JVM性能调优方法和模板

news2024/11/9 6:19:33

每天 100 万次登陆请求,8G 内存该如何设置 JVM 参数,大概可以分为以下 8 个步骤 。

第一步、新系统上线如何规划容量?

1. 套路总结

任何新的业务系统在上线以前都需要去估算服务器配置和 JVM 的内存参数,这个容量与资源规划并不仅仅是系统架构师的随意估算的,需要根据系统所在业务场景去估算,推断出来一个系统运行模型,评估 JVM 性能和 GC 频率等等指标。以下是我结合大牛经验以及自身实践来总结出来的一个建模步骤:

  • 计算业务系统每秒钟创建的对象会佔用多大的内存空间,然后计算集群下的每个系统每秒的内存占用空间(对象创建速度);

  • 设置一个机器配置,估算新生代的空间,比较不同新生代大小之下,多久触发一次 MinorGC;

  • 为了避免频繁 GC,就可以重新估算需要多少机器配置,部署多少台机器,给 JVM 多大内存空间,新生代多大空间;

  • 根据这套配置,基本可以推算出整个系统的运行模型,每秒创建多少对象,1 秒以后成为垃圾,系统运行多久新生代会触发一次 GC,频率多高。

2. 套路实战:以登录系统为例

有些同学看到这些步骤还是发憷,说的好像是那么回事,一到实际项目中到底怎么做我还是不知道。光说不练假把式,以登录系统为例模拟一下推演过程:

  • 假设每天 100 万次登陆请求,登陆峰值在早上,预估峰值时期每秒 100 次登陆请求;

  • 假设部署 3 台服务器,每台机器每秒处理 30 次登陆请求。假设一个登陆请求需要处理 1 秒钟,JVM 新生代里每秒就要生成 30 个登陆对象,1 秒之后请求完毕这些对象成为了垃圾;

  • 一个登陆请求对象假设 20 个字段,一个对象估算 500 字节,30 个登陆佔用大约 15kb。考虑到 RPC 和 DB 操作,网络通信、写库、写缓存一顿操作下来,可以扩大到 20-50 倍,大约 1 秒产生几百 K~1M 数据;

  • 假设 2C4G 机器部署,分配 2G 堆内存,新生代则只有几百 M,按照 1M/s 的垃圾产生速度,几百秒就会触发一次 MinorGC 了;

  • 假设 4C8G 机器部署,分配 4G 堆内存,新生代分配 2G,如此需要几个小时才会触发一次 MinorGC。

所以,可以粗略的推断出来一个每天 100 万次请求的登录系统,按照 4C8G 的 3 实例集群配置,分配 4G 堆内存、2G 新生代的 JVM,可以保障系统的一个正常负载。

基本上把一个新系统的资源评估了出来,所以搭建新系统要每个实例需要多少容量多少配置,集群配置多少个实例等等这些,并不是拍拍脑袋和胸脯就可以决定的下来的。

第二步、如何进行垃圾回收器的选择

吞吐量还是响应时间?

首先引入两个概念——吞吐量和低延迟。

吞吐量 = CPU在用户应用程序运行的时间 / (CPU在用户应用程序运行的时间 + CPU垃圾回收的时间)

响应时间 = 平均每次的GC的耗时

通常,吞吐优先还是响应优先这个在JVM中是一个两难之选。

堆内存增大,gc一次能处理的数量变大,吞吐量大;但是gc一次的时间会变长,导致后面排队的线程等待时间变长;相反,如果堆内存小,gc一次时间短,排队等待的线程等待时间变短,延迟减少,但一次请求的数量变小(并不绝对符合)。

无法同时兼顾,是吞吐优先还是响应优先,这是一个需要权衡的问题。

CMS和G1

目前主流的垃圾回收器配置是新生代采用ParNew,老年代采用CMS组合的方式,或者是完全采用G1回收器,

从未来的趋势来看,G1是官方维护和更为推崇的垃圾回收器。

业务系统:

  • 延迟敏感的推荐CMS;

  • 大内存服务,要求高吞吐的,采用G1回收器!

 CMS垃圾回收器的工作机制

CMS主要是针对老年代的回收器,老年代是标记-清除,默认会在一次FullGC算法后做整理算法,清理内存碎片。

 

  • 优点:并发收集、主打“低延时” 。在最耗时的两个阶段都没有发生STW,而需要STW的阶段都以很快速度完成。

  • 缺点:1、消耗CPU;2、浮动垃圾;3、内存碎片

  • 适用场景:重视服务器响应速度,要求系统停顿时间最短。

总之:

业务系统,延迟敏感的推荐CMS;

大内存服务,要求高吞吐的,采用G1回收器!

 第三步、如何对各个分区的比例、大小进行规划

首先,JVM最重要最核心的参数是去评估内存和分配,第一步需要指定堆内存的大小。

  • -Xms 初始堆大小
  • -Xmx 最大堆大小

其次,需要指定-Xmn新生代的大小,这个参数非常关键,灵活度很大。

  • -Xmn新生代的大小 

sun官方推荐为3/8大小,但是要根据业务场景来定,针对于无状态或者轻状态服务(现在最常见的业务系统如Web应用)来说,一般新生代甚至可以给到堆内存的3/4大小;

而对于有状态服务(常见如IM服务、网关接入层等系统)新生代可以按照默认比例1/3来设置。服务有状态,则意味著会有更多的本地缓存和会话状态信息常驻内存,应为要给老年代设置更大的空间来存放这些对象。

最后,是设置-Xss栈内存大小,设置单个线程栈大小。

 默认值和JDK版本、系统有关,一般默认512~1024kb。一个后台服务如果常驻线程有几百个,那么栈内存这边也会占用了几百M的大小。

一份通用的JVM参数模板

基于4C8G系统的ParNew+CMS回收器模板(响应优先),新生代大小根据业务灵活调整!

-Xms4g
-Xmx4g
-Xmn2g
-Xss1m
-XX:SurvivorRatio=8
-XX:MaxTenuringThreshold=10
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
-XX:+AlwaysPreTouch
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-verbose:gc
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCTimeStamps
-Xloggc:gc.log

如果是GC的吞吐优先,推荐使用G1,基于8C16G系统的G1回收器模板:

G1收集器自身已经有一套预测和调整机制了,因此我们首先的选择是相信它,

即调整-XX:MaxGCPauseMillis=N参数,这也符合G1的目的——让GC调优尽量简单!

同时也不要自己显式设置新生代的大小(用-Xmn或-XX:NewRatio参数),

如果人为干预新生代的大小,会导致目标时间这个参数失效。

-Xms8g
-Xmx8g
-Xss1m
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=150
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=40
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-verbose:gc
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCTimeStamps
-Xloggc:gc.log

针对-XX:MaxGCPauseMillis来说,参数的设置带有明显的倾向性:调低↓:延迟更低,但MinorGC频繁,MixGC回收老年代区减少,增大Full GC的风险。调高↑:单次回收更多的对象,但系统整体响应时间也会被拉长。

针对InitiatingHeapOccupancyPercent来说,调参大小的效果也不一样:调低↓:更早触发MixGC,浪费cpu。调高↑:堆积过多代回收region,增大FullGC的风险。

调优总结

系统在上线前的综合调优思路:

1、业务预估:根据预期的并发量、平均每个任务的内存需求大小,然后评估需要几台机器来承载,每台机器需要什么样的配置。

2、容量预估:根据系统的任务处理速度,然后合理分配Eden、Surivior区大小,老年代的内存大小。

3、回收器选型:响应优先的系统,建议采用ParNew+CMS回收器;吞吐优先、多核大内存(heap size≥8G)服务,建议采用G1回收器。

4、优化思路:让短命对象在MinorGC阶段就被回收(同时回收后的存活对象<Survivor区域50%,可控制保留在新生代),长命对象尽早进入老年代,不要在新生代来回复制;尽量减少Full GC的频率,避免FGC系统的影响。

5、到目前为止,总结到的调优的过程主要基于上线前的测试验证阶段,所以我们尽量在上线之前,就将机器的JVM参数设置到最优!

JVM调优只是一个手段,但并不一定所有问题都可以通过JVM进行调优解决,大多数的Java应用不需要进行JVM优化,我们可以遵循以下的一些原则:

  • 上线之前,应先考虑将机器的JVM参数设置到最优;

  • 减少创建对象的数量(代码层面);

  • 减少使用全局变量和大对象(代码层面);

  • 优先架构调优和代码调优,JVM优化是不得已的手段(代码、架构层面);

  • 分析GC情况优化代码比优化JVM参数更好(代码层面);

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/411176.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

关于 AI ,大家关心的问题

阅读本文大概需要 1.46 分钟。兄弟们&#xff0c;自从我跟曹老师准备合伙做一个 AI 生态的新社群之后&#xff0c;很多人问我最多的问题就是&#xff1a;AI 时代对我们普通人来说意味着什么&#xff1f;普通人又该如何去把握 AI 时代的机会&#xff1f;那么&#xff0c;今天&am…

nodejs+vue家庭菜谱食谱管理系统

目 录 摘 要 I ABSTRACT I 目 录 III 第1章 绪论 1 1.1开发背景 1 1.2开发意义 1 1.3研究内容 1 第2章 主要技术和工具介绍 5 第3章 系统分析 4 3.1可行性分析 4 3.1.1经济可行性 4 3.1.2技术可行性 4 3.1.3操作可行性 4 3.2需求分…

【云原生】k8s Ingress 实现流量路由规则控制

文章目录前言什么是 IngressIngress 的定义格式Ingress 的类型有哪几种&#xff1f;1. Simple fanout2. Name-based virtual hosting3. Path-based routing该如何实现更新 IngressIngress ControllerIngress Class总结前言 在 Kubernetes 中&#xff0c;Ingress 是一个非常重要…

【数据结构与算法分析inC-MarkAllen】1-数学基础

文章目录1. 第一章1.1 进行算法分析目的1.1.1 适应大量数据情况从 NNN 个数中选择第 kkk 大的数递减排序&#xff0c;取第K大的数插入排序思想1.1.2 边界条件正确1.2 数学知识复习1.2.1 指数1.2.2 对数1.2.3 级数几何级数算术级数1.2.4 模运算性质1.2.5 证明方法归纳法斐波那契…

CRM系统和ERP管理系统二者有何区别?

我们常提到的企业管理系统有CRM系统和ERP管理系统&#xff0c;那么二者有何区别呢&#xff1f; 一、目的。 CRM客户关系管理系统主要的目的是已客户关系的建立、发展以及维护。ERP系统主要强调的业务目的是未来提高整个业务的生产力。 二、重点。 …

回顾|伍鸣博士出席《华人之光-世界瞩目的华人 Web3 项目》圆桌论坛

*本文节选自Foresight News《华人之光——世界瞩目的华人 Web3 项目》的圆桌论坛由 Foresight Ventures 与 Foresight News 联合主办的「FORESIGHT 2023 」年度峰会上&#xff0c;在《华人之光——世界瞩目的华人 Web3 项目》的圆桌论坛中&#xff0c;Conflux Co-Founder 伍鸣、…

LiveData数据倒灌?你真的用对了吗?源码解析

文章目录livedata/lifecycleandroidx-lifecycle基本使用uml-关键角色关系观察者模式关键源码分析livedata基本使用源码分析还是从observe开始livedata变化通知观察者viewmodel源码分析FAQlifecycle用到的设计模式lifecycle是如何监听aty生命周期的一些废弃和原因为什么废弃注解…

理解RESTful架构

越来越多的人开始意识到&#xff0c;网站即软件&#xff0c;而且是一种新型的软件。 这种"互联网软件"采用客户端/服务器模式&#xff0c;建立在分布式体系上&#xff0c;通过互联网通信&#xff0c;具有高延时&#xff08;high latency&#xff09;、高并发等特点。…

【华为机试真题详解JAVA实现】—配置文件恢复

目录 一、题目描述 二、解题代码 一、题目描述 有6条配置命令,它们执行的结果分别是: 命 令执 行resetreset whatreset boardboard faultboard addwhere to add<

Flash Linux to eMMC

实验目的&#xff1a;从eMMC启动Linux系统 Step1:确定eMMC被挂在哪个设备 哪个设备含有boot0分区和boot1分区&#xff0c;就是eMMC。实验中是位于mmcblk1上。 rootam64xx-evm:~# ls -l /dev/mmcblk* brw-rw---- 1 root disk 179, 0 Feb 27 13:25 /dev/mmcblk0 brw-rw---- …

实验三、图像复原

1. 实验目的 (1) 理解退化模型。 (2) 掌握常用的图像复原方法。 2. 实验内容 (1) 模拟噪声的行为和影响的能力是图像复原的核心。 示例 1 &#xff1a;使用 imnoise 添加噪声。 J imnoise(I,gaussian) 将方差为 0.01 的零均值高斯白噪声添加到灰度图像 I。 J imnoise(I,g…

简单的做一个学校毕业啊项目

前言&#xff1a;相信看到这篇文章的小伙伴都或多或少有一些编程基础&#xff0c;懂得一些linux的基本命令了吧&#xff0c;本篇文章将带领大家服务器如何部署一个使用django框架开发的一个网站进行云服务器端的部署。 文章使用到的的工具 Python&#xff1a;一种编程语言&…

2023年14界蓝桥杯省赛题解

2023年14界蓝桥杯省赛题解 蒟蒻笔者大二&#xff0c;第一次省赛。总结一下&#xff1a;“300块没了&#xff0c;退钱&#xff01;” A、日期统计 问题描述 小蓝现在有一个长度为 100 的数组&#xff0c;数组中的每个元素的值都在 0 到 9 的范围之内。数组中的元素从左至右如…

【Spring专题】「技术原理」从源码角度去深入分析关于Spring的异常处理ExceptionHandler的实现原理

ExceptionHandler的作用 ExceptionHandler是Spring框架提供的一个注解&#xff0c;用于处理应用程序中的异常。当应用程序中发生异常时&#xff0c;ExceptionHandler将优先地拦截异常并处理它&#xff0c;然后将处理结果返回到前端。该注解可用于类级别和方法级别&#xff0c;…

ONNX转NCNN记录

【pytorch 转 onnx】pytorch-onnx 【onnx 转 ncnn】onnx-ncnn 【ncnn 加载模型】ncnn-load 一、python安装依赖项 pip install onnxruntime onnx opencv-python 二、创建模型并训练&#xff0c;加载模型参数并输出onnx #### pytorch 转 onnx import torch import torch.onnx…

小白学Pytorch系列- -torch.distributions API Distributions (1)

小白学Pytorch系列- -torch.distributions API Distributions (1) 分布包包含可参数化的概率分布和抽样函数。这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器。这个包通常遵循TensorFlow分发包的设计。 不可能通过随机样本直接反向传播。但是&#xff0c;有两种主要方法可以…

【华为机试真题详解JAVA实现】—矩阵乘法

目录 一、题目描述 二、解题代码 一、题目描述 如果A是个x行y列的矩阵,B是个y行z列的矩阵,把A和B相乘,其结果将是另一个x行z列的矩阵C。这个矩阵的每个元素是由下面的公式决定的 矩阵的大小不超过100*100 输入描述: 第一行包含一个正整数x,代表第一个矩阵的行数 第二行…

APP测试弱网测试

1、为什么要做弱网测试 当前APP网络环境比较复杂&#xff0c;网络制式有2G、3G、4G网络&#xff0c;还有越来越多的公共Wi-Fi。不同的网络环境和网络制式的差异&#xff0c;都会对用户使用app造成一定影响。 另外&#xff0c;当前app使用场景多变&#xff0c;如进地铁、上公交、…

【Linux】进程理解与学习Ⅳ-进程地址空间

环境&#xff1a;centos7.6&#xff0c;腾讯云服务器Linux文章都放在了专栏&#xff1a;【Linux】欢迎支持订阅&#x1f339;相关文章推荐&#xff1a;【Linux】冯.诺依曼体系结构与操作系统【Linux】进程理解与学习Ⅰ-进程概念浅谈Linux下的shell--BASH【Linux】进程理解与学习…

跟姥爷深度学习1 浅用tensorflow做个天气预测

一、前言 最近人工智能、深度学习又火了&#xff0c;我感觉还是有必要研究一下。三年前浅学了一下原理没深入研究框架&#xff0c;三年后感觉各种框架都成熟了&#xff0c;现成的教程也丰富了&#xff0c;所以我继续边学边写。原教程链接&#xff1a; 第一章&#xff1a;tens…