jvm性能优化小入门

缘起

我司项目如今的java项目都是基于springboot开发，经过Jenkins与ansible直接把项目编译的jar在阿里云主机上部署运行，几台云主机的配置大都是通用型2核8G,java项目不免遇到诸如内存溢出这类错误，为了让程序在服务器上有最佳运行效果，须要对每一个项目进行jvm调优，JDK自己提供了不少方便的JVM性能调优监控工具，除了集成式的VisualVM和jConsole外，还有jps、jstack、jmap、jhat、jstat等小巧的工具，本文但愿能起抛砖引玉之用，让你们能开始对JVM性能调优的经常使用工具备所了解

1. jps：查看全部java项目进程 
   通常我都用： jps -m -l PID 这样会列出 
   21996 /usr/local/platform/patient/bin/patient.jar –spring.profiles.active=test 
   21996 是进程id 
   /usr/local/platform/patient/bin/patient.jar 是详细的进程名称 
   –spring.profiles.active=test 是传入main类或者jar包的参数

2. jstack ：查看某个java进程内的堆栈信息，根据堆栈信息，咱们能够定位到具体代码，在jvm性能调优中使用的特别多！ 
   我通常这么用： jstack -m -l PID 
   其中 -m 参数不只会列出java对战信息，还会列出系统级别native方法的c/c++堆栈信息 
   -l 会打印出额外的锁信息

   栗子：咱们找我patient这个java进程最消耗CPU的线程

• 首先用jps获取patient这个java进程的ID 
  21996 /usr/local/platform/patient/bin/patient.jar –spring.profiles.active=test

• 获得进程ID为21996，第二步找出该进程内最耗费CPU的线程，能够用top -Hp 21996 获得以下：

Threads:  32 total,   0 running,  32 sleeping,   0 stopped,   0 zombie%Cpu(s):  0.0 us,  0.3 sy,  0.0 ni, 99.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 stKiB Mem :  1867248 total,    94444 free,  1592828 used,   179976 buff/cacheKiB Swap:  2097148 total,  2064196 free,    32952 used.    73720 avail MemPID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND 21996 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 21999 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:05.11 java 22000 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:16.09 java 22001 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 22002 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.01 java 22003 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 22004 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:15.24 java 22005 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:06.93 java 22006 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 22007 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   5:06.79 java 22081 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:01.29 java 22082 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:01.67 java 22101 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.43 java 22121 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:11.48 java 22123 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:01.42 java 22149 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:13.73 java 22150 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:17.81 java 22232 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:08.78 java 22233 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.10 java 22234 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.03 java 22235 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 22236 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 22237 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 22238 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 22239 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 22240 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 22241 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 22242 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java 22243 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:07.24 java 22244 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.02 java 22245 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:14.57 java 36964 root      20   0 2564180 241912   7580 S  0.0 13.0   0:00.00 java

其中TIME+这一列是指耗时时间，这一列里面22007 最耗时，咱们在命令行里用printf “%x\n” 22007 获得16进制55f7

• 这时候用jstack 21996 55f7 来输出堆栈信息以下： 
  “VM Periodic Task Thread” os_prio=0 tid=0x00007ff3980f0800 nid=0x55f7 waiting on condition 
  通过发现这个堆栈信息显示的线程状态是waiting on condition，意思是正在等待网络读写，这多是一个网络瓶颈征兆。 
  若是这里列出来的是一个java类名，则就能够找到项目里的类，结合堆栈信息，进行性能改进

1. jmap: 通常结合jhat用来查看堆栈内存使用状况， 
   jmap -heap 21996 显示堆内存以下：

Attaching to process ID 21996, please waitDebugger attached successfully.Server compiler detected.JVM version is 25.141-b16using thread-local object allocation.Mark Sweep Compact GCHeap Configuration:MinHeapFreeRatio         = 40MaxHeapFreeRatio         = 70MaxHeapSize              = 478150656 (456.0MB)NewSize                  = 10485760 (10.0MB)MaxNewSize               = 159383552 (152.0MB)OldSize                  = 20971520 (20.0MB)NewRatio                 = 2SurvivorRatio            = 8MetaspaceSize            = 21807104 (20.796875MB)CompressedClassSpaceSize = 1073741824 (1024.0MB)MaxMetaspaceSize         = 17592186044415 MBG1HeapRegionSize         = 0 (0.0MB)

这里咱们能够看到咱们堆内存各个区的内存大小。注意：这个是jdk1.8的，其中MetaspaceSize代替了PermGen

优化

上面介绍了用jvm的工具查看java进程，并查找相应堆栈信息，根据堆栈信息优化程序，也列出了堆栈内存的大小信息，要避免内存溢出，在程序在承受较大访问量的时候，程序仍然能够健康运行，就要根据本身机器状况，多作几回抗压试验，找出性能最好的参数设置 
首先jdk8 运行时一般包含 计数器，栈，堆，本地方法栈，方法区，堆。每一个部分的优化参数名称以下：

Xss：每一个线程的栈内存大小Xmx：JAVA HEAP的最大值、默认为物理内存的1/4Xms：JAVA HEAP的初始值，server端最好Xms与Xmx同样Xmn：JAVA HEAP young区的大小XX:PermSize：设定内存的永久保存区域XX:MaxPermSize：设定最大内存的永久保存区域

我基于jdk1.8 作了一个优化参数，我司单台服务器的配置（2核8G），单台服务器我部署2台服务,配置以下（主要是堆栈）

exec java \-Dfile.encoding=UTF-8 \-Xss1024K//栈内存1m-Xms1024m//堆内存最小1g-Xmx2048m//堆内存最大2g-Xmn256m //yong-XX:MaxMetaspaceSize=512m //方法区512m###常规项目优化-XX:+DisableExplicitGC //忽略手动调用GC, System.gc()的调用就会变成一个空调用，彻底不触发GC-XX:+UseConcMarkSweepGC //并发标记清除（CMS）收集器-XX:+CMSParallelRemarkEnabled //下降标记停顿-XX:LargePageSizeInBytes=128m //内存页的大小-XX:+UseFastAccessorMethods //原始类型的快速优化-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly //使用手动定义初始化定义开始CMS收集-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 //使用cms做为垃圾回收使用70％后开始CMS收集-Duser.timezone=GMT+8 //避免CentOS坑爹的时区设置-XX:+UseG1GC \-XX:MaxGCPauseMillis=100 \-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 \######gc信息打印-verbose:gc \-XX:+PrintGCDetails \-XX:+PrintGCDateStamps \-XX:+PrintGCTimeStamps \-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime \-Xloggc:${BASE_DIR}/logs/jvm_gc.log \-XX:ErrorFile=${BASE_DIR}/logs/jvm_err.log \-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \-XX:HeapDumpPath=${BASE_DIR}/logs/jvm_dump_pid%p.hprof \-jar /usr/local/platform/patient/bin/patient.jar --spring.profiles.active=prod

各位项目仍是要根据本身公司服务器配置状况来进行相应优化测试