104分布式电商项目 - JVM调优(性能问题)

简介: 104分布式电商项目 - JVM调优(性能问题)

性能症状

XX省一个正式上线运行的系统,每运行一段时间后程序进程会莫名其妙地被kill掉,不得不手工启动系统。

监控结果

jmap命令查看堆内存分配和使用情况
/jmap -heap 31    //31为程序的进程号
Attaching to process ID 31, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 11.0-b12   //显示jvm的版本号
using parallel threads in the new generation.  //说明在年轻代使用了并行收集
using thread-local object allocation.
Concurrent Mark-Sweep GC     //启用CMS收集模式

Heap Configuration:

MinHeapFreeRatio = 40
   MaxHeapFreeRatio = 70   //这两项说明堆内存的使用比例在30%~60%之间
   MaxHeapSize      = 2147483648 (2048.0MB)  //最大堆大小为2048M
   NewSize          = 805306368 (768.0MB)    
   MaxNewSize       = 805306368 (768.0MB)    //年轻代大小为768M
   OldSize          = 1342177280 (1280.0MB)   //老年代代大小为1280M
   NewRatio         = 8                     //这个有点自相矛盾,1:8
   SurvivorRatio    = 3                       //救助区大小占整个年轻代的五分之一
   PermSize         = 268435456 (256.0MB)    //持久代大小为256M
   MaxPermSize      = 268435456 (256.0MB)   //持久代大小为256M

Heap Usage:

//年轻代大小,这里只计算了一个救助区,所以少了153M
New Generation (Eden + 1 Survivor Space):   
   capacity = 644284416 (614.4375MB)
   used     = 362446760 (345.65616607666016MB)
   free     = 281837656 (268.78133392333984MB)
   56.25570803810968% used
//Eden Space大小为614.43-153=460.8M

Eden Space:

capacity = 483262464 (460.875MB)
   used     = 342975440 (327.0868682861328MB)
   free     = 140287024 (133.7881317138672MB)
   70.97084204743864% used
//两个救助区的大小均为153MB, 与前面的SurvivorRatio参数设置值计算结果一致。

From Space:

capacity = 161021952 (153.5625MB)
   used     = 19471320 (18.569297790527344MB)
   free     = 141550632 (134.99320220947266MB)
   12.092338813530219% used

To Space:

capacity = 161021952 (153.5625MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 161021952 (153.5625MB)
   0.0% used
//老年代大小为1280M,和根据参数配置计算的结果一致。

concurrent mark-sweep generation:

capacity = 1342177280 (1280.0MB)
   used     = 763110504 (727.7588882446289MB)
   free     = 579066776 (552.2411117553711MB)
   56.85616314411163% used
//永久代大小为256M,实际使用不到50%。可在系统运行一段时间后稳定该值。

Perm Generation:

capacity = 268435456 (256.0MB)
   used     = 118994736 (113.48222351074219MB)
   free     = 149440720 (142.5177764892578MB)
   44.32899355888367% used
Top命令监控结果:

通过使用top命令进行持续监控发现此时CPU空闲比例为85.7%,剩余物理内存为3619M,虚拟内存8G未使用。持续的监控结果显示进程29003占用系统内存不断在增加,已经快得到最大值。

Jstat命令监控结果:

使用jstat命令对PID为29003的进程进行gc回收情况检查,发现由于Old段的内存使用量已经超过了设定的80%的警戒线,导致系统每隔一两秒就进行一次FGC,FGC的次数明显多余YGC的次数,但是每次FGC后old的内存占用比例却没有明显变化—系统尝试进行FGC也不能有效地回收这部分对象所占内存。同时也说明年轻代的参数配置可能有问题,导致大部分对象都不得不放到老年代来进行FGC操作,这个或许跟系统配置的会话失效时间过长有关。

Jstack打印出的堆栈内容

在上图中发现大量的的工作流线程锁定。

在上图中发现大量的的cms线程池管理线程锁定。

原因分析

通过对jvm内存进行实时监控后发现导致老年代内存不能有效回收的原因就在于堆栈中存在大量的线程死锁问题。建议开发组认真审查com.zzxy.workflow包的源代码以及com.web.csm包中的源代码,看看是否存在线程死锁的缺陷。

系统的JVM设置

<jvm-options>-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime</jvm-options> <jvm-options>-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime</jvm-options>
<jvm-options>-XX:+PrintGCTimeStamps</jvm-options>
<jvm-options>-XX:+PrintGCDetails</jvm-options>
<jvm-options>-Xms2048m</jvm-options>
<jvm-options>-Xmx2048m</jvm-options>
<jvm-options>-server</jvm-options>
<jvm-options>-Djava.awt.headless=true</jvm-options>
<jvm-options>-XX:PermSize=256m</jvm-options>
<jvm-options>-XX:MaxPermSize=256m</jvm-options>
<jvm-options>-XX:+DisableExplicitGC</jvm-options>
<jvm-options>-Xmn768M</jvm-options>
<jvm-options>-XX:SurvivorRatio=3</jvm-options>
<jvm-options>-Xss128K</jvm-options>
<jvm-options>-XX:TargetSurvivorRatio=80</jvm-options>
<jvm-options>-XX:MaxTenuringThreshold=5</jvm-options>
<jvm-options>-XX:+UseConcMarkSweepGC</jvm-options>
<jvm-options>-XX:+CMSClassUnloadingEnabled</jvm-options>
<jvm-options>-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection</jvm-options>
<jvm-options>-XX:-CMSParallelRemarkEnabled</jvm-options>

总结

1、性能调优要做到有的放矢,根据实际业务系统的特点,以一定时间的JVM日志记录为依据,进行有针对性的调整、比较和观察。

2、性能调优是个无止境的过程,要综合权衡调优成本和更换硬件成本的大小,使用最经济的手段达到最好的效果。

3、性能调优不仅仅包括JVM的调优,还有服务器硬件配置、操作系统参数、中间件线程池、数据库连接池、数据库本身参数以及具体的数据库表、索引、分区等的调整和优化。

4、通过特定工具检查代码中存在的性能问题并加以修正是一种比较经济快捷的调优方法。

目录
相关文章
|
3月前
|
存储 监控 算法
jvm-性能调优(二)
jvm-性能调优(二)
|
3天前
|
NoSQL Java Redis
秒杀抢购场景下实战JVM级别锁与分布式锁
在电商系统中,秒杀抢购活动是一种常见的营销手段。它通过设定极低的价格和有限的商品数量,吸引大量用户在特定时间点抢购,从而迅速增加销量、提升品牌曝光度和用户活跃度。然而,这种活动也对系统的性能和稳定性提出了极高的要求。特别是在秒杀开始的瞬间,系统需要处理海量的并发请求,同时确保数据的准确性和一致性。 为了解决这些问题,系统开发者们引入了锁机制。锁机制是一种用于控制对共享资源的并发访问的技术,它能够确保在同一时间只有一个进程或线程能够操作某个资源,从而避免数据不一致或冲突。在秒杀抢购场景下,锁机制显得尤为重要,它能够保证商品库存的扣减操作是原子性的,避免出现超卖或数据不一致的情况。
31 10
|
12天前
|
监控 架构师 Java
Java虚拟机调优的艺术:从入门到精通####
本文作为一篇深入浅出的技术指南,旨在为Java开发者揭示JVM调优的神秘面纱,通过剖析其背后的原理、分享实战经验与最佳实践,引领读者踏上从调优新手到高手的进阶之路。不同于传统的摘要概述,本文将以一场虚拟的对话形式,模拟一位经验丰富的架构师向初学者传授JVM调优的心法,激发学习兴趣,同时概括性地介绍文章将探讨的核心议题——性能监控、垃圾回收优化、内存管理及常见问题解决策略。 ####
|
19天前
|
监控 Java 编译器
Java虚拟机调优指南####
本文深入探讨了Java虚拟机(JVM)调优的精髓,从内存管理、垃圾回收到性能监控等多个维度出发,为开发者提供了一系列实用的调优策略。通过优化配置与参数调整,旨在帮助读者提升Java应用的运行效率和稳定性,确保其在高并发、大数据量场景下依然能够保持高效运作。 ####
25 1
|
21天前
|
存储 算法 Java
JVM进阶调优系列(10)敢向stop the world喊卡的G1垃圾回收器 | 有必要讲透
本文详细介绍了G1垃圾回收器的背景、核心原理及其回收过程。G1,即Garbage First,旨在通过将堆内存划分为多个Region来实现低延时的垃圾回收,每个Region可以根据其垃圾回收的价值被优先回收。文章还探讨了G1的Young GC、Mixed GC以及Full GC的具体流程,并列出了G1回收器的核心参数配置,帮助读者更好地理解和优化G1的使用。
|
22天前
|
监控 Java 测试技术
Elasticsearch集群JVM调优垃圾回收器的选择
Elasticsearch集群JVM调优垃圾回收器的选择
39 1
|
1月前
|
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。
|
1月前
|
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
|
1月前
|
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。
|
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。