JVM第四讲：JVM性能调优-阿里云开发者社区

1、JVM为什么需要调优？

如图所示：

问题1：如果eden区比较小，会导致什么问题？

YoungGC会变多，频繁YGC让内存有空间，会导致stop to world

问题2：如果eden区比较大，会导致什么问题？

问题3：survivor区变小的影响点？

survivor区变小会导致大对象，根据动态年龄设置，会直接晋升到老年代

问题4：survivor区变大的影响点？

会浪费一些内存

问题4：的影响点？

面试时如何回答

首先表态如果使用合理的JVM参数设置，在大多数情况下应该是不需要调优的；

JVM 参数的默认（推荐）值都是经过 JVM 团队的反复测试和前人的充分验证得出的比较合理的值，因此通常来说是比较靠谱和通用的，一般不会出大问题；
大部分情况下：是自己代码的bug导致了OOM、CPU load高、GC频繁等，这些场景基本修复bug即可，不需要动JVM；

其次说明可能还是存在少量场景需要调优，我们可以对一些JVM核心指标（GC次数，内存容量）配置监控告警，当出现波动时，人为介入分析评估；

针对商品中心自身的业务场景，对JVm参数进行优化调整，使其更适合我们的业务；
使用更好性能的垃圾收集器

在JDK8中使用了G1，存在的问题？
使用ZGC，公开数据是最大暂停时间不超过10ms，甚至是1ms

ZGC存在的问题：

1、吞吐量较于 G1 会有所下降，官方称最大不超过 15%
2、ZGC如果遇到非常高的对象分配速率，会跟不上，目前唯一有效的“调优”方式是增大整个GC堆的大小

JVM 有哪些核心指标？合理范围应该是多少？

jvm.gc.time：每分钟的GC耗时在1s以内，500ms以内尤佳
jvm.gc.meantime：每次YGC耗时在100ms以内，50ms以内尤佳
jvm.fullgc.count：FGC最多几小时1次，1天不到1次尤佳
jvm.fullgc.time：每次FGC耗时在1s以内，500ms以内尤佳
通常来说，只要这几个指标正常，其他的一般不会有问题

最后举一个实际的调优例子来加以说明。见第三章

2、JVM 优化步骤？

2.1、分析和定位当前系统的瓶颈

对于JVM的核心指标，我们的关注点和常用工具如下：

1）CPU指标

查看占用CPU最多的进程
查看占用CPU最多的线程
查看线程堆栈快照信息
分析代码执行热点
查看哪个代码占用CPU执行时间最长
查看每个方法占用CPU时间比例

常见的命令：

// 显示系统各个进程的资源使用情况
top
// 查看某个进程中的线程占用情况
top -Hp pid
// 查看当前 Java 进程的线程堆栈信息
jstack pid

常见的工具：JProfiler、JVM Profiler、Arthas等。

2）JVM 内存指标

查看当前 JVM 堆内存参数配置是否合理
查看堆中对象的统计信息
查看堆存储快照，分析内存的占用情况
查看堆各区域的内存增长是否正常
查看是哪个区域导致的GC
查看GC后能否正常回收到内存 **

常见的命令：

// 查看当前的 JVM 参数配置
ps -ef | grep java
// 查看 Java 进程的配置信息，包括系统属性和JVM命令行标志
jinfo pid
// 输出 Java 进程当前的 gc 情况
jstat -gc pid
// 输出 Java 堆详细信息
jmap -heap pid
// 显示堆中对象的统计信息
jmap -histo:live pid
// 生成 Java 堆存储快照dump文件
jmap -F -dump:format=b,file=dumpFile.phrof pid

常见的工具：Eclipse MAT、JConsole等。

3）JVM GC指标

查看每分钟GC时间是否正常
查看每分钟YGC次数是否正常
查看FGC次数是否正常
查看单次FGC时间是否正常
查看单次GC各阶段详细耗时，找到耗时严重的阶段
查看对象的动态晋升年龄是否正常

JVM 的 GC指标一般是从 GC 日志里面查看，默认的 GC 日志可能比较少，我们可以添加以下参数，来丰富我们的GC日志输出，方便我们定位问题。

GC日志常用 JVM 参数：

// 打印GC的详细信息
-XX:+PrintGCDetails
// 打印GC的时间戳
-XX:+PrintGCDateStamps
// 在GC前后打印堆信息
-XX:+PrintHeapAtGC
// 打印Survivor区中各个年龄段的对象的分布信息
-XX:+PrintTenuringDistribution
// JVM启动时输出所有参数值，方便查看参数是否被覆盖
-XX:+PrintFlagsFinal
// 打印GC时应用程序的停止时间
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime
// 打印在GC期间处理引用对象的时间（仅在PrintGCDetails时启用）
-XX:+PrintReferenceGC

以上就是我们定位系统瓶颈的常用手段，大部分问题通过以上方式都能定位出问题原因，然后结合代码去找到问题根源。

2.2、确定优化目标

定位出系统瓶颈后，在优化前先制定好优化的目标是什么，例如：

将FGC次数从每小时1次，降低到1天1次
将每分钟的GC耗时从3s降低到500ms
将每次FGC耗时从5s降低到1s以内

2.3、制订优化方案

针对定位出的系统瓶颈制定相应的优化方案，常见的有：

代码bug：升级修复bug。

典型的有：死循环、使用无界队列。

不合理的JVM参数配置：优化 JVM 参数配置。

典型的有：年轻代内存配置过小、堆内存配置过小、元空间配置过小。

2.4、对比优化前后的指标，统计优化效果

2.5、持续观察和跟踪优化效果

2.6、如果还需要的话，重复以上步骤

3、调优案例1：metaspace导致频繁FGC问题

服务环境：

ParNew(年轻代) + CMS(老年代) + JDK8

问题现象：

服务频繁出现FGC

原因分析：

1、首先查看GC日志，发现出现FGC的原因是metaspacd空间不够

对应GC日志：

Full GC (Metadata GC Threshold)

进一步查看日志发现元空间存在内存碎片化现象

对应GC日志：

Metaspace used 35337K, capacity 56242K, committed 56320K, reserved 1099776K

这边简单解释下这几个参数的意义

used ：已使用的空间大小
capacity：当前已经分配且未释放的空间容量大小
committed：当前已经分配的空间大小
reserved：预留的空间大小

元空间的分配以 chunk 为单位，当一个 ClassLoader 被垃圾回收时，所有属于它的空间（chunk）被释放，此时该 chunk 称为 Free Chunk，而 committed chunk 就是 capacity chunk 和 free chunk 之和
当出现 used 和 capacity 两者之差较大的时候，说明此时存在内存碎片化的情况
GC 日志Demo如下：

{Heap before GC invocations=0 (full 0):
 par new generation   total 314560K, used 141123K [0x00000000c0000000, 0x00000000d5550000, 0x00000000d5550000)
  eden space 279616K,  50% used [0x00000000c0000000, 0x00000000c89d0d00, 0x00000000d1110000)
  from space 34944K,   0% used [0x00000000d1110000, 0x00000000d1110000, 0x00000000d3330000)
  to   space 34944K,   0% used [0x00000000d3330000, 0x00000000d3330000, 0x00000000d5550000)
 concurrent mark-sweep generation total 699072K, used 0K [0x00000000d5550000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
 Metaspace       used 35337K, capacity 56242K, committed 56320K, reserved 1099776K
  class space    used 4734K, capacity 8172K, committed 8172K, reserved 1048576K
1.448: [Full GC (Metadata GC Threshold) 1.448: [CMS: 0K->10221K(699072K), 0.0487207 secs] 141123K->10221K(1013632K), [Metaspace: 35337K->35337K(1099776K)], 0.0488547 secs] [Times: user=0.09 sys=0.00, real=0.05 secs] 
Heap after GC invocations=1 (full 1):
 par new generation   total 314560K, used 0K [0x00000000c0000000, 0x00000000d5550000, 0x00000000d5550000)
  eden space 279616K,   0% used [0x00000000c0000000, 0x00000000c0000000, 0x00000000d1110000)
  from space 34944K,   0% used [0x00000000d1110000, 0x00000000d1110000, 0x00000000d3330000)
  to   space 34944K,   0% used [0x00000000d3330000, 0x00000000d3330000, 0x00000000d5550000)
 concurrent mark-sweep generation total 699072K, used 10221K [0x00000000d5550000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
 Metaspace       used 35337K, capacity 56242K, committed 56320K, reserved 1099776K
  class space    used 4734K, capacity 8172K, committed 8172K, reserved 1048576K
}
{Heap before GC invocations=1 (full 1):
 par new generation   total 314560K, used 0K [0x00000000c0000000, 0x00000000d5550000, 0x00000000d5550000)
  eden space 279616K,   0% used [0x00000000c0000000, 0x00000000c0000000, 0x00000000d1110000)
  from space 34944K,   0% used [0x00000000d1110000, 0x00000000d1110000, 0x00000000d3330000)
  to   space 34944K,   0% used [0x00000000d3330000, 0x00000000d3330000, 0x00000000d5550000)
 concurrent mark-sweep generation total 699072K, used 10221K [0x00000000d5550000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
 Metaspace       used 35337K, capacity 56242K, committed 56320K, reserved 1099776K
  class space    used 4734K, capacity 8172K, committed 8172K, reserved 1048576K
1.497: [Full GC (Last ditch collection) 1.497: [CMS: 10221K->3565K(699072K), 0.0139783 secs] 10221K->3565K(1013632K), [Metaspace: 35337K->35337K(1099776K)], 0.0193983 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs] 
Heap after GC invocations=2 (full 2):
 par new generation   total 314560K, used 0K [0x00000000c0000000, 0x00000000d5550000, 0x00000000d5550000)
  eden space 279616K,   0% used [0x00000000c0000000, 0x00000000c0000000, 0x00000000d1110000)
  from space 34944K,   0% used [0x00000000d1110000, 0x00000000d1110000, 0x00000000d3330000)
  to   space 34944K,   0% used [0x00000000d3330000, 0x00000000d3330000, 0x00000000d5550000)
 concurrent mark-sweep generation total 699072K, used 3565K [0x00000000d5550000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
 Metaspace       used 17065K, capacity 22618K, committed 35840K, reserved 1079296K
  class space    used 1624K, capacity 2552K, committed 8172K, reserved 1048576K
}

元空间主要适用于存放类的相关信息，而存在内存碎片化说明很可能创建了较多的类加载器，同时使用率较低。

因此，当元空间出现内存碎片化时，我们会着重关注是不是创建了大量的类加载器

3、通过dump 堆存储文件发现存在大量 DelegatingClassLoader

分析得知：反射调用导致创建大量 DelegatingClassLoader(自定义加载器)，占用了较大的元空间内存，同时存在内存碎片化现象，导致元空间利用率不高，从而较快达到阈值，触发FGC。

其核心原理如下：

在 JVM 上，最初是通过 JNI 调用来实现方法的反射调用—》当 JVM 注意到通过反射经常访问某个方法时，它将生成字节码来执行相同的操作，称为膨胀（inflation）机制。如果使用字节码的方式，则会为该方法生成一个 DelegatingClassLoader，如果存在大量方法经常反射调用，则会导致创建大量 DelegatingClassLoader
反射调用频次达到多少才会从 JNI 转字节码？

默认是15次，可通过参数 -Dsun.reflect.inflationThreshold 进行控制，在小于该次数时会使用 JNI 的方式对方法进行调用，如果调用次数超过该次数就会使用字节码的方式生成方法调用。

分析结论：

反射调用导致创建大量 DelegatingClassLoader，占用了较大的元空间内存，同时存在内存碎片化现象，导致元空间利用率不高，从而较快达到阈值，触发 FGC。

优化策略

1、适当调大 metaspace 的空间大小
2、优化不合理的反射调用。例如最常用的属性拷贝工具类 BeanUtils.copyProperties 可以使用 mapStruct替换

优化效果：

频繁FGC问题得到解决

4、调优案例2：CMS内存碎片化导致频繁FGC问题

问题现象：

C端核心业务在高峰期服务器发生FGC，导致部分请求超时报错，影响用户体验

原因分析

CMS使用标记清除算法，不再进行任何压缩和整理的工作，意味着老年代随着应用的运行会变得碎片化；碎片过多会影响大对象的分配，虽然老年代还有很大的剩余空间，但是没有连续的空间来分配大对象。长期如此：最终可能会导致FGC发生

优化策略

业务低峰期显示触发FGC，优化内存碎片并压缩堆，降低在业务高峰期发生FGC的概率

System.gc(),没有开启 -XX:+DisableExplicitGC

每天凌晨3、4点左右，美团在这么干

jmpa -histo:live pid

优化效果：

业务高峰期基本没有出现FGC

5、调优案例3：YGC和OLD GC频繁

问题现象：

服务器YGC和FGC频繁导致 TP999耗时较高，YGC每分钟50次，每次25毫秒，FGC几分钟一次，每次200毫秒

原因分析：

该服务要求低延迟，为了YGC较快完成，年轻代设置较小，但是由于年轻代较小，反而导致YGC次数较多，查看GC日志发现，由于动态年龄的因素，大量对象较早晋升到老年代，从而导致FGC频繁

优化策略

扩大新生代内存为原来的3倍

优化效果：

单词YGC耗时增加了5%，频率降低了60%，服务TP99降低了 10ms+，FGC频率降低为几小时一次

6、JVM 调优的参数可以在哪儿设置参数值

可以在IDEA，Eclipse，工具里设置

如果上线了是WAR包的话可以在Tomcat设置

如果是Jar包直接：java -jar 直接插入JVM命令就好了

补充图片

7、说一下 JVM 调优的工具？

JDK 自带了很多监控工具，都位于 JDK 的 bin 目录下，其中最常用的是 jconsole 和 jvisualvm 这两款视图监控工具

jconsole：用于对 JVM 中的内存、线程和类等进行监控
jvisualvm：JDK 自带的全能分析工具，可以分析：内存快照、线程快照、程序死锁、监控内存的变化、gc 变化等

Grafane：

todo 补充数据

8、常用的 JVM 调优的参数都有哪些？

#常用的设置

年轻代

-Xms：初始堆大小，JVM 启动的时候，给定堆空间大小。
-Xmx：最大堆大小，JVM 运行过程中，如果初始堆空间不足的时候，最大可以扩展到多少。
-Xmn：设置堆中年轻代大小。整个堆大小=年轻代大小+年老代大小+持久代大小。
-XX:NewSize=n 设置年轻代初始化大小大小
-XX:MaxNewSize=n 设置年轻代最大值
-XX:NewRatio=n 设置年轻代和年老代的比值。如: -XX:NewRatio=3，表示年轻代与年老代比值为 1：3，年轻代占整个年轻代+年老代和的 1/4
-XX:SurvivorRatio=n 年轻代中 Eden 区与两个 Survivor 区的比值。注意 Survivor 区有两个。8表示两个Survivor :eden=2:8 ,即一个Survivor占年轻代的1/10，默认就为8
-Xss：设置每个线程的堆栈大小。JDK5后每个线程 Java 栈大小为 1M，以前每个线程堆栈大小为 256K。
-XX:ThreadStackSize=n 线程堆栈大小
-XX:PermSize=n 设置持久代初始值
-XX:MaxPermSize=n 设置持久代大小
-XX:MaxTenuringThreshold=n 设置年轻带垃圾对象最大年龄。如果设置为 0 的话，则年轻代对象不经过 Survivor 区，直接进入年老代。

#下面是一些不常用的

-XX:LargePageSizeInBytes=n 设置堆内存的内存页大小
-XX:+UseFastAccessorMethods 优化原始类型的getter方法性能
-XX:+DisableExplicitGC 禁止在运行期显式地调用System.gc()，默认启用
-XX:+AggressiveOpts 是否启用JVM开发团队最新的调优成果。例如编译优化，偏向锁，并行年老代收集等，jdk6之后默认启动
-XX:+UseBiasedLocking 是否启用偏向锁，JDK6默认启用
-Xnoclassgc 是否禁用垃圾回收
-XX:+UseThreadPriorities 使用本地线程的优先级，默认启用

9、JVM的GC收集器设置

-xx:+Use xxx GC

xxx 代表垃圾收集器名称

-XX:+UseSerialGC:设置串行收集器，年轻代收集器
-XX:+UseParNewGC:设置年轻代为并行收集。可与 CMS 收集同时使用。JDK5.0 以上，JVM 会根据系统配置自行设置，所以无需再设置此值。
-XX:+UseParallelGC:设置并行收集器，目标是目标是达到可控制的吞吐量；
-XX:+UseParallelOldGC:设置并行年老代收集器，JDK6.0 支持对年老代并行收集。
-XX:+UseConcMarkSweepGC:设置年老代并发收集器；
-XX:+UseG1GC:设置 G1 收集器，JDK1.9默认垃圾收集器；

10、标准中心虚拟机参数

原来是这样的：-Xmx6g -Xms6g -Xmn3g -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+CMSScavengeBeforeRemark -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:ErrorFile=/opt/zcy/modules/item-standard-center/hs_err_%p.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/opt/zcy/modules/item-standard-center/ -Xloggc:/opt/zcy/modules/item-standard-center/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCCause -XX:+PrintPromotionFailure

现在是这样的：-Xmx8g -Xms8g -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseG1GC -XX:G1NewSizePercent=45 -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:G1MaxNewSizePercent=65 -XX:G1ReservePercent=5 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=30 -XX:G1HeapRegionSize=16M -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:ErrorFile=/opt/zcy/modules/log/hs_err_%p.log -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/opt/zcy/modules/log/ -Xloggc:/opt/zcy/modules/log/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCCause -XX:+PrintPromotionFailure -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+PrintHeapAtGC

11、什么是堆内存？参数如何设置？美团

堆内存是指由程序代码自由分配的内存，与栈内存作区分。

在 Java 中，堆内存主要用于分配对象的存储空间，只要拿到对象引用，所有线程都可以访问堆内存

-Xmx, 指定最大堆内存。如 -Xmx4g. 这只是限制了 Heap 部分的最大值为 4g。这个内存不包括栈内存，也不包括堆外使用的内存。
-Xms, 指定堆内存空间的初始大小。如 -Xms4g。而且指定的内存大小，并不是操作系统实际分配的初始值，而是 GC 先规划好，用到才分配。专用服务器上需要保持 – Xms和 – Xmx 一致，否则应用刚启动可能就有好几个 FullGC。当两者配置不一致时，堆内存扩容可能会导致性能抖动
-Xmn, 设置堆中年轻代大小，等价于 -XX:NewSize，使用 G1 垃圾收集器不应该设置该选项，在其他的某些业务场景下可以设置。官方建议设置为 -Xmx 的 1/2 ~ 1/4
-XX：MaxPermSize=size, 这是 JDK1.7 之前使用的。 Java8 默认允许的 Meta 空间无限大，此参数无效。
-XX：MaxMetaspaceSize=size, Java8 默认不限制 Meta 空间, 一般不允许设置该选项。
-XX：MaxDirectMemorySize=size，系统可以使用的最大堆外内存，这个参数跟 -Dsun.nio.MaxDirectMemorySize 效果相同。
-Xss, 设置每个线程栈的字节数。例如 -Xss1m 指定线程栈为 1MB，与-XX:ThreadStackSize=1m 等价

12、调优案例

OLD GC 耗时较长影响业务

原因：Remark阶段时间较长
优化：-XX：+CMSScavengeBeforeRemark

YGC耗时增加

原因：jackson进行反序列化时将key进行String#intern(放在了常量池)，导致扫描时，GCRoot变大
解决：禁用jackson的String#intern

YGC次数增加

原因：-XX: MaxGCPauseMilllis 参数时间设置过小，导致JVM降低年轻代region
解决：1）调大 -XX：MaxGCPauseMillis值；2）将年轻代region大小设置为固定值。

仔细看GC日志，比对GC前和后，内存的变化

Action1：京东618，JVM方法区调优经历

问题现象：

618备战期间，观察JVM监控发现一个问题，
正常的曲线如下图所示(grafana)

我们有一个服务的曲线如下图所示

方法区(NonHeap)不断升高，导致频繁发生FGC，
思考：如果是你，你的思路是怎样的呢？

首先：判断是否方法区被填满了，其保存的是类信息、常量池、静态变量，类在不停的加载到方法区，导致了频繁发生FGC。然后我们需要dump方法区里面当前保存的是啥，得到相应的类信息。
是否是netty的堆外内存出现了溢出

原因分析

现在问题是：是哪段代码在生成类，生成的又是什么类？如果是堆空间，我们可以把堆空间dump下来，然后通过一些工具进行分析；那么方法区我们怎么dump呢？通过查询文档找到了JVM启动参数verbose:class，能够打印出所有的类加载信息。正常的类加载信息应该是这样的

现在的类加载信息如下：

会有很多的这个类，JVM_DefineClass，拿到这个类去idea里面查找代码，发现下面这行代码。使用的是表达式解析引擎 mvel，生成增强类加载到方法区，类似Spring中的spel，原来是每次请求我们都会编译生成类，从而导致方法区的不断膨胀，并没有做缓存

优化策略

接入缓存，经过缓存改造后，问题得到了解决

优化效果：

堆外问题其实很少遇到，如果你遇到了，可以使用 verbose:class，排查是不是由不断的类生成，导致了方法区膨胀，从而导致FGC。

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JVM第四讲：JVM性能调优

1、JVM为什么需要调优？

2、JVM 优化步骤？

2.1、分析和定位当前系统的瓶颈

2.2、确定优化目标

2.3、制订优化方案

2.4、对比优化前后的指标，统计优化效果

2.5、持续观察和跟踪优化效果

2.6、如果还需要的话，重复以上步骤

3、调优案例1：metaspace导致频繁FGC问题

服务环境：

问题现象：

原因分析：

优化策略

优化效果：

4、调优案例2：CMS内存碎片化导致频繁FGC问题

问题现象：

原因分析

优化策略

优化效果：

5、调优案例3：YGC和OLD GC频繁

问题现象：

原因分析：

优化策略

优化效果：

6、JVM 调优的参数可以在哪儿设置参数值

7、说一下 JVM 调优的工具？

8、常用的 JVM 调优的参数都有哪些？

9、JVM的GC收集器设置

10、标准中心虚拟机参数

11、什么是堆内存？ 参数如何设置？ 美团

12、调优案例

Action1：京东618，JVM方法区调优经历

问题现象：

原因分析

优化策略

优化效果：

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