关于java:JVM系列6GC与调优3

JVM系列笔记目录

虚拟机的根底概念
class文件构造
class文件加载过程
jvm内存模型
JVM罕用指令
GC与调优

调优前的根底概念

吞吐量：用户代码工夫 /（用户代码执行工夫 + 垃圾回收工夫）
响应工夫：STW越短，响应工夫越好
所谓调优，首先确定，谋求啥？吞吐量优先，还是响应工夫优先？还是在满足肯定的响应工夫的状况下，要求达到多大的吞吐量。如科学计算、数据挖掘：吞吐量优先;网站、GU、 API 等谋求响应工夫。

什么是调优

依据需要进行JVM布局和预调优
优化JVM运行环境(慢、卡顿)
解决JVM运行过程中呈现的各种问题(如OOM)

依据需要进行JVM布局和预调优
调优一般来说，从业务场景开始，没有业务场景的调优都是耍流氓；无监控（压力测试，能看到后果），不调优。
步骤
1. 熟悉业务场景
2. 抉择回收器组合，没有最好的GC,只有最适宜的GC。谋求响应工夫或进展工夫抉择CMS、G1、ZGC谋求吞吐量可抉择PS。
3. 计算内存需要（经验值 1.5G -16G）
4. 选定CPU（越高越好）
5. 设定年代大小，降级年代
6. 设定日志参数，日志文件全放一个？10T日志怎么查。能够设置滚动日志如 -Xloggc:/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=20M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCCause，或是每天产生一个日志文件。
7. 察看日志状况
提供一个简略的案例剖析
案例1：垂直电商，最高每日百万订单，解决订单零碎须要什么样的服务器配置？
这个问题比拟业余，因为很多不同的服务器配置都能撑持(1.5G -16G)。能够具体分析：一天中特定的高峰期1小时有360000订单集， 1000个订单/秒，能够依据经验值估算须要的内存配置。如果非要要计算，能够这么算：一个订单产生须要多少内存？512K * 1000，须要500M内存。
从另外业余的角度思考：要求响应工夫100ms，这种状况下能够通过压测的形式找到合乎的服务器配置。

优化JVM运行环境(慢、卡顿)
1. 提供一个简略的案例剖析。
  有一个50万PV的材料类网站（从磁盘提取文档到内存）原服务器32位，1.5G的堆.用户反馈网站比拟迟缓，因而公司决定降级。新的服务器为64位，16G的堆内存，后果用户反馈卡顿非常重大，反而比以前效率更低了。
  1. 为什么原网站慢?很多用户浏览数据，很多数据load到内存，内存不足，频繁GC，STW长，响应工夫变慢。
  2. 为什么会更卡顿？内存越大，FGC工夫越长
  3. 如何解决？能够换垃圾回收器，如从PS 换为PN + CMS 或者是1.8以上的间接用G1。
2. 零碎CPU常常100%，如何调优？(面试高频)
  CPU100%那么肯定有线程在占用系统资源，
  1. 找出哪个过程cpu高（top）
  2. 该过程中的哪个线程cpu高（top -Hp）
  3. 导出该线程的堆栈 (jstack)
  4. 查找哪个办法（栈帧）耗费工夫长 (jstack)
  5. 比照工作线程占比高还是垃圾回收线程占比高
3. 零碎内存飙高，如何调优（面试高频）
  思路：导出堆内存(jmap); 应用工具如(jhat jvisualvm mat jprofiler)剖析
解决JVM运行过程中呈现的各种问题
提供一个测试案例来阐明剖析过程和罕用的工具，代码如下：
```
/**
```

public class T15_FullGC_Problem01 {

  private static class CardInfo {      BigDecimal price = new BigDecimal(0.0);      String name = "张三";      int age = 5;      Date birthdate = new Date();      public void m() {}  }  private static ScheduledThreadPoolExecutor executor = new ScheduledThreadPoolExecutor(50,          new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());  public static void main(String[] args) throws Exception {      executor.setMaximumPoolSize(50);      for (;;){          modelFit();          Thread.sleep(100);      }  }  private static void modelFit(){      List<CardInfo> taskList = getAllCardInfo();      taskList.forEach(info -> {          // do something          executor.scheduleWithFixedDelay(() -> {              //do sth with info              info.m();          }, 2, 3, TimeUnit.SECONDS);      });  }  private static List<CardInfo> getAllCardInfo(){      List<CardInfo> taskList = new ArrayList<>();      for (int i = 0; i < 100; i++) {          CardInfo ci = new CardInfo();          taskList.add(ci);      }      return taskList;  }

}

1. 启动命令`java -Xms20M -Xmx20M -XX:+UseParallelGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError T15_FullGC_Problem01`2. 个别是运维团队首先受到报警信息（CPU、Memory）3. top命令察看到问题：内存一直增长，CPU占用率居高不下4. top -Hp 察看过程中的线程，哪个线程CPU和内存占比高5. jps定位具体java过程；jstack  pid  定位线程情况，重点关注：WAITING BLOCKED   >  waiting on <0x0000000088ca3310> (a java.lang.Object)   >    如果有一个过程中100个线程，很多线程都在waiting on <xx> ，肯定要找到是哪个线程持有这把锁。   怎么找？搜寻jstack dump的信息，找<xx> ，看哪个线程持有这把锁处于RUNNABLE状态。6. jinfo pid 查看JVM的状况，个别用途不大。7. 通过jstat -gc 动静察看gc状况；或是浏览GC日志发现频繁GC；或是通过arthas察看gc状况。8. 在线定位，查找有多少对象产生，留神大量的对象，应用`jmap -histo pid |head -20`9. `jmap -dump:format=b,file=xxx pid `能够在线堆转储，然而要谨慎影响很大。   > 线上零碎内存特地大，jmap执行期间对过程产生很大影响，甚至卡顿(电商不适宜)。   >   > 如何解决？ 启动时候设定参数HeapDumpOnOutOfMemoryError，OOM的 时候会主动产生堆转储文件；如果线上很多服务器备份(高可用)，停掉这台服务器对其它服务没影响也能够在线堆转储；在线定位也能够用阿里的arthas。10. 应用MAT/jhat/jvisualvm 进行dump文件剖析。    > 倡议应用MAT/jvisualvm 装入剖析，界面敌对且反对简单查问11. 最难的一点：定位到代码中的问题    > 示例代码的问题是：线程池使用不当引起OOM；不停new CardInfo对象不停地起定时线程去解决，导致这些对象越来越多

JVM系列笔记目录

调优前的根底概念

什么是调优

依据需要进行JVM布局和预调优

优化JVM运行环境(慢、卡顿)

解决JVM运行过程中呈现的各种问题