19-案例实战剖析-日处理上亿数据的系统内存分析和优化

简介: 这是当时开发中遇到的一个真实场景,也是大部分人在开发项目中有可能会遇到的一些场景,该系统主要是做大数据相关计算分析的,日处理数据量在上亿的规模。这里我们重点针对JVM内存的管理来进行模型分析,数据的来源获取主要是MYSQL数据库以及其他数据源里提取大量的数据,通过加载到JVM内存的过程我们来一起分析出现的问题以及如何优化解决

案例实战剖析-日处理上亿数据的系统内存分析和优化

1.系统背景

这是当时开发中遇到的一个真实场景,也是大部分人在开发项目中有可能会遇到的一些场景,该系统主要是做大数据相关计算分析的,日处理数据量在上亿的规模。这里我们重点针对JVM内存的管理来进行模型分析,数据的来源获取主要是MYSQL数据库以及其他数据源里提取大量的数据,通过加载到JVM内存的过程我们来一起分析出现的问题以及如何优化解决(如下图所示):

2.生产环境

这是一套分布式运行系统,生产环境部署了多台服务器(每台4核8G配置),每台机器大概每分钟负责执行100次数据提取和计算,每次提取大概1万条左右的数据到内存计算,平均每次计算需要耗费10秒左右时间。 JVM内存总共分配了4G,堆内存占3G,其中新生代和老年代分别是1.5G的内存空间

3.过程分析

按照上述的背景和实际生产环境,那每次1万条数据会占用多少的内存空间呢?这里每条数据较大,平均包含20个字段,可以认为每条数据大概在1KB左右。那么1万条数据对应就是10MB大小。那么运行多久就会导致新生代塞满呢?

新生代总共分配1.5G,那么Eden区分配就是1.2G,S1和S2区分别是150MB;如下图:

现在我们可以来手动计算下了,1次往Eden区里填充10MB对象,1分钟读取100次,也就是差不多1个G,那也就是1分钟左右的时候我们的Eden区就差不多填满了,这个时候如果触发Minor GC,我们通过上文学习知道,JVM在执行Minor GC之前是会进行一步检查动作的:老年代可用内存空间是否大于新生代全部对象?如果是第一次运行到这儿,那么我们的老年代是空的,也就是有1.5G的空间,完全是够用的。

这里触发Minor GC进行回收,但是问题在于如何回收呢?我们重点来看每次任务计算的耗时是10S,这里差不多有80次的任务都已经执行完毕了,还有大概20个任务正在计算中,也就是对应还有200MB的对象在引用着,这部分对象是不会被回收的,而我们的幸存者区域最大也就是150MB无法存放下200MB,那么根据我们讲过的空间担保机制,这200MB对象会直接进入到老年代!

由于每一分钟就会将Eden区填满触发Minor GC,也就是每分钟就会有200MB对象进入到老年代,那当老年代的内存占用的越多后会发生什么事情呢?比如两分钟过去了,这时占用400MB,那老年代可用空间就只剩1.1G了,那第三分钟触发Minor GC的时候,一判断发现,老年代剩余空间已小于Eden区所有对象1.2G大小了,则会走另一条分支的判断了,我们可以根据下图再来回顾下:

先看参数: -XX:-HandlePromotionFailure是否设置,当然一般都会设置,此时会判断老年代连续空间是否大于历史平均晋升老年代对象的大小,那历史晋升对象大小都在200MB,很明显大于,那么JVM会直接进行冒险操作,触发Minor GC的执行,而本次冒险是成功的!新生代依然继续晋升200MB对象到老年代。

那么当系统运行到第7分钟的时候,这时进入到老年代的对象有1.4G了,剩余空间仅剩100MB!如下图:

系统运行到这儿,发现老年代剩余空间已经比历史平均晋升对象大小都要小了,这时会直接触发Full GC!假设老年代空间都可以被回收,那么这时老年代对象就完全清除,接着会继续进行Minor GC,200MB对象继续进入老年代,又开始重复循环执行了。

那么按照以上的运行分析,我们可以得出一个结论就是:系统平均运行7、8分钟左右就会触发一次Full GC的执行!而每次一旦Full GC执行,就会严重影响到系统的运行效率,加上该系统的Full GC频率较高,给用户带来的使用感受是非常糟糕的!

4.JVM优化

像真实开发中大家也有很大几率会遇到类似这样的情况,我们应该减少Full GC的次数以及降低它出现的频率,甚至不触发Full GC,那么如何进行优化呢?这也是考验一个Java程序员的价值体现。

针对类似的计算系统,每次Minor GC的时候,必然会有一部分数据没处理完毕,但是按照现有的内存模型,我们的幸存者区域只有150MB是无法满足200MB对象的存放,因此有必要调整我们的内存比例。

解决方案:

3GB的堆内存大小,我们直接分配2G给新生代,1G给老年代,这样Survivor区的大小就有200MB了每次刚好能存放下MinorGC过后存活的对象了。如下图所示:

只要每次Minor GC时200MB存活对象可以存放进Survivor区,那么等下一次Minor GC时这部分对象对应的计算任务也已经结束,也可以直接进行回收。

那么接下来我们还是在继续模拟跑一次,当Eden区内存已经装满,此时S0区也有200MB对象,这是触发Minor GC的执行,200MB正在执行的任务对象(存活对象)直接转移到S1区,回收清空掉Eden区和S0区,如下图:

那么通过以上的分析也不免看出,基本上很少会有对象进入到老年代,我们也成功的将几分钟一次的Full GC降低到几个小时一次,大幅度提升了系统的性能,避免了Full GC对系统运行的影响!

当然这里其实还有一个细节点:就是动态年龄对象规则!如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半,年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代,无须等到-XX: MaxTenuringThreshold中要求的年龄。 这里需要结合自己公司的实际系统分析到底有多少对象是根据动态年龄规则进入到了老年代,如果要避免因为这项规则进入老年代,从而触发Full GC也可以尝试调整Eden区和Survivor区的比例,调整survivor区的大小。

目录
相关文章
|
8天前
|
Java Android开发 UED
安卓应用开发中的内存管理优化技巧
在安卓开发的广阔天地里,内存管理是一块让开发者既爱又恨的领域。它如同一位严苛的考官,时刻考验着开发者的智慧与耐心。然而,只要我们掌握了正确的优化技巧,就能够驯服这位考官,让我们的应用在性能和用户体验上更上一层楼。本文将带你走进内存管理的迷宫,用通俗易懂的语言解读那些看似复杂的优化策略,让你的开发之路更加顺畅。
17 2
|
13天前
|
存储 运维
.NET开发必备技巧:使用Visual Studio分析.NET Dump,快速查找程序内存泄漏问题!
.NET开发必备技巧:使用Visual Studio分析.NET Dump,快速查找程序内存泄漏问题!
|
17天前
|
NoSQL 程序员 Linux
轻踩一下就崩溃吗——踩内存案例分析
踩内存问题分析成本较高,尤其是低概率问题困难更大。本文详细分析并还原了两个由于动态库全局符号介入机制(it's a feature, not a bug)触发的踩内存案例。
|
23天前
|
存储 缓存 JSON
一行代码,我优化掉了1G内存占用
这里一行代码,指的是:String.intern()的调用,为了调用这一行代码,也写了几十行额外的代码。
|
22天前
|
NoSQL Java 测试技术
Golang内存分析工具gctrace和pprof实战
文章详细介绍了Golang的两个内存分析工具gctrace和pprof的使用方法,通过实例分析展示了如何通过gctrace跟踪GC的不同阶段耗时与内存量对比,以及如何使用pprof进行内存分析和调优。
47 0
Golang内存分析工具gctrace和pprof实战
|
6天前
|
监控 算法 数据可视化
深入解析Android应用开发中的高效内存管理策略在移动应用开发领域,Android平台因其开放性和灵活性备受开发者青睐。然而,随之而来的是内存管理的复杂性,这对开发者提出了更高的要求。高效的内存管理不仅能够提升应用的性能,还能有效避免因内存泄漏导致的应用崩溃。本文将探讨Android应用开发中的内存管理问题,并提供一系列实用的优化策略,帮助开发者打造更稳定、更高效的应用。
在Android开发中,内存管理是一个绕不开的话题。良好的内存管理机制不仅可以提高应用的运行效率,还能有效预防内存泄漏和过度消耗,从而延长电池寿命并提升用户体验。本文从Android内存管理的基本原理出发,详细讨论了几种常见的内存管理技巧,包括内存泄漏的检测与修复、内存分配与回收的优化方法,以及如何通过合理的编程习惯减少内存开销。通过对这些内容的阐述,旨在为Android开发者提供一套系统化的内存优化指南,助力开发出更加流畅稳定的应用。
19 0
|
19天前
使用qemu来dump虚拟机的内存,然后用crash来分析
使用qemu来dump虚拟机的内存,然后用crash来分析
|
1月前
|
存储 编译器 C语言
【C语言篇】数据在内存中的存储(超详细)
浮点数就采⽤下⾯的规则表⽰,即指数E的真实值加上127(或1023),再将有效数字M去掉整数部分的1。
|
2月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
HadoopCPU、内存、存储限制
【7月更文挑战第13天】
189 14
|
22天前
|
存储 监控 Docker
如何限制docker使用的cpu,内存,存储
如何限制docker使用的cpu,内存,存储

热门文章

最新文章