记一次idea性能调优

　　因自研的自动化测试工具包含压测功能，在自己本地代码开发完毕后进行测试，对目标接口进行1000次访问，发现idea在执行结束后变的异常卡顿，怀疑是idea工具或者程序代码存在问题，遂进行排查。

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　　本地所用MacBook Pro 2015配置

　　处理器：i7 2.2GHz

　　核心数：4

　　内存：16GB

　　系统：macOS Mojave

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　　先从idea排查开始：

　　1、打开jdk自带的jconsole工具，连接idea；同时打开活动监控器

　　启动idea，可以看到idea的cpu跟内存消耗并不高：

　　启动程序，再次观察cpu跟内存，cpu从2%到了10%，内存增长300M：

　　本以为jconsole能明显看到jvm的变化情况，结果不然，而且显示的数值很小，只有47兆：

　　这跟系统的活动监视器的结果明显不符合嘛，后来发现，jconsole实际把idea跟程序的jvm内存使用都分开了，这个显示的只是idea的，其实本例中如果要查看内存大小，应该直接监控程序的。这个是程序的执行模块的内存情况：

　　2、执行压测程序，1000访问量，第一次执行

　　idea变得非常卡顿，系统的监控器看到明显的内存变化：

　　同时，jconsole看到了明显的内存跟cpu变化情况：

　　堆中老年代old：62M，新生代eden：780M左右，幸存区15M,之所以看到新生代跟幸存区一样高，是因为这里显示的百分比，实际新生代占用的非常多。这里多说一句，jvm的各个区的命名也是挺有意思的，新对象刚出生，就叫eden区，eden，，，伊甸园么，亚当跟夏娃开始的那个地方，这名字挺合适的；然后会有垃圾收集，挺不过去就被回收了，对对象来说这辈子也就算完了，挺过去的话，这条命算是保住了，属于幸存者，于是到了幸存区(survivor)。可是生活并没有结束，接下来还是有一次次的gc来考验我们的对象，很多人没能坚持下来，最终经历15次gc而没被回收的，相对来说年龄也不小了，进入的区域叫老年代(old)。挺有意思。

这次执行结束之后，idea的响应速度还是可以的，不是怎么卡顿。

　　3、压测1000访问量，第二次

　　从之前的经历来看，就是这次压测会导致idea非常卡顿，监控器情况:

　　执行过程中跟上次相比，并无明显区别，cpu跟内存均没有明显增长，但idea抛出了OOM提示框：

　　如果修改这几个参数，修改后的内容将被保存到/Users/nm/Library/Preferences/IntelliJIdea2018/idea.vmoptions中，idea默认读的配置文件也是这个，而不是安装目录的bin下的。

　　压测程序执行结束之后，监控器看到的idea占用cpu依然很高，对idea的操作也会有卡顿(有时比较明显，也偶尔有相对流畅的)：

 

　　点击Memory Dump，信息会被存到idea.vmoptions，然后点击continue继续。

　　jconsole同样看到了内存跟cpu的增长：

　　图表中的15:54左右的内存下降应该是jvm的gc导致，后边16:10分左右的cpu跟内存暴增然后降低才是这次压测的表现。（为何堆内存在16:10会骤降，怀疑可能正好有一次gc，jconsole的vm概要有gc次数，忘了截图）

　　idea OOM框dump出的信息保存在$USER_HOME/heapDump_Leak_Supports.zip中，解压有heapDump.hprof文件，内容如下：

　　用Memory Analyzer Tool打开这个hprof进行查看：

　　说是a、b两部分内容“怀疑有罪”，分别235M跟109M，这两个都是什么东西呢？

　　两个都是idea自己的一个类的对象com.intellij.openapi.editor.impl.DocumentImpl，看名字是个文档实现类

　　到这里，其实我已经猜出问题出在哪里了，是日志！因为我以前把控制台的输出设置为无限制，而为了本地调试方便，我又把hibernate的日志也打印了出来，在执行单个案例的时候并不明显，而如果执行大量案例执行，这个日志的量就非常大了，多次压测1000访问量后系统产生大量日志，这些日志都被作为文本类的内容被保存了起来，又因为我把控制台日志设为无限，idea不清除这些类对象，最终导致对象越来越大，拖垮了idea。

　　如果检测的不是idea而是自己的程序，那么还可以继续通过histogram跟dominator_tree进行跟踪。因为强引用、软引用、弱引用跟虚引用只有强引用不会被gc，如果多次gc没有回收掉，肯定有强引用在关联这个对象，通过支配树　　dominator_tree(展示对象层级关系跟内存占用百分比)跟Merge Shortest Paths to GC Roots(展示gc树引用关系图)可以慢慢找到强引用的所在，从而定位内存溢出原因。

　　MAT工具的使用参考：https://www.javatang.com/archives/2017/11/08/11582145.html

　　定位了问题后，稍后又对idea的各个参数进行了一次调整，因为默认的配置相对来说低了点，参考：https://segmentfault.com/a/1190000010144588

　　4、参数修正

　　明白了问题所在，那么进行修复并测试，修改idea的相关参数配置为：

-Xms512m
-Xmn512m
-Xmx2048m
-XX:ReservedCodeCacheSize=240m
-XX:+UseCompressedOops
-Dfile.encoding=UTF-8
-XX:+UseG1GC   //使用G1收集器，好处是并行收集
-XX:+UseNUMA  //优先使用速度较快的内存
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=50
-ea
-Dsun.io.useCanonCaches=false
-Djava.net.preferIPv4Stack=true
-Djdk.http.auth.tunneling.disabledSchemes=""
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:-OmitStackTraceInFastThrow
-Xverify:none

-XX:ErrorFile=$USER_HOME/java_error_in_idea_%p.log
-XX:HeapDumpPath=$USER_HOME/java_error_in_idea.hprof
-javaagent:JetbrainsCrack-3.1-release-enc.jar

　　主要是将堆内存最小设为512，最大为2G，变为了原来的3倍，然后把gc算法改为了G1，并优化内存读取为NUMA。NUMA我也不熟悉，网上查到的结果如下：

　　numa 是一个 CPU 的特性。SMP 架构下，CPU 的核是对称，但是他们共享一条系统总线。所以 CPU 多了，总线就会成为瓶颈。在 NUMA 架构下，若干 CPU 组成一个组，组之间有点对点的通讯，相互独立。启动它可以提高性能。

　　NUMA 需要硬件，操作系统，JVM 同时启用，才能启用。Linux 可以用 numactl 来配置 numa,JVM 通过-XX:+UseNUMA来启用。

　　5、执行，查看结果

　　按照以上步骤，同样程序启动后执行两次请求数量均为1000的压测，jconsole如图：

　　两次明显的内存增长跟cpu消耗，监控器看到的内存情况：

　　相比之前，idea的内存增长到了2.5G，cpu在压测结束后恢复正常。点击idea使用，没有在发生卡顿的情况，可知的确是日志导致idea卡顿的。而当时idea的cpu消耗亦很高，应该是频繁gc所致。

　　当然，我仅仅这么修改是肯定不行的，如果控制台仍旧是无限，那么总有一天还是会oom的，我目前是手动清空控制台，发现效果也还可以，会有效。如果不手动清空，则一定要设置控制台最大行数，或者内存值，防止因日志而导致的idea卡死现象。

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　　对jconsole的使用并不熟练，如有错误之处请留言指正，多谢多谢。