四:JVM调优原理与常见异常处理方案
在jvm调优之前,我们必须先了解jvm的内存模型与GC回收机制,这些在我前面的文章里面有介绍!接下来我们通过一个案例来调整jvm性能。
一测试案例:
1.1 编写demo
import java.text.DecimalFormat;
/**
-XX:+PrintGC 打印GC日志
-XX:+PrintGCDetails 打印详细的GC日志
file.encoding 文件编码
-XX:MaxTenuringThreshold 对象年龄,默认15次之后较大几率放进入老年代,为0则不进入s0 s1区,直接进老年代 -XX:+UseSerialGC 串行收集器
-XX:+UseParallelOldGC 并行收集器
-XX:+UseParallelGC 合并回收
-XX:ParallelGCThreads 并行收集器线程数量 -Xms 堆初始值
-Xmx 堆最大可用值
-XX:SurvivorRatio 新生代中eden空间和from(s0),to(s1)空间的比例
-XX:NewRatio 新生代与老年代的比例
-Xss 栈的大小(栈的深度) -XX:MetaspaceSize 元空间初始值
-XX:MaxMetaspaceSize 元空间最大值
一般生产环境都肯定会指定这两个参数
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError:内存溢出生成快照文件
-XX:HeapDumpPath= 存放快照路径
*/
public class JVMDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 最大内存
long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory();
System.out.println("最大堆内存为: "+format(maxMemory)+"MB");
// 已经使用内存
long totalMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory();
System.out.println("已使用堆内存: "+format(totalMemory)+"MB");
// 当前剩余内存
long freeMemory = Runtime.getRuntime().freeMemory();
System.out.println("剩余堆内存为: "+format(freeMemory)+"MB"); byte[] b1 = new byte[4 * 1024 * 1024];
System.out.println("-----分配了4m堆内存-----"); // 当前剩余内存
long freeMemory2 = Runtime.getRuntime().freeMemory();
System.out.println("剩余堆内存为: "+format(freeMemory2)+"MB");
}
/**
* 将堆内存单位格式化成 MB
*/
static private String format(long maxMemory) {
float num = (float) maxMemory / (1024 * 1024);
DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00");// 格式化小数
String s = df.format(num);// 返回的是String类型
return s;
}
}
1.2 配置参数,打印jvm信息: 右键 --> Run As --> Run Configurations... --> Arguments --> VM arguments 输入配置信息 -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseSerialGC

1.3 运行java代码, 查看jvm信息
// 这些信息与电脑配置参数有关,我们的具体数据可能不一样,但是内存模型数据比例是一样的
最大堆内存为: 1890.81MB // 大约1900MB
已使用堆内存: 119.88MB // 已用120MB
剩余堆内存为: 117.89MB // 剩余117MB
-----分配了4m堆内存-----
剩余堆内存为: 113.89MB // 用了4mb后还剩113MB
Heap
def new generation total 38080K, used 6805K [0x0000000085c00000, 0x0000000088550000, 0x00000000ae800000)
// 可以看出新生代中默认 eden区 from区 to区比例为 33856:4224:4224 即 8:1:1
eden space 33856K, 20% used [0x0000000085c00000, 0x00000000862a57a8, 0x0000000087d10000)
from space 4224K, 0% used [0x0000000087d10000, 0x0000000087d10000, 0x0000000088130000)
to space 4224K, 0% used [0x0000000088130000, 0x0000000088130000, 0x0000000088550000)
// 老年代和新生代默认比例为 84672:(33856+4224+4224) 即2:1
tenured generation total 84672K, used 0K [0x00000000ae800000, 0x00000000b3ab0000, 0x0000000100000000)
the space 84672K, 0% used [0x00000000ae800000, 0x00000000ae800000, 0x00000000ae800200, 0x00000000b3ab0000)
// 元空间
Metaspace used 3652K, capacity 4600K, committed 4864K, reserved 1056768K
class space used 410K, capacity 428K, committed 512K, reserved 1048576K
二性能调优:
这个时候我们对jvm堆内存有了一个大致的认识,我们开始正式的性能调优。
案例:通过jmeter压力测试工具来访问一个网站,测试系统的吞吐量。
2.1.1:双击启动 jmeter/bin/jmeter.bat 后台不要关闭
2.1.2: 添加线程组 (用50个线程去发起5w个请求)

2.1.3: 添加http请求 指定服务器 ip port url。

2.1.4: 添加聚合报告

2.1.5:查看测试结果 (只需要关注总请求量 和 吞吐量)

2.2:串行收集器吞吐量调优
【在tomcat里设置如下参数配置】
打印详细日志 最大堆和初始堆为32mb
内存溢出时生成快照文件
串行回收
非堆区初始大小32mb -XX:+PrintGCDetails -Xmx32M -Xms32M
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=D:\app\jvmlog\app.dump
-XX:+UseSerialGC
-XX:PermSize=32M (1.8以前的永久区写法)

2.3:并行收集器吞吐量调优
【在tomcat设置如下参数】
打印详细日志 最大堆和初始堆为1000mb
内存溢出时生成快照文件
并行合并回收
并行收集器线程数量为8个
非堆区初始大小500mb -XX:+PrintGCDetails -Xmx1000M -Xms1000M
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=D:\app\jvmlog\app.dump
-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:PermSize=500M (1.8以前的永久区写法)

对比可以看出:第一次调优由于堆内存太小而经常触发GC,且由于是串行清理,吞吐量仅仅只有131;而第二次加大了堆内存几乎不触发GC清理,且由于是并行清理所以吞吐量提升到了2482。
调优总结:
1.将初始的堆大小与最大堆大小相等,来垃圾回收次数从而提高效率。
2.根据自身服务器性能,将堆内存最大化,以此提高吞吐量。
3.将新生代或老年代的比例设置为1/2 或者 1/3,让GC尽量去新生代去回收。
4.合理的使用并行收集器。数量和CPU核数相同,例如8核的CPU就设置为8,既提高了工作效率又避免了上下的频繁切换。
在windows中设置JVM参数
修改 tomcat/bin/catalina.bat 文件
set JAVA_OPTS=-Dfile.encoding=UTF-8 -server -XX:+PrintGCDetails -Xms900m -Xmx900m -XX:SurvivorRatio=8 -XX:NewRatio=2 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=D:\app\jvmlog\app.dump -XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:MaxMetaspaceSize=128m

在linux中设置JVM参数
修改 tomcat/bin/catalina.sh 文件
JAVA_OPTS="-Dfile.encoding=UTF-8 -server
-XX:+PrintGCDetails
-Xms1000m -Xmx1000m
-XX:SurvivorRatio=8 -XX:NewRatio=2
-XX:MaxMetaspaceSize=200m
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=/app/jvmlog/app.dump
-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC
-XX:ParallelGCThreads=8"

生产环境定位问题:
1. 我们启动项目的时候,可以设置jvm参数使内存溢出时生成dump快照文件(事先创建好输出的目录文件夹 /log)
#!/bin/sh
#指定项目路径
export project_path=/usr/local/wulei/demo
#指定jar包名称
export JAR_NAME=app.jar
#指定java环境变量
export JAVA_HOME=/usr/local/wulei/jdk8
#清空之前的启动日志
echo "" > $project_path/nohup.out
echo -e "\033[47;34;5m ======= 开始启动项目..... ======= \033[0m"
#启动脚本
nohup $JAVA_HOME/bin/java -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/log/app.dump -Xms20m -Xmx20m -jar $project_path/$JAR_NAME 2>&1 &
#打印启动日志
tail -f $project_path/nohup.out
2. 可以看到OOM异常后生成了dump文件,我们可以通过jdk的jvisualvm.exe工具来分析问题。

3. 根据stack堆栈调用轨迹,可以查看到哪一块代码在死锁,等待,修改代码。点进去查看详细信息能看到具体是 Web类的第16行的数组对象造成的。

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什么是内存泄漏及如何避免
内存泄漏即:对象可达但不可用,程序不需要用某个对象,但另一个正在使用的对象却持有它的引用,导致无法回收停留在堆内中。
防止内存泄露:
1.尽早释放无用对象的引用, 将不需要使用的对象设置为null,暗示垃圾收集器来收集该对象,防止发生内存泄漏。
2.程序进行字符串处理时,尽量避免使用String,而应该使用StringBuffer。
3.尽量少用静态变量
4.尽量运用对象池技术以提高系统性能
Jvm常见异常处理方案
内存泄漏: java.lang.OutOfMemory Error:Java heap space
解决思路: 1. 先查看是不是内存泄漏,如果是通过GC Root的路径来排查
2. 查看堆内存是否有对象没释放。
3. 加大物理内存 –Xms, -Xmx,最好-Xms = -Xmx,减少内存扩展的开销。
控制参数: -Xms (starting 堆的起始大小) -Xmx (max 堆的最大大小) -Xmn (new 堆的新生代大小)
内存溢出: java.OutOfMemory Error:PermGen space
解决思路: 增加参数:-XX:PrintGCDetails,-XX:+PrintGCTimeStamps和-XX:+PrintGCDateStamps
线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的最大深度:java.lang.StackOverflow Error
解决思路: 可以将栈的深度,理解为数组的长度。
控制参数: 1. 加大-Xss(每个线程的堆栈大小)参数。
2. 更换64位虚拟机。
3. 减少线程。
4. 减少最大堆(Xmx)。
java.lang.OutOfMemory Error,有allocate、Native字样
解决思路: 加大本地内存-MaxDirectMemorySize如不指定则与-Xmx一致。
以centos6.8 ,100G的内存 jdk1.7为例,参考配置如下:
JAVA_OPTS="-Xms8g -Xmx8g
-XX:ParallelGCThreads=8
-XX:PermSize=2g
-XX:MaxPermSize=4g
-Xss512k -Xmn6g
-XX:-DisableExplicitGC
-XX:+UseCompressedOops
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled"
CATALINA_OPTS="-Xms8g -Xmx8g
-XX:ParallelGCThreads=8
-XX:PermSize=2g
-XX:MaxPermSize=4g
-Xss512k -Xmn6g
-XX:-DisableExplicitGC
-XX:+UseCompressedOops
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled"
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