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JVM實戰-07·JVM調優

目錄

JVM調優工具

如何調優

線程監控

記憶體洩漏檢查

常見異常調優

原文位址:https://www.iteye.com/blog/pengjiaheng-552456

JVM調優工具

Jconsole,jProfile,VisualVM

Jconsole : jdk自帶,功能簡單,但是可以在系統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。詳細說明參考這裡

JProfiler:商業軟體,需要付費。功能強大。詳細說明參考這裡

VisualVM:JDK自帶,功能強大,與JProfiler類似。推薦。

如何調優

觀察記憶體釋放情況、集合類檢查、對象樹

上面這些調優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

堆資訊檢視

JVM實戰-07·JVM調優

可檢視堆空間大小配置設定(年輕代、年老代、持久代配置設定)

提供即時的垃圾回收功能

垃圾監控(長時間監控回收情況)

JVM實戰-07·JVM調優
檢視堆内類、對象資訊檢視:數量、類型等
JVM實戰-07·JVM調優
對象引用情況檢視

有了堆資訊檢視方面的功能,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

  --記憶體洩漏

  --垃圾回收算法設定是否合理

線程監控

JVM實戰-07·JVM調優

線程資訊監控:系統線程數量。

線程狀态監控:各個線程都處在什麼樣的狀态下

JVM實戰-07·JVM調優

Dump線程詳細資訊:檢視線程内部運作情況

死鎖檢查

熱點分析

JVM實戰-07·JVM調優

    CPU熱點:檢查系統哪些方法占用的大量CPU時間

    記憶體熱點:檢查哪些對象在系統中數量最大(一定時間記憶體活對象和銷毀對象一起統計)

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

快照

    快照是系統運作到某一時刻的一個定格。在我們進行調優的時候,不可能用眼睛去跟蹤所有系統變化,依賴快照功能,我們就可以進行系統兩個不同運作時刻,對象(或類、線程等)的不同,以便快速找到問題

    舉例說,我要檢查系統進行垃圾回收以後,是否還有該收回的對象被遺漏下來的了。那麼,我可以在進行垃圾回收前後,分别進行一次堆情況的快照,然後對比兩次快照的對象情況。

記憶體洩漏檢查

    記憶體洩漏是比較常見的問題,而且解決方法也比較通用,這裡可以重點說一下,而線程、熱點方面的問題則是具體問題具體分析了。

    記憶體洩漏一般可以了解為系統資源(各方面的資源,堆、棧、線程等)在錯誤使用的情況下,導緻使用完畢的資源無法回收(或沒有回收),進而導緻新的資源配置設定請求無法完成,引起系統錯誤。

    記憶體洩漏對系統危害比較大,因為他可以直接導緻系統的崩潰。

    需要差別一下,記憶體洩漏和系統超負荷兩者是有差別的,雖然可能導緻的最終結果是一樣的。記憶體洩漏是用完的資源沒有回收引起錯誤,而系統超負荷則是系統确實沒有那麼多資源可以配置設定了(其他的資源都在使用)。

常見異常調優

年老代堆空間被占滿

異常: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

說明:

JVM實戰-07·JVM調優

    這是最典型的記憶體洩漏方式,簡單說就是所有堆空間都被無法回收的垃圾對象占滿,虛拟機無法再在配置設定新空間。

    如上圖所示,這是非常典型的記憶體洩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後剩餘的記憶體。連接配接所有谷底的點,可以發現一條由底到高的線,這說明,随時間的推移,系統的堆空間被不斷占滿,最終會占滿整個堆空間。是以可以初步認為系統内部可能有記憶體洩漏。(上面的圖僅供示例,在實際情況下收集資料的時間需要更長,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,一般就是根據垃圾回收前後情況對比,同時根據對象引用情況(常見的集合對象引用)分析,基本都可以找到洩漏點。

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配置設定存儲空間而引發的異常。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态反射生成的類不斷被加載,最終導緻Perm區被占滿。

    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那麼他将會被加載N次。是以,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,一般就是遞歸沒傳回,或者循環調用造成

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以後這個值是1M。與這個線程相關的資料将會儲存在其中。但是當線程空間滿了以後,将會出現上面異常。

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洩漏的部分。

系統記憶體被占滿

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

說明:

    這個異常是由于作業系統沒有足夠的資源來産生這個線程造成的。系統建立線程時,除了要在Java堆中配置設定記憶體外,作業系統本身也需要配置設定資源來建立線程。是以,當線程數量大到一定程度以後,堆中或許還有空間,但是作業系統配置設定不出資源來了,就出現這個異常了。

配置設定給Java虛拟機的記憶體愈多,系統剩餘的資源就越少,是以,當系統記憶體固定時,配置設定給Java虛拟機的記憶體越多,那麼,系統總共能夠産生的線程也就越少,兩者成反比的關系。同時,可以通過修改-Xss來減少配置設定給單個線程的空間,也可以增加系統總共内生産的線程數。

解決:

    1. 重新設計系統減少線程數量。

    2. 線程數量不能減少的情況下,通過-Xss減小單個線程大小。以便能生産更多的線程。