JVM成神之路（十二） -- Jvm性能优化指南

# 性能优化

JVM的性能优化可以分为代码层面和非代码层面。

在代码层面，大家可以结合字节码指令进行优化，比如一个循环语句，可以将循环不相关的代码提取到循环体之外，这样在字节码层面就不需要重复执行这些代码了。

在非代码层面，一般情况可以从内存、gc以及cpu占用率等方面进行优化。

注意，JVM调优是一个漫长和复杂的过程，而在很多情况下，JVM是不需要优化的，因为JVM本身已经做了很多的内部优化操作。

那今天我们就从内存、gc以及cpu这3个方面和大家一起探讨一下JVM的优化，但是大家要注意的是不要为了调优和调优。

4.1 内存

4.1.1 内存分配

正常情况下不需要设置，那如果是促销或者秒杀的场景呢？

每台机器配置2c4G，以每秒3000笔订单为例，整个过程持续60秒

4.1.2 内存溢出(OOM)

一般会有两个原因：

（1）大并发情况下

（2）内存泄露导致内存溢出

4.1.2.1 大并发[秒杀]

浏览器缓存、本地缓存、验证码

CDN静态资源服务器

集群+负载均衡

动静态资源分离、限流[基于令牌桶、漏桶算法]

应用级别缓存、接口防刷限流、队列、Tomcat性能优化

异步消息中间件

Redis热点数据对象缓存

分布式锁、数据库锁

5分钟之内没有支付，取消订单、恢复库存等

4.1.2.2 内存泄露导致内存溢出

ThreadLocal引起的内存泄露，最终导致内存溢出

public class TLController {
 @RequestMapping(value = "/tl")
 public String tl(HttpServletRequest request) {
     ThreadLocal tl = new ThreadLocal();
     // 1MB
     tl.set(new Byte[1024*1024]);
     return "ok";
 }
}
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（1）上传到阿里云服务器

jvm-case-0.0.1-SNAPSHOT.jar

（2）启动

java -jar -Xms1000M -Xmx1000M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=jvm.hprof  jvm-case-0.0.1-SNAPSHOT.jar
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（3）使用jmeter模拟10000次并发

39.100.39.63:8080/tl

（4）top命令查看

top
top -Hp PID
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（5）jstack查看线程情况，发现没有死锁或者IO阻塞的情况

jstack PID
java -jar arthas.jar   --->   thread
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（6）查看堆内存的使用，发现堆内存的使用率已经高达88.95%

jmap -heap PID
java -jar arthas.jar   --->   dashboard
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（7）此时可以大体判断出来，发生了内存泄露从而导致的内存溢出，那怎么排查呢？

jmap -histo:live PID | more
获取到jvm.hprof文件，上传到指定的工具分析，比如heaphero.io
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4.2 GC

这里以G1垃圾收集器调优为例

4.2.1 是否选用G1

官网：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/vm/G1.html#use_cases

（1）50%以上的堆被存活对象占用
（2）对象分配和晋升的速度变化非常大
（3）垃圾回收时间比较长
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4.2.2 G1调优

（1）使用G1GC垃圾收集器: -XX:+UseG1GC

修改配置参数，获取到gc日志，使用GCViewer分析吞吐量和响应时间

Throughput       Min Pause       Max Pause      Avg Pause       GC count
  99.16%         0.00016s         0.0137s        0.00559s          12 
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（2）调整内存大小再获取gc日志分析

-XX:MetaspaceSize=100M
-Xms300M
-Xmx300M
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比如设置堆内存的大小，获取到gc日志，使用GCViewer分析吞吐量和响应时间

Throughput       Min Pause       Max Pause      Avg Pause       GC count
  98.89%          0.00021s        0.01531s       0.00538s           12 
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（3）调整最大停顿时间

-XX:MaxGCPauseMillis=200    设置最大GC停顿时间指标
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比如设置最大停顿时间，获取到gc日志，使用GCViewer分析吞吐量和响应时间

Throughput       Min Pause       Max Pause      Avg Pause       GC count
  98.96%          0.00015s        0.01737s       0.00574s          12 
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（4）启动并发GC时堆内存占用百分比

-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45 
G1用它来触发并发GC周期,基于整个堆的使用率,而不只是某一代内存的使用比例。值为 0 则表示“一直执行GC循环)'. 默认值为 45 (例如, 全部的 45% 或者使用了45%).
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比如设置该百分比参数，获取到gc日志，使用GCViewer分析吞吐量和响应时间

Throughput       Min Pause       Max Pause      Avg Pause       GC count
  98.11%          0.00406s        0.00532s       0.00469s          12 
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4.2.3 G1调优最佳实战

官网：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/vm/gctuning/g1_gc_tuning.html#recommendations)

（1）不要手动设置新生代和老年代的大小，只要设置整个堆的大小

why：https://blogs.oracle.com/poonam/increased-heap-usage-with-g1-gc

G1收集器在运行过程中，会自己调整新生代和老年代的大小
其实是通过adapt代的大小来调整对象晋升的速度和年龄，从而达到为收集器设置的暂停时间目标
如果手动设置了大小就意味着放弃了G1的自动调优
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（2）不断调优暂停时间目标

一般情况下这个值设置到100ms或者200ms都是可以的(不同情况下会不一样)，但如果设置成50ms就不太合理。暂停时间设置的太短，就会导致出现G1跟不上垃圾产生的速度。最终退化成Full GC。所以对这个参数的调优是一个持续的过程，逐步调整到最佳状态。暂停时间只是一个目标，并不能总是得到满足。
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（3）使用-XX:ConcGCThreads=n来增加标记线程的数量

IHOP如果阀值设置过高，可能会遇到转移失败的风险，比如对象进行转移时空间不足。如果阀值设置过低，就会使标记周期运行过于频繁，并且有可能混合收集期回收不到空间。 
IHOP值如果设置合理，但是在并发周期时间过长时，可以尝试增加并发线程数，调高ConcGCThreads。
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（4）MixedGC调优

-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent
-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent
-XX:G1MixedGCCountTarger
-XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent
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（5）适当增加堆内存大小

（6）不正常的Full GC

有时候会发现系统刚刚启动的时候，就会发生一次Full GC，但是老年代空间比较充足，一般是由Metaspace区域引起的。可以通过MetaspaceSize适当增加其大家，比如256M。
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4.3 JVM性能优化指南