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一、JVM调优参数简介
1、 JVM参数简介
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。如果此类参数设置合理将大大提高JVM 的性能及稳定性。
不稳定参数语法规则:
1.布尔类型参数值
-XX:+ '+'表示启用该选项
-XX:- '-'表示关闭该选项
2.数字类型参数值:
-XX:= 给选项设置一个数字类型值,可跟随单位,例如:'m’或’M’表示兆字节;'k’或’K’千字节;'g’或’G’千兆字节。32K与32768是相同大小的。
3.字符串类型参数值:
-XX:= 给选项设置一个字符串类型值,通常用于指定一个文件、路径或一系列命令列表。
例如:-XX:HeapDumpPath=./dump.core
2、 JVM参数示例
配置: -Xmx4g –Xms4g –Xmn1200m –Xss512k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=8 -XX:PermSize=100m
-XX:MaxPermSize=256m -XX:MaxTenuringThreshold=15
解析:
-Xmx4g:堆内存最大值为4GB。
-Xms4g:初始化堆内存大小为4GB 。
-Xmn1200m:设置年轻代大小为1200MB。增大年轻代后,将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。
-Xss512k:设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1MB,以前每个线程堆栈大小为256K。应根据应用线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下,减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的,不能无限生成,经验值在3000~5000左右。
-XX:NewRatio=4:设置年轻代(包括Eden和两个Survivor区)与年老代的比值(除去持久代)。设置为4,则年轻代与年老代所占比值为1:4,年轻代占整个堆栈的1/5
-XX:SurvivorRatio=8:设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为8,则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:8,一个Survivor区占整个年轻代的1/10
-XX:PermSize=100m:初始化永久代大小为100MB。
-XX:MaxPermSize=256m:设置持久代大小为256MB。
-XX:MaxTenuringThreshold=15:设置垃圾最大年龄。如果设置为0的话,则年轻代对象不经过Survivor区,直接进入年老代。对于年老代比较多的应用,可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值,则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制,这样可以增加对象再年轻代的存活时间,增加在年轻代即被回收的概论。
二、JVM调优目标
1. 何时需要做jvm调优?
1. heap 内存(老年代)持续上涨达到设置的最大内存值;
2. Full GC 次数频繁;
3. GC 停顿时间过长(超过1秒);
4. 应用出现OutOfMemory 等内存异常;
5. 应用中有使用本地缓存且占用大量内存空间;
6. 系统吞吐量与响应性能不高或下降。
2. JVM调优原则
1.多数的Java应用不需要在服务器上进行JVM优化;
2.多数导致GC问题的Java应用,都不是因为我们参数设置错误,而是代码问题;
3.在应用上线之前,先考虑将机器的JVM参数设置到最优(最适合);
4.减少创建对象的数量;
5.减少使用全局变量和大对象;
6.JVM优化是到最后不得已才采用的手段;
7.在实际使用中,分析GC情况优化代码比优化JVM参数更好;
3. JVM调优目标
1. GC低停顿;
2. GC低频率;
3. 低内存占用;
4. 高吞吐量;
JVM调优量化目标(示例):
1. Heap 内存使用率 <= 70%;
2. Old generation内存使用率<= 70%;
3. avgpause <= 1秒;
4. Full gc 次数0 或 avg pause interval >= 24小时 ;
注意:不同应用,其JVM调优量化目标是不一样的。
三、JVM调优经验
1. JVM调优经验总结
JVM调优的一般步骤为:
第1步:分析GC日志及dump文件,判断是否需要优化,确定瓶颈问题点;
第2步:确定JVM调优量化目标;
第3步:确定JVM调优参数(根据历史JVM参数来调整);
第4步:调优一台服务器,对比观察调优前后的差异;
第5步:不断的分析和调整,直到找到合适的JVM参数配置;
第6步:找到最合适的参数,将这些参数应用到所有服务器,并进行后续跟踪。
2. JVM调优重要参数解析
注意:不同应用,其JVM最佳稳定参数配置是不一样的。
配置: -server
-Xms12g -Xmx12g -XX:PermSize=500m -XX:MaxPermSize=1000m -Xmn2400m -XX:SurvivorRatio=1 -Xss512k -XX:MaxDirectMemorySize=1G
-XX:+DisableExplicitGC -XX:CompileThreshold=8000 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
-XX:+UseCompressedOops -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60 -XX:ConcGCThreads=4
-XX:MaxTenuringThreshold=10 -XX:ParallelGCThreads=8
-XX:+ParallelRefProcEnabled -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=500 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=4
XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/weblogic/gc/gc_$$.log
重要参数(可调优)解析:
-Xms12g:初始化堆内存大小为12GB。
-Xmx12g:堆内存最大值为12GB 。
-Xmn2400m:新生代大小为2400MB,包括 Eden区与2个Survivor区。
-XX:SurvivorRatio=1:Eden区与一个Survivor区比值为1:1。
-XX:MaxDirectMemorySize=1G:直接内存。报java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory 异常可以上调这个值。
-XX:+DisableExplicitGC:禁止运行期显式地调用 System.gc() 来触发fulll GC。
注意: Java RMI的定时GC触发机制可通过配置-Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=86400来控制触发的时间。
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60:老年代内存回收阈值,默认值为68。
-XX:ConcGCThreads=4:CMS垃圾回收器并行线程线,推荐值为CPU核心数。
-XX:ParallelGCThreads=8:新生代并行收集器的线程数。
-XX:MaxTenuringThreshold=10:设置垃圾最大年龄。如果设置为0的话,则年轻代对象不经过Survivor区,直接进入年老代。对于年老代比较多的应用,可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值,则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制,这样可以增加对象再年轻代的存活时间,增加在年轻代即被回收的概论。
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=4:指定进行多少次fullGC之后,进行tenured区 内存空间压缩。
-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=500:当abortable-preclean预清理阶段执行达到这个时间时就会结束。
3. 触发Full GC的场景及应对策略
年轻代空间(包括 Eden 和 Survivor 区域)回收内存被称为 Minor GC,对老年代GC称为MajorGC,而Full GC是对整个堆来说的,在最近几个版本的JDK里默认包括了对永生带即方法区的回收(JDK8中无永生带了),出现Full GC的时候经常伴随至少一次的Minor GC,但非绝对的。MajorGC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。
触发Full GC的场景及应对策略:
1.System.gc()方法的调用,应对策略:通过-XX:+DisableExplicitGC来禁止调用System.gc ;
2.老年代代空间不足,应对策略:让对象在Minor GC阶段被回收,让对象在新生代多存活一段时间,不要创建过大的对象及数组;
3.永生区空间不足,应对策略:增大PermGen空间
4.GC时出现promotionfailed和concurrent mode failure,应对策略:增大survivor space
5.Minor GC后晋升到旧生代的对象大小大于老年代的剩余空间,应对策略:增大Tenured space 或下调CMSInitiatingOccupancyFraction=60
6. 内存持续增涨达到上限导致Full GC ,应对策略:通过dumpheap 分析是否存在内存泄漏
4. Gc日志分析工具
借助GCViewer日志分析工具,可以非常直观地分析出待调优点。
可从以下几方面来分析:
1.Memory,分析Totalheap、Tenuredheap、Youngheap内存占用率及其他指标,理论上内存占用率越小越好;
2.Pause ,分析Gc pause、Fullgc pause、Total pause三个大项中各指标,理论上GC次数越少越好,GC时长越小越好;
5. MAT 堆内存分析工具
EclipseMemory Analysis Tools (MAT) 是一个分析Java堆数据的专业工具,用它可以定位内存泄漏的原因。
参考自以下链接内容:
https://blog.csdn.net/u011683530/article/details/51013219
https://www.cnblogs.com/God-froest/p/jvm_1_3.html
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