前言

JVM 是一个虚拟化的操作系统，相似于 Linux 和 Window，只是他被架构在了操作系统上进行接管 class 文件并把 class 翻译成零碎辨认的机器码进行执行，即 JVM 为咱们屏蔽了不同操作系统在底层硬件和操作指令的不同。

因而，JVM 最重要的作用浮出水面，即跨平台性。因为 JVM 为 java 程序屏蔽了操作系统底层的细节，Java 只须要关怀如何编译，如何让加载进 JVM 即可。

因为 JVM 接管的是 Class 文件，而不是接管特定的语言，因而只有某种语言能够编译成 Class 文件，就能够在 JVM 上运行，这些语言有 Groovy、Kotlin、Scala 等等。因而 JVM 的另一个重要个性就是语言无关性，即跨语言。

一、JVM内存模型及垃圾收集算法

1.依据Java虚拟机标准，JVM将内存划分为：

New（年老代）

Tenured（年轻代）

永恒代（Perm）

其中New和Tenured属于堆内存，堆内存会从JVM启动参数（-Xmx:3G）指定的内存中调配，Perm不属于堆内存，有虚拟机间接调配，但能够通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize等参数调整其大小。

年老代（New）：年老代用来寄存JVM刚调配的Java对象

年轻代（Tenured)：年老代中通过垃圾回收没有回收掉的对象将被Copy到年轻代

永恒代（Perm）：永恒代寄存Class、Method元信息，其大小跟我的项目的规模、类、办法的量无关，个别设置为128M就足够，设置准则是预留30%的空间。

New又分为几个局部：

Eden：Eden用来寄存JVM刚调配的对象

Survivor1

Survivro2：两个Survivor空间一样大，当Eden中的对象通过垃圾回收没有被回收掉时，会在两个Survivor之间来回Copy，当满足某个条件，比方Copy次数，就会被Copy到Tenured。显然，Survivor只是减少了对象在年老代中的勾留工夫，减少了被垃圾回收的可能性。
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2.垃圾回收算法

垃圾回收算法能够分为三类，都基于标记-革除（复制）算法：

Serial算法（单线程）

并行算法

并发算法

JVM会依据机器的硬件配置对每个内存代抉择适宜的回收算法，比方，如果机器多于1个核，会对年老代抉择并行算法，对于抉择细节请参考JVM调优文档。

略微解释下的是，并行算法是用多线程进行垃圾回收，回收期间会暂停程序的执行，而并发算法，也是多线程回收，但期间不进行利用执行。所以，并发算法实用于交互性高的一些程序。通过察看，并发算法会缩小年老代的大小，其实就是应用了一个大的年轻代，这反过来跟并行算法相比吞吐量绝对较低。

垃圾回收动作何时执行？

还有一个问题是，垃圾回收动作何时执行？

当年老代内存满时，会引发一次一般GC，该GC仅回收年老代。须要强调的时，年老代满是指Eden代满，Survivor满不会引发GC

当年老代满时会引发Full GC，Full GC将会同时回收年老代、年轻代

当永恒代满时也会引发Full GC，会导致Class、Method元信息的卸载

另一个问题是，何时会抛出OutOfMemoryException，并不是内存被耗空的时候才抛出

JVM98%的工夫都破费在内存回收

每次回收的内存小于2%

满足这两个条件将触发OutOfMemoryException，这将会留给零碎一个渺小的间隙以做一些Down之前的操作，比方手动打印Heap Dump。

二、内存透露及解决办法

1.零碎解体前的一些景象：

每次垃圾回收的工夫越来越长，由之前的10ms缩短到50ms左右，FullGC的工夫也有之前的0.5s缩短到4、5s

FullGC的次数越来越多，最频繁时隔不到1分钟就进行一次FullGC

年轻代的内存越来越大并且每次FullGC后年轻代没有内存被开释

之后零碎会无奈响应新的申请，逐步达到OutOfMemoryError的临界值。

2.生成堆的dump文件

通过JMX的MBean生成以后的Heap信息，大小为一个3G（整个堆的大小）的hprof文件，如果没有启动JMX能够通过Java的jmap命令来生成该文件。

3.剖析dump文件

上面要思考的是如何关上这个3G的堆信息文件，显然个别的Window零碎没有这么大的内存，必须借助高配置的Linux。当然咱们能够借助X-Window把Linux上的图形导入到Window。咱们思考用上面几种工具关上该文件：

Visual VM

IBM HeapAnalyzer

JDK 自带的Hprof工具

应用这些工具时为了确保加载速度，倡议设置最大内存为6G。应用后发现，这些工具都无奈直观地察看到内存透露，Visual VM虽能察看到对象大小，但看不到调用堆栈；HeapAnalyzer尽管能看到调用堆栈，却无奈正确关上一个3G的文件。因而，咱们又选用了Eclipse专门的动态内存剖析工具：Mat。

4.剖析内存透露

通过Mat咱们能分明地看到，哪些对象被狐疑为内存透露，哪些对象占的空间最大及对象的调用关系。针对本案，在ThreadLocal中有很多的JbpmContext实例，通过考察是JBPM的Context没有敞开所致。

另，通过Mat或JMX咱们还能够剖析线程状态，能够察看到线程被阻塞在哪个对象上，从而判断零碎的瓶颈。

5.回归问题

Q：为什么解体前垃圾回收的工夫越来越长？

A:依据内存模型和垃圾回收算法，垃圾回收分两局部：内存标记、革除（复制），标记局部只有内存大小固定工夫是不变的，变的是复制局部，因为每次垃圾回收都有一些回收不掉的内存，所以减少了复制量，导致工夫缩短。所以，垃圾回收的工夫也能够作为判断内存透露的根据

Q：为什么Full GC的次数越来越多？

A：因而内存的积攒，逐步耗尽了年轻代的内存，导致新对象调配没有更多的空间，从而导致频繁的垃圾回收

Q:为什么年轻代占用的内存越来越大？

A:因为年老代的内存无奈被回收，越来越多地被Copy到年轻代

三、性能调优

除了上述内存透露外，咱们还发现CPU长期有余3%，零碎吞吐量不够，针对8core×16G、64bit的Linux服务器来说，是重大的资源节约。

在CPU负载有余的同时，偶然会有用户反映申请的工夫过长，咱们意识到必须对程序及JVM进行调优。从以下几个方面进行：

线程池：解决用户响应工夫长的问题

连接池

JVM启动参数：调整各代的内存比例和垃圾回收算法，进步吞吐量

程序算法：改良程序逻辑算法进步性能

1.Java线程池（java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor）

大多数JVM6上的利用采纳的线程池都是JDK自带的线程池，之所以把成熟的Java线程池进行罗嗦阐明，是因为该线程池的行为与咱们设想的有点出入。Java线程池有几个重要的配置参数：

corePoolSize：外围线程数（最新线程数）

maximumPoolSize：最大线程数，超过这个数量的工作会被回绝，用户能够通过RejectedExecutionHandler接口自定义解决形式

keepAliveTime：线程放弃流动的工夫

workQueue：工作队列，寄存执行的工作

Java线程池须要传入一个Queue参数（workQueue）用来寄存执行的工作，而对Queue的不同抉择，线程池有齐全不同的行为：

SynchronousQueue：一个无容量的期待队列，一个线程的insert操作必须期待另一线程的remove操作，采纳这个Queue线程池将会为每个任务分配一个新线程

LinkedBlockingQueue ：无界队列，采纳该Queue，线程池将疏忽maximumPoolSize参数，仅用corePoolSize的线程解决所有的工作，未解决的工作便在LinkedBlockingQueue中排队

ArrayBlockingQueue： 有界队列，在有界队列和maximumPoolSize的作用下，程序将很难被调优：更大的Queue和小的maximumPoolSize将导致CPU的低负载；小的Queue和大的池，Queue就没起动应有的作用。

其实咱们的要求很简略，心愿线程池能跟连接池一样，能设置最小线程数、最大线程数，当最小数<工作<最大数时，应该调配新的线程解决；当工作>最大数时，应该期待有闲暇线程再解决该工作。

线程池的设计思路

但线程池的设计思路是，工作应该放到Queue中，当Queue放不下时再思考用新线程解决，如果Queue满且无奈派生新线程，就回绝该工作。设计导致“先放等执行”、“放不下再执行”、“回绝不期待”。所以，依据不同的Queue参数，要进步吞吐量不能一味地增大maximumPoolSize。

当然，要达到咱们的指标，必须对线程池进行肯定的封装，侥幸的是ThreadPoolExecutor中留了足够的自定义接口以帮忙咱们达到目标。咱们封装的形式是：

以SynchronousQueue作为参数，使maximumPoolSize发挥作用，以避免线程被无限度的调配，同时能够通过进步maximumPoolSize来进步零碎吞吐量

自定义一个RejectedExecutionHandler，当线程数超过maximumPoolSize时进行解决，解决形式为隔一段时间查看线程池是否能够执行新Task，如果能够把回绝的Task从新放入到线程池，查看的工夫依赖keepAliveTime的大小。

2.连接池（org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource）

在应用org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource的时候，因为之前采纳了默认配置，所以当访问量大时，通过JMX察看到很多Tomcat线程都阻塞在BasicDataSource应用的Apache ObjectPool的锁上，间接起因过后是因为BasicDataSource连接池的最大连接数设置的太小，默认的BasicDataSource配置，仅应用8个最大连贯。

我还察看到一个问题，当较长的工夫不拜访零碎，比方2天，DB上的Mysql会断掉所以的连贯，导致连接池中缓存的连贯不能用。为了解决这些问题，咱们充沛钻研了BasicDataSource，发现了一些优化的点：

Mysql默认反对100个链接，所以每个连接池的配置要依据集群中的机器数进行，如有2台服务器，可每个设置为60

initialSize：参数是始终关上的连接数

minEvictableIdleTimeMillis：该参数设置每个连贯的闲暇工夫，超过这个工夫连贯将被敞开

timeBetweenEvictionRunsMillis：后盾线程的运行周期，用来检测过期连贯

maxActive：最大能调配的连接数

maxIdle：最大闲暇数，当连贯应用结束后发现连接数大于maxIdle，连贯将被间接敞开。只有initialSize < x < maxIdle的连贯将被定期检测是否超期。这个参数次要用来在峰值拜访时进步吞吐量。

initialSize是如何放弃的？

initialSize是如何放弃的？通过钻研代码发现，BasicDataSource会敞开所有超期的连贯，而后再关上initialSize数量的连贯，这个个性与minEvictableIdleTimeMillis、timeBetweenEvictionRunsMillis一起保障了所有超期的initialSize连贯都会被从新连贯，从而防止了Mysql长时间无动作会断掉连贯的问题。

3.JVM参数

在JVM启动参数中，能够设置跟内存、垃圾回收相干的一些参数设置，默认状况不做任何设置JVM会工作的很好，但对一些配置很好的Server和具体的利用必须认真调优能力获得最佳性能。通过设置咱们心愿达到一些指标：

GC的工夫足够的小

GC的次数足够的少

产生Full GC的周期足够的长

前两个目前是相悖的，要想GC工夫小必须要一个更小的堆，要保障GC次数足够少，必须保障一个更大的堆，咱们只能取其均衡。

（1）针对JVM堆的设置个别，能够通过-Xms -Xmx限定其最小、最大值，为了避免垃圾收集器在最小、最大之间膨胀堆而产生额定的工夫，咱们通常把最大、最小设置为雷同的值

（2）年老代和年轻代将依据默认的比例（1：2）调配堆内存，能够通过调整二者之间的比率NewRadio来调整二者之间的大小，也能够针对回收代，比方年老代，通过 -XX:newSize -XX:MaxNewSize来设置其相对大小。同样，为了避免年老代的堆膨胀，咱们通常会把-XX:newSize -XX:MaxNewSize设置为同样大小

（3）年老代和年轻代设置多大才算正当？这个我问题毫无疑问是没有答案的，否则也就不会有调优。咱们察看一下二者大小变动有哪些影响

更大的年老代必然导致更小的年轻代，大的年老代会缩短一般GC的周期，但会减少每次GC的工夫；小的年轻代会导致更频繁的Full GC

更小的年老代必然导致更大年轻代，小的年老代会导致一般GC很频繁，但每次的GC工夫会更短；大的年轻代会缩小Full GC的频率

如何抉择应该依赖应用程序对象生命周期的散布状况：如果利用存在大量的长期对象，应该抉择更大的年老代；如果存在绝对较多的长久对象，年轻代应该适当增大。但很多利用都没有这样显著的个性，在抉择时应该依据以下两点：（A）本着Full GC尽量少的准则，让年轻代尽量缓存罕用对象，JVM的默认比例1：2也是这个情理 （B）通过观察利用一段时间，看其余在峰值时年轻代会占多少内存，在不影响Full GC的前提下，依据理论状况加大年老代，比方能够把比例控制在1：1。但应该给年轻代至多预留1/3的增长空间

（4）在配置较好的机器上（比方多核、大内存），能够为年轻代抉择并行收集算法：-

XX:+UseParallelOldGC，默认为Serial收集复制代码

（5）线程堆栈的设置：每个线程默认会开启1M的堆栈，用于寄存栈帧、调用参数、局部变量等，对大多数利用而言这个默认值太了，个别256K就足用。实践上，在内存不变的状况下，缩小每个线程的堆栈，能够产生更多的线程，但这实际上还受限于操作系统。

（4）能够通过上面的参数打Heap Dump信息

-XX:HeapDumpPath-XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps-Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt复制代码

    通过上面参数能够管制OutOfMemoryError时打印堆的信息

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError复制代码

请看一下一个工夫的Java参数配置：（服务器：Linux 64Bit，8Core×16G）

JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -server -Xms3G -Xmx3G -Xss256k -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseParallelOldGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/usr/aaa/dump -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt -XX:NewSize=1G -XX:MaxNewSize=1G"复制代码

通过察看该配置十分稳固，每次一般GC的工夫在10ms左右，Full GC根本不产生，或隔很长很长的工夫才产生一次

链接：https://juejin.cn/post/690443...