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通过这一个多月的致力，将 FullGC 从 40 次 / 天优化到近 10 蠢才触发一次，而且 YoungGC 的工夫也缩小了一半以上，这么大的优化，有必要记录一下两头的调优过程。
对于 JVM 垃圾回收，之前始终都是处于实践阶段，就晓得新生代，老年代的降职关系，这些常识仅够应酬面试应用的。前一段时间，线上服务器的 FullGC 十分频繁，均匀一天 40 屡次，而且隔几天就有服务器主动重启了，这表明的服务器的状态曾经十分不失常了，失去这么好的机会，当然要被动申请进行调优了。未调优前的服务器 GC 数据，FullGC 十分频繁。
首先服务器的配置十分个别（2 核 4G），总共 4 台服务器集群。每台服务器的 FullGC 次数和工夫根本差不多。其中 JVM 几个外围的启动参数为：
-Xms1000M -Xmx1800M -Xmn350M -Xss300K -XX:+DisableExplicitGC -XX:SurvivorRatio=4 -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:LargePageSizeInBytes=128M -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC-Xmx1800M：设置 JVM 最大可用内存为 1800M。-Xms1000m：设置 JVM 初始化内存为 1000m。此值能够设置与 -Xmx 雷同，以防止每次垃圾回收实现后 JVM 从新分配内存。-Xmn350M：设置年老代大小为 350M。整个 JVM 内存大小 = 年老代大小 + 年轻代大小 + 长久代大小。长久代个别固定大小为 64m，所以增大年老代后，将会减小年轻代大小。
此值对系统性能影响较大，Sun 官网举荐配置为整个堆的 3 /8。-Xss300K：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0 当前每个线程堆栈大小为 1M，以前每个线程堆栈大小为 256K。更具利用的线程所需内存大小进行调整。在雷同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。然而操作系统对一个过程内的线程数还是有限度的，不能有限生成，经验值在 3000~5000 左右。
第一次优化
一看参数，马上感觉新生代为什么这么小，这么小的话怎么进步吞吐量，而且会导致 YoungGC 的频繁触发，如上如的新生代收集就耗时 830s。初始化堆内存没有和最大堆内存统一，查阅了各种材料都是举荐这两个值设置一样的，能够避免在每次 GC 后进行内存重新分配。基于后面的常识，于是进行了第一次的线上调优：晋升新生代大小，将初始化堆内存设置为最大内存
-Xmn350M -> -Xmn800M -XX:SurvivorRatio=4 -> -XX:SurvivorRatio=8 -Xms1000m ->-Xms1800m
将 SurvivorRatio 批改为 8 的本意是想让垃圾在新生代时尽可能的多被回收掉。就这样将配置部署到线上两台服务器（prod，prod2 另外两台不变不便比照）上后，运行了 5 天后，察看 GC 后果，YoungGC 缩小了一半以上的次数，工夫缩小了 400s，然而 FullGC 的均匀次数减少了 41 次。YoungGC 根本合乎预期构想，然而这个 FullGC 就齐全不行了。
就这样第一次优化宣告失败。
第二次优化
在优化的过程中，咱们的主管发现了有个对象 T 在内存中有一万多个实例，而且这些实例占据了将近 20M 的内存。于是依据这个 bean 对象的应用，在我的项目中找到了起因：匿名外部类援用导致的，伪代码如下：
public void doSmthing(T t){redis.addListener(new Listener(){public void onTimeout(){if(t.success()){// 执行操作}
}
});
}因为 listener 在回调后不会进行开释，而且回调是个超时的操作，当某个事件超过了设定的工夫（1 分钟）后才会进行回调，这样就导致了 T 这个对象始终无奈回收，所以内存中会存在这么多对象实例。通过上述的例子发现了存在内存透露后，首先对程序中的 error log 文件进行排查，首先先解决掉所有的 error 事件。而后再次公布后，GC 操作还是根本不变，尽管解决了一点内存透露问题，然而能够阐明没有解决根本原因，服务器还是持续莫名的重启。
内存透露考察
通过了第一次的调优后发现内存透露的问题，于是大家都开始将进行内存透露的考察，首先排查代码，不过这种效率是蛮低的，根本没发现问题。于是在线上不是很忙碌的时候持续进行 dump 内存，终于抓到了一个大对象。
这个对象居然有 4W 多个，而且都是清一色的 ByteArrowRow 对象，能够确认这些数据是数据库查问或者插入时产生的了。于是又进行一轮代码剖析，在代码剖析的过程中，通过运维的共事发现了在一天的某个时候入口流量翻了好几倍，居然高达 83MB/s，通过一番确认，目前齐全没有这么大的业务量，而且也不存在文件上传的性能。征询了阿里云客服也阐明齐全是失常的流量，能够排除攻打的可能。
就在我还在考察入口流量的问题时，另外一个共事找到了基本的起因，原来是在某个条件下，会查问表中所有未解决的指定数据，然而因为查问的时候 where 条件中少加了模块这个条件，导致查问出的数量达 40 多万条，而且通过 log 查看过后的申请和数据，能够判断这个逻辑的确是曾经执行了的，dump 出的内存中只有 4W 多个对象，这个是因为 dump 时候刚好查问出了这么多个，剩下的还在传输中导致的。而且这也能十分好的解释了为什么服务器会主动重启的起因。
解决了这个问题后，线上服务器运行齐全失常了，应用未调优前的参数，运行了 3 天左右 FullGC 只有 5 次：
第三次调优
内存透露的问题曾经解决了，剩下的就能够持续调优了，通过查看 GC log，发现前三次 GullGC 时，老年代占据的内存还有余 30%，却产生了 FullGC。于是进行各种材料的考察，在：https://blog.csdn.net/zjwstz/… 博客中十分清晰明了的阐明 metaspace 导致 FullGC 的状况，服务器默认的 metaspace 是 21M，在 GC log 中看到了最大的时候 metaspace 占据了 200M 左右，于是进行如下调优，以下别离为 prod1 和 prod2 的批改参数，prod3，prod4 放弃不变
-Xmn350M -> -Xmn800M -Xms1000M ->1800M -XX:MetaspaceSize=200M -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
和
-Xmn350M -> -Xmn600M -Xms1000M ->1800M -XX:MetaspaceSize=200M -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
prod1 和 2 只是新生代大小不一样而已，其余的都统一。到线上运行了 10 天左右，进行比照：prod1：
prod2：
prod3：
prod4：
比照来说，1，2 两台服务器 FullGC 远远低于 3，4 两台，而且 1，2 两台服务器的 YounGC 比照 3，4 也缩小了一半左右，而且第一台服务器效率更为显著，除了 YoungGC 次数缩小，而且吞吐量比多运行了一天的 3，4 两台的都要多（通过线程启动数量），阐明 prod1 的吞吐量晋升尤为显著。通过 GC 的次数和 GC 的工夫，本次优化宣告胜利，且 prod1 的配置更优，极大晋升了服务器的吞吐量和升高了 GC 一半以上的工夫。
prod1 中的惟一一次 FullGC：
通过 GC log 上也没看出起因，老年代在 cms remark 的时候只占据了 660M 左右，这个应该还不到触发 FullGC 的条件，而且通过前几次的 YoungGC 考察，也排除了降职了大内存对象的可能，通过 metaspace 的大小，也没有达到 GC 的条件。这个还须要持续考察，有晓得的欢送指出下，这里后行谢过了。
总结
通过这一个多月的调优总结出以下几点：
- FullGC 一天超过一次必定就不失常了
- 发现 FullGC 频繁的时候优先考察内存透露问题
- 内存透露解决后，jvm 能够调优的空间就比拟少了，作为学习还能够，否则不要投入太多的工夫
- 如果发现 CPU 继续偏高，排除代码问题后能够找运维征询下阿里云客服，这次调查过程中就发现 CPU 100% 是因为服务器问题导致的，进行服务器迁徙后就失常了。
- 数据查问的时候也是算作服务器的入口流量的，如果拜访业务没有这么大量，而且没有攻打的问题的话能够往数据库方面考察
- 有必要时常关注服务器的 GC，能够及早发现问题
以上是最近一个多月 JVM 调优的过程与总结，如有谬误之处欢送斧正。
原文链接：https://blog.csdn.net/cml_blo…
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