找到最耗CPU的java线程
ps命令
命令：
ps -mp pid -o THREAD,tid,time 或者 ps -Lfp pid
结果展示：
这个命令的作用，主要是可以获取到对应一个进程下的线程的一些信息。 比如你想分析一下一个java进程的一些运行瓶颈点，可以通过该命令找到所有当前Thread的占用CPU的时间，也就是这里的最后一列。
比如这里找到了一个TID : 30834 ，所占用的TIME时间最高。
通过 printf "%x\n" 30834 首先转化成16进制， 继续通过jstack命令dump出当前的jvm进程的堆栈信息。 通过Grep命令即可以查到对应16进制的线程id信息，很快就可以找到对应最耗CPU的代码快在哪。
简单的解释下，jstack下这一串线程信息内容：
800 nid=0x7d9b waiting on condition [0x0000000046f66000] "DboServiceProcessor-4-thread-295" daemon prio=10 tid=0x00002aab047a9800 nid=0x7d9b waiting on condition [0x0000000046f66000]
nid : 对应的linux操作系统下的tid，就是前面转化的16进制数字
tid: 这个应该是jvm的jmm内存规范中的唯一地址定位，如果你详细分析jvm的一些内存数据时用得上，我自己还没到那种程度，所以先放下
top命令
命令：
top -Hp pid
结果显示：
和前面的效果一下，你可以实时的跟踪并获取指定进程中最耗cpu的线程。 再用前面的方法提取到对应的线程堆栈信息。
判断I/O瓶颈
mpstat命令
命令：mpstat -P ALL 1 1000
结果显示：
注意一下这里面的%iowait列，CPU等待I/O操作所花费的时间。这个值持续很高通常可能是I/O瓶颈所导致的。
通过这个参数可以比较直观的看出当前的I/O操作是否存在瓶颈
iostat命令
命令:
iostat -m -x 1 1000
同样你可以观察对应的CPU中的%iowait数据，除此之外iostat还提供了一些更详细的I/O状态数据，比如比较重要的有：
avgqu-sz : The average queue length of the requests that were issued to the device. (磁盘队列的请求长度，正常的话2,3比较好。可以和cpu的load一样的理解) await : The average time (in milliseconds) for I/O requests issued to the device to be served. (代表一个I/O操作从wait到完成的总时间)
svctm和%util都是代表处理该I/O请求花费的时间和CPU的时间比例。 判断是否瓶颈时，这两个参数不是主要的
r/s w/s 和 rMB/s wMB/s 都是代表当前系统处理的I/O的一些状态，前者是我们常说的tps，后者就是吞吐量。这也是评价一个系统的性能指标
pid命令
命令:
pidstat -p pid -u -d -t -w -h 1 1000
结果显示：
相当实用的一个命令，可以基于当个进程分析对应的性能数据，包括CPU,I/O,IR , CS等，可以方便开发者更加精细化的观察系统的运行状态。不过pidstat貌似是在2.6内核的一些较新的版本才有，需要安装sysstat包。
ubuntu下，可以通过sudo apt-get install sysstat进行安装。
sar命令
命令：
sar -x pid 1 1000
sar也可以指定对应的pid，关注固定的几个参数，没有pidstat那么强大。 看不到对应的I/O, IR等信息。
sar的功能可以覆盖mpstat , iostat的相关功能。
dstat命令
命令：
dstat -y --tcp 1 1000
通过dstat --tcp可以比较方便的看到当前的tcp的各种状态，不需要每次netstat -nat去看
其他命令
- netstat -natp : 查看对应的网络链接，关注下Recv-Q , Send-Q , State。
- lsof -p pid : 查找对应pid的文件句柄
- lsof -i : 80 : 查找对应端口被哪个进程占用
- lsof /tmp/1.txt ：查找对应文件被哪个进程占用
- tcpdump / wireshark ：抓包分析工具
- jstat / jmap / jstack / jps 等一系列的java监控命令
最后
如果你想做一些性能调优的工作，一定要善于利用一些工具进行关注相应的状态。通过linux命令你可以比较方便的观测到CPU , I/O , network等一些比较外围的状态， 很多时候就已经可以解决大部分的问题。jvm内部的一些运行状态监控，得需要借助一些特有的工具进行细粒度的观测。