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开篇词：

故障背景是客服中心通话历史分表4季度，单表200w+，查询一年的数据量，大分页（查询第20w页的10条数据）查询多次，tomcat卡死，一段时间后，后台其他定时任务，kafaka消费线程恢复正常，tomcat web容器依旧高cpu，具卡无比。

干货篇：

1.查看系统资源使用情况

top -H -p 49339
解释：查看进程49339进程的实时系统资源使用情况，“-H”表示查看进程中所有线程资源占用情况； “-p”指用来指定具体进程号

2.将十进制进程号转成十六进制

printf “%x \n” 49339
解释：转换的目的是让这个线程ID能和jstack输出的线程ID匹配上，因为jstack输出的是十六进制的线程ID

3.使用jstack工具监视进程的垃圾回收情况

jstat -gc 49339 3 5
解释：通过jstat工具查看jvm 垃圾回收情况，“-gc”指定要监视的内容为垃圾回收情况；“3”每隔三秒输出一次监视结果；“5”一共输出5次监视结果。

其中各参数代表的含义：

• S0C (Survivor space 0 capacity)：第一个幸存区（Survivor space）的容量（以字节为单位）。幸存区用于存放垃圾收集后存活的对象。
• S1C (Survivor space 1 capacity)：第二个幸存区的容量（以字节为单位）。在大多数 JVM 实现中，幸存区有两个，用于在不同的垃圾收集周期之间切换。
• S0U (Survivor space 0 utilization)：第一个幸存区当前已使用的空间大小（以字节为单位）。
• S1U (Survivor space 1 utilization)：第二个幸存区当前已使用的空间大小（以字节为单位）。
• EC (Eden space capacity)：Eden 区的容量（以字节为单位）。Eden 区是 Java 堆的一部分，用于存放新生成的对象。
• EU (Eden space utilization)：Eden 区当前已使用的空间大小（以字节为单位）。
• OC (Old space capacity)：老年代（Old Generation）的容量（以字节为单位）。老年代用于存放存活时间较长的对象。
• OU (Old space utilization)：老年代当前已使用的空间大小（以字节为单位）。
• MC (Metaspace capacity)：元空间（Metaspace，Java 8 引入以替代永久代）的容量（以字节为单位）。元空间用于存放类的元数据。
• MU (Metaspace utilization)：元空间当前已使用的空间大小（以字节为单位）。
• CCSC (Compressed class space capacity)：压缩类空间（Java 8+ 中使用）的容量（以字节为单位）。这个空间用于存放类的元数据，但与元空间分开管理。
• CCSU (Compressed class space utilization)：压缩类空间当前已使用的空间大小（以字节为单位）。
• YGC (Young GC count)：年轻代垃圾收集的次数。
• YGCT (Young GC time)：年轻代垃圾收集所花费的总时间（以秒为单位）。
• FGC (Full GC count)：完全垃圾收集（Full GC，也称作老年代垃圾收集）的次数。
• FGCT (Full GC time)：完全垃圾收集所花费的总时间（以秒为单位）。
• GCT (Total GC time)：垃圾收集所花费的总时间（以秒为单位），包括年轻代和完全垃圾收集的时间。
  请注意，具体的输出参数可能会因 JVM 的版本和配置（如是否启用了压缩指针等）而有所不同。此外，对于 JDK 11 及更高版本，元空间（Metaspace）取代了永久代（PermGen space），因此相关的参数（如 PC 和 PU）在较新版本的 JVM 中不再出现。

4.输出指定线程的堆内存信息

jmap -heap 49339
解释：输出指定线程的堆内存信息

jstack -l 49339|grep c22a -A 20
解释：时候用jstack工具来输出java进程的线程堆栈信息，并查找包含字符串“c22a”的行，打印其后面的20行
“-l”：指定输出java进程的线程ID；“-A 20”：打印匹配行及其后面的20行

5.观察日志

发现kafka消费线程占用cpu较高，kafka consumer正常epollWait等待kafaka数据，无其他特别异常信息，暂时跳过

6.本地环境复现

更换jdbc连接池至druid，通过dashboard排查分表后的真实sql耗时，中等数据量时，由于分表的存在，limit 20w，20w+10会被重写0,20W+10，以便跨表数据内存排序，数据量大，便造成了慢查询，有可能导致OOM

总结篇：

以下是大致的排查JVM问题的思路：

1. 初步观察和监控
   查看系统指标：使用系统监控工具（如Linux的top命令或Windows的任务管理器）查看CPU、内存和网络IO等关键指标。
   观察JVM监控工具：使用JDK自带的工具如jConsole、VisualVM或第三方工具（如Arthas）来远程连接并监控JVM的内存使用趋势、线程状态、垃圾回收活动等。
2. 确定问题类型
   内存问题：观察是否出现OutOfMemoryError（OOM）错误，或者内存使用量异常增长。
   CPU问题：查看CPU使用率是否过高，特别是某个或某些Java线程的CPU占用率异常。
   线程问题：检查是否存在死锁、线程饥饿或线程阻塞等问题。
   垃圾回收问题：分析垃圾回收日志，查看垃圾回收的频率、时间和类型，判断是否存在频繁的Full GC或GC时间过长等问题。
3. 使用诊断工具
   jstack：用于打印Java线程的堆栈跟踪信息，帮助定位线程问题，如死锁、线程阻塞等。
   示例命令：jstack ，其中是Java进程的进程ID。
   jmap：用于生成堆内存快照和查询堆内存使用情况。
   示例命令：jmap -heap 查看堆内存使用情况，jmap -dump:live,format=b,file=.hprof 生成堆内存快照。
   jstat：用于监视JVM中类的加载、内存、垃圾收集、JIT编译等运行时数据。
   示例命令：jstat -gc 1000每1000毫秒打印一次GC信息。
   jcmd（JDK 1.8+）：集成了多个JDK诊断命令的功能，用于执行更复杂的诊断任务。
   示例命令：jcmd Thread.print打印线程信息。
4. 分析日志和堆内存快照
   分析GC日志：通过GC日志分析垃圾回收的频率、时间、类型和原因，判断是否存在内存泄漏、堆内存设置不合理等问题。
   分析堆内存快照：使用MAT（Memory Analyzer Tool）等内存分析工具分析堆内存快照，查找内存泄漏的源头、大对象占用等。
   查看应用程序日志：检查应用程序日志以获取更多关于错误和异常的上下文信息。
5. 定位和解决问题
   代码优化：根据分析结果优化代码，减少内存占用、避免内存泄漏、优化数据结构等。
   JVM参数调整：调整JVM启动参数，如堆内存大小（-Xms，-Xmx）、垃圾回收器类型（-XX:+UseG1GC）等，以改善JVM性能。
   升级JDK版本：如果问题是由于JDK的已知bug引起的，考虑升级到更高版本的JDK。
6. 验证和监控
   验证修复：在开发或测试环境中验证修复是否有效，确保问题得到解决。
   持续监控：在问题解决后，持续监控系统性能，确保没有新的问题出现。

通过以上步骤，可以系统地排查和解决JVM问题，提高系统的稳定性和性能。需要注意的是，排查JVM问题可能需要一定的经验和耐心，因为问题可能由多种因素引起，需要综合考虑各种信息来找到问题的根源。

我是杰叔叔，一名沪漂的码农，下期再会！