JVM 优化浅解分析

先上个图；了解一下gc各个内存分配：

优化问题点：

     1：内存回收导致的长时间停顿 ；由于堆设置太大，一次Full GC的停顿时间高达14秒。并且由于程序设计的关系，访问文档时要把文档从磁盘提取到内存中，导致内存中出现很多由文档序列化产生的大对象，这些大对象很多都进入了老年代，没有在Minor GC中清理掉。这种情况下即使有很大的堆，内存也很快被消耗殆尽，由此导致每隔十几分钟出现十几秒的停顿；在大多数网站形式的应用里，主要对象的生存周期都应该是请求级或者页面级的，会话级和全局级的长生命对象相对很少

    2：不要忽略其他内存设置；堆外内存导致的溢出错误

        直接内存 直接内存（Direct Memory）并不是虚拟机运行时数据区的一部分，也不是Java虚拟机规范中定义的内存区域；它可以使用Native函数库直接分配堆外内存，然后通过一个存储在Java堆中的DirectByteBuffer对象作为这块内存的引用进行操作。这样能在一些场景中显著提高性能，因为避免了在Java堆和Native堆中来回复制数据；

垃圾收集进行时，虚拟机虽然会对Direct Memory进行回收，但是Direct Memory却不能像新生代、老年代那样，发现空间不足了就通知收集器进行垃圾回收，它只能等待老年代满了后Full GC，然后“顺便地”帮它清理掉内存的废弃对象。否则它只能一直等到抛出内存溢出异常时，先catch掉，再在catch块里面“大喊”一声：“System.gc（）！

Direct  Memory：可通过-XX：MaxDirectMemorySize调整大小，内存不足时抛出OutOfMemoryError或者OutOfMemoryError：Direct buffer memory。
线程堆栈：可通过-Xss调整大小，内存不足时抛出StackOverflowError（纵向无法分配，即无法分配新的栈帧）或者OutOfMemoryError：unable to create new native thread（横向无法分配，即无法建立新的线程）。

    3：把新生代内存提早转入老年代，或者对象超过规定大小，直接放入老年代；

从GC调优的角度去解决这个问题，可以考虑将Survivor空间去掉（加入参数-XX：SurvivorRatio=65536、-XX：MaxTenuringThreshold=0或者-XX：+AlwaysTenure），让新生代中存活的对象在第一次Minor GC后立即进入老年代，等到MajorGC的时候再清理它们。

4：   首先来解决新生代中的Minor  GC，虽然GC的总时间只有不到1秒，但却发生了378次之多。从VisualGC的线程监视中看到，Eclipse启动期间一共发起了超过70条线程，同时在运行的线程数超过25条，每当发生一次垃圾收集动作，所有用户线程 [1] 都必须跑到最近的一个安全点（SafePoint）然后挂起线程等待垃圾回收。这样过于频繁的GC就会导致很多没有必要的安全点检测、线程挂起及恢复操作。新生代GC频繁发生，很明显是由于虚拟机分配给新生代的空间太小而导致的，Eden区加上一个Survivor区还不到35MB。因此很有必要使用-Xmn参数调整新生代的大小。

----------------引用大神部分

调优方法

一切都是为了这一步，调优，在调优之前，我们需要记住下面的原则：

 

1、多数的Java应用不需要在服务器上进行GC优化；

2、多数导致GC问题的Java应用，都不是因为我们参数设置错误，而是代码问题；

3、在应用上线之前，先考虑将机器的JVM参数设置到最优（最适合）；

4、减少创建对象的数量；

5、减少使用全局变量和大对象；

6、GC优化是到最后不得已才采用的手段；

7、在实际使用中，分析GC情况优化代码比优化GC参数要多得多；

 

GC优化的目的有两个（http://www.360doc.com/content/13/0305/10/15643_269388816.shtml）：

1、将转移到老年代的对象数量降低到最小；

2、减少full GC的执行时间；

 

为了达到上面的目的，一般地，你需要做的事情有：

1、减少使用全局变量和大对象；

2、调整新生代的大小到最合适；

3、设置老年代的大小为最合适；

4、选择合适的GC收集器；

 

在上面的4条方法中，用了几个“合适”，那究竟什么才算合适，一般的，请参考上面“收集器搭配”和“启动内存分配”两节中的建议。但这些建议不是万能的，需要根据您的机器和应用情况进行发展和变化，实际操作中，可以将两台机器分别设置成不同的GC参数，并且进行对比，选用那些确实提高了性能或减少了GC时间的参数。

 

真正熟练的使用GC调优，是建立在多次进行GC监控和调优的实战经验上的，进行监控和调优的一般步骤为：

1，监控GC的状态

使用各种JVM工具，查看当前日志，分析当前JVM参数设置，并且分析当前堆内存快照和gc日志，根据实际的各区域内存划分和GC执行时间，觉得是否进行优化；

 

2，分析结果，判断是否需要优化

如果各项参数设置合理，系统没有超时日志出现，GC频率不高，GC耗时不高，那么没有必要进行GC优化；如果GC时间超过1-3秒，或者频繁GC，则必须优化；

注：如果满足下面的指标，则一般不需要进行GC：

   Minor GC执行时间不到50ms；

   Minor GC执行不频繁，约10秒一次；

   Full GC执行时间不到1s；

   Full GC执行频率不算频繁，不低于10分钟1次；

 

3，调整GC类型和内存分配

如果内存分配过大或过小，或者采用的GC收集器比较慢，则应该优先调整这些参数，并且先找1台或几台机器进行beta，然后比较优化过的机器和没有优化的机器的性能对比，并有针对性的做出最后选择；

4，不断的分析和调整

通过不断的试验和试错，分析并找到最合适的参数

5，全面应用参数

如果找到了最合适的参数，则将这些参数应用到所有服务器，并进行后续跟踪。

 

 

调优实例

上面的内容都是纸上谈兵，下面我们以一些真实例子来进行说明：

实例1：

笔者昨日发现部分开发测试机器出现异常：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded，这个异常代表：

GC为了释放很小的空间却耗费了太多的时间，其原因一般有两个：1，堆太小，2，有死循环或大对象；

笔者首先排除了第2个原因，因为这个应用同时是在线上运行的，如果有问题，早就挂了。所以怀疑是这台机器中堆设置太小；

使用ps -ef |grep "java"查看，发现：

 

 

该应用的堆区设置只有768m，而机器内存有2g，机器上只跑这一个java应用，没有其他需要占用内存的地方。另外，这个应用比较大，需要占用的内存也比较多；

笔者通过上面的情况判断，只需要改变堆中各区域的大小设置即可，于是改成下面的情况：

 

 

跟踪运行情况发现，相关异常没有再出现；

 

实例2：（http://www.360doc.com/content/13/0305/10/15643_269388816.shtml）

一个服务系统，经常出现卡顿，分析原因，发现Full GC时间太长：

jstat -gcutil:

S0     S1    E     O       P        YGC YGCT FGC FGCT  GCT

12.16 0.00 5.18 63.78 20.32  54   2.047 5     6.946  8.993 

分析上面的数据，发现Young GC执行了54次，耗时2.047秒，每次Young GC耗时37ms，在正常范围，而Full GC执行了5次，耗时6.946秒，每次平均1.389s，数据显示出来的问题是：Full GC耗时较长，分析该系统的是指发现，NewRatio=9，也就是说，新生代和老生代大小之比为1:9，这就是问题的原因：

1，新生代太小，导致对象提前进入老年代，触发老年代发生Full GC；

2，老年代较大，进行Full GC时耗时较大；

优化的方法是调整NewRatio的值，调整到4，发现Full GC没有再发生，只有Young GC在执行。这就是把对象控制在新生代就清理掉，没有进入老年代（这种做法对一些应用是很有用的，但并不是对所有应用都要这么做）