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JVM調(diào)優(yōu)總結(jié):調(diào)優(yōu)方法

開(kāi)發(fā) 后端
下面文章將講解JVM的調(diào)優(yōu)工具以及如何去調(diào)優(yōu)等等問(wèn)題,還有一些異常問(wèn)題的處理。詳細(xì)請(qǐng)看下文。

JVM調(diào)優(yōu)工具

Jconsole,jProfile,VisualVM

Jconsole:jdk自帶,功能簡(jiǎn)單,但是可以在系統(tǒng)有一定負(fù)荷的情況下使用。對(duì)垃圾回收算法有很詳細(xì)的跟蹤。詳細(xì)說(shuō)明參考這里

JProfiler:商業(yè)軟件,需要付費(fèi)。功能強(qiáng)大。詳細(xì)說(shuō)明參考這里

VisualVM:JDK自帶,功能強(qiáng)大,與JProfiler類似。推薦。

如何調(diào)優(yōu)

觀察內(nèi)存釋放情況、集合類檢查、對(duì)象樹(shù)

上面這些調(diào)優(yōu)工具都提供了強(qiáng)大的功能,但是總的來(lái)說(shuō)一般分為以下幾類功能

堆信息查看

 

可查看堆空間大小分配(年輕代、年老代、持久代分配)
提供即時(shí)的垃圾回收功能
垃圾監(jiān)控(長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)控回收情況)

 

查看堆內(nèi)類、對(duì)象信息查看:數(shù)量、類型等

對(duì)象引用情況查看

有了堆信息查看方面的功能,我們一般可以順利解決以下問(wèn)題:

--年老代年輕代大小劃分是否合理

--內(nèi)存泄漏

--垃圾回收算法設(shè)置是否合理

線程監(jiān)控

 

線程信息監(jiān)控:系統(tǒng)線程數(shù)量
線程狀態(tài)監(jiān)控:各個(gè)線程都處在什么樣的狀態(tài)下

 

Dump線程詳細(xì)信息:查看線程內(nèi)部運(yùn)行情況
死鎖檢查

熱點(diǎn)分析

CPU熱點(diǎn):檢查系統(tǒng)哪些方法占用的大量CPU時(shí)間

內(nèi)存熱點(diǎn):檢查哪些對(duì)象在系統(tǒng)中數(shù)量***(一定時(shí)間內(nèi)存活對(duì)象和銷毀對(duì)象一起統(tǒng)計(jì))

這兩個(gè)東西對(duì)于系統(tǒng)優(yōu)化很有幫助。我們可以根據(jù)找到的熱點(diǎn),有針對(duì)性的進(jìn)行系統(tǒng)的瓶頸查找和進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化,而不是漫無(wú)目的的進(jìn)行所有代碼的優(yōu)化。

快  照

快照是系統(tǒng)運(yùn)行到某一時(shí)刻的一個(gè)定格。在我們進(jìn)行調(diào)優(yōu)的時(shí)候,不可能用眼睛去跟蹤所有系統(tǒng)變化,依賴快照功能,我們就可以進(jìn)行系統(tǒng)兩個(gè)不同運(yùn)行時(shí)刻,對(duì)象(或類、線程等)的不同,以便快速找到問(wèn)題

舉例說(shuō),我要檢查系統(tǒng)進(jìn)行垃圾回收以后,是否還有該收回的對(duì)象被遺漏下來(lái)的了。那么,我可以在進(jìn)行垃圾回收前后,分別進(jìn)行一次堆情況的快照,然后對(duì)比兩次快照的對(duì)象情況。

內(nèi)存泄漏檢查

內(nèi)存泄漏是比較常見(jiàn)的問(wèn)題,而且解決方法也比較通用,這里可以重點(diǎn)說(shuō)一下,而線程、熱點(diǎn)方面的問(wèn)題則是具體問(wèn)題具體分析了。

內(nèi)存泄漏一般可以理解為系統(tǒng)資源(各方面的資源,堆、棧、線程等)在錯(cuò)誤使用的情況下,導(dǎo)致使用完畢的資源無(wú)法回收(或沒(méi)有回收),從而導(dǎo)致新的資源分配請(qǐng)求無(wú)法完成,引起系統(tǒng)錯(cuò)誤。

內(nèi)存泄漏對(duì)系統(tǒng)危害比較大,因?yàn)樗梢灾苯訉?dǎo)致系統(tǒng)的崩潰。

需要區(qū)別一下,內(nèi)存泄漏和系統(tǒng)超負(fù)荷兩者是有區(qū)別的,雖然可能導(dǎo)致的最終結(jié)果是一樣的。內(nèi)存泄漏是用完的資源沒(méi)有回收引起錯(cuò)誤,而系統(tǒng)超負(fù)荷則是系統(tǒng)確實(shí)沒(méi)有那么多資源可以分配了(其他的資源都在使用)。

年老代堆空間被占滿

異常:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

說(shuō)明:

這是最典型的內(nèi)存泄漏方式,簡(jiǎn)單說(shuō)就是所有堆空間都被無(wú)法回收的垃圾對(duì)象占滿,虛擬機(jī)無(wú)法再在分配新空間。

如上圖所示,這是非常典型的內(nèi)存泄漏的垃圾回收情況圖。所有峰值部分都是一次垃圾回收點(diǎn),所有谷底部分表示是一次垃圾回收后剩余的內(nèi)存。連接所有谷底的點(diǎn),可以發(fā)現(xiàn)一條由底到高的線,這說(shuō)明,隨時(shí)間的推移,系統(tǒng)的堆空間被不斷占滿,最終會(huì)占滿整個(gè)堆空間。因此可以初步認(rèn)為系統(tǒng)內(nèi)部可能有內(nèi)存泄漏。(上面的圖僅供示例,在實(shí)際情況下收集數(shù)據(jù)的時(shí)間需要更長(zhǎng),比如幾個(gè)小時(shí)或者幾天)

解  決:

這種方式解決起來(lái)也比較容易,一般就是根據(jù)垃圾回收前后情況對(duì)比,同時(shí)根據(jù)對(duì)象引用情況(常見(jiàn)的集合對(duì)象引用)分析,基本都可以找到泄漏點(diǎn)。

持久代被占滿

異常:java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

說(shuō)明:

Perm空間被占滿。無(wú)法為新的class分配存儲(chǔ)空間而引發(fā)的異常。這個(gè)異常以前是沒(méi)有的,但是在Java反射大量使用的今天這個(gè)異常比較常見(jiàn)了。主要原因就是大量動(dòng)態(tài)反射生成的類不斷被加載,最終導(dǎo)致Perm區(qū)被占滿。

更可怕的是,不同的classLoader即便使用了相同的類,但是都會(huì)對(duì)其進(jìn)行加載,相當(dāng)于同一個(gè)東西,如果有N個(gè)classLoader那么他將會(huì)被加載N次。因此,某些情況下,這個(gè)問(wèn)題基本視為無(wú)解。當(dāng)然,存在大量classLoader和大量反射類的情況其實(shí)也不多。

解  決:

1. -XX:MaxPermSize=16m

2. 換用JDK。比如JRocket。

堆棧溢出

異常:java.lang.StackOverflowError

說(shuō)明:這個(gè)就不多說(shuō)了,一般就是遞歸沒(méi)返回,或者循環(huán)調(diào)用造成

線程堆棧滿

異常:Fatal: Stack size too small

說(shuō)明:java中一個(gè)線程的空間大小是有限制的。JDK5.0以后這個(gè)值是1M。與這個(gè)線程相關(guān)的數(shù)據(jù)將會(huì)保存在其中。但是當(dāng)線程空間滿了以后,將會(huì)出現(xiàn)上面異常。

解決:增加線程棧大小。-Xss2m。但這個(gè)配置無(wú)法解決根本問(wèn)題,還要看代碼部分是否有造成泄漏的部分。

系統(tǒng)內(nèi)存被占滿

異常:java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread

說(shuō)明:

這個(gè)異常是由于操作系統(tǒng)沒(méi)有足夠的資源來(lái)產(chǎn)生這個(gè)線程造成的。系統(tǒng)創(chuàng)建線程時(shí),除了要在Java堆中分配內(nèi)存外,操作系統(tǒng)本身也需要分配資源來(lái)創(chuàng)建線程。因此,當(dāng)線程數(shù)量大到一定程度以后,堆中或許還有空間,但是操作系統(tǒng)分配不出資源來(lái)了,就出現(xiàn)這個(gè)異常了。

分配給Java虛擬機(jī)的內(nèi)存愈多,系統(tǒng)剩余的資源就越少,因此,當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)存固定時(shí),分配給Java虛擬機(jī)的內(nèi)存越多,那么,系統(tǒng)總共能夠產(chǎn)生的線程也就越少,兩者成反比的關(guān)系。同時(shí),可以通過(guò)修改-Xss來(lái)減少分配給單個(gè)線程的空間,也可以增加系統(tǒng)總共內(nèi)生產(chǎn)的線程數(shù)。

解  決:

1. 重新設(shè)計(jì)系統(tǒng)減少線程數(shù)量。

2. 線程數(shù)量不能減少的情況下,通過(guò)-Xss減小單個(gè)線程大小。以便能生產(chǎn)更多的線程。

原文鏈接:http://pengjiaheng.iteye.com/blog/552456

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責(zé)任編輯:林師授 來(lái)源: 和你在一起的博客
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