JVM性能调优

一、JVM性能调优策略

二、性能调优

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、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

时间: 2024-10-13 06:58:30

JVM性能调优的相关文章

JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof使用详解

现实企业级Java开发中,有时候我们会碰到下面这些问题: OutOfMemoryError,内存不足 内存泄露 线程死锁 锁争用(Lock Contention) Java进程消耗CPU过高 ...... 这些问题在日常开发中可能被很多人忽视(比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存,而不会深究问题根源),但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求.本文将对一些常用的JVM性能调优监控工具进行介绍,希望能起抛砖引玉之用.本文参考了网上很多资料,难以一一列举,在此对这些资料的

[转]JVM性能调优监控工具

http://my.oschina.net/feichexia/blog/196575?p=1#comments JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps.jstack.jmap.jhat.jstat.hprof等小巧的工具,本博客希望能起抛砖引玉之用,让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解. 现实企业级Java开发中,有时候我们会碰到下面这些问题: OutOfMemoryError,内存不足 内存泄露 线程死锁 锁争

JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat使用详解

JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps.jstack.jmap.jhat.jstat等小巧的工具,本博客希望能起抛砖引玉之用,让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解. 现实企业级Java开发中,有时候我们会碰到下面这些问题: OutOfMemoryError,内存不足 内存泄露 线程死锁 锁争用(Lock Contention) Java进程消耗CPU过高 ...... 这些问题在日常开发中可能被很多人忽视(比如有的

JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat使用详解(转VIII)

JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps.jstack.jmap.jhat.jstat等小巧的工具,本博客希望能起抛砖引玉之用,让大家能开始对JVM性能调优的常用工具有所了解. 现实企业级Java开发中,有时候我们会碰到下面这些问题: OutOfMemoryError,内存不足 内存泄露 线程死锁 锁争用(Lock Contention) Java进程消耗CPU过高 ...... 这些问题在日常开发中可能被很多人忽视(比如有的

JVM 性能调优实战之:一次系统性能瓶颈的寻找过程

玩过性能优化的朋友都清楚,性能优化的关键并不在于怎么进行优化,而在于怎么找到当前系统的性能瓶颈.性能优化分为好几个层次,比如系统层次.算法层次.代码层次...JVM 的性能优化被认为是底层优化,门槛较高,精通这种技能的人比较少.笔者呆过几家技术力量不算弱的公司,每个公司内部真正能够进行 JVM 性能调优的人寥寥无几.甚至没有.如是乎,能够有效通过 JVM 调优提升系统性能的人往往被人们冠以"大牛"."大师"之类的称呼.其实 JVM 本身给我们提供了很多强大而有效的监

(转)JVM性能调优之生成堆的dump文件

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/37992725 最近因项目存在内存泄漏,故进行大规模的JVM性能调优 , 现把经验做一记录. 一.JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) 永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以

JVM性能调优(转)

本文转自:http://www.cnblogs.com/chen77716/archive/2010/06/26/2130807.html 最近因项目存在内存泄漏,故进行大规模的JVM性能调优 , 现把经验做一记录. 一.JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) 永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分

JVM 性能调优实战之:使用阿里开源工具 TProfiler 在海量业务代码中精确定位性能代码

本文是<JVM 性能调优实战之:一次系统性能瓶颈的寻找过程> 的后续篇,该篇介绍了如何使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优将 TPS 由 2.5 提升到 20 (提升了 7 倍),并准确定位系统瓶颈:我们应用里静态对象不是太多.有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象,代码里有问题.那么问题来了,如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码?本文将介绍如何使用阿里开源工具 TProfiler 来定位这些性能代码,成功解决掉了 GC 过于频繁的性能瓶颈,并最终在上次优化的基础

JVM性能调优1:JVM性能调优理论及实践(收集整理)

本系列包括: JVM性能调优1:JVM性能调优理论及实践(收集整理) JVM性能调优2:JVM性能调优参数整理 JVM性能调优3:JVM_堆溢出分析过程和命令 JVm性能调优4:GC日志分析 JVM性能调优5:Heap堆分析方法 注:本文部分内容收集整理了网上的资料. 1.      内存结构 1.1.     分代结构图 注意: 在JVM中,非堆内存,根据模式不同分为不同的几个部分. -Server下:非堆包括:持久代和代码缓存(Code cache) -client下:非堆包括:持久代.代码

JVM性能调优2:JVM性能调优参数整理

本系列包括: JVM性能调优1:JVM性能调优理论及实践(收集整理) JVM性能调优2:JVM性能调优参数整理 JVM性能调优3:JVM_堆溢出分析过程和命令 JVm性能调优4:GC日志分析 JVM性能调优5:Heap堆分析方法  序号 参数名 说明 JDK 默认值 使用过 1 JVM执行模式 2 -client -server 设置该JVM运行与Client 或者Server Hotspot模式,这两种模式从本质上来说是在JVM中运行不同的JIT(运行时编译模块)代码,并且两者在JVM内部