1.写在前面
前面已经分享了很多关于jvm的知识，具体的详情都可以查看上几篇的文章。
从jvm的调优原理，垃圾查找算法，垃圾回收算法，再到jvm调优工具，调优参数等。
需要掌握的jvm知识，已经是循序渐进，一步一步的深入学习。
那在掌握这些内容的时候，是不是有种想去实践的冲动呢？
好了，今天我们就来进行一次jvm调优实践之旅吧！！！
主要从以下几个方面进行展开描述：
- JVM实践调优主要步骤
- 分析GC日志
- 堆内存与元空间优化
- 线程堆栈优化
- 堆内存内部优化：新生代和老年代比例
- 垃圾回收器优化
2.JVM调优实践
2.1 JVM实践调优主要步骤
默认的策略是最普用，但不是最佳的。
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第一步：监控分析GC日志
-
第二步：判断JVM问题：
- 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。
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第三步：确定调优目标
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第四步：调整参数
- 调优一般是从满足程序的内存使用需求开始，之后是时间延迟要求，最后才是吞吐量要求，要基于这个步骤来不断优化，每一个步骤都是进行下一步的基础，不可逆行之。
-
第五步：对比调优前后差距
-
第六步：重复： 1 、 2 、 3 、 4 、 5 步骤
- 找到最佳JVM参数设置
-
第七步：应用JVM到应用服务器：
- 找到最合适的参数，将这些参数应用到所有服务器，并进行后续跟踪。
以上，就是我们进行jvm调优得一些步骤了。
那我们就从第一步开始喽！！！_
2.2 分析GC日志
2.2.1 初始参数设置
机器环境：
| 指标 | 参数 |
|---|---|
| 机器 | CPU 12核，内存16GB |
| 集群规模 | 单机 |
| seqb_web版本 | 1.0 |
| 数据库 | 4核 16G |
Jvm调优典型参数设置;
-
-Xms堆内存的最小值：
- 默认情况下，当堆中可用内存小于40%时，堆内存会开始增加，一直增加到-Xmx的大小。
-
-Xmx堆内存的最大值： 默认值是总内存/64（且小于1G）
- 默认情况下，当堆中可用内存大于70%时，堆内存会开始减少，一直减小到-Xms的大小；
-
-Xmn新生代内存的最大值：
- 1.包括Eden区和两个Survivor区的总和
- 2.配置写法如：-Xmn1024k，-Xmn1024m，-Xmn1g
-
-Xss每个线程的栈内存：
- 默认1M，一般来说是不需要改。线程栈越小意味着可以创建的线程数越多
整个堆的大小 = 年轻代大小 + 年老代大小，堆的大小不包含元空间大小，如果增大了年轻代，年老代相应就会减小，官方默认的配置为年老代大小/年轻代大小=2/1左右；
建议在开发测试环境可以用Xms和Xmx分别设置最小值最大值，但是在线上生产环境，Xms和Xmx设置的值必须一样，防止抖动；
这里比较重要喔，一般我们都是将Xms和Xmx的值设置为一样的！！！
JVM调优设置合大小堆内存空间，既不能太大，也不能太小。那么应该设置为多少呢？
默认的配置是否存在性能瓶颈。如果想要确定JVM性能问题瓶颈，需要进一步分析GC日志
- -XX:+PrintGCDetails 开启GC日志创建更详细的GC日志 ，默认情况下，GC日志是关闭的
-
-XX:+PrintGCTimeStamps，-XX:+PrintGCDateStamps 开启GC时间提示
- 开启时间便于我们更精确地判断几次GC操作之间的时两个参数的区别
- 时间戳是相对于 0 （依据JVM启动的时间）的值，而日期戳（date stamp）是实际的日期字符串
- 由于日期戳需要进行格式化，所以它的效率可能会受轻微的影响，不过这种操作并不频繁，它造成的影响也很难被我们感知。
- -XX:+PrintHeapAtGC 打印堆的GC日志
- -Xloggc:./logs/gc.log 指定GC日志路径
这里，我们是在window下面进行测试，idea配置如下：
image.png
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:E:/logs/gc-default.log
这样就会在e盘下logs文件夹下面，生成gc-default.log日志
image.png
2.2.2 GC日志解读
Young GC 日志含义
2022-08-05T13:45:23.336+0800: 4.866: [GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 136353K->20975K(405504K)] 160049K->48437K(720384K), 0.0092260 secs] [Times: user=0.00 sys=0.02, real=0.02 secs]
这里的内容，我们一个一个解析：
2022-08-05T13:45:23.336+0800: 本次GC发生时间
4.866: 举例启动应用的时间
[GC【表示GC的类型，youngGC】 (Metadata GC Threshold) 元空间超阈值
[PSYoungGen: 136353K->20975K(405504K年轻代总空间)] 160049K->48437K(720384K)整堆), 0.0092260 secs本次垃圾回收耗时]
[Times: user=0.00本次GC消耗CPU的时间 sys=0.02系统暂停时间, real=0.02 secs实际应用暂停时间]
这里的解析，应该很详细了吧，还有谁看不懂的呢？
FullGC 日志含义
2022-08-05T20:24:47.815+0800: 6.955: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 701K->0K(72704K)] [ParOldGen: 38678K->35960K(175104K)] 39380K->35960K(247808K), [Metaspace: 56706K->56706K(1099776K)], 0.1921975 secs] [Times: user=1.03 sys=0.00, real=0.19 secs]
这里的内容，我们也是一个一个解析：
2022-08-05T20:24:47.815+0800:
6.955: 刚启动服务就Full GC【整堆回收！！】
[Full GC (Metadata GC Threshold) Metaspace空间超限！
[PSYoungGen: 701K->0K(72704K)] 年轻代没有回收空间
[ParOldGen: 38678K->35960K(175104K)] 39380K->35960K(247808K), 老年代也没有到阈值，整堆更没有到阈值
[Metaspace: 56706K->56706K(1099776K)], 0.1921975 secs]
[Times: user=1.03本次GC消耗CPU的时间 sys=0.00系统暂停时间, real=0.19 secs实际应用暂停时间]
看到这里，有些哥们就会说，这么看，也太恶心了吧，密密麻麻的日志，看着头疼！！！
那么接下来我们来学一个GC日志可视化工具
2.2.3 GC日志可视化分析
分析GC日志，就必须让GC日志输出到一个文件中，然后使用GC日志分析工具（gceasy.io/) 进行分析
image.png
这里分析完之后，可以下载分析报告
image.png
1) JVM内存占用情况：
image.png
| Generation【区域】 | Allocated【最大值】 | Peak【占用峰值】 |
|---|---|---|
| Young Generation【年轻代】 | 74.5 mb | 74.47 mb |
| Old Generation【老年轻代】 | 171 mb | 95.62 mb |
| Meta Space【元空间】 | 1.05 gb | 55.38 mb |
| Young + Old + Meta space【整体】 | 1.3 gb | 212.64 mb |
2) 关键性能指标：
image.png
1 、吞吐量： 百分比越高表明GC开销越低。这个指标反映了JVM的吞吐量。
- Throughput：97.043%
2 、GC 延迟：Latency
- Avg Pause GC Time： 7.80 ms 平均GC暂停时间
- Max Pause GC Time： 190 ms 最大GC暂停时间
3) GC 可视化交互聚合结果
image.png
由上图可以看到，发生了3次full gc
存在问题：一开始就发生了 3 次full gc , 很明显不太正常；
4) GC 统计
image.png
GC Statistics：GC统计
由上图可以得到，发生gc的总次数，young gc，full gc的统计，gc 暂停时间统计。
5) GC原因：
image.png
| 原因 | 次数 | 平均时间 | 最大时间 | 总耗时 |
|---|---|---|---|---|
| Metadata GC Threshold | 6 | 43.3 ms | 190 ms | 260 ms |
| Allocation Failure | 53 | 3.77 ms | 10.0 ms | 200 ms |
这里对这些原因解析一下：
- Metadata GC Threshold： 元空间超阈值
- Allocation Failure ：年轻代空间不足
这里补充一个原因，本案例还没出现的
- Ergonomics：译文是“人体工程学”，GC中的Ergonomics含义是负责自动调解gc暂停时间和吞吐量之间平衡从而产生的GC。目的是使得虚拟机性能更好的一种做法。
由此可见，通过可视化的工具，可以快速的帮我们分析GC的日志。我们得善于利用工具。
因为gc的日志文件，内容太多，都是密密麻麻的数字，文本。看得实在是头疼。
有了gc easy可视化工具，而且还是在线的，十分的方便。GC日志分析是免费的
由于jvm调优实践的分析，篇幅比较长，所以今天就先到这里，剩下的留着下次分享了。
好了，以上就是JVM调优实践一的分享了。
个人理解，可能也不够全面，班门弄斧了。
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