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一篇搞定java调优的实战配置（上）

2022-05-12 113
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本文涉及的产品
日志服务 SLS，月写入数据量 50GB 1个月
简介： 一篇搞定java调优的实战配置

前言

测试环境：JVM配置为2核1G，JAVA8，固定设置堆大小 1G

近来，聊到Java调优问题，特做个记录，希望大家能一起学习下。

java version "1.8.0_192"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_192-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.192-b12, mixed mode)
# 默认大小通常太小，尽量授予尽可能多的内存，增加CPU的时候，内存也应该增加
java -Xmx1024m  -jar performance-1.0.0.jar

示例代码-1

// 启动程序，模拟用户请求
// 每100毫秒钟创建150线程，每个线程创建一个512kb的对象，最多一秒同时存在1500线程，占用内存750m（75%），查看GC的情况
@SpringBootApplication
public class PerformanceApplication {
   public static void main(String[] args) {
       SpringApplication.run(PerformanceApplication.class, args);
       Executors.newScheduledThreadPool(1).scheduleAtFixedRate(() -> {
           new Thread(() -> {
               for (int i = 0; i < 150; i++) {
                   try {
                       // 不干活，专门512kb的小对象
                       byte[] temp = new byte[1024 * 512];
                       Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 随机睡眠1秒以内
                  } catch (InterruptedException e) {
                       e.printStackTrace();
                  }
              }
          }).start();
      }, 100, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
  }
}
// 打包 mvn clean package
// 服务器上运行 performance-1.0.0.jar
// 对象存活在1秒左右的场景，远远超过平时接口的响应时间要求，场景应该为吞吐量优先

1.1 GC分析，主要查看GC导致的stop-the-world，这将导致我们的程序延时增大。

# 查找到performance-1.0.0.jar的进程号
jcmd | grep "performance-1.0.0.jar" | awk '{print $1}'
# jmap 打印heap的概要信息，GC使用的算法，heap的配置及wise heap的使用情况
jmap -heap $(jcmd | grep "performance-1.0.0.jar" | awk '{print $1}')
# 收集GC日志（日志离线分析，主要用于检查故障看出是不是因为GC导致的程序卡顿）
# 不建议直接输出 java -Xmx1024m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -jar performance-1.0.0.jar
java -Xmx1024m -Xloggc:/netease/gc1.log -jar performance-1.0.0.jar
# 分析GC日志（）
GCViewer工具，辅助分析GC日志文件 https://github.com/chewiebug/GCViewer
# jstat 动态监控GC统计信息，间隔1000毫秒统计一次，每10行数据后输出列标题
jstat -gc -h10 $(jcmd | grep "performance-1.0.0.jar" | awk '{print $1}') 1000

1.2 GC调优

# 通过命令查看参数：java -XX:+PrintFlagsFinal –version | grep 参数关键字
# Parallel GC 服务器默认 java -Xmx1024m -Xloggc:/netease/gc1.log -jar performance-1.0.0.jar
UseAdaptiveSizePolicy自适应默认开启，所以Eden区会自动变化大小
S0C   S1C   S0U   S1U     EC       EU       OC         OU       MC     MU   CCSC   CCSU   YGC     YGCT   FGC   FGCT     GCT  
29184.0 29184.0  0.0    0.0   290816.0 275028.2  214528.0   90453.2   35068.0 33496.5 4656.0 4334.9     15    0.285   7      0.549    0.834
29184.0 37888.0 28704.9  0.0   273408.0 195849.2  214528.0   136022.6  35068.0 33497.2 4656.0 4334.9     16    0.306   7      0.549    0.856
37888.0 37888.0  0.0    0.0   273408.0 141381.4  230912.0   89954.2   35068.0 33497.7 4656.0 4334.9     17    0.341   8      0.624    0.966
37888.0 49152.0 37409.1  0.0   250880.0 98232.2   230912.0   127331.4  35068.0 33498.4 4656.0 4334.9     18    0.363   8      0.624    0.987
49152.0 49152.0  0.0   48673.5 250880.0 82729.6   230912.0   152932.2  35068.0 33498.8 4656.0 4334.9     19    0.385   8      0.624    1.009
49152.0 63488.0  0.0    0.0   222208.0 70943.1   234496.0   90654.2   35068.0 33505.3 4656.0 4334.9     20    0.409   9      0.697    1.106
63488.0 63488.0  0.0   63009.9 222208.0 104636.8  234496.0   100894.5  35068.0 33508.4 4656.0 4334.9     21    0.431   9      0.697    1.128
63488.0 81920.0 63009.9  0.0   185344.0 139024.0  234496.0   111646.8  35068.0 33512.1 4656.0 4334.9     22    0.452   9      0.697    1.149
91648.0 100864.0 74786.3  0.0   147456.0 33980.1   234496.0   111646.8  35068.0 33528.3 4656.0 4334.9     24    0.495   9      0.697   1.192
107520.0 112640.0 74274.3  0.0   123904.0 30746.2   234496.0   111646.8  35068.0 33528.3 4656.0 4334.9     26    0.539   9      0.697  1.236
默认情况，实时监控结果：10秒内11次YGC，2次FullGC，总耗时0.4秒
1、 调大-XX:ParallelGCThreads=4 java -Xmx1024m -Xloggc:/netease/gc2.log -XX:ParallelGCThreads=4  -jar performance-1.0.0.jar
S0C   S1C   S0U   S1U     EC       EU       OC         OU       MC     MU   CCSC   CCSU   YGC     YGCT   FGC   FGCT     GCT  
10752.0 9216.0  0.0    0.0   264192.0 195460.3  105472.0   58165.2   35120.0 33480.3 4656.0 4333.8     13    0.153   3      0.219    0.373
10752.0 12288.0  0.0    0.0   324608.0 59139.9   135168.0   69954.5   35120.0 33483.8 4656.0 4334.9     14    0.180   4      0.277    0.458
10752.0 12288.0  0.0    0.0   324608.0 190623.5  135168.0   69954.5   35120.0 33483.8 4656.0 4334.9     14    0.180   4      0.277    0.458
10752.0 12288.0  0.0    0.0   324608.0 317022.0  135168.0   69954.5   35120.0 33483.8 4656.0 4334.9     14    0.180   4      0.277    0.458
12288.0 12288.0  0.0    0.0   324608.0 156095.2  166912.0   82766.1   35120.0 33486.7 4656.0 4334.9     15    0.199   5      0.325    0.524
12288.0 12288.0  0.0    0.0   324608.0 311437.3  166912.0   82766.1   35120.0 33486.7 4656.0 4334.9     15    0.199   5      0.325    0.524
12288.0 15360.0  0.0    0.0   318464.0 175117.9  195072.0   90455.3   35120.0 33487.1 4656.0 4334.9     16    0.217   6      0.380    0.598
15360.0 15360.0  0.0    0.0   318464.0 37004.8   212480.0   90463.3   35120.0 33487.1 4656.0 4334.9     17    0.231   7      0.430    0.661
15360.0 15360.0  0.0    0.0   318464.0 225927.9  212480.0   90463.3   35120.0 33487.1 4656.0 4334.9     17    0.231   7      0.430    0.661
15360.0 19456.0  0.0    0.0   310272.0 103539.3  230400.0   90983.0   35120.0 33487.8 4656.0 4334.9     18    0.243   8      0.484    0.727
实时监控结果：10秒内5次GC，总耗时0.35。如果有多线程，一定要调大参数
2、 降低耗时，设置-XX:MaxGCPauseMills=10   java -Xmx1024m -Xloggc:/netease/gc3.log -XX:MaxGCPauseMillis=10  -jar performance-1.0.0.jar
S0C   S1C   S0U   S1U     EC       EU       OC         OU       MC     MU   CCSC   CCSU   YGC     YGCT   FGC   FGCT     GCT  
12800.0 18944.0  0.0    0.0   121856.0 15777.8   176640.0   86351.4   35120.0 33512.4 4656.0 4333.5     21    0.217  11      0.523    0.740
12800.0 22016.0  0.0    0.0   121856.0 54705.3   185856.0   88403.0   35120.0 33513.2 4656.0 4333.5     22    0.230  12      0.568    0.798
25088.0 22016.0  0.0    0.0   121856.0 91971.1   188416.0   88918.6   35120.0 33513.2 4656.0 4333.5     23    0.243  13      0.613    0.856
33280.0 29184.0  0.0    0.0   117760.0 31698.5   183296.0   88412.8   35120.0 33513.2 4656.0 4333.5     25    0.268  15      0.707    0.975
33280.0 38912.0  0.0    0.0   112128.0 91608.5   179200.0   88928.0   35120.0 33513.2 4656.0 4333.5     26    0.280  16      0.754    1.035
45056.0 52224.0  0.0    0.0   104960.0 64733.6   174080.0   88420.9   35120.0 33513.7 4656.0 4333.5     28    0.305  18      0.844    1.149
60416.0 70144.0  0.0    0.0   95232.0  51840.1   173568.0   89100.1   35120.0 33514.1 4656.0 4333.5     30    0.331  19      0.891    1.222
74752.0 86016.0 71714.2  0.0   83968.0  79793.1   173568.0   89100.1   35120.0 33514.1 4656.0 4333.5     32    0.355  19      0.891    1.245
108032.0 102400.0  0.0   72770.2 76800.0  62256.3   173568.0   89100.1   35120.0 33514.8 4656.0 4333.5     35    0.392  19    0.891    1.283
116224.0 116224.0  0.0   73282.2 71680.0   3641.2   173568.0   89108.1   35120.0 33518.8 4656.0 4333.5     39    0.441  19    0.891    1.331
实时监控结果：10秒内18次YGC，8次FGC，GC次数变多，总的时间反倒变长。代表单次GC时间加速，会换来更多的GC次数，这种情况下不合适。
# CMS
3、 改用CMS回收器 java -Xmx1024m -Xloggc:/netease/gc4.log -XX:+UseConcMarkSweepGC  -jar performance-1.0.0.jar
S0C   S1C   S0U   S1U     EC       EU       OC         OU       MC     MU   CCSC   CCSU   YGC     YGCT   FGC   FGCT     GCT  
2048.0 2048.0 1540.4  0.0   16384.0   3091.6   166784.0   144616.6  35144.0 33474.4 4680.0 4334.1     84    0.415  39      0.235    0.651
2048.0 2048.0 1540.4  0.0   16384.0    0.0     195804.0   166637.9  35144.0 33477.0 4680.0 4334.1     92    0.450  44      0.271    0.721
2048.0 2048.0 1538.4  0.0   16384.0   5661.8   195804.0   125169.0  35144.0 33477.0 4680.0 4334.1    100    0.480  49      0.298    0.778
2048.0 2048.0 1538.4  0.0   16384.0   5153.7   217156.0   187639.7  35144.0 33477.4 4680.0 4334.1    110    0.520  53      0.323    0.843
2048.0 2048.0  0.0   1540.4 16384.0    0.0     241052.0   207613.3  35144.0 33477.4 4680.0 4334.1    121    0.564  57      0.347    0.911
2048.0 2048.0  0.0   1540.4 16384.0   8773.2   241052.0   185600.7  35144.0 33477.4 4680.0 4334.1    131    0.603  61      0.371    0.974
2048.0 2048.0  0.0   1538.4 16384.0    0.0     242600.0   160004.8  35144.0 33477.4 4680.0 4334.1    143    0.649  65      0.396    1.045
2048.0 2048.0  0.0   1540.4 16384.0   4648.6   381032.0   228619.2  35144.0 33478.1 4680.0 4334.1    155    0.709  66      0.409    1.118
2048.0 2048.0 1566.2  0.0   16384.0   5402.5   381548.0   374564.8  35400.0 33721.3 4680.0 4364.3    168    0.782  67      0.410    1.192
实时监控结果：10秒内85次YGC，28次FGC，总耗时0.54。cms这种高频回收并不是适合这个场景。
4、 增加线程 java -Xmx1024m -Xloggc:/netease/gc4.log -XX:+UseConcMarkSweepGC  -XX:ConcGCThreads=3 -jar performance-1.0.0.jar
S0C   S1C   S0U   S1U     EC       EU       OC         OU       MC     MU   CCSC   CCSU   YGC     YGCT   FGC   FGCT     GCT  
2048.0 2048.0  0.0   1538.8 16384.0   7246.8   156612.0   80654.6   35196.0 33516.0 4732.0 4333.0     73    0.364  38      0.225    0.589
2048.0 2048.0 1538.4  0.0   16384.0   5170.8   163448.0   84756.2   35196.0 33516.3 4732.0 4333.0     80    0.393  42      0.250    0.643
2048.0 2048.0 1540.4  0.0   16384.0    0.0     177112.0   146202.8  35196.0 33517.5 4732.0 4333.0     88    0.423  46      0.275    0.698
2048.0 2048.0 1540.8  0.0   16384.0   8246.7   203568.0   125726.2  35196.0 33519.0 4732.0 4333.0     96    0.455  50      0.299    0.754
2048.0 2048.0 1540.4  0.0   16384.0    0.0     213816.0   158500.2  35196.0 33519.0 4732.0 4333.0    106    0.497  55      0.325    0.822
2048.0 2048.0 1538.4  0.0   16384.0    0.0     217236.0   157992.8  35196.0 33519.3 4732.0 4333.0    116    0.536  59      0.349    0.886
2048.0 2048.0 1540.8  0.0   16384.0    0.0     259916.0   167213.6  35196.0 33519.3 4732.0 4333.0    126    0.577  62      0.373    0.950
2048.0 2048.0  0.0   1538.4 16384.0    0.0     259916.0   211763.6  35196.0 33519.3 4732.0 4333.0    137    0.617  65      0.387    1.004
2048.0 2048.0  0.0   1536.0 16384.0   3608.3   349532.0   256826.1  35196.0 33519.3 4732.0 4333.0    149    0.682  67      0.399    1.081
2048.0 2048.0  0.0   1540.4 16384.0   3087.0   349532.0   250174.0  35196.0 33520.5 4732.0 4333.0    161    0.726  69      0.412    1.139
实时监控结果：10秒内88次YGC，31次FGC，总耗时0.55，差不多的情况。
# G1 建议大堆使用
5、 改用G1 java -Xmx1024m -Xloggc:/netease/gc10.log  -XX:+UseG1GC -jar performance-1.0.0.jar
S0C   S1C   S0U   S1U     EC       EU       OC         OU       MC     MU   CCSC   CCSU   YGC     YGCT   FGC   FGCT     GCT  
0.0    0.0    0.0    0.0   55296.0   4096.0   993280.0   244610.8  35200.0 33464.4 4736.0 4333.5    168    1.229   0      0.000    1.229
0.0    0.0    0.0    0.0   55296.0   6144.0   993280.0   411220.0  35200.0 33466.3 4736.0 4333.5    177    1.414   0      0.000    1.414
0.0    0.0    0.0    0.0   660480.0 17408.0   388096.0   248910.9  35200.0 33466.3 4736.0 4333.5    187    1.645   0      0.000    1.645
0.0    0.0    0.0    0.0   613376.0 39936.0   435200.0   435196.7  35200.0 33466.3 4736.0 4333.5    197    1.863   0      0.000    1.863
0.0    0.0    0.0    0.0   55296.0   6144.0   993280.0   502275.2  35200.0 33466.3 4736.0 4333.5    206    2.088   0      0.000    2.088
0.0    0.0    0.0    0.0   55296.0   6144.0   993280.0   497159.3  35200.0 33466.3 4736.0 4333.5    216    2.320   0      0.000    2.320
0.0    0.0    0.0    0.0   493568.0 41984.0   555008.0   553992.8  35200.0 33466.3 4736.0 4333.5    227    2.556   0      0.000    2.556
0.0    0.0    0.0    0.0   660480.0  1024.0   388096.0   205221.1  35200.0 33466.3 4736.0 4333.5    237    2.822   0      0.000    2.822
0.0    0.0    0.0    0.0   55296.0   6144.0   993280.0   464105.0  35200.0 33466.7 4736.0 4333.5    247    3.056   0      0.000    3.056
0.0    0.0    0.0    0.0   570368.0 38912.0   478208.0   477630.5  35200.0 33469.3 4736.0 4333.5    258    3.322   0      0.000    3.322
实时监控结果：不行...
6、增加分区大小 java -Xmx1024m -Xloggc:/netease/gc11.log  -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=64m -jar performance-1.0.0.jar
S0C   S1C   S0U   S1U     EC       EU       OC         OU       MC     MU   CCSC   CCSU   YGC     YGCT   FGC   FGCT     GCT  
0.0   32768.0  0.0   32768.0 65536.0    0.0     360448.0   248859.1  35196.0 33493.9 4732.0 4333.3    123    1.723   0      0.000    1.723
0.0   32768.0  0.0   32768.0 163840.0 65536.0   262144.0   150835.5  35196.0 33493.9 4732.0 4333.3    127    1.784   0      0.000    1.784
0.0   32768.0  0.0   32768.0 65536.0    0.0     360448.0   194563.3  35196.0 33493.9 4732.0 4333.3    132    1.834   0      0.000    1.834
0.0   32768.0  0.0   32768.0 131072.0   0.0     294912.0   192001.0  35196.0 33493.9 4732.0 4333.3    136    1.880   0      0.000    1.880
0.0   32768.0  0.0   32768.0 196608.0   0.0     229376.0   111728.2  35196.0 33493.9 4732.0 4333.3    142    1.943   0      0.000    1.943
0.0   32768.0  0.0   32768.0 131072.0 65536.0   294912.0   180224.5  35196.0 33493.9 4732.0 4333.3    144    1.972   0      0.000    1.972
0.0   32768.0  0.0   32768.0 163840.0 98304.0   262144.0   126091.5  35196.0 33493.9 4732.0 4333.3    150    2.036   0      0.000    2.036
0.0   32768.0  0.0   32768.0 98304.0  32768.0   327680.0   201220.0  35196.0 33493.9 4732.0 4333.3    154    2.081   0      0.000    2.081
0.0   32768.0  0.0   32768.0 163840.0 65536.0   262144.0   144384.5  35196.0 33493.9 4732.0 4333.3    159    2.132   0      0.000    2.132
0.0   32768.0  0.0   32768.0 196608.0   0.0     229376.0   107380.4  35196.0 33493.9 4732.0 4333.3    166    2.199   0      0.000    2.199


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