這種文章挺難寫的,一是JVM參數巨多,二是內容枯燥乏味,但是想理解JVM調優又是沒法避開的環節,本文主要用來總結梳理便於以後翻閱,主要圍繞四個大的方面展開,分別是JVM調優參數、JVM調優方法(流程)、JVM調優工具、JVM調優案例,調優案例目前正在分析,會在將來補上。
垃圾回收有關參數參數部分,這兒只是做一個總結,更詳細更新的內容請參考Oracle官網:JVM的命令行參數參考
處理器組合參數關於JVM垃圾處理器區別,參考:JVM調優之垃圾定位、垃圾回收算法、垃圾處理器對比
-XX:+UseSerialGC = Serial New (DefNew) + Serial Old
適用於小型程序。默認情況下不會是這種選項,HotSpot會根據計算及配置和JDK版本自動選擇收集器
-XX:+UseParNewGC = ParNew + SerialOld
這個組合已經很少用(在某些版本中已經廢棄),詳情參考:Why Remove support for ParNew+SerialOld and DefNew+CMS in the future?
-XX:+UseConc(urrent)MarkSweepGC = ParNew + CMS + Serial Old
-XX:+UseParallelGC = Parallel Scavenge + Parallel Old (1.8默認) 【PS + SerialOld】
-XX:+UseParallelOldGC = Parallel Scavenge + Parallel Old
-XX:+UseG1GC = G1
Linux中沒找到默認GC的查看方法,而windows中會列印UseParallelGC
Linux下1.8版本默認的垃圾回收器到底是什麼?
虛擬機參數參數名稱含義默認值解釋說明-Xms初始堆大小物理內存的1/64(<1GB)默認(MinHeapFreeRatio參數可以調整)空餘堆內存小於40%時,JVM就會增大堆直到-Xmx的最大限制.-Xmx最大堆大小物理內存的1/4(<1GB)默認(MaxHeapFreeRatio參數可以調整)空餘堆內存大於70%時,JVM會減少堆直到 -Xms的最小限制-Xmn年輕代大小(1.4or lator)JVM給出了3種選擇:串行收集器、並行收集器、並發收集器。串行收集器只適用於小數據量的情況,所以生產環境的選擇主要是並行收集器和並發收集器。默認情況下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啟動時加入相應參數。JDK5.0以後,JVM會根據當前系統配置進行智能判斷。
串行收集器
-XX:+UseSerialGC:設置串行收集器。
並行收集器(吞吐量優先)
-XX:+UseParallelGC:設置為並行收集器。此配置僅對年輕代有效。即年輕代使用並行收集,而年老代仍使用串行收集。
-XX:ParallelGCThreads=20:配置並行收集器的線程數,即:同時有多少個線程一起進行垃圾回收。此值建議配置與CPU數目相等。
-XX:+UseParallelOldGC:配置年老代垃圾收集方式為並行收集。JDK6.0開始支持對年老代並行收集。
-XX:MaxGCPauseMillis=100:設置每次年輕代垃圾回收的最長時間(單位毫秒)。如果無法滿足此時間,JVM會自動調整年輕代大小,以滿足此時間。
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy:設置此選項後,並行收集器會自動調整年輕代Eden區大小和Survivor區大小的比例,以達成目標系統規定的最低響應時間或者收集頻率等指標。此參數建議在使用並行收集器時,一直打開。
並發收集器(響應時間優先)
並行收集器
-XX:+UseConcMarkSweepGC:即CMS收集,設置年老代為並發收集。CMS收集是JDK1.4後期版本開始引入的新GC算法。它的主要適合場景是對響應時間的重要性需求大於對吞吐量的需求,能夠承受垃圾回收線程和應用線程共享CPU資源,並且應用中存在比較多的長生命周期對象。CMS收集的目標是儘量減少應用的暫停時間,減少Full GC發生的機率,利用和應用程式線程並發的垃圾回收線程來標記清除年老代內存。
-XX:+UseParNewGC:設置年輕代為並發收集。可與CMS收集同時使用。JDK5.0以上,JVM會根據系統配置自行設置,所以無需再設置此參數。
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:由於並發收集器不對內存空間進行壓縮和整理,所以運行一段時間並行收集以後會產生內存碎片,內存使用效率降低。此參數設置運行0次Full GC後對內存空間進行壓縮和整理,即每次Full GC後立刻開始壓縮和整理內存。
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:打開內存空間的壓縮和整理,在Full GC後執行。可能會影響性能,但可以消除內存碎片。
-XX:+CMSIncrementalMode:設置為增量收集模式。一般適用於單CPU情況。
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70:表示年老代內存空間使用到70%時就開始執行CMS收集,以確保年老代有足夠的空間接納來自年輕代的對象,避免Full GC的發生。
其它垃圾回收參數
-XX:+ScavengeBeforeFullGC:年輕代GC優於Full GC執行。
-XX:-DisableExplicitGC:不響應 System.gc() 代碼。
-XX:+UseThreadPriorities:啟用本地線程優先級API。即使 java.lang.Thread.setPriority() 生效,不啟用則無效。
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0:軟引用對象在最後一次被訪問後能存活0毫秒(JVM默認為1000毫秒)。
-XX:TargetSurvivorRatio=90:允許90%的Survivor區被佔用(JVM默認為50%)。提高對於Survivor區的使用率。
JVM參數優先級-Xmn,-XX:NewSize/-XX:MaxNewSize,-XX:NewRatio 3組參數都可以影響年輕代的大小,混合使用的情況下,優先級是什麼?
答案如下:
高優先級:-XX:NewSize/-XX:MaxNewSize
中優先級:-Xmn(默認等效 -Xmn=-XX:NewSize=-XX:MaxNewSize=?)
低優先級:-XX:NewRatio
推薦使用-Xmn參數,原因是這個參數簡潔,相當於一次設定 NewSize/MaxNewSIze,而且兩者相等,適用於生產環境。-Xmn 配合 -Xms/-Xmx,即可將堆內存布局完成。
-Xmn參數是在JDK 1.4 開始支持。
下面用一些小案例加深理解:
HelloGC是java代碼編譯後的一個class文件,代碼:
public class T01_HelloGC {
public static void main(String[] args) {
for(int i=0; i<10000; i++) {
byte[] b = new byte[1024 * 1024];
}
}
}
java -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC
[root@localhost courage]# java -XX:+PrintCommandLineFlags T01_HelloGC
-XX:InitialHeapSize=61780800 -XX:MaxHeapSize=988492800 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX
:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC
java -Xmn10M -Xms40M -Xmx60M -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC HelloGC
PrintGCDetails PrintGCTimeStamps PrintGCCauses
結果:
-XX:InitialHeapSize=41943040 -XX:MaxHeapSize=62914560 -XX:MaxNewSize=10485760 -XX:NewSize=10485760 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops
-XX:+UseParallelGC[GC (Allocation Failure) 7839K->392K(39936K), 0.0015452 secs]
[GC (Allocation Failure) 7720K->336K(39936K), 0.0005439 secs]
[GC (Allocation Failure) 7656K->336K(39936K), 0.0005749 secs]
[GC (Allocation Failure) 7659K->368K(39936K), 0.0005095 secs]
[GC (Allocation Failure) 7693K->336K(39936K), 0.0004385 secs]
[GC (Allocation Failure) 7662K->304K(40448K), 0.0028468 secs]
.
命令解釋:
java:表示使用java執行器執行
-Xmn10M :表示設置年輕代值為10M
-Xms40M :表示設置堆內存的最小Heap值為40M
-Xmx60M :表示設置堆內存的最大Heap值為60M
-XX:+PrintCommandLineFlags:列印顯式隱式參數,就是結果前三行
-XX:+PrintGC : 列印垃圾回收有關信息
HelloGC :這是需要執行的啟動類
PrintGCDetails :列印GC詳細信息
PrintGCTimeStamps :列印GC時間戳
PrintGCCauses :列印GC產生的原因
結果解釋:
java -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC
表示使用CMS垃圾收集器,同時列印參數
列印結果:
-XX:InitialHeapSize=61780800
-XX:MaxHeapSize=988492800
-XX:MaxNewSize=329252864
-XX:MaxTenuringThreshold=6
-XX:OldPLABSize=16
-XX:+PrintCommandLineFlags
-XX:+UseCompressedClassPointers
-XX:+UseCompressedOops
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+UseParNewGC
java -XX:+PrintFlagsInitial 默認參數值
java -XX:+PrintFlagsFinal 最終參數值
java -XX:+PrintFlagsFinal | grep xxx 找到對應的參數
java -XX:+PrintFlagsFinal -version |grep GC
JVM調優流程JVM調優,設計到三個大的方面,在伺服器出現問題之前要先根據業務場景選擇合適的垃圾處理器,設置不同的虛擬機參數,運行中觀察GC日誌,分析性能,分析問題定位問題,虛擬機排錯等內容,如果伺服器掛掉了,要及時生成日誌文件便於找到問題所在。
調優前的基礎概念目前的垃圾處理器中,一類是以吞吐量優先,一類是以響應時間優先:
吞吐量=用戶代碼執行時間用戶代碼執行時間+垃圾回收執行時間吞吐量=用戶代碼執行時間用戶代碼執行時間+垃圾回收執行時間
響應時間:STW越短,響應時間越好
對吞吐量、響應時間、QPS、並發數相關概念可以參考:吞吐量(TPS)、QPS、並發數、響應時間(RT)概念
所謂調優,首先確定追求什麼,是吞吐量? 還是追求響應時間?還是在滿足一定的響應時間的情況下,要求達到多大的吞吐量,等等。一般情況下追求吞吐量的有以下領域:科學計算、數據挖掘等。吞吐量優先的垃圾處理器組合一般為:Parallel Scavenge + Parallel Old (PS + PO)。
而追求響應時間的業務有:網站相關 (JDK 1.8之後 G1,之前可以ParNew + CMS + Serial Old)
什麼是調優?根據需求進行JVM規劃和預調優
優化運行JVM運行環境(慢,卡頓)
解決JVM運行過程中出現的各種問題(OOM)
調優之前的規劃-Xloggc:/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log
-XX:+UseGCLogFileRotation
-XX:NumberOfGCLogFiles=5
-XX:GCLogFileSize=20M
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCCause
日誌參數解釋說明:
/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log 中XXX表示路徑,%t表示時間戳,意思是給日誌文件添加一個時間標記,如果不添加的話,也就意味著每次虛擬機啟動都會使用原來的日誌名,那麼會被重寫。
Rotation中文意思是循環、輪流,意味著這個GC日誌會循環寫
GCLogFileSize=20M 指定一個日誌大小為20M,太大了不利於分析,太小又會產生過多的日誌文件
NumberOfGCLogFiles=5 : 指定生成的日誌數目
PrintGCDateStamps :PrintGCDateStamps會列印具體的時間,而PrintGCTimeStamps
主要列印針對JVM啟動的時候的相對時間,相對來說前者更消耗內存。
或者每天產生一個日誌文件
響應時間、停頓時間 [CMS G1 ZGC] (需要給用戶作響應)
吞吐量 = 用戶時間 /( 用戶時間 + GC時間) [PS+PO]
熟悉業務場景(沒有最好的垃圾回收器,只有最合適的垃圾回收器)
選擇回收器組合
計算內存需求(經驗值 1.5G 16G)
選定CPU(越高越好)
設定年代大小、升級年齡
設定日誌參數
觀察日誌情況
日誌有分析工具,可視化分析工具有GCeasy和GCViewer。
系統CPU經常100%,如何調優?(面試高頻) CPU100%那麼一定有線程在佔用系統資源,
找出哪個進程cpu高(top)
該進程中的哪個線程cpu高(top -Hp)
導出該線程的堆棧 (jstack)
查找哪個方法(棧幀)消耗時間 (jstack)
工作線程佔比高 | 垃圾回收線程佔比高
系統內存飆高,如何查找問題?(面試高頻)
導出堆內存 (jmap)
分析 (jhat jvisualvm mat jprofiler ... )
如何監控JVM
jstat jvisualvm jprofiler arthas top...
CPU高負荷排查案例測試代碼:
import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 從資料庫中讀取信用數據,套用模型,並把結果進行記錄和傳輸
*/
public class T15_FullGC_Problem01 {
private static class CardInfo {
BigDecimal price = new BigDecimal(0.0);
String name = "張三";
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;
}
}
java -Xms200M -Xmx200M -XX:+PrintGC com.courage.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01
收到CPU報警信息(CPU Memory)
top命令觀察到問題:內存不斷增長 CPU佔用率居高不下
[root@localhost ~]# top
top - 22:03:18 up 40 min, 5 users, load average: 0.09, 0.16, 0.34
Tasks: 210 total, 1 running, 209 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0.2 us, 3.0 sy, 0.0 ni, 96.8 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem : 3861300 total, 2355260 free, 904588 used, 601452 buff/cache
KiB Swap: 4063228 total, 4063228 free, 0 used. 2716336 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
3751 root 20 0 3780976 93864 11816 S 42.2 2.4 0:21.00 java
1868 mysql 20 0 1907600 357452 14744 S 0.7 9.3 0:17.40 mysqld
3816 root 20 0 162124 2352 1580 R 0.3 0.1 0:00.12 top
top -Hp 觀察進程中的線程,哪個線程CPU和內存佔比高
[root@localhost ~]# top -Hp 3751
top - 22:03:15 up 40 min, 5 users, load average: 0.09, 0.16, 0.34
Threads: 66 total, 0 running, 66 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0.0 us, 2.5 sy, 0.0 ni, 97.5 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem : 3861300 total, 2354800 free, 905048 used, 601452 buff/cache
KiB Swap: 4063228 total, 4063228 free, 0 used. 2715876 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
3801 root 20 0 3780976 93864 11816 S 1.3 2.4 0:00.40 java
3766 root 20 0 3780976 93864 11816 S 1.0 2.4 0:00.37 java
3768 root 20 0 3780976 93864 11816 S 1.0 2.4 0:00.36 java
3770 root 20 0 3780976 93864 11816 S 1.0 2.4 0:00.39 java
jps定位具體java進程,jstack 定位線程狀況
[root@localhost ~]# jstack 3751
2021-02-07 22:03:03
Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.271-b09 mixed mode):
"Attach Listener" #59 daemon prio=9 os_prio=0 tid=0x00007f66bc002800 nid=0xf10 waiting on condition [0x0000000000000000]
java.lang.Thread.State: RUNNABLE
"pool-1-thread-50" #58 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f66fc1de800 nid=0xee7 waiting on condition [0x00007f66e4ecd000]
java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
- parking to wait for <0x00000000ff0083a0> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject)
.
需要注意的是,jstack與top -Hp Port導出的棧埠號存在十六進位轉換關係,例如jstack導出的" nid=0xf10 "對應"3801"。
對於上面列印的信息,重點關注跟Waiting有關的,看看在等待什麼,例如:
WAITING BLOCKED eg. waiting on <0x0000000088ca3310> (a java.lang.Object)
假如有一個進程中100個線程,很多線程都在waiting on ,一定要找到是哪個線程持有這把鎖,怎麼找?搜索jstack dump的信息,看哪個線程持有這把鎖RUNNABLE。
如果僅僅是看JAVA線程,可以使用jps命令重點關注:
[root@localhost ~]# jps
4818 Jps
4746 T15_FullGC_Problem01
為什麼阿里規範裡規定,線程的名稱(尤其是線程池)都要寫有意義的名稱 怎麼樣自定義線程池裡的線程名稱?(自定義ThreadFactory)
jinfo pid 進程詳細信息
[root@localhost ~]# jinfo 6741
Attaching to process ID 6741, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.271-b09
Java System Properties:
java.runtime.name = Java(TM) SE Runtime Environment
java.vm.version = 25.271-b09
sun.boot.library.path = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/amd64
java.vendor.url = http://java.oracle.com/
java.vm.vendor = Oracle Corporation
path.separator = :
file.encoding.pkg = sun.io
java.vm.name = Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM
sun.os.patch.level = unknown
sun.java.launcher = SUN_STANDARD
user.country = CN
user.dir = /usr/courage/gc/com/courage
java.vm.specification.name = Java Virtual Machine Specification
java.runtime.version = 1.8.0_271-b09
java.awt.graphicsenv = sun.awt.X11GraphicsEnvironment
os.arch = amd64
java.endorsed.dirs = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/endorsed
java.io.tmpdir = /tmp
line.separator =
java.vm.specification.vendor = Oracle Corporation
os.name = Linux
sun.jnu.encoding = UTF-8
java.library.path = /usr/java/packages/lib/amd64:/usr/lib64:/lib64:/lib:/usr/
libjava.specification.name = Java Platform API Specification
java.class.version = 52.0
sun.management.compiler = HotSpot 64-Bit Tiered Compilers
os.version = 3.10.0-1127.el7.x86_64
user.home = /root
user.timezone =
java.awt.printerjob = sun.print.PSPrinterJob
file.encoding = UTF-8
java.specification.version = 1.8
user.name = root
java.class.path = .
java.vm.specification.version = 1.8
sun.arch.data.model = 64
sun.java.command = T15_FullGC_Problem01
java.home = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre
user.language = zh
java.specification.vendor = Oracle Corporation
awt.toolkit = sun.awt.X11.XToolkit
java.vm.info = mixed mode
java.version = 1.8.0_271
java.ext.dirs = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/ext:/usr/java/packages/l
ib/extsun.boot.class.path = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/resources.jar:/usr
/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/rt.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/sunrsasign.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/jsse.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/jce.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/charsets.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/jfr.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/classesjava.vendor = Oracle Corporation
file.separator = /
java.vendor.url.bug = http://bugreport.sun.com/bugreport/
sun.io.unicode.encoding = UnicodeLittle
sun.cpu.endian = little
sun.cpu.isalist =
VM Flags:
Non-default VM flags: -XX:CICompilerCount=3 -XX:InitialHeapSize=209715200 -XX
:MaxHeapSize=209715200 -XX:MaxNewSize=69730304 -XX:MinHeapDeltaBytes=524288 -XX:NewSize=69730304 -XX:OldSize=139984896 -XX:+PrintGC -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseFastUnorderedTimeStamps -XX:+UseParallelGC Command line: -Xms200M -Xmx200M -XX:+PrintGC
jstat -gc 動態觀察gc情況 / 閱讀GC日誌發現頻繁GC / arthas觀察 / jconsole/jvisualVM/ Jprofiler(最好用)
jstat gc 4655 500 : 每500毫秒列印埠4655的GC的情況
S0C:第一個倖存區的大小
S1C:第二個倖存區的大小
S0U:第一個倖存區的使用大小
S1U:第二個倖存區的使用大小
EC:伊甸園區的大小
EU:伊甸園區的使用大小
OC:老年代大小
OU:老年代使用大小
MC:方法區大小
MU:方法區使用大小
CCSC:壓縮類空間大小
CCSU:壓縮類空間使用大小
YGC:年輕代垃圾回收次數
YGCT:年輕代垃圾回收消耗時間
FGC:老年代垃圾回收次數
FGCT:老年代垃圾回收消耗時間
GCT:垃圾回收消耗總時間
如果面試官問你是怎麼定位OOM問題的?能否用圖形界面(不能!因為圖形界面會影響伺服器性能)
1:已經上線的系統不用圖形界面用什麼?(cmdline arthas)
2:圖形界面到底用在什麼地方?測試!測試的時候進行監控!(壓測觀察)
jmap -histo 6892 | head -10,查找有多少對象產生
這明顯能看出來是1對應的類創造的實例instances太多了,反過來追蹤代碼
jmap -dump:format=b,file=xxx pid :
線上系統,內存特別大,jmap執行期間會對進程產生很大影響,甚至卡頓(電商不適合)
1:設定了參數HeapDump,OOM的時候會自動產生堆轉儲文件
2:很多伺服器備份(高可用),停掉這臺伺服器對其他伺服器不影響
3:在線定位(一般小點兒公司用不到)
[root@localhost ~]# jmap -dump:format=b,file=2021_2_8.dump 6892
Dumping heap to /root/2021_2_8.dump ...
Heap dump file created
dump文件存放位置:
java -Xms20M -Xmx20M -XX:+UseParallelGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError com.courage.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01
上面的意思是當發生內存溢出時自動生成堆轉儲文件,需要注意的是,如果生成了這個文件先不要重啟伺服器,將這個文件保存好之後再重啟。
使用MAT / jhat /jvisualvm 進行dump文件分析
[root@localhost ~]# jhat -J-Xmx512M 2021_2_8.dump
報錯:
原因是設置的堆最大值太小了,將512M設置成1024M重新啟動即可:
```shell
[root@localhost ~]# jhat -J-Xmx1024M 2021_2_8.dump
Reading from 2021_2_8.dump...
Dump file created Mon Feb 08 09:00:56 CST 2021
Snapshot read, resolving...
Resolving 4609885 objects...
Chasing references, expect 921 dots...
....Eliminating duplicate references.
.Snapshot resolved.
Started HTTP server on port 7000
Server is ready.
```
瀏覽器輸入請求http://192.168.182.130:7000 即可查看,拉到最後:找到對應連結 可以使用OQL查找特定問題對象
其他可以參考:白灰——軟體測試
最後找到代碼的問題
JVM調優工具jconsole遠程連接程序啟動加入參數:
java -Djava.rmi.server.hostname=192.168.182.130
-Dcom.sun.management.jmxremote
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=11111
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false XXX
如果遭遇 Local host name unknown:XXX的錯誤,修改/etc/hosts文件,把XXX加入進去
192.168.182.130 basic localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
關閉linux防火牆(實戰中應該打開對應埠)
service iptables stop
chkconfig iptables off #永久關閉
windows上打開 jconsole遠程連接 192.168.182.130:11111
jvisualvm遠程連接這個軟體在JDK8以後版本中移除了,使用的話需要額外下載,並且要在etc/visualvm.conf中修改默認的JDK_Home地址。
參考:使用jvisualvm的jstatd方式遠程監控Java程序
這個直接看官網就行了,純中文:Arthas 用戶文檔
JVM調優案例參數設置之承受海量訪問的動態Web應用伺服器配置:8 核 CPU, 8G MEM, JDK 1.6.X
參數方案:
-server -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn1256m -Xss128k -XX:SurvivorRatio=6 -XX:MaxPermSize=256m -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:MaxTenuringThreshold=0 -XX:+UseConcMarkSweepGC
調優說明:
-Xmx 與 -Xms 相同以避免JVM反覆重新申請內存。-Xmx 的大小約等於系統內存大小的一半,即充分利用系統資源,又給予系統安全運行的空間。
-Xmn1256m 設置年輕代大小為1256MB。此值對系統性能影響較大,Sun官方推薦配置年輕代大小為整個堆的3/8。
-Xss128k 設置較小的線程棧以支持創建更多的線程,支持海量訪問,並提升系統性能。
-XX:SurvivorRatio=6 設置年輕代中Eden區與Survivor區的比值。系統默認是8,根據經驗設置為6,則2個Survivor區與1個Eden區的比值為2:6,一個Survivor區佔整個年輕代的1/8。
-XX:ParallelGCThreads=8 配置並行收集器的線程數,即同時8個線程一起進行垃圾回收。此值一般配置為與CPU數目相等。
-XX:MaxTenuringThreshold=0 設置垃圾最大年齡(在年輕代的存活次數)。如果設置為0的話,則年輕代對象不經過Survivor區直接進入年老代。對於年老代比較多的應用,可以提高效率;如果將此值設置為一個較大值,則年輕代對象會在Survivor區進行多次複製,這樣可以增加對象再年輕代的存活時間,增加在年輕代即被回收的概率。根據被海量訪問的動態Web應用之特點,其內存要麼被緩存起來以減少直接訪問DB,要麼被快速回收以支持高並發海量請求,因此其內存對象在年輕代存活多次意義不大,可以直接進入年老代,根據實際應用效果,在這裡設置此值為0。
-XX:+UseConcMarkSweepGC 設置年老代為並發收集。CMS(ConcMarkSweepGC)收集的目標是儘量減少應用的暫停時間,減少Full GC發生的機率,利用和應用程式線程並發的垃圾回收線程來標記清除年老代內存,適用於應用中存在比較多的長生命周期對象的情況。
高性能數據處理的工具應用
伺服器配置:1 核 CPU, 4G MEM, JDK 1.6.X
參數方案:
-server -XX:PermSize=196m -XX:MaxPermSize=196m -Xmn320m -Xms768m -Xmx1024m
調優說明:
-XX:PermSize=196m -XX:MaxPermSize=196m 根據集成構建的特點,大規模的系統編譯可能需要加載大量的Java類到內存中,所以預先分配好大量的持久代內存是高效和必要的。
-Xmn320m 遵循年輕代大小為整個堆的3/8原則。
-Xms768m -Xmx1024m 根據系統大致能夠承受的堆內存大小設置即可
source: https://www.cnblogs.com/Courage129/p/14387908.html