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【死磕JVM】什么是JVM调优?

2024-12-03 04:24

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本文转载自微信公众号「牧小农」,作者牧小农。转载本文请联系牧小农公众号。

想要学习JVM调优,我们必须提前知道他们的一些参数,这样才方便我们更好的去使用他们

JVM常用命令行参数

JVM的命令行参数参考: https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/java.html

1. 查看参数列表

虚拟机参数分为基本和扩展两类,在命令行中输入 JAVA_HOME\bin\java就可得到基本参数列表。在命令行输入 JAVA_HOME\bin\java–X就可得到扩展参数列表。

2. 基本参数说明:

3. 扩展参数说明:

虚拟机参数分类

标准:- 开头,所有的HotSpot都支持 非标准:-X 开头,特定版本HotSpot支持特定命令 不稳定:-XX 开头,下个版本可能取消

例如:java -version、java -X

  1. import java.util.List; 
  2.  
  3. import java.util.LinkedList; 
  4.  
  5.  
  6.  
  7.  
  8. public class HelloGC { 
  9.  
  10. public static void main(String[] args) { 
  11.  
  12. System.out.println("HelloGC!"); 
  13.  
  14. List list = new LinkedList(); 
  15.  
  16. for(;;) { 
  17.  
  18. byte[] b = new byte[1024*1024]; 
  19.  
  20. list.add(b); 
  21.  
  22.  
  23.  

调优前的基础概念

吞吐量: 用户代码时间 /(用户代码执行时间 + 垃圾回收时间)

响应时间: STW(Stop The World)越短,响应时间越好

所谓的调优,首先自己要明确,想要的是什么,是吞吐量还是响应时间,还是在满足一定的响应时间的情况下,要求达到多大的吞吐量,一般来说根据业务类型去选择对应的调优方式,比如网站需要的是响应时间优先,JDK1.8尽量选G1,那如果是数据挖掘的需要使用的是吞吐量。

什么是调优

在没有接触过调优之前我们理解的JVM调优就是解决OOM问题,OOM只是JVM调优的一部分

首先的话,调优是从业务场景开始的,如果没有业务场景的JVM调优都是不靠谱的,比如有时间在实际项目中,有很多个类,成千上万个代码,你怎么知道具体是哪个代码有问题,就算我们知道有段代码频繁的full gc,但是可能过一段时间就OOM了。

调优步骤:

响应时间、停顿时间 [CMS G1 ZGC] (需要给用户作响应)

吞吐量 = 用户时间 /( 用户时间 + GC时间) [PS]

-Xloggc:/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log -

XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -

XX:GCLogFileSize=20M -XX:+PrintGCDetails -

XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCCause

或者每天产生一个日志文件

在生产环境中日志文件,后面日志名字,按照系统时间产生,循环产生,日志个数五个,每个大小20M,这样的好处在于整体大小100M,能 控制整体文件大小

观察日志情况

调优案例

案例一

垂直电商,最高每日百万订单,处理订单系统需要什么样的服务器配置

这个问题比较鸡肋,因为很多不同的服务器配置都能够支撑

比如有一百万个订单,每个小时不会产生很高的并发量,我们寻找高峰时间,做一个假设100W订单有72W订单在高峰期产生,比如一个小时平均36W订单,所以我们内存选择大小是按照巅峰时间选择的,很多时间我们可能就是去做压测,实在不行就添加CPU和内存

案例二

12306遭遇春节大规模抢票应该如何支撑 订单信息每天固定,可以丢到缓存中,不同的业务逻辑有不同的业务设计,12306应该是中国并发量最大的秒杀网站,号称并发100W,就是说每秒进行百万次的业务逻辑的处理,估计淘宝一年最高的是54W并发。

如果解决这个问题呢,看下面所示:

CDN -》 LVS -》 NGINX -》 业务系统 -》每台机器1W并发

普通电商的下单流程一般是:

订单 -》下单-》 订单系统减库存 -》 等待用户付款 这个事务如果同步的方式完成,TPS是支撑不了多长时间的

但是在12306里面的模型是 下单-》 减库存和订单同时异步进行 -》 等待付款 异步是当你下完订单之后,它一个线程去减库存,另外一个线程直接把你下单的信息扔到kafka或者redis里面直接返回OK,你下单成功后等待你付款,什么时候你付款完成后面那些个订单处理线程就会去里面拿数据,这个处理完了就会持久化到Hbase或者是mysql,一般大流量的处理方法核心思想就是:分而治之

JVM优化

比如我有一个50万PV的资料类网站(从磁盘提取文档到内存)原服务器32位,1.5G的堆,用户反馈网站比较缓慢,如果对它进行升级,新服务器64位,16G的堆内存,用户还是反馈卡顿,而且还比之前更严重,这个是因为什么呢?一般来说很多用户去浏览数据,很多数据会load到内存中,导致内存不足,频繁的GC,STW时间过长,响应时间就会变慢,那我们应该怎么办呢,使用 PS-> PN+CMS或者G1。

还有一个就是系统CPU经常100%,我们要如何进行调优呢?

首先我们可以想到CPU100%那么一定有线程在占用系统资源

找出哪个进程CPU高 (top命令)

该进程中的哪个线程CPU高(top -Hp)

导出该线程的堆栈

查找哪个方法(栈挣)比较消耗时间

工作线程占比高 | 垃圾回收线程占比高

总结

今天我们只是讲解了一些基本的操作,具体怎么操作该怎么办呢?这一部分小农会在下一部分中进行讲解,今天主要带大家了解一些常用的参数,告诉大家怎么去使用和一些前置知识,下面我会对这些问题做一个实战性的讲解,感兴趣的小伙伴记得来个一键三连,感谢大家。

 

来源: 牧小农内容投诉

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