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JVM調優(yōu)總結:調優(yōu)方法

開發(fā) 后端
下面文章將講解JVM的調優(yōu)工具以及如何去調優(yōu)等等問題,還有一些異常問題的處理。詳細請看下文。

JVM調優(yōu)工具

Jconsole,jProfile,VisualVM

Jconsole:jdk自帶,功能簡單,但是可以在系統(tǒng)有一定負荷的情況下使用。對垃圾回收算法有很詳細的跟蹤。詳細說明參考這里

JProfiler:商業(yè)軟件,需要付費。功能強大。詳細說明參考這里

VisualVM:JDK自帶,功能強大,與JProfiler類似。推薦。

如何調優(yōu)

觀察內存釋放情況、集合類檢查、對象樹

上面這些調優(yōu)工具都提供了強大的功能,但是總的來說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)
提供即時的垃圾回收功能
垃圾監(jiān)控(長時間監(jiān)控回收情況)

 

查看堆內類、對象信息查看:數(shù)量、類型等

對象引用情況查看

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題:

--年老代年輕代大小劃分是否合理

--內存泄漏

--垃圾回收算法設置是否合理

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:各個線程都處在什么樣的狀態(tài)下

 

Dump線程詳細信息:查看線程內部運行情況
死鎖檢查

熱點分析

CPU熱點:檢查系統(tǒng)哪些方法占用的大量CPU時間

內存熱點:檢查哪些對象在系統(tǒng)中數(shù)量***(一定時間內存活對象和銷毀對象一起統(tǒng)計)

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

快  照

快照是系統(tǒng)運行到某一時刻的一個定格。在我們進行調優(yōu)的時候,不可能用眼睛去跟蹤所有系統(tǒng)變化,依賴快照功能,我們就可以進行系統(tǒng)兩個不同運行時刻,對象(或類、線程等)的不同,以便快速找到問題

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

內存泄漏檢查

內存泄漏是比較常見的問題,而且解決方法也比較通用,這里可以重點說一下,而線程、熱點方面的問題則是具體問題具體分析了。

內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)在錯誤使用的情況下,導致使用完畢的資源無法回收(或沒有回收),從而導致新的資源分配請求無法完成,引起系統(tǒng)錯誤。

內存泄漏對系統(tǒng)危害比較大,因為他可以直接導致系統(tǒng)的崩潰。

需要區(qū)別一下,內存泄漏和系統(tǒng)超負荷兩者是有區(qū)別的,雖然可能導致的最終結果是一樣的。內存泄漏是用完的資源沒有回收引起錯誤,而系統(tǒng)超負荷則是系統(tǒng)確實沒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

說明:

這是最典型的內存泄漏方式,簡單說就是所有堆空間都被無法回收的垃圾對象占滿,虛擬機無法再在分配新空間。

如上圖所示,這是非常典型的內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,所有谷底部分表示是一次垃圾回收后剩余的內存。連接所有谷底的點,可以發(fā)現(xiàn)一條由底到高的線,這說明,隨時間的推移,系統(tǒng)的堆空間被不斷占滿,最終會占滿整個堆空間。因此可以初步認為系統(tǒng)內部可能有內存泄漏。(上面的圖僅供示例,在實際情況下收集數(shù)據(jù)的時間需要更長,比如幾個小時或者幾天)

解  決:

這種方式解決起來也比較容易,一般就是根據(jù)垃圾回收前后情況對比,同時根據(jù)對象引用情況(常見的集合對象引用)分析,基本都可以找到泄漏點。

持久代被占滿

異常:java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

說明:

Perm空間被占滿。無法為新的class分配存儲空間而引發(fā)的異常。這個異常以前是沒有的,但是在Java反射大量使用的今天這個異常比較常見了。主要原因就是大量動態(tài)反射生成的類不斷被加載,最終導致Perm區(qū)被占滿。

更可怕的是,不同的classLoader即便使用了相同的類,但是都會對其進行加載,相當于同一個東西,如果有N個classLoader那么他將會被加載N次。因此,某些情況下,這個問題基本視為無解。當然,存在大量classLoader和大量反射類的情況其實也不多。

解  決:

1. -XX:MaxPermSize=16m

2. 換用JDK。比如JRocket。

堆棧溢出

異常:java.lang.StackOverflowError

說明:這個就不多說了,一般就是遞歸沒返回,或者循環(huán)調用造成

線程堆棧滿

異常:Fatal: Stack size too small

說明:java中一個線程的空間大小是有限制的。JDK5.0以后這個值是1M。與這個線程相關的數(shù)據(jù)將會保存在其中。但是當線程空間滿了以后,將會出現(xiàn)上面異常。

解決:增加線程棧大小。-Xss2m。但這個配置無法解決根本問題,還要看代碼部分是否有造成泄漏的部分。

系統(tǒng)內存被占滿

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

說明:

這個異常是由于操作系統(tǒng)沒有足夠的資源來產(chǎn)生這個線程造成的。系統(tǒng)創(chuàng)建線程時,除了要在Java堆中分配內存外,操作系統(tǒng)本身也需要分配資源來創(chuàng)建線程。因此,當線程數(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)分配不出資源來了,就出現(xiàn)這個異常了。

分配給Java虛擬機的內存愈多,系統(tǒng)剩余的資源就越少,因此,當系統(tǒng)內存固定時,分配給Java虛擬機的內存越多,那么,系統(tǒng)總共能夠產(chǎn)生的線程也就越少,兩者成反比的關系。同時,可以通過修改-Xss來減少分配給單個線程的空間,也可以增加系統(tǒng)總共內生產(chǎn)的線程數(shù)。

解  決:

1. 重新設計系統(tǒng)減少線程數(shù)量。

2. 線程數(shù)量不能減少的情況下,通過-Xss減小單個線程大小。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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責任編輯:林師授 來源: 和你在一起的博客
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