服务端调优与JVM调优

一、安装Jmeter

　　下载地址：http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

　　下载后直接进入bin目录，直接运行jmeter即可，我这里用得是mac，直接sh jmeter

　　1、调整语言

　　　　Options--Choose Languages--Chinese（Simple lified）

　　2、添加jmeter-plugin插件

　　　　下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1RXD6JnT5LJx5mBvxmUf7JQ 提取码: 90ni

　　　　下载后文件为plugins-manager.jar格式，将其放入jmeter安装目录下的lib/ext目录，然后重启jmeter，即可。

　　3、添加jpgc插件

　　　　这个插件可以监测TPS，RT等重要指标。

　　　　选项-plugin Manager --jpgc - Standard Set，安装后重启。

二、压测

　　写一个简单的demo

    @RequestMapping(value = "/goods/detail/nocache/{seckillId}",method = RequestMethod.GET)
    public TbSeckillGoods findOneNoCache(@PathVariable Integer seckillId){
        TbSeckillGoods  seckillGoods = seckillGoodsMapper.selectByPrimaryKey(id);
    }

　　运行：

nohup java -jar jshop.jar --spring.config.addition-location=application.yaml > shop.log 2>&1 &

　　这就是一个最简单的使用主键查询。

　　1、添加测试项（01-秒杀系统测试方案）

　　　　测试方案--添加--线程（用户）--线程组，设置测试接口名称（01-商品详情测试方案）。

　　　　测试接口--添加--取样器--HTTP请求（01-商品详情HTTP请求）

　　　　测试接口--添加--监听器--聚合报告（02-商品详情聚合报告）

　　　　测试接口--添加--监听器--查看结果树（03-商品详情结果树）

　　　　测试接口--添加--监听器--jp@gc - Transactions per Second （04-商品详情接口TPS）

　　　　测试接口--添加--监听器--jp@gc - Response Times Over Time（05-商品详情响应时间）

　　2、验证

　　　　点击开始，然后查看结果树中的响应数据，可以看到正常返回，验证无误。

　　3、正式压测

　　　　修改测试方案中的线程数和循环次数，这里模拟20W个样本，线程数为4000，启动时间为5秒，循环次数为50次，这几个参数的意思是：在5秒内顺序启动4000个线程，这个操作循环50次。这50次循环是并行执行的。

　　　　（1）TPS

　　　　如果服务的TPS存在明显的抖动，说明要么服务有问题，要么网络有问题。TPS性能曲线不能出现明显抖动（当前条件当测试演变比较稳定），查看服务问题。

　　　　这里再说明一下TPS和QPS，TPS ,QPS,吞吐量：大多数情况下，单独一个接口： TPS = QPS = 吞吐量（每秒请求数）

　　　　（2）RT

　　　　（3）聚合报告

　　　　　　# 样本：测试的样本数 20w

　　　　　　# 平均值：所有的请求从发送请求到请求结束所消耗的平均时间

　　　　　　# 中位数：50%的请求在713ms之内响应结束

　　　　　　# 90%百分位：90%的请求在782ms之内响应结束

　　　　　　# 最小值：请求消耗的最小时间

　　　　（4）测试参数

三、服务端调优

　　1、分析与调优

　　查看线程数：pstree -p 进程号 | wc -l

pstree -p 3769 | wc -l

　　如果没有命令，需要安装pstree：

yum -y install psmisc

　　经过测试，发现服务器只产生了 200 个线程来处理业务请求，增加线程数，可以提升吞吐能力；考虑 cpu 处理能力的问题，cpu 上下文切换耗时，抢占 cpu 等待问题；考虑 cpu 性能损耗问题，使用 top 查看即可；

　　Springboot内置的Tomcat配置信息在：spring-boot-autoconfigure-2.2.5.RELEASE.jar中的spring-configuration-metadata.json中

　其中比较重要的三个配置项：最大连接数、服务队列、最大线程数，三者的关系如下图所示：

　　　　首先使用等待队列接收请求，然后创建连接，然后执行业务，如果当最大连接数，等待队列都已经满了，tomcat 服务就会拒绝连接。

　　　（1）最大连接数：

　　（2）服务队列

　　（3）最大线程数

　　由于部署应用的服务器是4C8G，单个线程默认为200个线程，这里4个CPU，将线程数调整为800。

server:
  port: 9000
  tomcat:
    # 编码格式
    uri-encoding: utf-8
    # 服务队列
    accept-count: 1000
    # 最大连接数
    max-connections: 20000
    # 最大线程数
    max-threads: 800
    # 初始化线程，应对突发流量
    min-spare-threads: 10

　　2、验证压测

　　经过 20w 个样本的测试，发现 TPS 没有发生任何的变化，TPS = 2700

　　可以发现在服务器最大线程数增加了 4 倍，理论上来说，TPS 一定会增加 4 倍，但是根据实际测试结果，发现 TPS 没有任何的变化，这是因为没有执行任何业务，不是一个耗时的操作，主键查询：0-10ms 结束，无需要对一个不耗时操作进行调优。

　　结论：调优应该是对于耗时操作进行调优。

　　3、模拟耗时操作调优

　　模拟一个耗时操作

      public TbSeckillGoods findOne(Integer id){
            //直接从数据库查询
            //主键查询 ： cpu不耗时操作
            TbSeckillGoods  seckillGoods = seckillGoodsMapper.selectByPrimaryKey(id);
            //计算对象大小
            //模拟程序耗时操作，如果方法是一个笔记耗时的操作，性能优化非常有必要的！！
              try {
                  Thread.sleep(1000);
                  LOGGER.info("模拟耗时操作，睡眠1s时间！");
                  LOGGER.info("对象占用jvm堆内存大小: {}", RamUsageEstimator.humanSizeOf(seckillGoods));
            } catch (InterruptedException e) {
                  e.printStackTrace();
            }
            //返回结果
            return seckillGoods;
      }

　　在未调优的情况下进行压测：没有优化之前，对于一个耗时操作来说，TPS = 200

　　调优后压测：调优之后的 TPS 情况（线程数增加：800） -- 理论上： cpu 没有任何压力，TPS 应该会获得倍数的提升，提升 4 倍

　　经过测试：发现 TPS 有了 4 倍的提升，tps = 800

　　4、Keepalive

　　客户端和服务端连接的时候，为了防止频繁建立连接，释放连接，浪费资源，这样就好损耗的性能，造成性能严重下降；

　　可以发现： jmeter connection : keep -alive 长连接

　　　　查看连接数：

netstat -anp | grep ESTABLISHED | wc -l

　　但是keepalive 长连接本身也会消耗大量资源，如果这些长连接不能及时释放，长连接将会占用大量资源，系统 TPS 就会上不去；因此对 keepalive 设置一个比较合理的连接数；另外：长连接也必须及时释放，没有请求使用这个链接，这个链接一段时间必须释放；

　　可以在代码中定制tomcat服务器的长链接设置。

@Component
public class WebServerConfig implements WebServerFactoryCustomizer<ConfigurableWebServerFactory>{
    // 定制tomcat服务器
    @Override
    public void customize(ConfigurableWebServerFactory configurableWebServerFactory) {
        ((TomcatServletWebServerFactory)configurableWebServerFactory).addConnectorCustomizers(new TomcatConnectorCustomizer() {
            // 获取tomcat连接器
            @Override
            public void customize(Connector connector) {
                // 获取protocol
                Http11NioProtocol protocolHandler = (Http11NioProtocol) connector.getProtocolHandler();
                // 如果keepalive连接30s，还没有人使用，释放此链接
                protocolHandler.setKeepAliveTimeout(30000);
                // 允许开启最大长连接数量,4cpu,8gb
                protocolHandler.setMaxKeepAliveRequests(10000);
            }
        });
    }
}

四、线上问题分析

（一）问题分类

　　发现问题，解决问题（测试时候发现一些问题，修复，调试，调优，更多的时候：上线以后发现一些问题，解决问题）系统出现问题分类：

　　1、系统异常

　　　　CPU 占用率过高，磁盘满了，磁盘 IO 阻塞，网络流量异常等等问题

　　　　排查指令：TOP,free,dstat , pstack , vmstat , strace 获取异常信息，排查系统异常

　　2、业务异常

　　　　流量太大系统扛不住，耗时长，线程死锁，并发问题，频繁 full gc ,oom 等等

　　　　排查： top, jstack ,pstack , strack 日志

（二）问题排查

　　1、TOP命令

　　　　Top 指令监控 cpu 使用情况，根据 cpu 使用分析系统整体运行情况

　　　　关注性能指标： load average : 1 分钟之内 cpu 平均使用率，5 分钟之内 cpu 平均使用率，15分钟之内 cpu 平均使用率；如果1分钟之内cpu使用率较高，但是5分钟或15分钟内较低，有可能是短暂的流量激增导致，可以暂时不用关心。

　　　　单核心 cpu：

　　　　　　1）load average < 1 ，表示 cpu 毫无压力，比较空闲，运行流畅

　　　　　　2）load average = 1 ，表示 cpu 刚刚被占满，没有可供提供的 cpu 资源

　　　　　　3）load average > 1 ，表示 cpu 已经满负荷运作，线程处于阻塞等待状态，等待 cpu资源

　　　　　　4）load average > 5 ，表示 cpu 已经处于超负荷运作，线程已经大面积阻塞，必须进行优化处理；

　　　　4 核心 cpu：

　　　　　　1）load average < 4 ，表示 cpu 毫无压力，比较空闲，运行流畅

　　　　　　2）load average = 4 ，表示 cpu 刚刚被占满，没有可供提供的 cpu 资源

　　　　　　3）load average > 4 ，表示 cpu 已经满负荷运作，线程处于阻塞等待状态，等待 cpu资源

　　　　　　4）load average > 10 ，表示 cpu 已经处于超负荷运作，线程已经大面积阻塞，必须进行优化处理；

　　2、Free命令

　　　　Free 排查线程问题：内存问题很多时候引起 cpu 较高的原因。

　3、磁盘

　　　　Df 指令查看磁盘问题，查看磁盘使用情况，有时候服务出现问题，其实就是磁盘出现问题。

　　4、网络

　　　　Dstat 命令：集成 vmstat , iostat , netstat ,工具完成任务，-c 查看 cpu 使用情况， -d 查看磁盘读写，-n 网络状态 -l 显示系统负载

　　　　详细的参数展示可以参考下这篇文章：http://www.yishimei.cn/network/850.html

五、JVM调优概述

（一）为什么调优

　　1、调优的目的

　　　　调优的目的就是为了提升项目性能，避免项目出现一些不可预知的 bug（频繁 fullgc，oom）；

　　　　（1）jvm 堆内存空间对象太多（Java 线程，垃圾对象），导致内存空间被占满，程序跑不动 –性能严重下降，通过调优：及时释放内存空间

　　　　（2）垃圾回收线程太多（频繁的垃圾回收，垃圾回收线程也会占用 CPU，内存资源），必然导致程序性能下降，通过调优：防止频繁的 gc

　　　　（3）垃圾回收导致 STW (stop the world : 停止整个世界 --- 整个业务执行全部暂停)，通过调优：尽可能减少 gc 次数

　　2、JVM 调优的本质

　　　　jvm 调优本质就是（对内存空间的调优）及时是否垃圾对象占用的内存空间，让程序性能得以提升，让其他业务线程可以使用内存空间；

　　3、如果把 jvm 堆内存设置的足够大（无限大），是不是不需要垃圾回收？

　　　　理论上确实可以考虑内存空间垂直扩容，解决 JVM 内存问题，但是同样存在问题：

　　　　　　（1）成本问题 --- 高性能服务器

　　　　　　（2）一旦触发垃圾回收 --- gc 时间比较长

　　　　　　（3）微服务架构场景下（每一个服务都是一个微小，独立的服务） --- 水平扩展

　　　　　　（4）寻址能力的问题(JVM 默认内存调优分配空间： 32GB，超过32G就不会进行调优)：

　　　　　　　　　　32 位操作系统： 2~32 = 4GB 内存空间 --- Java 对象 8 字节指针压缩： 4GB *8 = 32GB

　　　　　　　　　　64 位操作系统 2~64 = 16384PB

　　　　小结： JVM 内存空间设置，必须设置一个大小合适的内存空间，不能太大，也不能设置太小；

　　　　　　（1）成本问题 --- 高性能服务器

　　　　　　（2）一旦触发垃圾回收 --- gc 时间比较长

　　　　　　（3）微服务架构场景下（每一个服务都是一个微小，独立的服务） --- 水平扩展

（二）JVM 调优原则

　　1、gc 时间足够小（堆内存设置足够小）

　　　　此原则就是让我们在设置堆内存空间时候，不要把内存空间设置的太多，防止 gc 消耗太多的时间；

　　2、gc 的次数足够少（堆内存空间设置的足够大）

　　　　GC 触发条件：内存空间被占满，立即触发垃圾回收（ps,po）,也就是说内存空间被占满一次，就发生一次 gc，占满多次就发生多次 gc;

　　3、发生 fullgc 周期足够长（最好不要发生 fullgc）

　　　　（1）metaspace 元数据空间大小设置合适，metaspace 一旦发生扩容，fullgc 就会发生

　　　　（2）老年代空间设置一个合理的大小，防止 fullgc

　　　　（3）尽量让垃圾对象在年轻代回收（90%）

　　　　（4）尽量防止大对象的产生，一旦大对象多了以后，就可能发生 fullgc , 甚至 OOM

（三）JVM 调优原理

　　1、JVM 调优本质：

　　　　回收垃圾，及时释放内存空间。在 Java 堆内存中，那些没有被引用的对象就是垃圾（高并发模式下，大量的请求在内存空间中创建了大量的对象，这些对象不会主动消失，必须进行垃圾回收，当然 Java 语言自己提供了垃圾回收器，帮助我们回收垃圾，JVM 垃圾是自动进回收的）

　　　　JVM 提供 2 种方法寻找垃圾：引用计数法和根可达算法

　　2、垃圾清理算法：

　　　　mark-sweep 标记清除算法、copying 拷贝算法、mark-compact 标记压缩算法。

　　　　标记清除算法：

　　　　　　过程：（1）使用根可达算法找到垃圾对象，对垃圾对象进行标记（仅仅是做一个标记）；（2）对标记的对象做清除。

　　　　　　优点：简单，高效；

　　　　　　缺点：产生很多的内存碎片

　　　　copying 算法 – 一开始把内存空间一分为二，分为 2 份大小相同的内存空间，一般内存空间作为备份使用。

　　　　　　过程：（1）选择（寻址）存活对象；（2）把存活对象拷贝另一半空闲空间中，且是连续的空间；（3）把存活对象拷贝结束后，另一半空间中就是垃圾对象（全是垃圾对象），直接清除即可；

　　　　　　优点：简单，内存空间是连续的，不会存在内存碎片

　　　　　　缺点：内存空间的浪费

　　　　mark-compact 标记压缩算法：

　　　　　　过程：（1）标记垃圾（只标记，不清除）；（2）再次扫描内存空间（未被标记的对象就是存活对象），找到存活对象，且把存活对象向一端移动（一端内存空间是连续的）--压缩，整理；（3）当存活对象全部被移动到一端后，另一端就是垃圾对象，直接清除即可

　　3、垃圾回收器

　　　　Java 语言提供了 10 种垃圾回收器：

　　特点：

　　　　（1）Serial（年轻代） Serial Old（老年代） , parNew（年轻代） CMS（老年代） , Parallel Scavenge（年轻代） Parallel Old（老年代）都属于物理分代模型中垃圾回收器，年轻代，老年代模型，分别都使用不同的垃圾回收器；

　　　　（2）G1 在逻辑上分代模型，使用非常方便；关于年轻代，老年代只需要使用 g1 一个垃圾回收器即可；

　　　　（3）zgc zgc 是 jdk11 新加入的垃圾回收器，在试验阶段；

　　　　（4）shenandoah openJDK 的垃圾回收器

　　　　（5）epsilon 是 debug 使用的，在调试环境下，验证 jvm 内存参数设置的可行性；

　　　　（6）Serial 和 Serial Old 串行化的垃圾回收器

　　　　（7）parNew和CMS : 响应时间优先垃圾回收器组合（fullgc 比较多，无法避免 --- cms）

　　　　（8）parallel scavenge 和 parallel old : 吞吐量优先的垃圾回收器组合

　　常用垃圾回收器组合：

　　　　（1）Serail + Serial Old : 串行化的垃圾回收器，适合单核心的 cpu 服务器

　　　　（2）parNew + CMS : 响应时间有些的垃圾回收器，并行，并发垃圾

　　　　（3）Parallel Scavenge+Parallel Old : 并行垃圾回收器

　　　　（4）g1 逻辑上分代垃圾回收器

　　4、垃圾回收器原理

　　（1）Serial+Serial Old

　　　　Serial : 年轻代垃圾回收器，单线程垃圾回收器； Serial Old ：老年代的垃圾回收器，也是一个单线程的垃圾回收器，适合单核心 cpu 情况。

　　　　注意：1、stw : 任何垃圾回收器都无法避免 stw(stop the world : 当进行 gc 的时候，整个业务线程必须暂停)，如果 stw 时间过长，或者 stw 发生次数过多，都会影响程序的性能；2、垃圾回收线程：多线程，单线程，并发，并行

　　（2）Parallel Scavenge + Parallel Old

　　　　Parallel Scavenge+Parallel Old : 并行垃圾回收器，吞吐量优先的垃圾回收器组合，是 JDK8 默认垃圾回收器组合；（并行: 同一个时候，同时执行，并行；并发: 在一段时间内，多个线程抢占式交叉执行，叫做并发模式；）

　　　　PS + PO : 垃圾回收器进行垃圾回收器的时候，采用多线程模式回收垃圾

　　（3）parNew+CMS

　　　　parNew : 年轻代垃圾回收器，并行的垃圾回收器；

　　　　CMS : 并发垃圾回收器，响应时间优先垃圾回收器

　　　　　　　　初始化标记：（寻址垃圾比较耗时）只标记跟根对象相关联的对象，因此耗时比较少，且采用单线程模式标记

　　　　　　　　并发标记：（寻址垃圾比较耗时）为了防止 gc 时候 stw, 因此使用并发模式标记垃圾，也就是说让业务线程和 gc 标记线程交叉执行；

　　　　　　　　重新标记：重新标记漏标的对象，此时漏标对象比较少，因此耗时比较少

　　　　　　　　并发清理：（清理垃圾比较耗时）采用并发模式清理垃圾，业务线程和清理垃圾线程交叉执行，以此减少业务线程停顿的时间；

　　（4）G1

　　　　G1 jdk11 成为了默认的垃圾回收器；采用了分区的思想；对内存进行逻辑上分代；采用RememberSet 集合记录每一个 region 区域

　　5、内存分代模型

　　通过内存分代模型：大多数对象都会在年轻代被回收（90%+），超过 15 次没有被回收的对象就进入 old 区域。垃圾回收器触发时机：

　　　　（1）ps + po : 当内存空间（eden,old）被占满后，触发垃圾回收器

　　　　（2）cms 垃圾回收器

　　　　　　　　jdk1.5 : 68% ,当 eden 区域被装载到 68%的时候，触发垃圾回收器

　　　　　　　　jdk1.6+ : 92% 触发垃圾回收器

六、JVM调优实战

（一）调优实战

　　JVM 调优的本质就是 GC（垃圾回收，及时释放掉内存，提供给其他的线程使用—并发模式），每次 GC 的时候，导致业务线程 STW, 因此必须进行综合的考量：频繁的 gc 也会导致性能下降

　　JVM 调优其实就是选择一个合适的垃圾回收器（在不同的场景下），设置一些合理垃圾回收参数（参考 JVM 内存模型），分配合理的内存（gc 时间少，次数少，jvm 内存既不能太大，也不能太小）。因此调优的实践本质就是设置 jvm 参数

　　1、典型设置

　　典型的参数设置：服务器配置 —> 4cpus，8GB

　　　　1、-Xmx4000m 设置 JVM 堆内存最大值（经验值设置：3500m --- 4000m，内存大小的设置，没有一个固定值，根据业务场景实际情况，根据压力测试运行情况进行调试，在上线后，进行调试）。例如：对象 1 占用内存 128KB；对象 2 占用内存 300KB

　　　　2、-Xms4000m 设置 JVM 初始化内存（必须和 Xmx 最大内存设置一致，防止内存抖动，损耗性能）

　　　　3、-Xmn2g 设置年轻代大小（eden ,s0 ,s1）

　　　　4、-Xss256k 设置线程堆栈大小，jdk1.5+版本线程堆栈默认 1MB, 相同内存情况下，线程堆栈越小，操作系统有能力创建更多线程，系统性能将会越好；

　　查看对象占用JVM堆内存大小：

RamUsageEstimator.humanSizeOf(seckillGoods)

　　然后调整代码的执行命令，设置上面的参数：

nohup java -Xmx4000m -Xms4000m -Xmn2g -Xss256k -jar jshop.jar --spring.config.addition-location=application.yaml > shop.log 2>&1 &

　　根据压力测试结果（20w 样本），发现 JVM 内存参数设置后，没有任何优化效果（变化），原因就在于在这个业务场景下没有发生频繁的 gc(gc 导致 stw ,stw 最终影响性能)；那我们是根据什么指标判断 jvm 调优的参数是合适的，是否能提到调优的效果的呢：

　　　　（1）发生几次 GC ,GC 次数是否减少，是否频繁的发生 GC, 发送 GC 时间

　　　　（2）业务线程执行时间比例（业务线程执行时间超过 95%， 5%时间 gc 时间，此时不需要调优）

　　　　（3）是否发生 fullgc (fullgc 耗时比较长，性能影响比较大，fullgc 发生次数)

　　　　（4）oom

　　2、GC日志

　　　　JVM 在 gc 的时候输出日志，把日志写入文件中，使用相应工具（gceasy.io）对日志进行分析，分析 jvm 堆内存调优的结果是否合适。

nohup java -Xmx4000m -Xms4000m -Xmn2g -Xss256k -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:gc.log -jar jshop.jar --spring.config.addition-location=application.yaml > shop.log 2>&1 &

　　　　通过 jvm 相关参数，输出 gc 日志，通过分析 gc 日志判定 gc 的参数设置是否合理；从而给调试 jvm 堆内存设置提供参考依据；

　　　　拿到 gc 日志后，可以在 gceasy.io 网站进行在线分析

　　　　（1）内存使用情况

　　　　　　　　用于展示各分代的总内存和最大使用内存。

　　　　（2）执行时间对比

　　　　　　这个是关键的是否需要JVM调优的判断标准，如果业务时间占比大于95%，就无需调优。

　　　　（3）GC耗时占比

　　　　（4）发生GC的时间点和次数

　　　　　　　　根据内存分布情况，old 最大使用 157mb , 而在此时却发生了 fullgc ,很明显这是不正常的，必须进行调试，规避不正常的 fullgc

　　　　（5）GC统计

　　3、fullGC问题

　　　　20w 样本测试后，old 区域使用最大值 157mb, old 区域分配的内存是 1.9gb , 却发生了 full gc，这肯定不正常的，原因： metaspaceSize 云数据空间发生了扩展，导致了 fullgc 的发发生；metaspace 发生一次扩容，就会发生一次 fullgc（可以查看gc日志，可以看到元空间占用内存在变大）

jstat -gcutil 11811
jstat -gc 11811 2s 3
java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep MetaspaceSize

　　　　根据 metaspace 扩容阀值的大小，看出超过 20m，就会发生第一次扩容（gc日志）；

　　　　Metaspace 发生了扩容（gc日志）：

　　　　解决方案：观察 gc 日志，看 metaspace 最大使用空间是多少，然后把 metaspace 空间大小设置为比这个值大即可；

　　　　根据上图所示， metaspace>55.11mb ； metaspace = 256m , 完全够用的；-XX:MaxMetaspaceSize=500m ：定义最大的元数据空间,此时如果 metaspace 装不下，就会发生 fullgc ,同时 oom;

nohup java -Xmx4000m -Xms4000m -Xmn2g -Xss256k -XX:MetaspaceSize=256m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:gc.log -jar jshop.jar --spring.config.addition-location=application.yaml > shop.log 2>&1 &

　　　　查看日志优化情况，看 fullgc 是否发生：

　　　　可以发现此时 fullgc 消失了，说明解决问题：

　　4、Yong&old

　　　　年轻代，老年代大小比例的设置根据业务情况进行灵活的设置，无非就是 yong 空间设置大些，尽量让对象在年轻被回收；或者是老年代设置大些，在一些大对象，老年代对象比较多的情况下；

　　　　设置方案： -XX:NewRatio = 4 ,年轻代：老年代比值 = 1:4，预测结果：年轻代空间进一步缩小（更频繁的 yong gc – 耗时少），老年代的空间进一步增大（尽量防止 fullgc 的发生 – 不耗时）

　　　　分配结果： 1、yong : old = 1:4 (4000MB) 800MB:3200MB , yong memory 变得更小了，oldmemory 变得更大了；2、-Xmn2g 直接设置年轻代大小，剩下的就是老年代的；

　　　　修改配置：将Xmn删除（-Xmn2g），新增NewRatio配置项（-XX:NewRatio=4）

nohup java -Xmx4000m -Xms4000m -XX:NewRatio=4 -Xss256k -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:gc.log -jar jshop.jar --spring.config.addition-location=application.yaml > shop.log 2>&1 &

　　　　Yong gc 发生的次数更多了，但是 gc 时间更加快速了，但是总消耗的时间变多了；

　　　　但是这种也不是不能这样设置，这是一个需要权衡的结果，使用场景：防止发生 fullgc（fullgc 有一些，消耗时间）

　　5、Eden & s0 & s1

　　　　尽量让对象在年轻代被回收（大多数对象都在年轻代被释放内存）官方推荐设置： eden : s0 : s1 = 8:1:1 设置方式： -XX：SurvivorRatio = 8。

（二）垃圾回收器组合

　　1、吞吐量优先

　　　　并行垃圾回收器：

　　　　　　年轻代： parNew , Parallel Scavenge

　　　　　　老年代： Parallel old

　　　　对于吞吐量优先的垃圾回收器：使用常用组合： ps + po ,此组合是 jdk1.8 默认的垃圾回收器

nohup java -Xmx4000m -Xms4000m -Xmn2g -Xss256k -XX:MetaspaceSize=256m -XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:gc.log -jar jshop.jar --spring.config.addition-location=application.yaml > shop.log 2>&1 &

　　2、响应时间优先

　　　　响应时间优先组合： parNew + CMS 垃圾回收器，响应时间优先主要是对 CMS(老年代垃圾回收器)来说的，适用于：老年代发生 fullgc 比较多的情况，且无法避免 fullgc;

　　　　-XX:+UseParNewGC : 年轻代垃圾回收器，并行的垃圾回收器

　　　　-XX:+UseConcMarkSweepGC：老年代的垃圾回收器，并发的垃圾回收器（业务线程交叉执行）

nohup java -Xmx4000m -Xms4000m -Xmn2g -Xss256k -XX:MetaspaceSize=256m -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:gc.log -jar jshop.jar --spring.config.addition-location=application.yaml > shop.log 2>&1 &

　　3、G1 组合

　　XX:+UseG1GC ：表示使用 g1 垃圾回收器；使用更加简单，逻辑上分代模型；

nohup java -Xmx4000m -Xms4000m -Xmn2g -Xss256k -XX:MetaspaceSize=256m -XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:gc.log -jar jshop.jar --spring.config.addition-location=application.yaml > shop.log 2>&1 &

　　可以发现：垃圾回收次数比较少的，但是总耗时比较长；

posted @ 2021-10-26 11:01 李聪龙阅读(510) 评论(0) 编辑收藏举报

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