如何分析java进程中哪个线程最耗资源
来源：互联网 发布：游戏优化差是什么意思 编辑：程序博客网 时间：2024/05/18 02:22
我们知道，java程序一般都很耗资源，动辄都是好几G的内存，甚至几十G。对外，java进程是一个整体，而且java是共享内存模型，所以很难分析单个线程，但是我们还是可以分析java线程消耗cpu的情况。
1 首先得到要分析的java程序进程id，可以通过jps命令：
[make@master ~]$ jps -l10242 com.intellij.idea.Main10597 org.jetbrains.idea.maven.server.RemoteMavenServer15127 sun.tools.jps.Jps11613 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher
因为intellij不仅耗内存也耗cpu，不如就来分析它吧。
2 用top命令分析进程号为10242内的线程：
top - 21:14:03 up 3:26, 2 users, load average: 0.02, 0.17, 0.26Threads: 50 total, 0 running, 50 sleeping, 0 stopped, 0 zombie%Cpu(s): 1.1 us, 0.5 sy, 0.0 ni, 97.9 id, 0.5 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 stKiB Mem : 3792584 total, 226952 free, 2734716 used, 830916 buff/cacheKiB Swap: 4063228 total, 3474208 free, 589020 used. 308556 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 10599 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.7 26.4 0:42.29 java 10600 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.7 26.4 0:42.24 java 10258 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.3 26.4 0:03.62 java 10242 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10243 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:01.33 java 10244 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:01.47 java 10245 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:01.48 java 10246 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:01.51 java 10247 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:01.46 java 10248 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:04.06 java 10249 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:02.62 java 10250 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.05 java 10251 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.04 java 10252 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10253 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10254 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 1:00.67 java 10255 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 1:06.17 java 10256 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:33.85 java 10257 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10259 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.01 java 10260 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:02.39 java 10262 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 gdbus 10263 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 gmain 10269 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10270 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.31 java 10272 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.06 java 10273 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:04.32 java 10274 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10277 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:56.89 java 10281 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10282 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.04 java 10283 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10288 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10290 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.29 java 10582 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:01.15 java 10598 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10620 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.03 java 10621 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10622 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10624 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.00 java 10625 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.03 java 10629 make 20 0 4981576 977.4m 12568 S 0.0 26.4 0:00.23 java
3 下面来分析进程号为10599 的线程情况（java 线程对外映射称操作系统的进程）
首先得到该java进程的线程堆栈信息：
jstack -l 10242 > stack.log
然后得到线程10599对应的16进制：
[make@master ~]$ python -c "print hex(10599)"0x2967
然后在stack.log 文件里找到对应线程：
"BaseDataReader: output stream of java" #57 prio=4 os_prio=0 tid=0x00007f88f0914000 nid=0x2967 in Object.wait() [0x00007f88d8df4000] java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (on object monitor) at java.lang.Object.wait(Native Method) at com.intellij.util.io.BaseDataReader.doRun(BaseDataReader.java:173) - locked <0x00000000e5227758> (a java.lang.Object) at com.intellij.util.io.BaseDataReader$1.run(BaseDataReader.java:61) at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Locked ownable synchronizers: - <0x00000000e20ee510> (a java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker)下面就可以针对该线程做进一步分析，为啥这么耗cpu
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