JVM参数调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss「建议收藏」

“-Xmx1024m-Xms1024m-Xmn512m-Xss256k”——Java运行参数(转)JVM的堆的内存,是通过下面面两个参数控制的-Xms最小堆的大小,也就是当你的虚拟机启动后,就会分配这么大的堆内存给你-Xmx是最大堆的大小当最小堆占满后,会尝试进行GC,如果GC之后还不能得到足够的内存(GC未必会收集到所有当前可用内存),分配新的对象…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

JVM参数调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss「建议收藏」

 

 

“-Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -Xss256k”——Java运行参数(转)

JVM的堆的内存, 是通过下面面两个参数控制的 

-Xms 最小堆的大小, 也就是当你的虚拟机启动后, 就会分配这么大的堆内存给你 
-Xmx 是最大堆的大小 

当最小堆占满后,会尝试进行GC,如果GC之后还不能得到足够的内存(GC未必会收集到所有当前可用内存),分配新的对象,那么就会扩展堆,如果-Xmx设置的太小,扩展堆就会失败,导致OutOfMemoryError错误提示。

实际上,细节不止于此, 堆还会被分成几个不同的区域,分别应用不同的GC算法 

google到了一篇博文,贴出来,漫漫看:http://unixboy.javaeye.com/blog/174173

减少JAVA GChttps://www.cnblogs.com/zxf330301/p/5366404.html

jvm自带:jvisualvm

dump文件copy:

scp root@sh-nh-b2-XXXX:/var/log/jstack/barrage-service_20200402224114465725715.dmp ./

scp root@114.80.XX:./barrage-service_20200402224114465725715.dmp /Users/xmly/Documents

jvm参数以及清理算法图解:https://www.cnblogs.com/andy-zhou/p/5327288.html

调整jvisualvm内存使用大小:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_181.jdk/Contents/Home/lib/visualvm/etc/visualvm.conf

JVM调优堆栈dump分析工具:https://www.iteye.com/blog/pengjiaheng-552456

服务启动配置:

-Djava.util.logging.config.file=/usr/local/webserver/XXXe/conf/logging.properties;-Djava.util.logging.manager=org.apache.juli.ClassLoaderLogManager;-XX:MetaspaceSize=256M;-XX:MaxMetaspaceSize=256M;-Xms5g;-Xmx5g;-Xmn2g;-Xss256k;-XX:SurvivorRatio=8;-XX:MaxTenuringThreshold=8;-XX:ParallelGCThreads=8;-XX:+UseConcMarkSweepGC;-XX:+UseParNewGC;-XX:+DisableExplicitGC;-XX:+CMSParallelRemarkEnabled;-XX:+CMSClassUnloadingEnabled;-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70;-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5;-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection;-XX:+CMSScavengeBeforeRemark;-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError;-Xloggc:/var/log/barrage-service/gc.log;-XX:+UseGCLogFileRotation;-XX:NumberOfGCLogFiles=10;-XX:GCLogFileSize=10M;-XX:+PrintGCDetails;-XX:+PrintGCDateStamps;-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime;-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime;-Dcom.sun.management.jmxremote.password.file=/usr/local/webserver/b-service/conf/jmxremote.password;-Dcom.sun.management.jmxremote.access.file=/usr/local/webserver/b-service/conf/jmxremote.access;-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false;-XX:+CMSConcurrentMTEnabled;-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent;-XX:HeapDumpPath=/usr/local/webserver/b-service/logs/barrage-service.hprof;-javaagent:/opt/jars/aspectjweaver-1.8.9.jar;-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom;-XX:+AlwaysPreTouch;-XX:-UseBiasedLocking;-Djdk.tls.ephemeralDHKeySize=2048;-Djava.protocol.handler.pkgs=org.apache.catalina.webresources;-Djava.endorsed.dirs=/usr/local/webserver/b-service/endorsed;-Dcatalina.base=/usr/local/webserver/b-service;-Dcatalina.home=/usr/local/webserver/b-service;-Djava.io.tmpdir=/usr/local/webserver/b-service/temp;

JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss

  1. 堆大小设置
    JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
    典型设置:
    • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k
      Xmx3550m:设置JVM最大可用内存为3550M。
      -Xms3550m:设置JVM促使内存为3550m。此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
      -Xmn2g:设置年轻代大小为2G。整个JVM内存大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m,所以增大年轻代后,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。
      -Xss128k: 设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M,以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的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。
    • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0
      -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=4:设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为4,则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:4,一个Survivor区占整个年轻代的1/6
      -XX:MaxPermSize=16m:设置持久代大小为16m。
      -XX:MaxTenuringThreshold=0: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。
  2. 回收器选择
    JVM给了三种选择:串行收集器、并行收集器、并发收集器,但是串行收集器只适用于小数据量的情况,所以这里的选择主要针对并行收集器和并发收集器。默认情况下,JDK5.0以前都是使用串行收集器,如果想使用其他收集器需要在启动时加入相应参数。JDK5.0以后,JVM会根据当前系统配置进行判断。
    1. 吞吐量优先的并行收集器
      如上文所述,并行收集器主要以到达一定的吞吐量为目标,适用于科学技术和后台处理等。
      典型配置
      • java -Xmx3800m -Xms3800m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20
        -XX:+UseParallelGC:选择垃圾收集器为并行收集器。此配置仅对年轻代有效。即上述配置下,年轻代使用并发收集,而年老代仍旧使用串行收集。
        -XX:ParallelGCThreads=20:配置并行收集器的线程数,即:同时多少个线程一起进行垃圾回收。此值最好配置与处理器数目相等。
      • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseParallelOldGC
        -XX:+UseParallelOldGC:配置年老代垃圾收集方式为并行收集。JDK6.0支持对年老代并行收集。
      • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC  -XX:MaxGCPauseMillis=100
        -XX:MaxGCPauseMillis=100:设置每次年轻代垃圾回收的最长时间,如果无法满足此时间,JVM会自动调整年轻代大小,以满足此值。
      • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC  -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy
        -XX:+UseAdaptiveSizePolicy
        :设置此选项后,并行收集器会自动选择年轻代区大小和相应的Survivor区比例,以达到目标系统规定的最低相应时间或者收集频率等,此值建议使用并行收集器时,一直打开。
    2. 响应时间优先的并发收集器
      如上文所述,并发收集器主要是保证系统的响应时间,减少垃圾收集时的停顿时间。适用于应用服务器、电信领域等。
      典型配置
      • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
        -XX:+UseConcMarkSweepGC:设置年老代为并发收集。测试中配置这个以后,-XX:NewRatio=4的配置失效了,原因不明。所以,此时年轻代大小最好用-Xmn设置。
        -XX:+UseParNewGC:设置年轻代为并行收集。可与CMS收集同时使用。JDK5.0以上,JVM会根据系统配置自行设置,所以无需再设置此值。
      • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
        -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction:由于并发收集器不对内存空间进行压缩、整理,所以运行一段时间以后会产生“碎片”,使得运行效率降低。此值设置运行多少次GC以后对内存空间进行压缩、整理。
        -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:打开对年老代的压缩。可能会影响性能,但是可以消除碎片
  3. 辅助信息
    JVM提供了大量命令行参数,打印信息,供调试使用。主要有以下一些:
    • -XX:+PrintGC
      输出形式:[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs]

                      [Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]

    • -XX:+PrintGCDetails
      输出形式:[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs]

                      [GC [DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K->10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]

    • -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGC:PrintGCTimeStamps可与上面两个混合使用
      输出形式:11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]
    • -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime:打印每次垃圾回收前,程序未中断的执行时间。可与上面混合使用
      输出形式:Application time: 0.5291524 seconds
    • -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime:打印垃圾回收期间程序暂停的时间。可与上面混合使用
      输出形式:Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds
    • -XX:PrintHeapAtGC:打印GC前后的详细堆栈信息
      输出形式:
      34.702: [GC {Heap before gc invocations=7:
       def new generation   total 55296K, used 52568K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
      eden space 49152K,  99% used [0x1ebd0000, 0x21bce430, 0x21bd0000)
      from space 6144K,  55% used [0x221d0000, 0x22527e10, 0x227d0000)
        to   space 6144K,   0% used [0x21bd0000, 0x21bd0000, 0x221d0000)
       tenured generation   total 69632K, used 2696K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
      the space 69632K,   3% used [0x227d0000, 0x22a720f8, 0x22a72200, 0x26bd0000)
       compacting perm gen  total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
         the space 8192K,  35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
          ro space 8192K,  66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
          rw space 12288K,  46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
      34.735: [DefNew: 52568K->3433K(55296K), 0.0072126 secs] 55264K->6615K(124928K)Heap after gc invocations=8:
       def new generation   total 55296K, used 3433K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
      eden space 49152K,   0% used [0x1ebd0000, 0x1ebd0000, 0x21bd0000)
        from space 6144K,  55% used [0x21bd0000, 0x21f2a5e8, 0x221d0000)
        to   space 6144K,   0% used [0x221d0000, 0x221d0000, 0x227d0000)
       tenured generation   total 69632K, used 3182K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
      the space 69632K,   4% used [0x227d0000, 0x22aeb958, 0x22aeba00, 0x26bd0000)
       compacting perm gen  total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
         the space 8192K,  35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
          ro space 8192K,  66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
          rw space 12288K,  46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
      }
      , 0.0757599 secs]
    • -Xloggc:filename:与上面几个配合使用,把相关日志信息记录到文件以便分析。
  4. 常见配置汇总
    1. 堆设置
      • -Xms:初始堆大小
      • -Xmx:最大堆大小
      • -XX:NewSize=n:设置年轻代大小
      • -XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如:为3,表示年轻代与年老代比值为1:3,年轻代占整个年轻代年老代和的1/4
      • -XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如:3,表示Eden:Survivor=3:2,一个Survivor区占整个年轻代的1/5
      • -XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小
    2. 收集器设置
      • -XX:+UseSerialGC:设置串行收集器
      • -XX:+UseParallelGC:设置并行收集器
      • -XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器
      • -XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器
    3. 垃圾回收统计信息
      • -XX:+PrintGC
      • -XX:+PrintGCDetails
      • -XX:+PrintGCTimeStamps
      • -Xloggc:filename
    4. 并行收集器设置
      • -XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。
      • -XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间
      • -XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)
    5. 并发收集器设置
      • -XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。
      • -XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时,使用的CPU数。并行收集线程数。

四、调优总结

  1. 年轻代大小选择
    • 响应时间优先的应用尽可能设大,直到接近系统的最低响应时间限制(根据实际情况选择)。在此种情况下,年轻代收集发生的频率也是最小的。同时,减少到达年老代的对象。
    • 吞吐量优先的应用:尽可能的设置大,可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求,垃圾收集可以并行进行,一般适合8CPU以上的应用。
  2. 年老代大小选择
    • 响应时间优先的应用:年老代使用并发收集器,所以其大小需要小心设置,一般要考虑并发会话率会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了,可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式;如果堆大了,则需要较长的收集时间。最优化的方案,一般需要参考以下数据获得:
      • 并发垃圾收集信息
      • 持久代并发收集次数
      • 传统GC信息
      • 花在年轻代和年老代回收上的时间比例

      减少年轻代和年老代花费的时间,一般会提高应用的效率

    • 吞吐量优先的应用:一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是,这样可以尽可能回收掉大部分短期对象,减少中期的对象,而年老代尽存放长期存活对象。
  3. 较小堆引起的碎片问题
    因为年老代的并发收集器使用标 记、清除算法,所以不会对堆进行压缩。当收集器回收时,他会把相邻的空间进行合并,这样可以分配给较大的对象。但是,当堆空间较小时,运行一段时间以后, 就会出现“碎片”,如果并发收集器找不到足够的空间,那么并发收集器将会停止,然后使用传统的标记、清除方式进行回收。如果出现“碎片”,可能需要进行如 下配置:
    • -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:使用并发收集器时,开启对年老代的压缩。
    • -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:上面配置开启的情况下,这里设置多少次Full GC后,对年老代进行压缩

三、性能调优

 除了上述内存泄漏外,我们还发现CPU长期不足3%,系统吞吐量不够,针对8core×16G、64bit的Linux服务器来说,是严重的资源浪费。

 在CPU负载不足的同时,偶尔会有用户反映请求的时间过长,我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:解决用户响应时间长的问题
  • 连接池
  • JVM启动参数:调整各代的内存比例和垃圾回收算法,提高吞吐量
  • 程序算法:改进程序逻辑算法提高性能

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

    大多数JVM6上的应用采用的线程池都是JDK自带的线程池,之所以把成熟的Java线程池进行罗嗦说明,是因为该线程池的行为与我们想象的有点出入。Java线程池有几个重要的配置参数:

  • corePoolSize:核心线程数(最新线程数)
  • maximumPoolSize:最大线程数,超过这个数量的任务会被拒绝,用户可以通过RejectedExecutionHandler接口自定义处理方式
  • keepAliveTime:线程保持活动的时间
  • workQueue:工作队列,存放执行的任务

    Java线程池需要传入一个Queue参数(workQueue)用来存放执行的任务,而对Queue的不同选择,线程池有完全不同的行为:

  • SynchronousQueue: 一个无容量的等待队列,一个线程的insert操作必须等待另一线程的remove操作,采用这个Queue线程池将会为每个任务分配一个新线程
  • LinkedBlockingQueue : 无界队列,采用该Queue,线程池将忽略 maximumPoolSize参数,仅用corePoolSize的线程处理所有的任务,未处理的任务便在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。

    其实我们的要求很简单,希望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<任务<最大数时,应该分配新的线程处理;当任务>最大数时,应该等待有空闲线程再处理该任务。

    但线程池的设计思路是,任务应该放到Queue中,当Queue放不下时再考虑用新线程处理,如果Queue满且无法派生新线程,就拒绝该任务。设计导致“先放等执行”、“放不下再执行”、“拒绝不等待”。所以,根据不同的Queue参数,要提高吞吐量不能一味地增大maximumPoolSize。

    当然,要达到我们的目标,必须对线程池进行一定的封装,幸运的是ThreadPoolExecutor中留了足够的自定义接口以帮助我们达到目标。我们封装的方式是:

  • 以SynchronousQueue作为参数,使maximumPoolSize发挥作用,以防止线程被无限制的分配,同时可以通过提高maximumPoolSize来提高系统吞吐量
  • 自定义一个RejectedExecutionHandler,当线程数超过maximumPoolSize时进行处理,处理方式为隔一段时间检查线程池是否可以执行新Task,如果可以把拒绝的Task重新放入到线程池,检查的时间依赖keepAliveTime的大小。

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

    在使用org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource的时候,因为之前采用了默认配置,所以当访问量大时,通过JMX观察到很多Tomcat线程都阻塞在BasicDataSource使用的Apache ObjectPool的锁上,直接原因当时是因为BasicDataSource连接池的最大连接数设置的太小,默认的BasicDataSource配置,仅使用8个最大连接。

    我还观察到一个问题,当较长的时间不访问系统,比如2天,DB上的Mysql会断掉所以的连接,导致连接池中缓存的连接不能用。为了解决这些问题,我们充分研究了BasicDataSource,发现了一些优化的点:

  • Mysql默认支持100个链接,所以每个连接池的配置要根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:参数是一直打开的连接数
  • minEvictableIdleTimeMillis:该参数设置每个连接的空闲时间,超过这个时间连接将被关闭
  • timeBetweenEvictionRunsMillis:后台线程的运行周期,用来检测过期连接
  • maxActive:最大能分配的连接数
  • maxIdle:最大空闲数,当连接使用完毕后发现连接数大于maxIdle,连接将被直接关闭。只有initialSize < x < maxIdle的连接将被定期检测是否超期。这个参数主要用来在峰值访问时提高吞吐量。
  • initialSize是如何保持的?经过研究代码发现,BasicDataSource会关闭所有超期的连接,然后再打开initialSize数量的连接,这个特性与minEvictableIdleTimeMillis、timeBetweenEvictionRunsMillis一起保证了所有超期的initialSize连接都会被重新连接,从而避免了Mysql长时间无动作会断掉连接的问题。

  3.JVM参数

    在JVM启动参数中,可以设置跟内存、垃圾回收相关的一些参数设置,默认情况不做任何设置JVM会工作的很好,但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细调优才能获得最佳性能。通过设置我们希望达到一些目标:

  • GC的时间足够的小
  • GC的次数足够的少
  • 发生Full GC的周期足够的长

  前两个目前是相悖的,要想GC时间小必须要一个更小的堆,要保证GC次数足够少,必须保证一个更大的堆,我们只能取其平衡。

   (1)针对JVM堆的设置,一般可以通过-Xms -Xmx限定其最小、最大值,为了防止垃圾收集器在最小、最大之间收缩堆而产生额外的时间,我们通常把最大、最小设置为相同的值
   (2)年轻代和年老代将根据默认的比例(1:2)分配堆内存,可以通过调整二者之间的比率NewRadio来调整二者之间的大小,也可以针对回收代,比如年轻代,通过 -XX:newSize -XX:MaxNewSize来设置其绝对大小。同样,为了防止年轻代的堆收缩,我们通常会把-XX:newSize -XX:MaxNewSize设置为同样大小

   (3)年轻代和年老代设置多大才算合理?这个我问题毫无疑问是没有答案的,否则也就不会有调优。我们观察一下二者大小变化有哪些影响

  • 更大的年轻代必然导致更小的年老代,大的年轻代会延长普通GC的周期,但会增加每次GC的时间;小的年老代会导致更频繁的Full GC
  • 更小的年轻代必然导致更大年老代,小的年轻代会导致普通GC很频繁,但每次的GC时间会更短;大的年老代会减少Full GC的频率
  • 如何选择应该依赖应用程序对象生命周期的分布情况:如果应用存在大量的临时对象,应该选择更大的年轻代;如果存在相对较多的持久对象,年老代应该适当增大。但很多应用都没有这样明显的特性,在抉择时应该根据以下两点:(A)本着Full GC尽量少的原则,让年老代尽量缓存常用对象,JVM的默认比例1:2也是这个道理 (B)通过观察应用一段时间,看其他在峰值时年老代会占多少内存,在不影响Full GC的前提下,根据实际情况加大年轻代,比如可以把比例控制在1:1。但应该给年老代至少预留1/3的增长空间

  (4)在配置较好的机器上(比如多核、大内存),可以为年老代选择并行收集算法: -XX:+UseParallelOldGC ,默认为Serial收集

  (5)线程堆栈的设置:每个线程默认会开启1M的堆栈,用于存放栈帧、调用参数、局部变量等,对大多数应用而言这个默认值太了,一般256K就足用。理论上,在内存不变的情况下,减少每个线程的堆栈,可以产生更多的线程,但这实际上还受限于操作系统。

  (4)可以通过下面的参数打Heap Dump信息

  • -XX:HeapDumpPath
  • -XX:+PrintGCDetails
  • -XX:+PrintGCTimeStamps
  • -Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt

    通过下面参数可以控制OutOfMemoryError时打印堆的信息

  • -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

 请看一下一个时间的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”

经过观察该配置非常稳定,每次普通GC的时间在10ms左右,Full GC基本不发生,或隔很长很长的时间才发生一次

通过分析dump文件可以发现,每个1小时都会发生一次Full GC,经过多方求证,只要在JVM中开启了JMX服务,JMX将会1小时执行一次Full GC以清除引用,关于这点请参考附件文档。

 4.程序算法调优:本次不作为重点

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