JVM从入门到精通（七）：GC常用参数，Method Area，JVM调优案例分析

GC常用参数

-Xmn -Xms -Xmx -Xss
年轻代最小堆最大堆栈空间
-XX:+UseTLAB
使用TLAB，默认打开
-XX:+PrintTLAB
打印TLAB的使用情况
-XX:TLABSize
设置TLAB大小
-XX:+DisableExplictGC
System.gc()不管用，FGC
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintHeapAtGC
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime (低)
打印应用程序时间
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime （低）
打印暂停时长
-XX:+PrintReferenceGC （重要性低）
记录回收了多少种不同引用类型的引用
-verbose:class
类加载详细过程
-XX:+PrintVMOptions
-XX:+PrintFlagsFinal -XX:+PrintFlagsInitial
必须会用
-Xloggc:opt/log/gc.log
-XX:MaxTenuringThreshold
升代年龄，最大值15
锁自旋次数 -XX:PreBlockSpin 热点代码检测参数-XX:CompileThreshold 逃逸分析标量替换 …
这些不建议设置

JVM调优第一步，了解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
HotSpot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

java -version

java -X

试验用程序：

import java.util.List;
import java.util.LinkedList;public class HelloGC {public static void main(String[] args) {System.out.println("HelloGC!");List list = new LinkedList();for(;;) {byte[] b = new byte[1024*1024];list.add(b);}}
}

查看默认参数
查看GC详细信息

一条GC信息的详细信息如下：

关于上图中的Times含义：在linux中的times代表：

Heap Dump的含义

eden space 5632K, 94% used [0x00000000ff980000,0x00000000ffeb3e28,0x00000000fff00000)后面的内存地址指的是，起始地址，使用空间结束地址，整体空间结束地址

调优实战

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越短，响应时间越好

所谓调优，首先确定，追求啥？吞吐量优先，还是响应时间优先？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…

问题：

科学计算，吞吐量。数据挖掘，thrput。吞吐量优先的一般：（PS + PO）
响应时间：网站 GUI API （1.8 G1）

什么是调优？

根据需求进行JVM规划和预调优
优化运行JVM运行环境（慢，卡顿）
解决JVM运行过程中出现的各种问题(不完全等同于解决OOM的问题，因为前面两项也很重要)

并发：

QPS
TPS
淘宝双11并发历年最高54万，据说12306并发比淘宝更高，号称上百万

调优，从规划开始

调优，从业务场景开始，没有业务场景的调优都是耍流氓
无监控（压力测试，能看到结果），不调优（可以调整业务逻辑）
步骤：
1. 熟悉业务场景（没有最好的垃圾回收器，只有最合适的垃圾回收器）
  1. 响应时间、停顿时间 [CMS G1 ZGC] （需要给用户作响应）
  2. 吞吐量 = 用户时间 /( 用户时间 + GC时间) [PS]
2. 选择回收器组合
3. 计算内存需求（没有一定之规，是经验值。 1.5G -> 16G，突然卡顿了，为啥？）
4. 选定CPU（预算能买到的，当然是越高越好，CPU多核，可以多线程运行呀）
5. 设定年代大小、升级年龄
6. 设定日志参数，这是Java虚拟机的参数，也可以在Tomcat里面配置，貌似是在叫catalinaoptions里面指定java日志的参数。
  1. -Xloggc:/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log -XX:+UseGCLogFileRotation-XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=20M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCCause
    5个日志文件，循环产生。生产环境中的日志参数一般这么设置。
    %t是生成时间的意思。
  2. 或者每天产生一个日志文件
7. 观察日志情况

如何根据需求进行JVM规划和预调优？

有人要问你，你应该选用多大的内存？什么样的垃圾回收器组合？你怎么回答？

案例1：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？

这个问题比较业余，因为很多不同的服务器配置都能支撑(1.5G 16G 都有可能啊)

我们做一个假设吧，1小时360000个订单。集中时间段， 100个订单/秒，（找一小时内的高峰期，可能是1000订单/秒）。我们就要找到这个最高峰的时间，保证你的架构能够承接的住。

大多数情况下，是靠经验值，然后做压测。

如果非要计算的话，你预估一下，一个订单对象产生需要多少内存？512K * 1000 = 500M内

专业一点的问法：要求响应时间在多少时间的情况下，比如100ms，我们去挑一个市面上性价比比较高的服务器，做压测去测试，再不行加内存，再不行，就上云服务器…
这样说就OK了
案例2：12306遭遇春节大规模抢票应该如何支撑？（这个是架构上的一个设计，和调优关系不大）

12306应该是中国并发量最大的秒杀网站：号称并发量最高100W

架构模型：CDN -> LVS -> NGINX -> 业务系统 -> 100台机器，每台机器1W并发（单机10K问题），目前这个问题已解决，主要是用redis
.

业务流程：普通电商订单 -> 下单 ->订单系统（IO）减库存 ->生成订单，等待用户付款

12306的一种可能的模型，是异步来进行的：下单 -> 减库存和订单(redis kafka) 同时异步进行 ->等付款，付完款，持久化到Hbase, MySQL等等
.
减库存最后还会把压力压到一台服务器，怎么办？

可以做分布式本地库存 + 单独服务器做库存均衡

大流量的处理方法：分而治之，每台机器只减自己机器上有的库存
流量倾斜的问题怎么解决？比如有的机器上已经没库存了，有的机器上还剩很多？
这时候你还需要一台单独的服务器，去做所有服务器的平衡，如果某台服务器没库存了，从别的机器上挪一些过去。
怎么得到一个事务会消耗多少内存？
1、弄台机器，看能承受多少TPS？是不是达到目标？扩容或调优，让它达到
2、用压测来确定

优化环境

（这个可以稍微改一下写进简历中）
有一个50万PV的文档资料类网站（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。因此公司决定升级，新的服务器为64位，16G的堆内存，结果用户反馈卡顿十分严重，反而比以前效率更低了！
1. 为什么原网站慢?
  因为很多用户浏览数据，很多用户浏览导致很多数据Load到内存，产生了很多文档对应的Java包装对象（而不是文档对象，文档本身可以走Nginx）。内存不足，频繁GC，STW长，响应时间变慢
2. 为什么会更卡顿？
  内存越大，FGC时间越长
3. 咋办？
  PS 换成 PN + CMS，或者 G1
  或者业务上的调整，文档不走JVM
系统CPU经常100%，如何调优？(面试高频)
这样回答：推理过程是：CPU100%，那么一定有线程在占用系统资源，所以
1. 找出哪个进程cpu高（top命令）
2. 该进程中的哪个线程cpu高（top -Hp）
3. 如果是java程序，导出该线程的堆栈 (jstack)
4. 查找哪个方法（栈帧）消耗时间，哪个方法调用的哪个方法 (jstack)，然后去看这个方法的代码
5. 工作线程占比高 | 垃圾回收线程占比高
系统内存飙高，如何查找问题？（面试高频）
1. 导出堆内存 (jmap)
2. 分析 (jhat jvisualvm mat jprofiler … )
如何监控JVM
1. jstat jvisualvm jprofiler arthas top…

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