是作为本地的线程来实现的，这就导致每一个线程都是一个单独的Linux进程。这就意味着，你要使用 top-H命令（线程开关视图）来监视HotSpot JVM产生的所有Java进程的CPU占用率。

也就是说，根据你正在使用的GC策略和服务器规范的不同，HotSpot和JRockit JVM会为每一个GC线程分配一个确定的序号来区分收集空间的新旧。通过产生的JVM线程库，这些线程可以很轻松地被识别。你可以参考下面这个范例，Oracle JRockit JVM用“(GC Worker Thread X)”的标记方式产生了四个线程。

===== FULL THREAD DUMP ===============

Fri Nov 16 19:58:36 2012

BEA JRockit(R) R27.5.0-110-94909-1.5.0_14-20080204-1558-linux-ia32

"Main Thread" id=1 idx=0x4 tid=14911 prio=5 alive, in native, waiting

-- Waiting for notification on: weblogic/t3/srvr/T3Srvr@0xfd0a4b0[fat lock]

at jrockit/vm/Threads.waitForNotifySignal(JLjava/lang/Object;)Z(Native Method)

at java/lang/Object.wait(J)V(Native Method)

at java/lang/Object.wait(Object.java:474)

at weblogic/t3/srvr/T3Srvr.waitForDeath(T3Srvr.java:730)

^-- Lock released while waiting: weblogic/t3/srvr/T3Srvr@0xfd0a4b0[fat lock]
at weblogic/t3/srvr/T3Srvr.run(T3Srvr.java:380)
at weblogic/Server.main(Server.java:67)

at jrockit/vm/RNI.c2java(IIIII)V(Native Method)

-- end of trace

"(Signal Handler)" id=2 idx=0x8 tid=14920 prio=5 alive, in native, daemon

"(GC Main Thread)" id=3 idx=0xc tid=14921 prio=5 alive, in native, native_waiting, daemon

"(GC Worker Thread 1)" id=? idx=0x10 tid=14922 prio=5 alive, in native, daemon

"(GC Worker Thread 2)" id=? idx=0x14 tid=14923 prio=5 alive, in native, daemon

"(GC Worker Thread 3)" id=? idx=0x18 tid=14924 prio=5 alive, in native, daemon

"(GC Worker Thread 4)" id=? idx=0x1c tid=14925 prio=5 alive, in native, daemon

………………………

现在让我们通过这个简单的例子来了解一下这些规则。

第一步——监视GC线程的CPU利用率

第一步是监视和测定：

• 通过Linux系统的 top-h command命令的显示结果，来找出每一个GC工作线程的本地线程ID。
• 确定每一个GC工作线程的CPU占用率。

第二步——生成并分析JVM线程池

使用Linux的top -H命令的同时，通过kill -3 命令生成2或3个 JVM Thread Dump。

• 打开JVM线程池，找到JVM GC工作线程。
• 然后，通过本地线程的ID（tid属性）找出“top -H”输出的数据和JVM Thread Dump中的数据的关系。

就像你在这个例子中看到的那样，通过这样的线程分析，我们可以发现GC工作线程总共占用了大约20%的CPU资源。这主要是因为在那个时候发生了major GC。请注意使用verbose:gc参数是非常有用的，因为它可以让你分析CPU使用峰值与minor GC以及major GC的关系，以及让你确定JVM GC进程占用了多少CPU资源。

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