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   如果大家有遇到过Java内存泄露问题,而且亲自动手去定位和分析经历的同学来讲,获取Java的堆内信息对了内存使用情况的问题分析和定位是非常有帮助了。例如我们常用的MAT工具,可以较方便的让我们定位程序中内存的使用情况,是哪块导致了内存的泄露等。

    但由于传统的分析过程比较麻烦,需要使用Jdkjmap(Java Memory Map)命令把heap内存dump到一个文件,然后用MAT进行分析。所以本文介绍一种方法可以实现在线查看heap内存的使用情况,并附上源码实现,希望对大家有帮助。由于目前调研中只找到了Sun JDK6以及以上版本的实现,所以目前该方案只支持Sun JDK6或以上。如果其他同学有其它版本的JDK实现分享,欢迎一起交流。

整体实现思路如下:

1.       JDK6中在tools.jar类库里有一个com.sun.tools.attach.VirtualMachine类,该类可以获得JVM虚拟机的相关控制权限。

2.       利用getPids.exe或其它工具获取需要监控的JVM pid进程号信息

3.       利用反射调用VirtualMachineattach方法,获取VirtualMachine的实例对象

4.       复用反射调用VirtualMachine实例的heapHisto方法,参数为 –all, 可获到JVM的堆内存信息

5.       最后解析heapHisto方法返回的输入流,读取内存数据即可获得当前JVM的堆内存数据

下面帖出的主要代码来说明各步骤具体实现方法:

JDK6中在tools.jar类库里有一个com.sun.tools.attach.VirtualMachine类,该类可以获得JVM虚拟机的相关控制权限。

    private static Class<?> findVirtualMachineClass() throws ClassNotFoundException,

           MalformedURLException {

       // JVM 虚拟机操作类

       final String virtualMachineClassName = "com.sun.tools.attach.VirtualMachine";

       try {

           return Class.forName(virtualMachineClassName);

       } catch (final ClassNotFoundException e) {

           // exception ignored, try looking else where

           File file = new File(System.getProperty("java.home"));

           if ("jre".equalsIgnoreCase(file.getName())) {

              file = file.getParentFile();

           }

           //直接从JDK lib目录下加载 tools.jar类库

           final String[] defaultToolsLocation = { "lib", "tools.jar" };

           for (final String name : defaultToolsLocation) {

              file = new File(file, name);

           }

           final URL[] urls = { file.toURI().toURL() };

           final ClassLoader cl = URLClassLoader.newInstance(urls);

           //再次尝试反射查询 JVM虚拟机操作类

           return Class.forName(virtualMachineClassName, true, cl);

       }

}

 

利用反射调用VirtualMachineattach方法,获取VirtualMachine的实例对象

本过程相对比较简单,获取VirtualMachine的类后,根据反射类,查询attach方法

//获取JVM 虚拟机操作类后

final Class<?> virtualMachineClass = findVirtualMachineClass();

//根据反射查询 attach方法,参数为String类型

final Method attachMethod = virtualMachineClass.getMethod("attach", String.class);

//通过 getpids.exe工具获取当前JVM进程号

final String pid = PID.getPID();

try {

    //通过反射调用attache方法

    jvmVirtualMachine = invoke(attachMethod, null, pid);

} finally {

    enabled = jvmVirtualMachine != null;

}

 

复用反射调用VirtualMachine实例的heapHisto方法,参数为 –all, 可获到JVM的堆内存信息

本过程也是利用反射调用heapHisto方法,实现的代码如下:

final Class<?> virtualMachineClass = getJvmVirtualMachine().getClass();

//反射调用 heapHisto方法,参数为 -all

final Method heapHistoMethod = virtualMachineClass.getMethod("heapHisto",

       Object[].class);

//该方面返回值为InputStream

return (InputStream) invoke(heapHistoMethod, getJvmVirtualMachine(),

                   new Object[] { new Object[] { "-all" } });

 

 

最后解析heapHisto方法返回的输入流,读取内存数据即可获得当前JVM的堆内存数据, 通过该方法返回的一个文本内容。

Input Stream取出的结果(文本内容)示例如下:

 

 num     #instances         #bytes class name

----------------------------------------------

   1:         14948        1892768 [C

   2:           958         567568 [B

   3:          1870         215584 <symbolKlass>

   4:          7366         176784 java.lang.String

   5:           132          88104 [I

   6:           841          86360 <constMethodKlass>

   7:           841          67672 <methodKlass>

   8:           968          61152 [Ljava.lang.Object;

   9:           101          48152 <constantPoolKlass>

  10:          2593          41488 java.lang.StringBuilder

  11:           101          40600 <instanceKlassKlass>

  12:           952          30464 java.util.TreeMap$Entry

  13:            79          25112 <constantPoolCacheKlass>

  14:           310          22280 [S

  15:           746          17904 sun.jvmstat.perfdata.monitor.AliasFileParser$Token

  16:           367          17616 java.nio.HeapCharBuffer

 

Total         39840        3645336

 

null

 

因为内容太长,只截取了部分

因为读取的是文本内容,而且格式是完全固定的,所以大家可以直接解析里面的内容。主要是后面三例,一个是实现的个数,一个是实际的数据内容,最后一个是实例关联的类名称.

 



 Good Luck!
 Yours Matthew!






posted on 2013-02-20 16:30 x.matthew 阅读(5547) 评论(9)  编辑  收藏 所属分类: Best Practise(JDK API)

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