你了解 SpringBoot 在一次 http 请求中耗费了多少内存吗?

简介: 在工作中常需进行全链路压测并优化JVM参数。通过实验可精确计算特定并发下所需的堆内存,并结合JVM新生代大小估算GC频率,进而优化系统。实验基于SpringBoot应用,利用JMeter模拟并发请求,分析GC日志得出:单次HTTP请求平均消耗约34KB堆内存。复杂环境下,如公司线上环境,单次RPC请求内存消耗可达0.5MB至1MB,揭示了高并发场景下的内存管理挑战。

在实际工作中,经常会需要进行在全链路压测,优化 GC参数,优化 JVM 内存分配。

当知道 1 次 RPC 请求和 Http 请求需要的堆内存大小后,你可以精确地计算:指定的并发量之下,系统需申请多少堆内存。同时结合 JVM 新生代堆大小,就能推算出 1 分钟发生多少次 GC,这个 GC频率是否过于频繁?从而针对性的优化。

我们希望 1 次 Rpc、Http 请求申请堆内存足够少,这样可减少 GC 导致的系统停顿,提高系统性能,单机可以支撑更高的并发量。

1次 Http 请求,申请多少堆内存?

1 次 RPC 请求,申请多少堆内存?

如果不亲自实验,无法得出结论。

1. 实验思路

关键动作
  1. 创建SpringBoot新应用(版本2.5.4)。
  2. 新增 Post 接口,供 JMeter 调用。
  3. JMeter(开源压测工具)新建测试计划。每个线程执行2000 次Http接口调用,共10 个线程,总调用 20000 次。
  4. SpringBoot 打印 GC 详细日志,记录GC 前后,新生代申请了多少内存。

Jmeter 调用 20000 次 Http 接口以后,通过手动 GC 的方式触发 GC,通过 GC 详细日志计算压测期间新生代堆内存增长量。(对象基本分配在新生代)

2. SpringBoot 声明 Http 接口

如下代码声明了一个 Post接口 create;创建了 Get 接口,用于触发GC。

@Slf4j
@RestController
public class TestController {
   private AtomicLong count = new AtomicLong(0);
   @ResponseBody
   @RequestMapping(value = "create", method = RequestMethod.POST)
   public String create(@RequestBody Order order) {
      //log.warn("收到提单请求 cnt{}:{}", count.getAndIncrement(), order);
      return "ok";
   }
   @ResponseBody
   @RequestMapping(value = "gc", method = RequestMethod.GET)
   public String gc() {
      System.gc();
      return "ok";
   }
}

3. JMeter 新建测试计划

3.1 新增线程组

新建线程组,选择 10 个线程,每个线程循环 2000次。

ae0eff6f45bb6344bffd92fbe2866b4.png

2bd20f79014a515697c6698be552561.png

3.2 新建 Http 默认值

feed7bb0681e2ea5f40ab5e6e976087.png

3.3 新建请求头

由于请求体是 JSON,所以新增请求头 Content-Type

cf78d594d4275c6bf87cc4b5a2561bd.png

3.4 新建 Http 请求

请求中指定 Url 和 请求体

dd9587765863fa076f7a07c75601c96.png

4. 实验过程

4.1 启动 SpringBoot应用

堆内存大小 4G,其中新生代内存 2G。SurivivorRadio=8,即每个 Surivivor 占比新生代 1/10。

指定GC日志位置:-Xloggc:/Users/testUser/log/gc.log

java -server 
 -Xmx4g -Xms4g -XX:SurvivorRatio=8 -Xmn2g
 -XX:MetaspaceSize=512m -XX:MaxMetaspaceSize=1g -XX:MaxDirectMemorySize=1g 
 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+PrintGCCause -XX:+PrintGCDetails 
 -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintTenuringDistribution 
 -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:ParGCCardsPerStrideChunk=32768 
 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC 
 -XX:ParallelCMSThreads=6 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled 
 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:+CMSParallelInitialMarkEnabled 
 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+CMSScavengeBeforeRemark -XX:+PrintHeapAtGC 
 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=1 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 
 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+PrintReferenceGC  
 -XX:+ParallelRefProcEnabled -XX:ReservedCodeCacheSize=256M 
 -Xloggc:/Users/testUser/log/gc.log
 -jar target/activiti-0.0.1-SNAPSHOT.jar

4.2 多次手动 GC

由于JVM 启动过程中,需要加载大量对象,所以我们在压测之前先手动 GC,清理一下存量对象。

curl http://localhost:8080/gc

4.3 Jmeter 启动压测

执行 JMeter压测计划,每次执行会调用 20000 次,

6d89695c75f22909dcf276ae3154472.png

4.4 GC 日志解读

GC 以后,新生代 Eden 区已使用内存为 0。GC 前 Eden区大小就是 20000 次 Http 调用所申请的内存总和!

da15237fdad2cf570cc4cc28812b739.png

5. 实验结果

SpringBoot 在处理 Http 请求时,即使请求体相对较小,平均每次 Http 调用仍会申请约 34 K 的堆内存。这一点显得尤为突出,因为请求体仅包含 50 个字符,远远未达到 1K 大小。

然而,每次 Http 请求所消耗的内存却依然高达 34K。这可能是由于在 SpringBoot 的内部处理流程中需要创建多个对象,这些对象的总内存占用显著高于请求体本身。

{"userId": 32898493, "productId":39043, "detail": ""}

在调整 Http 请求后,如将 detail 字段设置为 1200 个字符时,每次 Http 调用平均占用堆内存为 36K。两次实验结果间的差异为 2K,这与 1200 个字符占用的内存大小基本持平(需考虑一定的误差)。

这表明 SpringBoot 内部未进行多次请求体拷贝。

5.1 添加日志打印

log.warn("收到提单请求 cnt{}:{}", count.getAndIncrement(), order);

在打印请求日志后,单次 Http 请求的平均内存使用量达到了 56 KB,比之前增加了整整 20 KB。

然而,当我移除 detail 字段后,单次请求的内存使用骤降至 35.7 KB。

这表明,当日志量较小时,打印日志对内存占用的影响较小。但随着日志大小的增加,内存占用显著上升,这可能触发更频繁地GC,最终导致系统性能明显下降。

因此,建议各位严格控制单条日志的大小,以优化内存使用和系统性能。

60bbeed44de5fa37970f0140b50f42b.png

6. 真实的数据

根据以上实验结果可得出结论:单次 HTTP 请求消耗约34KB内存,这并不意味着所有SpringBoot应用的内存消耗都是如此。由于实验所用的代码相对简单,因此34KB可能是内存消耗的最小值。

举例来说,在我司的线上环境中,单次RPC请求的内存消耗在 0.5MB 到 1MB 之间,内存占用量相对较大。

这是因为复杂的基础架构、复杂的业务逻辑、复杂的流程、多次下游调用、多次SQL 调用、多次缓存调用、日志打印等等 均需要消耗大量的内存!

在此之前,我一直对新生代 Eden 区高达 5G 的情况下,仍每分钟进行 1-2 次 young GC 感到困惑。

经过粗略计算后发现,如果每次请求消耗 0.5M 内存,当单台服务器每秒并发度达到 500 次时,每分钟需要分配的内存高达 15G。因此,至少需要进行3次 young GC 才能满足需求。

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