高并发场景下JVM调优实践之路(2)

简介: 高并发场景下JVM调优实践之路

四、优化方案/验证方案


上面已分析出当前配置存在的较为明显的不足,下面优化方案主要先针对性解决这些问题,之后再结合效果决定是否继续深入优化。


当前主流/优秀的搜集器包含:


  • Parrallel Scavenge + Parrallel Old:吞吐量优先,后台任务型服务适合;
  • ParNew + CMS:经典的低停顿搜集器,绝大多数商用、延时敏感的服务在使用;
  • G1:JDK 9默认搜集器,堆内存比较大(6G-8G以上)的时候表现出比较高吞吐量和短暂的停顿时间;
  • ZGC:JDK 11中推出的一款低延迟垃圾回收器,目前处在实验阶段;



结合当前服务的实际情况(堆大小,可维护性),我们选择ParNew + CMS方案是比较合适的。


参数选择的原则如下:


1)Meta区域的大小一定要指定,且MetaspaceSize和MaxMetaspaceSize大小应设置一致,具体多大要结合线上实例的情况,通过jstat -gc可以获取该服务线上实例的情况。


# jstat -gc 31247
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
37888.0 37888.0 0.0 32438.5 972800.0 403063.5 3145728.0 2700882.3 167320.0 152285.0 18856.0 16442.4 15189 597.209 65 70.447 667.655



可以看出MU在150M左右,

因此-XX:MetaspaceSize=256M

-XX:MaxMetaspaceSize=256M是比较合理的。


2)Young区也不是越大越好


当堆大小一定时,Young区越大,Young GC的频率一定越小,但Old区域就会变小,如果太小,稍微晋升一些对象就会触发Full GC得不偿失。


如果Young区过小,Young GC就会比较频繁,这样Old区就会比较大,单次Full GC的停顿就会比较大。因此Young区的大小需要结合服务情况,分几种场景进行比较,最终获得最合适的配置。


基于以上原则,以下为4种参数组合:


1.ParNew +CMS,Young区扩大1倍

-Xms4096M -Xmx4096M -Xmn2048M
-XX:MetaspaceSize=256M
-XX:MaxMetaspaceSize=256M
-XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+CMSScavengeBeforeRemark






2.ParNew +CMS,Young区扩大1倍,

去除-XX:+CMSScavengeBeforeRemark

(使用【-XX:CMSScavengeBeforeRemark】参数可以做到在重新标记前先执行一次新生代GC)。


因为老年代和年轻代之间的对象存在跨代引用,因此老年代进行GC Roots追踪时,同样也会扫描年轻代,而如果能够在重新标记前先执行一次新生代GC,那么就可以少扫描一些对象,重新标记阶段的性能也能因此提升。)




-Xms4096M -Xmx4096M -Xmn2048M
-XX:MetaspaceSize=256M
-XX:MaxMetaspaceSize=256M
-XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC


3.ParNew +CMS,Young区扩大0.5倍





-Xms4096M -Xmx4096M -Xmn1536M
-XX:MetaspaceSize=256M
-XX:MaxMetaspaceSize=256M
-XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC 
-XX:+CMSScavengeBeforeRemark


4.ParNew +CMS,Young区不变






         


下面,我们需要在压测环境,对不同负载下4种方案的实际表现进行比较,分析,验证。


4.1 压测环境验证/分析


高负载场景(1100 QPS)GC表现



可以看出,在高负载场景,4种ParNew + CMS的各项指标表现均远好于Parrallel Scavenge + Parrallel Old。其中:


  • 方案4(Young区扩大0.5倍)表现最佳,接口P95,P99延时相对当前方案降低50%,Full GC累积耗时减少88%, Young GC次数减少23%,Young GC累积耗时减少4%,Young区调大后,虽然次数减少了,但Young区大了,单次Young GC的耗时也大概率会上升,这是符合预期的。

  • Young区扩大1倍的两种方案,即方案2和方案3,表现接近,接口P95,P99延时相对当前方案降低40%,Full GC累积耗时减少81%, Young GC次数减少43%,Young GC累积耗时减少17%,略逊于Young区扩大0.5倍,总体表现不错,这两个方案进行合并,不再区分。


Young区不变的方案在新方案里,表现最差,淘汰。所以在中负载场景,我们只需要对比方案2和方案4。


中负载场景(600 QPS)GC表现



可以看出,在中负载场景,2种ParNew + CMS(方案2和方案4)的各项指标表现也均远好于Parrallel Scavenge + Parrallel Old。


  • Young区扩大1倍的方案表现最佳,接口P95,P99延时相对当前方案降低32%,Full GC累积耗时减少93%, Young GC次数减少42%,Young GC累积耗时减少44%;
  • Young区扩大0.5倍的方案稍逊一些。


综合来看,两个方案表现十分接近,原则上两种方案都可以,只是Young区扩大0.5倍的方案在业务高峰期的表现更佳,为尽量保证高峰期服务的稳定和性能,目前更倾向于选择ParNew + CMS,Young区扩大0.5倍方案。



相关文章
|
15天前
|
Arthas 监控 Java
JVM进阶调优系列(9)大厂面试官:内存溢出几种?能否现场演示一下?| 面试就那点事
本文介绍了JVM内存溢出(OOM)的四种类型:堆内存、栈内存、元数据区和直接内存溢出。每种类型通过示例代码演示了如何触发OOM,并分析了其原因。文章还提供了如何使用JVM命令工具(如jmap、jhat、GCeasy、Arthas等)分析和定位内存溢出问题的方法。最后,强调了合理设置JVM参数和及时回收内存的重要性。
|
13天前
|
监控 Java 编译器
Java虚拟机调优实战指南####
本文深入探讨了Java虚拟机(JVM)的调优策略,旨在帮助开发者和系统管理员通过具体、实用的技巧提升Java应用的性能与稳定性。不同于传统摘要的概括性描述,本文摘要将直接列出五大核心调优要点,为读者提供快速预览: 1. **初始堆内存设置**:合理配置-Xms和-Xmx参数,避免频繁的内存分配与回收。 2. **垃圾收集器选择**:根据应用特性选择合适的GC策略,如G1 GC、ZGC等。 3. **线程优化**:调整线程栈大小及并发线程数,平衡资源利用率与响应速度。 4. **JIT编译器优化**:利用-XX:CompileThreshold等参数优化即时编译性能。 5. **监控与诊断工
|
24天前
|
存储 监控 Java
JVM进阶调优系列(8)如何手把手,逐行教她看懂GC日志?| IT男的专属浪漫
本文介绍了如何通过JVM参数打印GC日志,并通过示例代码展示了频繁YGC和FGC的场景。文章首先讲解了常见的GC日志参数,如`-XX:+PrintGCDetails`、`-XX:+PrintGCDateStamps`等,然后通过具体的JVM参数和代码示例,模拟了不同内存分配情况下的GC行为。最后,详细解析了GC日志的内容,帮助读者理解GC的执行过程和GC处理机制。
|
1月前
|
缓存 监控 Java
Java 线程池在高并发场景下有哪些优势和潜在问题?
Java 线程池在高并发场景下有哪些优势和潜在问题?
|
2月前
|
Arthas 监控 数据可视化
JVM进阶调优系列(7)JVM调优监控必备命令、工具集合|实用干货
本文介绍了JVM调优监控命令及其应用,包括JDK自带工具如jps、jinfo、jstat、jstack、jmap、jhat等,以及第三方工具如Arthas、GCeasy、MAT、GCViewer等。通过这些工具,可以有效监控和优化JVM性能,解决内存泄漏、线程死锁等问题,提高系统稳定性。文章还提供了详细的命令示例和应用场景,帮助读者更好地理解和使用这些工具。
|
2月前
|
NoSQL Java Redis
京东双十一高并发场景下的分布式锁性能优化
【10月更文挑战第20天】在电商领域,尤其是像京东双十一这样的大促活动,系统需要处理极高的并发请求。这些请求往往涉及库存的查询和更新,如果处理不当,很容易出现库存超卖、数据不一致等问题。
50 1
|
2月前
|
监控 架构师 Java
JVM进阶调优系列(6)一文详解JVM参数与大厂实战调优模板推荐
本文详述了JVM参数的分类及使用方法,包括标准参数、非标准参数和不稳定参数的定义及其应用场景。特别介绍了JVM调优中的关键参数,如堆内存、垃圾回收器和GC日志等配置,并提供了大厂生产环境中常用的调优模板,帮助开发者优化Java应用程序的性能。
|
2月前
|
Arthas 监控 Java
JVM知识体系学习七:了解JVM常用命令行参数、GC日志详解、调优三大方面(JVM规划和预调优、优化JVM环境、JVM运行出现的各种问题)、Arthas
这篇文章全面介绍了JVM的命令行参数、GC日志分析以及性能调优的各个方面,包括监控工具使用和实际案例分析。
49 3
|
2月前
|
算法 Java
JVM进阶调优系列(4)年轻代和老年代采用什么GC算法回收?
本文详细介绍了JVM中的GC算法,包括年轻代的复制算法和老年代的标记-整理算法。复制算法适用于年轻代,因其高效且能避免内存碎片;标记-整理算法则用于老年代,虽然效率较低,但能有效解决内存碎片问题。文章还解释了这两种算法的具体过程及其优缺点,并简要提及了其他GC算法。
 JVM进阶调优系列(4)年轻代和老年代采用什么GC算法回收?
|
2月前
|
Java
JVM进阶调优系列(5)CMS回收器通俗演义一文讲透FullGC
本文介绍了JVM中CMS垃圾回收器对Full GC的优化,包括Stop the world的影响、Full GC触发条件、GC过程的四个阶段(初始标记、并发标记、重新标记、并发清理)及并发清理期间的Concurrent mode failure处理,并简述了GC roots的概念及其在GC中的作用。

热门文章

最新文章

  • 1
    Nginx实现高并发
    64
  • 2
    高并发场景下,到底先更新缓存还是先更新数据库?
    75
  • 3
    Java面试题:解释Java NIO与BIO的区别,以及NIO的优势和应用场景。如何在高并发应用中实现NIO?
    76
  • 4
    Java面试题:设计一个线程安全的单例模式,并解释其内存占用和垃圾回收机制;使用生产者消费者模式实现一个并发安全的队列;设计一个支持高并发的分布式锁
    71
  • 5
    Java面试题:如何实现一个线程安全的单例模式,并确保其在高并发环境下的内存管理效率?如何使用CyclicBarrier来实现一个多阶段的数据处理任务,确保所有阶段的数据一致性?
    67
  • 6
    Java面试题:结合建造者模式与内存优化,设计一个可扩展的高性能对象创建框架?利用多线程工具类与并发框架,实现一个高并发的分布式任务调度系统?设计一个高性能的实时事件通知系统
    58
  • 7
    Java面试题:假设你正在开发一个Java后端服务,该服务需要处理高并发的用户请求,并且对内存使用效率有严格的要求,在多线程环境下,如何确保共享资源的线程安全?
    71
  • 8
    在Java中实现高并发的数据访问控制
    43
  • 9
    使用Java构建一个高并发的网络服务
    32
  • 10
    微服务06----Eureka注册中心,微服务的两大服务,订单服务和用户服务,订单服务需要远程调用我们的用,户服务,消费者,如果环境改变,硬编码问题就会随之产生,为了应对高并发,我们可能会部署成一个集
    38
  • 下一篇
    无影云桌面