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JVM调优-Xms -Xmx -Xmn -Xss
Xmn、Xms、Xmx、Xss都是JVM对内存的配置参数,我们可以根据不同需要区修改这些参数,以达到运行程序的最好效果。
尽可能设大,直到接近系统的最低响应时间限制(根据实际情况选择)。在此种情况下,年轻代收集发生的频率也是最小的。同时,减少到达年老代的对象。
年老代使用并发收集器,所以其大小需要小心设置,一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了,可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式;如果堆大了,则需要较长的收集时间。
最优化的方案,一般需要参考以下数据获得:
减少年轻代和年老代花费的时间,一般会提高应用的效率
尽可能的设置大,可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求,垃圾收集可以并行进行,一般适合8CPU以上的应用。
一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是,这样可以尽可能回收掉大部分短期对象,减少中期的对象,而年老代尽存放长期存活对象。
Linux里面JVM内存怎么设置?
jar包启动时指定对应参数,比如我的工程启动命令就是这样的
常见参数如下
1.-Xms:初始堆大小。只要启动,就占用的堆大小。
2.-Xmx:最大堆大小。java.lang.OutOfMemoryError:Java heap这个错误可以通过配置-Xms和-Xmx参数来设置。
3.-Xss:栈大小分配。栈是每个线程私有的区域,通常只有几百K大小,决定了函数调用的深度,而局部变量、参数都分配到栈上。
当出现大量局部变量,递归时,会发生栈空间OOM(java.lang.StackOverflowError)之类的错误。
4.XX:NewSize:设置新生代大小的绝对值。
5.-XX:NewRatio:设置年轻代和年老代的比值。比如设置为3,则新生代:老年代=1:3,新生代占总heap的1/4。
6.-XX:MaxPermSize:设置持久代大小。
java.lang.OutOfMemoryError:PermGenspace这个OOM错误需要合理调大PermSize和MaxPermSize大小。
7.-XX:SurvivorRatio:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意,Survivor区有form和to两个。比如设置为8时,那么eden:form:to=8:1:1。
8.-XX:HeapDumpOnOutOfMemoryError:发生OOM时转储堆到文件,这是一个非常好的诊断方法。
9.-XX:HeapDumpPath:导出堆的转储文件路径。
10.-XX:OnOutOfMemoryError:OOM时,执行一个脚本,比如发送邮件报警,重启程序。后面跟着一个脚本的路径。
JVM 三大性能调优参数-Xms -Xmx -Xss
-Xss规定了每个线程堆栈的大小。一般情况下256K是足够了。影响了此进程中并发线程数大小。
-Xms初始的Heap的大小。
-Xmx最大Heap的大小。
在很多情况下,-Xms和-Xmx设置成一样的。这么设置,是因为当Heap不够用时,会发生内存抖动,影响程序运行稳定性。
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6个重要的JVM性能参数
围绕垃圾收集和内存,您可以将600多个参数传递给 JVM 。如果包括其他方面,则JVM参数总数将很容易超过1000+。任何人都无法消化和理解太多的论据。在本文中,重点介绍了七个重要的 JVM 参数,在 Java性能测试 中起着非常重要的作用。
-Xmx 可能是最重要的 JVM 参数。 -Xmx 定义要分配给应用程序的最大堆大小。。您可以这样定义应用程序的堆大小: -Xmx2g 。
堆大小在影响应用性能和所需物理硬件需求。这带来了一个问题,我的应用程序正确的堆大小是多少?我应该为应用程序分配大堆大小还是小堆大小?答案是:取决于需求和预算。
将 -Xms 和 -Xmx 设置为相同值的会提高JVM性能
元空间是将存储 JVM 的元数据定义(例如类定义,方法定义)的区域。默认情况下,可用于存储此元数据信息的内存量是无限的(即受您的容器或计算机的RAM大小的限制)。您需要使用 -XX:MaxMetaspaceSize 参数来指定可用于存储元数据信息的内存量的上限。
-XX:MaxMetaspaceSize=256m
OpenJDK中有7种不同的GC算法:
如果您未明确指定GC算法,那么JVM将选择默认算法。在Java 8之前, Parallel GC 是默认的GC算法。从Java 9开始, G1 GC 是默认的GC算法。
GC算法的选择对于确定应用程序的性能起着至关重要的作用。根据我们的研究,我们正在使用Z GC算法观察到出色的性能结果。如果使用 JVM 11+ ,则可以考虑使用 Z GC 算法(即 -XX:+ UseZGC )。
下表总结了激活每种垃圾收集算法所需传递的JVM参数。
垃圾收集日志包含有关垃圾收集事件,回收的内存,暂停时间段等信息,可以通过传递以下JVM参数来启用垃圾收集日志:
从JDK 1到JDK 8:
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:{file-path}
从JDK 9及更高版本开始:
-Xlog:gc*:file={file-path}
Demo:
通常,GC日志用于调整垃圾回收性能。但是,GC日志包含重要的微观指标。这些指标可用于预测应用程序的可用性和性能特征。在本文中将重点介绍一种这样的标尺:GC吞吐量。GC吞吐量是您的应用程序在处理客户交易中花费的时间与它在处理GC活动中花费的时间之比。假设您的应用程序的GC吞吐量为98%,则意味着应用程序将其98%的时间用于处理客户活动,其余2%用于GC活动。
现在,让我们看一个健康的JVM的堆使用情况图:
您会看到一个完美的锯齿图案。您会注意到,当运行Full GC(红色三角形)时,内存利用率将一直下降到最低。
现在,让我们看一下有问题的JVM的堆使用情况图:
您可以注意到,在图表的右端,即使GC反复运行,内存利用率也没有下降。这是一个典型的内存泄漏迹象,表明该应用程序正在存在某种内存问题。
如果您仔细观察一下该图,您会发现重复的完整GC开始在上午8点左右开始。但是,该应用程序仅在上午8:45左右开始获取OutOfMemoryError。到上午8点,该应用程序的GC吞吐量约为99%。但是,在上午8点之后,GC吞吐量开始下降到60%。因为当重复的GC运行时,该应用程序将不会处理任何客户交易,而只会进行GC活动。
OutOfMemoryError 是一个严重的问题,它将影响您的应用程序的可用性和性能。要诊断 OutOfMemoryError 或任何与内存相关的问题,必须在应用程序开始遇到 OutOfMemoryError 的那一刻或一瞬间捕获堆转储。由于我们不知道何时会抛出 OutOfMemoryError ,因此很难在抛出时左右的正确时间手动捕获堆转储。但是,可以通过传递以下JVM参数来自动化捕获堆转储:
-XX:+ HeapDumpOnOutOfMemoryError和-XX:HeapDumpPath = {HEAP-DUMP-FILE-PATH}
在 -XX:HeapDumpPath 中,需要指定堆转储所在的文件路径。传递这两个JVM参数时,将在抛出 OutOfMemoryError 时自动捕获堆转储并将其写入定义的文件路径。例:
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/crashes/my-heap-dump.hprof
一旦捕获了堆转储,就可以使用 HeapHero 和 EclipseMAT 之类的工具来分析堆转储。
每个应用程序将具有数十,数百,数千个线程。每个线程都有自己的堆栈。在每个线程的堆栈中,存储以下信息:
他们每个都消耗内存。如果它们的使用量超出某个限制,则会引发 StackOverflowError 。可以通过传递-Xss参数来增加线程的堆栈大小限制。例:
-Xss256k
如果将此 -Xss 值设置为一个很大的数字,则内存将被阻塞并浪费。假设您将 -Xss 值指定为 2mb ,而只需要 256kb ,那么您将浪费大量的内存。
假设您的应用程序有500个进程,然后 -Xss 值为 2Mb ,则您的线程将消耗 1000Mb 的内存。另一方面,如果您仅将 -Xss 分配为 256kb ,那么您的线程将仅消耗 125Mb 的内存。每个JVM将节省 875Mb 内存。
注意:线程是在堆(即 -Xmx )之外创建的,因此这 1000Mb 将是您已经分配的-Xmx值的补充。
现代应用程序使用多种协议(即SOAP,REST,HTTP,HTTPS,JDBC,RMI)与远程应用程序连接。有时远程应用程序可能需要很长时间才能做出响应,有时它可能根本不响应。
如果没有正确的超时设置,并且远程应用程序的响应速度不够快,则您的应用程序线程/资源将被卡住。远程应用程序无响应可能会影响您的应用程序的可用性。它可以使您的应用程序停止磨削。为了保护应用程序的高可用性,应配置适当的超时设置。
您可以在JVM级别传递这两个强大的超时网络属性,这些属性可以全局适用于所有使用 java.net.URLConnection 的协议处理程序:
sun.net.client.defaultConnectTimeout :指定建立到主机的连接的超时(以毫秒为单位)。例如,对于HTTP连接,它是与HTTP服务器建立连接时的超时。当建立与资源的连接时, sun.net.client.defaultReadTimeout 指定从输入流读取时的超时(以毫秒为单位)。
例如,如果您要将这些属性设置为2秒:
注意,默认情况下,这两个属性的值为-1,这表示未设置超时。