测试环境：JVM配置为2核1G，JAVA8，固定设置堆大小 1G
java version "1.8.0_192"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_192-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.192-b12, mixed mode)
# 默认大小通常太小，尽量授予尽可能多的内存，增加CPU的时候，内存也应该增加
java -Xmx1024m -jar performance-1.0.0.jar
1、 示例代码 -1
// 启动程序，模拟用户请求
// 每100毫秒钟创建150线程，每个线程创建一个512kb的对象，最多一秒同时存在1500线程，占用内存750m（75%），查看GC的情况
@SpringBootApplication
public class PerformanceApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PerformanceApplication.class, args);
Executors.newScheduledThreadPool(1).scheduleAtFixedRate(() -> {
new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 150; i++) {
try {
// 不干活，专门512kb的小对象
byte[] temp = new byte[1024 * 512];
Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 随机睡眠1秒以内
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}, 100, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
// 打包 mvn clean package
// 服务器上运行 performance-1.0.0.jar
// 对象存活在1秒左右的场景，远远超过平时接口的响应时间要求，场景应该为吞吐量优先
1.1 GC分析，主要查看GC导致的stop-the-world，这将导致我们的程序延时增大。
# 查找到performance-1.0.0.jar的进程号
jcmd | grep "performance-1.0.0.jar" | awk '{print $1}'
# jmap 打印heap的概要信息，GC使用的算法，heap的配置及wise heap的使用情况
jmap -heap $(jcmd | grep "performance-1.0.0.jar" | awk '{print $1}')
# 收集GC日志（日志离线分析，主要用于检查故障看出是不是因为GC导致的程序卡顿）
# 不建议直接输出 java -Xmx1024m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -jar performance-1.0.0.jar
java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc1.log -jar performance-1.0.0.jar
# 分析GC日志（）
GCViewer工具，辅助分析GC日志文件 https://github.com/chewiebug/GCViewer
# jstat 动态监控GC统计信息，间隔1000毫秒统计一次，每10行数据后输出列标题
jstat -gc -h10 $(jcmd | grep "performance-1.0.0.jar" | awk '{print $1}') 1000
1.2 GC调优
# 通过命令查看参数：java -XX:+PrintFlagsFinal –version | grep 参数关键字
# Parallel GC 服务器默认 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc1.log -jar performance-1.0.0.jar
UseAdaptiveSizePolicy自适应默认开启，所以Eden区会自动变化大小
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
29184.0 29184.0 0.0 0.0 290816.0 275028.2 214528.0 90453.2 35068.0 33496.5 4656.0 4334.9 15 0.285 7 0.549 0.834
29184.0 37888.0 28704.9 0.0 273408.0 195849.2 214528.0 136022.6 35068.0 33497.2 4656.0 4334.9 16 0.306 7 0.549 0.856
37888.0 37888.0 0.0 0.0 273408.0 141381.4 230912.0 89954.2 35068.0 33497.7 4656.0 4334.9 17 0.341 8 0.624 0.966
37888.0 49152.0 37409.1 0.0 250880.0 98232.2 230912.0 127331.4 35068.0 33498.4 4656.0 4334.9 18 0.363 8 0.624 0.987
49152.0 49152.0 0.0 48673.5 250880.0 82729.6 230912.0 152932.2 35068.0 33498.8 4656.0 4334.9 19 0.385 8 0.624 1.009
49152.0 63488.0 0.0 0.0 222208.0 70943.1 234496.0 90654.2 35068.0 33505.3 4656.0 4334.9 20 0.409 9 0.697 1.106
63488.0 63488.0 0.0 63009.9 222208.0 104636.8 234496.0 100894.5 35068.0 33508.4 4656.0 4334.9 21 0.431 9 0.697 1.128
63488.0 81920.0 63009.9 0.0 185344.0 139024.0 234496.0 111646.8 35068.0 33512.1 4656.0 4334.9 22 0.452 9 0.697 1.149
91648.0 100864.0 74786.3 0.0 147456.0 33980.1 234496.0 111646.8 35068.0 33528.3 4656.0 4334.9 24 0.495 9 0.697 1.192
107520.0 112640.0 74274.3 0.0 123904.0 30746.2 234496.0 111646.8 35068.0 33528.3 4656.0 4334.9 26 0.539 9 0.697 1.236
默认情况，实时监控结果：10秒内11次YGC，2次FullGC，总耗时0.4秒
1、 调大-XX:ParallelGCThreads=4 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc2.log -XX:ParallelGCThreads=4 -jar performance-1.0.0.jar
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
10752.0 9216.0 0.0 0.0 264192.0 195460.3 105472.0 58165.2 35120.0 33480.3 4656.0 4333.8 13 0.153 3 0.219 0.373
10752.0 12288.0 0.0 0.0 324608.0 59139.9 135168.0 69954.5 35120.0 33483.8 4656.0 4334.9 14 0.180 4 0.277 0.458
10752.0 12288.0 0.0 0.0 324608.0 190623.5 135168.0 69954.5 35120.0 33483.8 4656.0 4334.9 14 0.180 4 0.277 0.458
10752.0 12288.0 0.0 0.0 324608.0 317022.0 135168.0 69954.5 35120.0 33483.8 4656.0 4334.9 14 0.180 4 0.277 0.458
12288.0 12288.0 0.0 0.0 324608.0 156095.2 166912.0 82766.1 35120.0 33486.7 4656.0 4334.9 15 0.199 5 0.325 0.524
12288.0 12288.0 0.0 0.0 324608.0 311437.3 166912.0 82766.1 35120.0 33486.7 4656.0 4334.9 15 0.199 5 0.325 0.524
12288.0 15360.0 0.0 0.0 318464.0 175117.9 195072.0 90455.3 35120.0 33487.1 4656.0 4334.9 16 0.217 6 0.380 0.598
15360.0 15360.0 0.0 0.0 318464.0 37004.8 212480.0 90463.3 35120.0 33487.1 4656.0 4334.9 17 0.231 7 0.430 0.661
15360.0 15360.0 0.0 0.0 318464.0 225927.9 212480.0 90463.3 35120.0 33487.1 4656.0 4334.9 17 0.231 7 0.430 0.661
15360.0 19456.0 0.0 0.0 310272.0 103539.3 230400.0 90983.0 35120.0 33487.8 4656.0 4334.9 18 0.243 8 0.484 0.727
实时监控结果：10秒内5次GC，总耗时0.35。 如果有多线程，一定要调大参数
2、 降低耗时，设置-XX:MaxGCPauseMills=10 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc3.log -XX:MaxGCPauseMillis=10 -jar performance-1.0.0.jar
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
12800.0 18944.0 0.0 0.0 121856.0 15777.8 176640.0 86351.4 35120.0 33512.4 4656.0 4333.5 21 0.217 11 0.523 0.740
12800.0 22016.0 0.0 0.0 121856.0 54705.3 185856.0 88403.0 35120.0 33513.2 4656.0 4333.5 22 0.230 12 0.568 0.798
25088.0 22016.0 0.0 0.0 121856.0 91971.1 188416.0 88918.6 35120.0 33513.2 4656.0 4333.5 23 0.243 13 0.613 0.856
33280.0 29184.0 0.0 0.0 117760.0 31698.5 183296.0 88412.8 35120.0 33513.2 4656.0 4333.5 25 0.268 15 0.707 0.975
33280.0 38912.0 0.0 0.0 112128.0 91608.5 179200.0 88928.0 35120.0 33513.2 4656.0 4333.5 26 0.280 16 0.754 1.035
45056.0 52224.0 0.0 0.0 104960.0 64733.6 174080.0 88420.9 35120.0 33513.7 4656.0 4333.5 28 0.305 18 0.844 1.149
60416.0 70144.0 0.0 0.0 95232.0 51840.1 173568.0 89100.1 35120.0 33514.1 4656.0 4333.5 30 0.331 19 0.891 1.222
74752.0 86016.0 71714.2 0.0 83968.0 79793.1 173568.0 89100.1 35120.0 33514.1 4656.0 4333.5 32 0.355 19 0.891 1.245
108032.0 102400.0 0.0 72770.2 76800.0 62256.3 173568.0 89100.1 35120.0 33514.8 4656.0 4333.5 35 0.392 19 0.891 1.283
116224.0 116224.0 0.0 73282.2 71680.0 3641.2 173568.0 89108.1 35120.0 33518.8 4656.0 4333.5 39 0.441 19 0.891 1.331
实时监控结果：10秒内18次YGC，8次FGC，GC次数变多，总的时间反倒变长。 代表单次GC时间加速，会换来更多的GC次数，这种情况下不合适。
# CMS
3、 改用CMS回收器 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc4.log -XX:+UseConcMarkSweepGC -jar performance-1.0.0.jar
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
2048.0 2048.0 1540.4 0.0 16384.0 3091.6 166784.0 144616.6 35144.0 33474.4 4680.0 4334.1 84 0.415 39 0.235 0.651
2048.0 2048.0 1540.4 0.0 16384.0 0.0 195804.0 166637.9 35144.0 33477.0 4680.0 4334.1 92 0.450 44 0.271 0.721
2048.0 2048.0 1538.4 0.0 16384.0 5661.8 195804.0 125169.0 35144.0 33477.0 4680.0 4334.1 100 0.480 49 0.298 0.778
2048.0 2048.0 1538.4 0.0 16384.0 5153.7 217156.0 187639.7 35144.0 33477.4 4680.0 4334.1 110 0.520 53 0.323 0.843
2048.0 2048.0 0.0 1540.4 16384.0 0.0 241052.0 207613.3 35144.0 33477.4 4680.0 4334.1 121 0.564 57 0.347 0.911
2048.0 2048.0 0.0 1540.4 16384.0 8773.2 241052.0 185600.7 35144.0 33477.4 4680.0 4334.1 131 0.603 61 0.371 0.974
2048.0 2048.0 0.0 1538.4 16384.0 0.0 242600.0 160004.8 35144.0 33477.4 4680.0 4334.1 143 0.649 65 0.396 1.045
2048.0 2048.0 0.0 1540.4 16384.0 4648.6 381032.0 228619.2 35144.0 33478.1 4680.0 4334.1 155 0.709 66 0.409 1.118
2048.0 2048.0 1566.2 0.0 16384.0 5402.5 381548.0 374564.8 35400.0 33721.3 4680.0 4364.3 168 0.782 67 0.410 1.192
实时监控结果：10秒内85次YGC，28次FGC，总耗时0.54。 cms这种高频回收并不是适合这个场景。
4、 增加线程 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc4.log -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:ConcGCThreads=3 -jar performance-1.0.0.jar
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
2048.0 2048.0 0.0 1538.8 16384.0 7246.8 156612.0 80654.6 35196.0 33516.0 4732.0 4333.0 73 0.364 38 0.225 0.589
2048.0 2048.0 1538.4 0.0 16384.0 5170.8 163448.0 84756.2 35196.0 33516.3 4732.0 4333.0 80 0.393 42 0.250 0.643
2048.0 2048.0 1540.4 0.0 16384.0 0.0 177112.0 146202.8 35196.0 33517.5 4732.0 4333.0 88 0.423 46 0.275 0.698
2048.0 2048.0 1540.8 0.0 16384.0 8246.7 203568.0 125726.2 35196.0 33519.0 4732.0 4333.0 96 0.455 50 0.299 0.754
2048.0 2048.0 1540.4 0.0 16384.0 0.0 213816.0 158500.2 35196.0 33519.0 4732.0 4333.0 106 0.497 55 0.325 0.822
2048.0 2048.0 1538.4 0.0 16384.0 0.0 217236.0 157992.8 35196.0 33519.3 4732.0 4333.0 116 0.536 59 0.349 0.886
2048.0 2048.0 1540.8 0.0 16384.0 0.0 259916.0 167213.6 35196.0 33519.3 4732.0 4333.0 126 0.577 62 0.373 0.950
2048.0 2048.0 0.0 1538.4 16384.0 0.0 259916.0 211763.6 35196.0 33519.3 4732.0 4333.0 137 0.617 65 0.387 1.004
2048.0 2048.0 0.0 1536.0 16384.0 3608.3 349532.0 256826.1 35196.0 33519.3 4732.0 4333.0 149 0.682 67 0.399 1.081
2048.0 2048.0 0.0 1540.4 16384.0 3087.0 349532.0 250174.0 35196.0 33520.5 4732.0 4333.0 161 0.726 69 0.412 1.139
实时监控结果：10秒内88次YGC，31次FGC，总耗时0.55，差不多的情况。
# G1 建议大堆使用
5、 改用G1 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc10.log -XX:+UseG1GC -jar performance-1.0.0.jar
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 4096.0 993280.0 244610.8 35200.0 33464.4 4736.0 4333.5 168 1.229 0 0.000 1.229
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 6144.0 993280.0 411220.0 35200.0 33466.3 4736.0 4333.5 177 1.414 0 0.000 1.414
0.0 0.0 0.0 0.0 660480.0 17408.0 388096.0 248910.9 35200.0 33466.3 4736.0 4333.5 187 1.645 0 0.000 1.645
0.0 0.0 0.0 0.0 613376.0 39936.0 435200.0 435196.7 35200.0 33466.3 4736.0 4333.5 197 1.863 0 0.000 1.863
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 6144.0 993280.0 502275.2 35200.0 33466.3 4736.0 4333.5 206 2.088 0 0.000 2.088
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 6144.0 993280.0 497159.3 35200.0 33466.3 4736.0 4333.5 216 2.320 0 0.000 2.320
0.0 0.0 0.0 0.0 493568.0 41984.0 555008.0 553992.8 35200.0 33466.3 4736.0 4333.5 227 2.556 0 0.000 2.556
0.0 0.0 0.0 0.0 660480.0 1024.0 388096.0 205221.1 35200.0 33466.3 4736.0 4333.5 237 2.822 0 0.000 2.822
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 6144.0 993280.0 464105.0 35200.0 33466.7 4736.0 4333.5 247 3.056 0 0.000 3.056
0.0 0.0 0.0 0.0 570368.0 38912.0 478208.0 477630.5 35200.0 33469.3 4736.0 4333.5 258 3.322 0 0.000 3.322
实时监控结果：不行...
6、增加分区大小 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc11.log -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=64m -jar performance-1.0.0.jar
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
0.0 32768.0 0.0 32768.0 65536.0 0.0 360448.0 248859.1 35196.0 33493.9 4732.0 4333.3 123 1.723 0 0.000 1.723
0.0 32768.0 0.0 32768.0 163840.0 65536.0 262144.0 150835.5 35196.0 33493.9 4732.0 4333.3 127 1.784 0 0.000 1.784
0.0 32768.0 0.0 32768.0 65536.0 0.0 360448.0 194563.3 35196.0 33493.9 4732.0 4333.3 132 1.834 0 0.000 1.834
0.0 32768.0 0.0 32768.0 131072.0 0.0 294912.0 192001.0 35196.0 33493.9 4732.0 4333.3 136 1.880 0 0.000 1.880
0.0 32768.0 0.0 32768.0 196608.0 0.0 229376.0 111728.2 35196.0 33493.9 4732.0 4333.3 142 1.943 0 0.000 1.943
0.0 32768.0 0.0 32768.0 131072.0 65536.0 294912.0 180224.5 35196.0 33493.9 4732.0 4333.3 144 1.972 0 0.000 1.972
0.0 32768.0 0.0 32768.0 163840.0 98304.0 262144.0 126091.5 35196.0 33493.9 4732.0 4333.3 150 2.036 0 0.000 2.036
0.0 32768.0 0.0 32768.0 98304.0 32768.0 327680.0 201220.0 35196.0 33493.9 4732.0 4333.3 154 2.081 0 0.000 2.081
0.0 32768.0 0.0 32768.0 163840.0 65536.0 262144.0 144384.5 35196.0 33493.9 4732.0 4333.3 159 2.132 0 0.000 2.132
0.0 32768.0 0.0 32768.0 196608.0 0.0 229376.0 107380.4 35196.0 33493.9 4732.0 4333.3 166 2.199 0 0.000 2.199
2、 示例代码 -2
// 启动程序，模拟用户请求
// 每100毫秒钟创建1000线程，每个线程创建一个512kb的对象，最多100毫秒内同时存在1000线程，并发量1000/s，吞吐量6000/s，查看GC的情况
@SpringBootApplication
public class PerformanceApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PerformanceApplication.class, args);
Executors.newScheduledThreadPool(1).scheduleAtFixedRate(() -> {
new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
try {
// 不干活，专门512kb的小对象
byte[] temp = new byte[1024 * 512];
Thread.sleep(new Random().nextInt(100)); // 随机睡眠200毫秒秒以内
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}, 100, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
// 打包 mvn clean package
// 服务器上运行 performance-1.1.0.jar
// 对象存活时间短，处理量大，属于响应时间优先
2.1 GC调优
# 实时监控：jstat -gc -h10 $(jcmd | grep "performance-1.1.0.jar" | awk '{print $1}') 1000
# Parallel GC 服务器默认 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc6.log -jar performance-1.1.0.jar
UseAdaptiveSizePolicy自适应默认开启，所以Eden区会自动变化大小
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
37376.0 37888.0 34817.1 0.0 272384.0 92500.6 125952.0 57532.9 35120.0 33541.2 4656.0 4335.4 286 2.698 7 0.360 3.059
36864.0 36864.0 32289.0 0.0 275456.0 0.0 125952.0 87877.8 35120.0 33541.2 4656.0 4335.4 300 2.812 7 0.360 3.173
35328.0 35840.0 31777.0 0.0 276480.0 0.0 128000.0 61118.4 35120.0 33542.5 4656.0 4335.4 314 2.924 8 0.404 3.328
34816.0 34816.0 31297.0 0.0 279552.0 139082.4 128000.0 102215.6 35120.0 33555.8 4656.0 4335.4 328 3.029 8 0.404 3.433
33792.0 33792.0 30752.9 0.0 281600.0 181082.7 130048.0 68303.1 35120.0 33555.8 4656.0 4335.4 342 3.138 9 0.448 3.586
33280.0 33280.0 0.0 29728.9 282624.0 132715.1 130048.0 122168.7 35120.0 33555.8 4656.0 4335.4 357 3.254 9 0.448 3.701
33280.0 33280.0 25152.8 0.0 282624.0 78765.8 132608.0 98078.6 35120.0 33556.9 4656.0 4335.4 372 3.361 10 0.490 3.851
31232.0 27136.0 0.0 26688.8 285696.0 136307.1 136704.0 76004.6 35120.0 33558.1 4656.0 4335.4 387 3.479 11 0.542 4.021
31744.0 31232.0 26656.8 0.0 286208.0 0.0 138752.0 49337.7 35120.0 33558.1 4656.0 4335.4 402 3.595 12 0.585 4.180
29184.0 29184.0 25152.8 0.0 289792.0 0.0 138752.0 112435.6 35120.0 33558.1 4656.0 4335.4 418 3.716 12 0.585 4.301
默认情况，实时监控结果：10秒内132次YGC，5次FullGC，单词YGC耗时0.008s，总耗时1.242秒
1、 调大-XX:ParallelGCThreads=4 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc7.log -XX:ParallelGCThreads=4 -jar performance-1.1.0.jar
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
47616.0 48128.0 43073.3 0.0 252416.0 227997.7 130560.0 122261.9 35120.0 33506.0 4656.0 4334.8 197 2.479 6 0.359 2.838
47104.0 47104.0 43105.3 0.0 254976.0 153173.5 116736.0 67205.9 35120.0 33506.0 4656.0 4334.8 208 2.629 7 0.405 3.034
46080.0 46080.0 44097.3 42529.3 257024.0 0.0 116736.0 86822.5 35120.0 33506.0 4656.0 4334.8 221 2.767 7 0.405 3.172
45568.0 45568.0 0.0 42049.3 258048.0 129250.1 116736.0 104391.0 35120.0 33506.0 4656.0 4334.8 233 2.933 7 0.405 3.338
44544.0 44544.0 0.0 43041.3 260096.0 27359.1 120320.0 68802.0 35120.0 33506.0 4656.0 4334.8 245 3.111 8 0.463 3.574
44544.0 44544.0 39937.2 0.0 260096.0 51577.7 120320.0 97642.8 35120.0 33506.0 4656.0 4334.8 258 3.283 8 0.463 3.746
44544.0 36864.0 0.0 36353.1 261120.0 7862.2 121856.0 68276.2 35120.0 33506.0 4656.0 4334.8 271 3.439 9 0.508 3.947
42496.0 42496.0 0.0 37441.1 263680.0 0.0 121856.0 106301.3 35120.0 33506.0 4656.0 4334.8 285 3.654 9 0.508 4.162
40960.0 41472.0 37889.2 0.0 265216.0 0.0 122880.0 85228.3 35120.0 33506.0 4656.0 4334.8 298 3.834 10 0.551 4.385
41472.0 41472.0 37441.1 0.0 266240.0 0.0 123904.0 57506.1 35120.0 33515.1 4656.0 4334.8 312 4.010 11 0.595 4.605
实时监控结果：10秒内115次GC，5次fullGC，总耗时1.767，单次YGC时间0.014s 多线程，也不管用
2、 降低耗时，设置-XX:MaxGCPauseMills=5 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc8.log -XX:MaxGCPauseMillis=5 -jar performance-1.1.0.jar
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
11264.0 12800.0 0.0 0.0 50688.0 0.0 48128.0 28445.5 35200.0 33483.7 4736.0 4334.6 22 0.136 3 0.184 0.320
26624.0 25088.0 0.0 18496.6 44032.0 11192.5 48128.0 32045.6 35200.0 33483.7 4736.0 4334.6 29 0.165 3 0.184 0.349
33792.0 34304.0 21504.7 0.0 39424.0 11034.2 48128.0 36789.8 35200.0 33483.7 4736.0 4334.6 40 0.218 3 0.184 0.401
34304.0 34816.0 27712.8 0.0 37888.0 0.0 64512.0 44331.6 35200.0 33483.9 4736.0 4334.6 54 0.296 5 0.266 0.561
32768.0 26624.0 0.0 0.0 37888.0 0.0 76288.0 49968.7 35200.0 33483.9 4736.0 4334.6 69 0.385 9 0.429 0.815
47616.0 48640.0 39489.2 0.0 28672.0 0.0 84992.0 54068.5 35200.0 33483.9 4736.0 4334.6 92 0.543 11 0.513 1.056
57856.0 57856.0 0.0 19968.6 20480.0 9283.9 100352.0 59194.0 35200.0 33484.9 4736.0 4334.6 123 0.764 15 0.682 1.446
35840.0 36864.0 13312.4 0.0 13824.0 0.0 115200.0 88901.4 35200.0 33487.8 4736.0 4335.7 172 1.076 26 1.113 2.188
24576.0 17408.0 0.0 16896.5 9216.0 0.0 99840.0 82761.6 35200.0 33488.2 4736.0 4335.7 227 1.363 40 1.757 3.121
14848.0 14848.0 9216.3 0.0 6144.0 0.0 95744.0 84799.3 35200.0 33488.5 4736.0 4335.7 310 1.657 55 2.399 4.056
实时监控结果：结果不太好，不合适。
# CMS
3、 改用CMS回收器 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc9.log -XX:+UseConcMarkSweepGC -jar performance-1.1.0.jar
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
2048.0 2048.0 1536.0 0.0 16384.0 0.0 848412.0 836821.7 35220.0 33468.3 4756.0 4331.8 116 0.804 7 0.037 0.841
17024.0 17024.0 16901.3 0.0 136320.0 91188.6 878208.0 75373.9 35220.0 33468.5 4756.0 4331.8 122 0.859 8 0.114 0.973
17024.0 17024.0 0.0 16901.3 136320.0 90524.2 878208.0 154741.3 35220.0 33468.5 4756.0 4331.8 127 0.900 8 0.114 1.015
17024.0 17024.0 0.0 16901.3 136320.0 67869.0 878208.0 279165.8 35220.0 33468.5 4756.0 4331.8 133 0.953 8 0.114 1.068
17024.0 17024.0 16898.9 0.0 136320.0 29055.4 878208.0 462985.0 35220.0 33469.5 4756.0 4331.8 140 1.020 8 0.114 1.134
17024.0 17024.0 0.0 16898.9 136320.0 32667.9 878208.0 681621.7 35220.0 33472.4 4756.0 4332.9 147 1.089 8 0.114 1.204
17024.0 17024.0 0.0 16902.3 136320.0 27188.4 878208.0 294018.9 35220.0 33472.8 4756.0 4332.9 155 1.174 10 0.128 1.302
17024.0 17024.0 16900.9 0.0 136320.0 0.0 878208.0 607890.7 35220.0 33473.4 4756.0 4332.9 164 1.266 10 0.128 1.394
17024.0 17024.0 0.0 16898.9 136320.0 80996.3 878208.0 225418.4 35220.0 33475.7 4756.0 4332.9 173 1.358 12 0.140 1.499
17024.0 17024.0 16898.9 0.0 136320.0 0.0 878208.0 607899.4 35220.0 33475.7 4756.0 4332.9 184 1.470 12 0.140 1.611
实时监控结果：高频回收，会抢占用户线程，根据实际需要进行调优
# G1 建议大堆使用
4、 改用G1 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc10.log -XX:+UseG1GC -jar performance-1.1.0.jar
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 8192.0 993280.0 592928.3 35200.0 33534.8 4736.0 4331.4 272 3.725 0 0.000 3.725
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 8192.0 993280.0 597028.5 35200.0 33534.8 4736.0 4331.4 284 3.988 0 0.000 3.988
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 7168.0 993280.0 490485.7 35200.0 33535.9 4736.0 4331.4 295 4.299 0 0.000 4.299
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 8192.0 993280.0 603137.7 35200.0 33537.1 4736.0 4331.4 308 4.568 0 0.000 4.568
0.0 0.0 0.0 0.0 641024.0 22528.0 407552.0 392447.4 35200.0 33537.1 4736.0 4331.4 319 4.869 0 0.000 4.869
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 2048.0 993280.0 316671.2 35200.0 33537.1 4736.0 4331.4 330 5.151 0 0.000 5.151
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 7168.0 993280.0 614372.8 35200.0 33537.1 4736.0 4331.4 342 5.408 0 0.000 5.408
0.0 0.0 0.0 0.0 449536.0 44032.0 599040.0 598790.9 35200.0 33537.1 4736.0 4331.4 355 5.715 0 0.000 5.715
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 1024.0 993280.0 299773.5 35200.0 33537.1 4736.0 4331.4 367 6.045 0 0.000 6.045
0.0 0.0 0.0 0.0 55296.0 7168.0 993280.0 625419.5 35200.0 33537.1 4736.0 4331.4 380 6.335 0 0.000 6.335
实时监控结果：难看的数据
5、增加分区大小 java -Xmx1024m -Xloggc:/bzl/gc11.log -XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=64m -jar performance-1.1.0.jar
S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT
0.0 65536.0 0.0 65536.0 327680.0 262144.0 229376.0 43625.6 35196.0 33417.9 4732.0 4335.1 84 0.899 0 0.000 0.899
0.0 65536.0 0.0 65536.0 327680.0 229376.0 229376.0 44153.1 35196.0 33417.9 4732.0 4335.1 89 0.944 0 0.000 0.944
0.0 65536.0 0.0 65536.0 327680.0 0.0 229376.0 43658.6 35196.0 33417.9 4732.0 4335.1 95 1.001 0 0.000 1.001
0.0 65536.0 0.0 65536.0 327680.0 196608.0 229376.0 43673.1 35196.0 33417.9 4732.0 4335.1 100 1.047 0 0.000 1.047
0.0 65536.0 0.0 65536.0 327680.0 131072.0 229376.0 43690.6 35196.0 33417.9 4732.0 4335.1 106 1.113 0 0.000 1.113
0.0 65536.0 0.0 65536.0 327680.0 196608.0 229376.0 43705.6 35196.0 33417.9 4732.0 4335.1 112 1.181 0 0.000 1.181
0.0 65536.0 0.0 65536.0 327680.0 98304.0 229376.0 44236.6 35196.0 33418.6 4732.0 4335.1 119 1.271 0 0.000 1.271
0.0 65536.0 0.0 65536.0 327680.0 131072.0 229376.0 43743.6 35196.0 33419.1 4732.0 4335.1 126 1.360 0 0.000 1.360
0.0 65536.0 0.0 65536.0 327680.0 196608.0 229376.0 44274.6 35196.0 33419.8 4732.0 4335.1 133 1.461 0 0.000 1.461
0.0 65536.0 0.0 65536.0 393216.0 196608.0 262144.0 43781.6 35196.0 33419.8 4732.0 4335.1 140 1.546 0 0.000 1.546
3、 结语
主要是演示切换的过程和思路，实际还是要结合系统情况、系统需要来调整。
1、 GC调优就是逐步调试的过程，对每个参数的含义了解后，再根据官方手册，一个个调试，找到符合应用的最佳配置点。是一个细致活，难度高。
2、 再重复一句，性能问题，98.75%上是业务代码上面。
3、 无监控，不调优。
补充：
1.用这些参数能在发生oom的时候将内存快照保存到本地。
-Xmx512m -server -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:filepath -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
Xloggc：当发生gc的时候将gc的详细信息输出的log文件。
HeapDumpOnOutOfMemoryError：当发生oom的时候将内存快照信息保存在本地。
2.有时候系统卡顿，我们用jstat发现，系统确实发生的gc，但是内存占用率并不高。即使使用只有20%也发生了gc。
那么很有可能在代码中或者第三方库中，显式地调用的System.gc。
那么我们优化的方式是：
通过配置-XX:+DisableExplicitGC禁止程序显式调用gc方法。
3.jstat说明
S0C(S0当前大小) S1C(S1当前大小) S0U(S0已用大小) S1U(S0已用大小) EC(Eden区当前大小) EU(Eden区已用大小) OC(old区当前大小) OU(old区已用大小) MC(元空间当前大小) MU(元空间区已用大小) CCSC CCSU YGC(youngGC次数) YGCT(youngGC时间) FGC(fullGC次数) FGCT (fullGC时间) GCT (从应用程序启动到采样时gc用的总时间(s))
5632.0 5120.0 1346.2 0.0 163840.0 130017.4 349696.0 95378.7 106240.0 99893.1 12800.0 11707.7 542 11.770 4 0.469 12.238
源自网易大佬的笔记
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