Twitter 工程师谈 JVM 调优

一. 调优需要关注的几个方面

内存调优
CPU 使用调优
锁竞争调优
I/O 调优

二. Twitter 最大的敌人：延迟

导致延迟的几个原因？

最大影响因素是 GC
其他的有：锁和线程调度、I/O、算法数据结构选取不当效率低

三. 内存性能调优

（1）内存占用调优

OutOfMemoryError 异常原因：可能真的数据量太大、可能要数据显示的太多、可能内存泄露

数据量太大观察及解决：

查看 GC 日志，看 Full GC 前后内存变化，变化不大说明确实数据量太大
尝试增加 JVM 的内存使用
考虑这些数据是否真的需要都在内存中吗？可以考虑使用： LRU 算法换入换出等，弱引用（Soft References）

数据臃肿（Fat data）

当你想做一些奇怪的事情时候回发生数据占用太大问题，比如：把整个社交图谱加载到单个 JVM 实例上、加载全部用户的元数据到单个 JVM 实例上
在 Twitter 这样大的规模下减少内部数据呈现工作

数据臃肿原因：

（1）对象头(JVM 对象头一般占用两个机器码，在 32-bit JVM 上占用 64bit，在 64-bit JVM 上占用 128bit 即 16 bytes，例如：new java.lang.Object() 占用 16 bytes； new byte[0] 占用 24 bytes) 更多对象头内容参考：http://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50939410

（2）填充补全

看个例子

public static class D {
    byte d1;
}  

public static class E extends D {
    byte e1;
}

new D() 占用 24 bytes 空间， new E() 占用 32 bytes 空间。具体空间计算参考：http://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50958892

现在一般是 64-bit 的 JVM，64-bit 的指针会导致 CPU 缓存相比 32-bit 指针减少很多，所以建议 JVM 参数加入 -XX:+UseCompressedOops 采用指针压缩将 64-bit 指针压缩为 32-bit，但是却又能使用 64-bit 的内存空间，达到一举两得的作用。另外，建议最大堆小于 30G。

尽量别使用原始类型对象的包装类

在 Scala 2.7.7 中：Seq[Int] 存 Integer，Array[Int] 存 int，第一个空间占用 (24 + 32*length) bytes，第二个空间占用 (24 + 4*length) bytes。

在 Scala 2.8 中修复了这个问题，从这我们可以看出：

你不清楚你所使用类库的性能特征（比如能用 int 就用 int）
除非在性能分析工具下运行，否则你可能永远不知道这个问题

Map 空间占用（Map footprints）

Guava MapMaker.makeMap() 占用 2272 bytes
MapMaker.concurrencyLevel(1).makeMap() 占用 352 bytes

小心使用 Thread Local

典型的问题在线程池 m*n 的资源相关，如 200 线程池使用了 50 个连接，最终有 10000 个连接缓存

考虑使用同步对象或者每次新建一个对象

四. 与延迟做斗争

性能三角

图1：内存占用下降，延迟下降，吞吐量上升

图2：压缩（Compactness，即减小内存占用）率上升，吐量上升，响应速度上升

新生代是如何工作的？

所有新对象分配在 Eden 代，因为新生代 GC 有压缩，所以内存分配用指针碰撞
当 Eden 满的时候，进行一次 stop-the-world 的 Minor GC，存活下来的放到 Survivor
经过几次 Minor GC，还存活下来的对象会被提升（tenured）到老年代

理想化得新生代操作

Eden 代足够容纳超过一组并发的请求和响应对象（这样没有 stop-the-world，吞吐量会比较高）
每个 Survivor 空间足够容纳活跃对象和有年龄的对象（减少过早提升到老年代）
提升阈值正好能让存活时间长的对象早点提升到老年代（给 Survivor 腾出空间）

从新生代开始调优

打印详细 GC 日志，如开启 JVM 参数：-XX:+PrintGCDetails，-XX:+PrintGCDateStamps，-XX:+PrintHeapAtGC，-XX:+PrintTenuringDistribution 等等…
关注 Survivor 大小，设置合适的 Survivor 大小
关注提升阈值，使长期存活对象快速提升到老年代

(1)-XX:+PrintHeapAtGC

Heap after GC invocations=1 (full 0):
 par new generation   total 943744K, used 54474K [0x0000000757000000, 0x0000000797000000, 0x0000000797000000)
  eden space 838912K,   0% used [0x0000000757000000, 0x0000000757000000, 0x000000078a340000)
  from space 104832K,  51% used [0x00000007909a0000, 0x0000000793ed2ae0, 0x0000000797000000)
  to   space 104832K,   0% used [0x000000078a340000, 0x000000078a340000, 0x00000007909a0000)
 concurrent mark-sweep generation total 1560576K, used 0K [0x0000000797000000, 0x00000007f6400000, 0x00000007f6400000)
 concurrent-mark-sweep perm gen total 159744K, used 38069K [0x00000007f6400000, 0x0000000800000000, 0x0000000800000000)
}

(2)-XX:+PrintTenuringDistribution

Desired survivor size 53673984 bytes, new threshold 4 (max 6)
- age   1:    9165552 bytes,    9165552 total
- age   2:    2493880 bytes,   11659432 total
- age   3:    6817176 bytes,   18476608 total
- age   4:   36258736 bytes,   54735344 total
: 899459K->74786K(943744K), 0.0654030 secs] 1225769K->401096K(2504320K), 0.0657530 secs] [Times: user=0.55 sys=0.00, real=0.07 secs]

CMS 调优

CMS 收集器需要更多的内存，尽量多分配就对了
减少碎片、避免 Full GC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=n n一般设置为 75-80（太早启动降低吞吐量，太晚启动导致 concurrent mode failed）

响应速度还是太慢？

Minor GC 时有太多存活对象，尝试减少新生代空间，减少 Survivor 空间，减少晋升阈值
太多线程。尝试找到最小的并发层次或者增加更多 JVM 实例
尝试使用 Volatile 而不是 synchronized 减少锁竞争，尝试使用 Atomic* 的原子类

用分配 slab 应对 CMS 的碎片问题

Apache 的 Cassandra 内部使用 slab 分配。每个 slab 大小为 2MB，使用 CAS 复制 byte[] 到里面，使用 Cassandra 前开销为 30-60 秒每小时，使用后在3天零十小时开销 5 秒。

使用分配 slab 的方式有一些局限性：在缓存满的时候才把缓存内容写进磁盘，而且对象需要转化为二进制等问题。