一次性搞清楚线上CPU100%，频繁FullGC排查套路

这里打印结果说明该线程在 jstack 中的展现形式为 0xa，通过 jstack 命令我们可以看到如下信息：

"main" #1 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f8718009800 nid=0xb runnable [0x00007f871fe41000] 
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE 
    at com.aibaobei.chapter2.eg2.UserDemo.main(UserDemo.java:9) 
 
"VM Thread" os_prio=0 tid=0x00007f871806e000 nid=0xa runnable 

这里的 VM Thread 一行的最后显示 nid=0xa，这里 nid 的意思就是操作系统线程 id 的意思，而 VM Thread 指的就是垃圾回收的线程。

这里我们基本上可以确定，当前系统缓慢的原因主要是垃圾回收过于频繁，导致 GC 停顿时间较长。

我们通过如下命令可以查看 GC 的情况：

root@8d36124607a0:/# jstat -gcutil 9 1000 10 
  S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT 
  0.00   0.00   0.00  75.07  59.09  59.60   3259    0.919  6517    7.715    8.635 
  0.00   0.00   0.00   0.08  59.09  59.60   3306    0.930  6611    7.822    8.752 
  0.00   0.00   0.00   0.08  59.09  59.60   3351    0.943  6701    7.924    8.867 
  0.00   0.00   0.00   0.08  59.09  59.60   3397    0.955  6793    8.029    8.984 

可以看到，这里 FGC 指的是 Full GC 数量，这里高达 6793，而且还在不断增长。从而进一步证实了是由于内存溢出导致的系统缓慢。

那么这里确认了内存溢出，但是如何查看你是哪些对象导致的内存溢出呢，这个可以 Dump 出内存日志，然后通过 Eclipse 的 Mat 工具进行查看。

如下图是其展示的一个对象树结构：

经过 Mat 工具分析之后，我们基本上就能确定内存中主要是哪个对象比较消耗内存，然后找到该对象的创建位置，进行处理即可。

这里主要是 PrintStream 最多，但是我们也可以看到，其内存消耗量只有 12.2%。

也就是说，其还不足以导致大量的 Full GC，此时我们需要考虑另外一种情况，就是代码或者第三方依赖的包中有显示的 System.gc() 调用。

（编辑：西安站长网）

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