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JVM调优
2019-09-26 16:23:141 JVM调优总结-序 2 JVM调优总结（一）-- 一些概念 3 JVM调优总结（二）-一些概念 3 JVM调优总结（三）-基本垃圾回收算法 4 JVM调优总结（四）-垃圾回收面临的问题 5 JVM调优总结（五）-分代垃圾回收详述1 6 ...展开全文转载于:https://www.cnblogs.com/kitor/p/11342073.html
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JVM 调优指标、JVM 日志、JVM 调优工具
2020-08-10 12:13:46文章目录参考JVM 调优指标JVM 日志JVM 调优工具 参考 https://blog.csdn.net/weixin_42447959/article/details/81637909 JVM 调优指标 内存占用：程序正常运行需要的内存大小。 延迟：由于垃圾收集而引起的程序停顿...展开全文参考
https://blog.csdn.net/weixin_42447959/article/details/81637909
JVM 调优指标
- 内存占用：程序正常运行需要的内存大小。
- 延迟：由于垃圾收集而引起的程序停顿时间。
- 吞吐量：用户程序运行时间占用户程序和垃圾收集占用总时间的比值。
JVM 日志
调优可以依赖、参考的数据有系统运行日志、堆栈错误信息、gc日志、线程快照、堆转储快照等。
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系统运行日志：在程序代码中打印出的日志，即 logger 出的日志，描述了代码级别的系统运行轨迹（执行的方法、入参、返回值等）
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堆栈错误信息：当系统出现异常后，可以根据堆栈信息初步定位问题所在
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GC日志：程序启动时用 -XX:+PrintGCDetails 和 -Xloggc:/data/jvm/gc.log 可以在程序运行时把gc的详细过程记录下来，或者直接配置“-verbose:gc”参数把gc日志打印到控制台
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线程快照：查看线程在某一时刻的状态，当系统中可能存在请求超时、死循环、死锁等情况时，可以根据线程快照来进一步确定问题。通过执行虚拟机自带的“ jstack pid ”命令，可以 dump 出当前进程中线程的快照信息，
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堆转储快照：程序启动时可以使用 “-XX:+HeapDumpOnOutOfMemory” 和 “-XX:HeapDumpPath=/data/jvm/dumpfile.hprof”，当程序发生内存溢出时，把当时的内存快照以文件形式进行转储（也可以直接用 jmap 命令转储程序运行时任意时刻的内存快照）
JVM 调优工具
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jps（JVM process Status）：查看虚拟机启动的所有进程、执行主类的全名、JVM启动参数
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jstat（JVM Statistics Monitoring Tool）：监视虚拟机信息，Java堆状况（各个区的容量、使用容量、gc时间等信息）
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jmap（Memory Map for Java）：查看堆内存信息 、每个类的实例数量和内存占用。jmap -dump 可以转储堆内存快照到指定文件
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jconsole、jvisualvm：分析内存信息(各个区如Eden、Survivor、Old等内存变化情况)、线程数、类加载数和CPU占用率、GC情况、每个线程的堆栈信息、检测死锁、JVM参数
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jhat（JVM Heap Analysis Tool） ：分析内存快照
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jvm调优工具_JVM调优 调优工具以及调优方法
2020-12-03 16:20:16来源：https://www.iteye.com/blog/pengjiaheng-5524561 JVM调优工具Jconsole，jProfile，VisualVM。Jconsole: jdk自带，功能简单，但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。JProfiler...展开全文
来源：https://www.iteye.com/blog/pengjiaheng-552456
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JVM调优工具
Jconsole，jProfile，VisualVM。
Jconsole : jdk自带，功能简单，但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。
JProfiler：商业软件，需要付费。功能强大。
VisualVM：JDK自带，功能强大，与JProfiler类似。推荐。
2
如何调优观察内存释放情况、集合类检查、对象树。
上面这些调优工具都提供了强大的功能，但是总的来说一般分为以下几类功能。
堆信息查看
可查看堆空间大小分配(年轻代、年老代、持久代分配)
提供即时的垃圾回收功能
垃圾监控(长时间监控回收情况)
查看堆内类、对象信息查看：数量、类型等
对象引用情况查看
有了堆信息查看方面的功能，我们一般可以顺利解决以下问题：
--年老代年轻代大小划分是否合理
--内存泄漏
--垃圾回收算法设置是否合理
3
线程监控
线程信息监控：系统线程数量。
线程状态监控：各个线程都处在什么样的状态下
Dump线程详细信息：查看线程内部运行情况
死锁检查
1、热点分析
CPU热点：检查系统哪些方法占用的大量CPU时间
内存热点：检查哪些对象在系统中数量最大(一定时间内存活对象和销毁对象一起统计)
这两个东西对于系统优化很有帮助。我们可以根据找到的热点，有针对性的进行系统的瓶颈查找和进行系统优化，而不是漫无目的的进行所有代码的优化。
2、快照
快照是系统运行到某一时刻的一个定格。在我们进行调优的时候，不可能用眼睛去跟踪所有系统变化，依赖快照功能，我们就可以进行系统两个不同运行时刻，对象(或类、线程等)的不同，以便快速找到问题。
举例说，我要检查系统进行垃圾回收以后，是否还有该收回的对象被遗漏下来的了。那么，我可以在进行垃圾回收前后，分别进行一次堆情况的快照，然后对比两次快照的对象情况。
4
内存泄漏检查内存泄漏是比较常见的问题，而且解决方法也比较通用，这里可以重点说一下，而线程、热点方面的问题则是具体问题具体分析了。
内存泄漏一般可以理解为系统资源(各方面的资源，堆、栈、线程等)在错误使用的情况下，导致使用完毕的资源无法回收(或没有回收)，从而导致新的资源分配请求无法完成，引起系统错误。
内存泄漏对系统危害比较大，因为他可以直接导致系统的崩溃。
需要区别一下，内存泄漏和系统超负荷两者是有区别的，虽然可能导致的最终结果是一样的。内存泄漏是用完的资源没有回收引起错误，而系统超负荷则是系统确实没有那么多资源可以分配了(其他的资源都在使用)。
1、年老代堆空间被占满
异常：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
说明：这是最典型的内存泄漏方式，简单说就是所有堆空间都被无法回收的垃圾对象占满，虚拟机无法再在分配新空间。
如上图所示，这是非常典型的内存泄漏的垃圾回收情况图。所有峰值部分都是一次垃圾回收点，所有谷底部分表示是一次垃圾回收后剩余的内存。连接所有谷底的点，可以发现一条由底到高的线，这说明，随时间的推移，系统的堆空间被不断占满，最终会占满整个堆空间。因此可以初步认为系统内部可能有内存泄漏。(上面的图仅供示例，在实际情况下收集数据的时间需要更长，比如几个小时或者几天)
解决方法：这种方式解决起来也比较容易，一般就是根据垃圾回收前后情况对比，同时根据对象引用情况(常见的集合对象引用)分析，基本都可以找到泄漏点。
2、持久代被占满
异常：java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
说明：Perm空间被占满。无法为新的class分配存储空间而引发的异常。这个异常以前是没有的，但是在Java反射大量使用的今天这个异常比较常见了。主要原因就是大量动态反射生成的类不断被加载，最终导致Perm区被占满。
更可怕的是，不同的classLoader即便使用了相同的类，但是都会对其进行加载，相当于同一个东西，如果有N个classLoader那么他将会被加载N次。因此，某些情况下，这个问题基本视为无解。当然，存在大量classLoader和大量反射类的情况其实也不多。
解决方法
-XX:MaxPermSize=16m
换用JDK。比如JRocket。
3、堆栈溢出
异常：java.lang.StackOverflowError
说明：这个就不多说了，一般就是递归没返回，或者循环调用造成
4、线程堆栈满
异常：Fatal: Stack size too small
说明：java中一个线程的空间大小是有限制的。JDK5.0以后这个值是1M。与这个线程相关的数据将会保存在其中。但是当线程空间满了以后，将会出现上面异常。
解决方法：增加线程栈大小。-Xss2m。但这个配置无法解决根本问题，还要看代码部分是否有造成泄漏的部分。
5、系统内存被占满
异常：java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
说明：这个异常是由于操作系统没有足够的资源来产生这个线程造成的。系统创建线程时，除了要在Java堆中分配内存外，操作系统本身也需要分配资源来创建线程。因此，当线程数量大到一定程度以后，堆中或许还有空间，但是操作系统分配不出资源来了，就出现这个异常了。
分配给Java虚拟机的内存愈多，系统剩余的资源就越少，因此，当系统内存固定时，分配给Java虚拟机的内存越多，那么，系统总共能够产生的线程也就越少，两者成反比的关系。同时，可以通过修改-Xss来减少分配给单个线程的空间，也可以增加系统总共内生产的线程数。
解决：
1. 重新设计系统减少线程数量。
2. 线程数量不能减少的情况下，通过-Xss减小单个线程大小。以便能生产更多的线程。
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JVM调优思路、订单秒杀jvm调优案例
2020-09-07 12:34:00jvm调优思路2. 订单的秒杀模块jvm调优案例 1. jvm调优思路 jvm调优其实更多的是对GC的优化，尤其是尽量减少full GC。 &...展开全文1. jvm调优思路
jvm调优其实更多的是对GC的优化，尤其是尽量减少full GC。
大多数情况下，对象在Eden区分配，当Eden区没有足够空间进行分配时，虚拟机将进行一次Minor GC ，可能有99%的对象被标记为垃圾被回收，剩余存活的对象会进入为空的survivor，下一次Eden区满了之后，又会触发minor gc，把Eden区和survivor区垃圾对象回收，把剩余存活的对象一次性挪动到另外一块为空的to区，因为新生代的对象都是朝生夕死的，存活时间很短，所以JVM默认的8:1:1的比例是很合适的，让eden区尽量的大，survivor区够用即可。
Minor GC/Young GC：指发生新生代的的垃圾收集动作，Minor GC非常频繁，回收速度一般也比较快。
Major GC/Full GC：一般会回收老年代 ，年轻代，方法区的垃圾，Major GC的速度一般会比Minor GC的慢 10倍以上。
Eden与Survivor区默认8:1:1明白了上边的对象流转过程，我们可以在这个过程中做一些手脚，来进行jvm调优！
1.1 jvm调优方案
①：设置大对象直接进入老年代！ 大对象就是需要大量内存空间的对象(比如数组、字符串) ，通过jvm参数-XX:PretenureSizeThreshold 可以设置大对象的大小，如果对象超过设置大小会直接进入老年代，不会进入年轻代，这个参数只在 Serial 和ParNew两个收集器下有效。
具体操作：-XX:PretenureSizeThreshold=1000000 (单位是字节) -XX:+UseSerialGC
使用场景：当我们可以确定系统中的对象大部分为大对象，且短期内不会被垃圾回收，就可以根据对象大小设置jvm参数，让这些大对象直接进入老年代，省去了对象在新生代流转的过程，节省了Eden区的空间，因为大对象最终总会进入老年代的，还不如提前让出Eden空间，让他处理更多的小对象，提升系统性能！
②：设置长期存活的对象提前进入老年代！ 新生代的对象每熬过一次Minor GC ，其年龄就会+1，默认15岁，也就是流转15次就会进入老年代。当我们的系统中大概有大部分(80%)的对象都会经过15次Minor GC 进入老年代，我们可以通过设置-XX:MaxTenuringThreshold来调整进入老年代需要的年龄阈值。比如设置年龄为8即可进入老年代，这样那些长期存活的对象，就可以尽早的进入老年代，减少对象在新生代的流转次数，提升了系统性能！
③：根据survivor区的动态年龄判断机制，合理设置新生代大小 。一般超过survivor区大小的60%会发生动态年龄判断机制，此时把最老的对象放进老年代。可以适当增加survivor区的大小避免Full GC!动态年龄判断的机制作用其实是希望那些可能是长期存活的对象，尽早进入老年代，避免多次复制操作而降低效率。
2. 订单的秒杀模块jvm调优案例
架构如下：
对亿级电商平台的调优中，首先要对自己的系统有足够的了解。根据以上架构：
①：如果平台日活用户为500w，那大部分的付费转化率为10%，也就是每日50w单左右。②：如果50w单是在平时非促销的时候，下订单操作通过负载均衡打到服务器上，也就每秒几单、十几单的样子，服务器可以抗住。但如果要搞促销，50w单要在几分钟内产生，那么每秒钟就高达1000多单的交易，如果不合理设置jvm参数，就可能会频繁发生Full GC！
③：假设有订单三台服务器，每秒1000单通过负载均衡到三台服务器，每台服务器每秒处理300单左右！假设每个订单对象1kb，每秒300kb对象生成，订单接口中肯定不止一个订单对象，还有库存、优惠券、积分等对象，所以300kb放大20倍，也就是6MB，同时还可能有别的操作，比如订单查询等，再放大10倍，也就是60MB，因为要保证请求速度，所以这60MB对象1s后都会成为垃圾。
④：此时每秒60M对象进入堆内存。假如服务器内存是8G，给操作系统分配4-5G，剩下的分给JVM，因为 新生代：老年代 = 1:2，则新生代拿到1G，老年代2G，元空间512Mb，栈1M，jvm参数设置 如图所示！对象会首先进入Eden，800/60 ≈ 14秒 ，也即14秒后Eden区被放满，发生Minor GC！
⑤：由于不到14秒，Eden区就被占满，所以到13秒时就可能会发生Minor GC，进行stw，而此时第14秒创建的对象被stw，GC完毕后，第14秒创建的对象接着执行，此时的对象会进入survivor区。由于survivor区存在动态年龄判断机制，对象大小>50MB，此时大于1岁的对象会直接进入老年代。也就是每14秒60M对象进入老年代！导致几分钟一次GC!⑥：由于上述原因就是由survivor区存在动态年龄判断机制导致的，所以我们可以通过调整新生代大小来避免，对象进入老年代！
把年轻代分配2G，则survivor区为200M，60M的对象进来不至于触发动态年龄判断机制，一次Minor GC就杀死了所有对象，几乎没有对象进入老年代，解决了Fulle GC频繁的问题！结论：通过上面这些内容介绍，大家应该对JVM优化有些概念了，就是尽可能让对象都在新生代里分配和回收，尽量别让太多对象频繁进入老年代，避免频繁对老年代进行垃圾回收，同时给系统充足的内存大小，避免新生代频繁的进行垃圾回收。
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