一、 JVM堆内存划分
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1.1 JDK7及以前的版本
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其中最上一层是Nursery内存，一个对象被创建以后首先被放到Nursery中的Eden内 存中，如果存活期超两个Survivor之后就会被转移到长时内存中(Old Generation)中。
永久内存中存放着对象的方法、变量等元数据信息。通过如果永久内存不够，就会得到如下错误：
Java.lang.OutOfMemoryError: PermGen
1.2 JDK8版本
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JDK8中把存放元数据中的永久内存从堆内存中移到了本地内存(native memory)中，这样永久内存就不再占用堆内存，它可以通过自动增长来避免JDK7以及前期版本中常见的永久内存错误(java.lang.OutOfMemoryError: PermGen)。
JDK8也提供了一个新的设置Matespace内存大小的参数：
-XX:MaxMetaspaceSize=128m
注意：如果不设置JVM将会根据一定的策略自动增加本地元内存空间。如果你设置的元内存空间过小，你的应用程序可能得到以下错误：
java.lang.OutOfMemoryError: Metadata space
2. JVM参数
-XX 参数被称为不稳定参数，此类参数的设置很容易引起JVM性能上的差异。
不稳定参数语法规则：
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布尔类型 -XX:+<option> '+'表示启用该选项 -XX:-<option> '-'表示关闭该选项
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数字类型 -XX:<option>=<number> # 可跟随单位，例如：'m'或'M'表示兆字节;'k'或'K'千字节;'g'或'G'千兆字节。32K与32768是相同大小的。
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字符串类型 -XX:<option>=<string> # 通常用于指定一个文件、路径或一系列命令列表。例如：-XX:HeapDumpPath=./dump.core
二、JVM Internals 基础知识
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代码编译和JIT
编译Java字节码显然没有直接从主机执行本机代码那么快。为了提高性能,Hotspot JVM找出最繁忙的字节码区域,然后将其编译成更高效地原生、机器代码(自适应优化)。然后这种本地代码就会存储在非堆内存中的代码缓存中。
注意:多数的JVM是通过禁用JIT编译器实现的(Djava.compiler=NONE)。您只需要考虑禁用的关键性优化,比如JVM崩溃。
下图说明了Java源代码,即时编译流程和生命周期。
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内存空间
HotSpot Java Virtual Machine是由以下的存储空间组成。
存储空间 描述 Java Heap Java程序类实例和数组的主存储器。 Permanent Generation(JDK 1.7及以下版本)Metaspace (JDK 1.8及以上版本) Java类元数据的主存储器。注意:从Java 8开始,PermGen空间就由元空间和使用本地存储器替换了,类似于IBM J9 JVM。 Native Heap(C-Heap) 本地内存存储线程、栈、包括对象的代码缓存,如MMAP文件和第三方本机库。 类加载
Java的另一个重要特点是,在JVM启动之后,它能够加载编译的Java类(字节码)。根据程序的大小,在刚刚重启之后,程序在类加载过程中性能会显著降低。这种现象是因为内部JIT编译器在重启之后需要重新开始优化。
自JDK 1.7版本之后,有一些改进值得大家重视。例如默认的JDK class loader具有更好的装在类并发能力。
热点 关注的区域 建议 JVM重启后的性能下降 避免部署过量的Java类到一个单一的应用程序类加载器(例如:非常大的WAR文件) 运行时发现过多的类加载争夺(thread lock, JAR file searches…) ,降低了整体性能。 分析您的应用程序并识别代码模块进行动态类加载操作过于频繁。积极寻找非一站式类加载错误,如ClassNotFoundException和NoClassDefFoundError。再访Java映射API和适用情况下优化的过度使用。 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space (JDK 1.7及以下版本)java.lang.OutOfMemoryError:元空间(JDK 1.8及以上版本) 再访JVM Permanent Generation、Metaspace (MaxMetaSpaceSize)和本地内存容量在适用情况下的尺寸。分析应用程序类加载器和识别元数据的内存泄漏的源头。
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故障诊断和监视 目标 建议 跟踪那些加载到不同的类加载器的Java类。 配置程序选择使用的Java profiler,例如JProfiler或Java VisualVM。将重点放在类加载器的操作和内存占用上。可以通过–verbose:class. for the IBM JVM,生成多个Java核心快照跟踪活动的类加载器和加载类。 调查类元数据的内存泄露的可以来源。 配置程序和定义可能的culprit(s)。生成并分析JVmheap dump快照,专注于类加载器和java.lang.Class中的实例。
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确保适当的Permanent Generation / Metaspace和本地内存大小。 密切监视你的PermGen、元空间和本机内存利用率,并调整到适合的最大容量。分析程序类加载器的大小,并寻找机会适当地减少元数据足迹。 垃圾回收
Java垃圾回收流程对于程序性能是至关重要的。为了提供有效的垃圾回收,Heap(堆)本质上是划分在子区域中。
堆区域 区域 描述 最新一代-Young Generation(nursery space)
新的或短暂的对象分配保留堆的一部分。垃圾被一个fast but stop-the-world YG的收集器进行回收。
在young space中呆了足够久的对象就会提升到old space。
注意:YG space的尺寸和GC频率过高将会显著影响程序的响应时间,从而导致JVM的暂停时间增加。
老一代-Old Generation (tenured space)
heap的一部分留给了long-lived对象。垃圾通常通过平行或并发(多数时候)进行收集,诸如CMS或gencon (IBM JVM)。
性能提示:根据应用程序的需求选择并测试最佳的GC策略是非常重要的。例如,当切换到并发GC收集(如CMS或G1)可以显著提高应用程序的平均响应时间(减少延迟)。
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GC Collectors
选择正确的collector或GC policy可以将程序的性能、可扩展性和可靠性优化到最佳状态。许多应用程序对于响应时间延迟都很敏感,因此大多需要使用并发的回收器,例如HotSpot CMS或IBM GC policy balanced。
我们强烈建议您通过适当的性能和负载测试确定最合适的GC策略。应该在生产环境中执行全面监控策略,以跟踪整体的JVM性能,并确定在之后需要改进的领域。
GC 论据 描述 串行回收器 -XX:+UseSerialGC (Oracle HotSpot) 无论新旧回收器都使用单独CPU,像是一种stop the world的时尚。
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并行回收器(吞吐量回收器) -XX:+UseParallelGC-XX:+UseParallelOldGC (Oracle Hotspot)
-Xgcpolicy:optthruput
(IBmJ9, single space, stop-the-world)
旨在利用CPU的内核优势。无论新旧回收器都使用多个Gcthreads(via –XX:ParallelGCThreads=n),从而更好地利用来自主机的可用的CPU内核来完成。注意:虽然回收时间可以显著减少,但是有着大尺寸堆的程序面临着large、stop-the-world、old回收,并且响应时间也受到影响。
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确保适当的Permanent Generation / Metaspace和本地内存大小。 密切监视你的PermGen、元空间和本机内存利用率,并调整到适合的最大容量。分析程序类加载器的大小,并寻找机会适当地减少元数据足迹。
注意:YoungGen collections仍然有stop-the-world事件,因此需要适当的微调,以减少总JVM暂停时间。
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Garbage First (G1) Collector
HotSpot G1 collector是专为是专为满足用户定义的垃圾回收(GC)高概率暂停时间设计的,同时实现高吞吐量。
最新的HotSpot collector将heap基本划分到一组大小相等的堆区域,虚拟内存的每个区域连续范围。它将回收压缩的活动集中在heap区域,那里充满了可回收的对象(garbage first)。换句话说就是,这个区域有最低限度的“live”对象。
Oracle建议在以下例子和情况下使用G1 collector,尤其是对于目前正在使用CMS或parallel collectors的:
专为large heaps(>= 6 GB),并限制GC延迟(暂停时间<= 0.5秒)的应用程序设计。 超过50%的Java heap被实时数据占用(对象不能被GC回收)。 对象分析率和促进作用显著变化。 不期望过长的垃圾回收或压缩停顿(超过0.5至1秒)。
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Java Heap尺寸
你一定要知道没有GC策略可以挽救Java Heap尺寸不足的现象。这些演习涉及到为不同的存储空间(包括新旧不同的版本)配置最大和最小的容量,包括元数据和本地内存容量。这里有一些建议准则:
在32-bit或64-bit JVM之间进行明智的选择。如果程序运行需要超过2GB内存,并且JVM暂停时间在可接受范围内,可以考虑使用64-bit JVM。 永远将应用程序放在第一考虑。确保将其配置好,并根据程序的内存占用量调整heap尺寸。建议通过性能和负载测试来衡量实时数据占有量。 larger heap并不总是表现得更好、更快,因此不需要过度调整Java heap。并行中的JVM性能调优,找准机会减少或“spread”程序的内存占有量,以保证JVM的平均响应时间<1%。 对于32-bit JVM,为了从元数据和本地heap中留出一些内存,考虑2GB的最大heap尺寸。 对于64-bit JVM,我们要想办法在垂直和水平层面进行扩展,而不是试图将Java heap尺寸增加到15GB以上。这种做法往往提供更好的吞吐量,更好地利用硬件,提高应用程序的故障切换功能。 不许重复开发:充分利用开源以及商业故障排除的优势和监控工具,使这些变成可能。APM(应用性能管理)产品在过去十年里发展迅猛。 JDK 1.8 Metaspace指南 目标 建议
内存大小GC调整
监控和故障排除
默认情况下,元空间内存空间是无界的,并使用可用于动态扩展的process或OS native memory。内存空间分成快并通过mmap被JVM进行存储。我们建议保持默认设置,以动态调整模式为出发点,将简化的尺寸与密切监测的应用程序元数据占有量相结合,从而进行更好的容量规划。新增一个JVM选项(-XX:MaxMetaspaceSize=<NNN>),可以让您限制分配给class metadata的本地内存。当面临物理资源(RAM)紧张或类似于内存泄露的情况时,建议将它作为一个保障机制。
对那种具有larger class metadata footprint或dynamic classloading的Java应用程序,我们建议通过新的JVM选项调整初始元空间大小 :-XX:MetaspaceSize=<NNN>,例如:1GB。这种调整方法将有助于避免包括class metadata在内的早期垃圾回收,尤其是在Java应用程序的 “warm-up”期。
Hot Spots
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故障诊断和监视 目标 建议
测量和监视应用程序YoungGen和OldGen内存占用,包括GC活动。为您的应用程序决定正确的GC策略和Java堆大小。
调整应用程序的内存占用量,如live对象。
分析、监控您所使用的Java分析工具,如JProfiler、Java VisualVM或其他商业APM产品。允许通过–verbose:gc记录JVM GC活动。您也可以使用类似GCMV(GC Memory Visualizer)的工具查看JVM的暂停时间和内存分配率。
性能提示:过多的内存分配率可能意味着需要进行垂直和横向扩展,或从多个JVM进程中分离出实时数据。
为了long-lived对象或long-term实时数据考虑,可以生成并分析JVM heap dump快照。Heap dump分析对于程序内存占用(retention)的优化是非常有帮助的。
性能提示:由于从32位到64位,Java应用程序对heap 的需求会比原来高1.5倍。所以,在Java 1.7及以下的版本(这是默认的)中使用 -XX:+UseCompressedOops是非常重要的。这样的参数调整大大减轻了64位JVM的性能压力。
调查OutOfMemoryError问题,寻找OldGen内存泄露的根源。
使用类似Java VisualVM、Plumbr的工具(Java内存泄漏检测器),分析可能存在的内容泄露。性能提示:要着重分析最大的Java对象上。要意识到降低内存占有量就意味着提升性能,并降低GC活动。
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使用类似 Memory Analyzer的工具生成并分析JVM heap dump快照。
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三、 Java并发性
Java并发性可以定义为程序同时执行多个任务的能力。对于大型的Java EE系统,这意味着执行多个用户的业务功能的同时,实现最佳的吞吐量和性能的能力。
无论是硬件能力还是JVM稳定状况,Java并发性问题可能引起程序的瘫痪,严重影响程序的整体性能和可用性。
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Thread Lock Contention
当您评估Java应用程序的并发线程的稳定状况时,你会经常遇到Thread lock contention的问题,这是目前最常见的Java并发问题。
例如:Thread lock contention会触发non-stop,它会尝试将一个缺少Java类(ClassNotFoundException的)加载到默认的JDK 1.7 ClassLoader。
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如果您在成熟的技术环境中遇见像Thread Dump analysis这样的问题,我们强烈建议您积极面对它。这个问题的根源通常不同于之前的Java synchronization to legitimate IO blocking或者其他的non-thread safe calls。Lock contention问题往往是另一个问题的“症状”。
Java-level Deadlocks
真正的Java-level deadlocks是不太常见的,它同样可以极大程度地影响应用程序的性能和稳定性。当遇到两个或多个线程永远阻塞的时候,就会触发这样的问题。这种情况不同于其他常见的那种“day-to-day”线程问题,例如 lock contention、threads waiting on blocking IO calls等等。真正的lock-ordering deadlock问题可以被看做如下:
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Oracle HotSpot 和IBM JVM为大多数的deadlock detectors情况提供了解决方案,帮助您快速找出造成这种状况的罪魁祸首的线程。遇到类似lock contention troubleshooting的问题,建议从诸如线程转储分析为出发点来解决该问题。
一旦找到造成问题的代码根源,解决方案涉及lock-ordering条件寻址和来自JDK其他可用的并发编程技术,如java.util.concurrent.locks.ReentrantLock,提供了诸如tryLock()的方法。这种方法给予开发人员更大的灵活性,也为防止deadlock和thread lock “starvation”提供了更多方式。
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Clock Time和CPU Burn
在进行JVM调优的同时,也有必要检查应用程序的行为,更确切地说是最高clock time和CPU burn的贡献者。
当Java垃圾回收和线程并发不再是压力点,深入到你的应用程序代码的执行模式,并专注于顶级响应时间贡献者(也叫作clock time)是很重要的。检查应用程序代码的消CPU耗和Java 线程(CPU burn)也同样至关重要。CPU使用率较高(>75%)是不正常的(良好的物理资源的利用率)。因为这往往意味着效率低下和容量问题。对于大型的Java EE企业应用,保持安全的CPU缓冲区是必要的,以应对突发的负载冲击情况。
摒弃那些传统的跟踪方法,如在代码中加入响应时间“日志”。Java剖析工具和APM解决方案恰恰可以帮助您分析这类型的问题。这种方式更加高效、可靠。对于Java生产环境缺乏一个强大的APM解决方案。您仍然可以依赖诸如Java VisualVM的工具,通过多个快照进行thread dump分析,并使用OS CPU分析每个线程。
最后的建议是,不要妄图同时解决所有的问题。列出排在最前面的5个clock time和CPU burn问题,然后寻找解决方案。
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Application预算
其他关于Java应用程序性能的重要方面是稳定性和可靠性。在有着99.9%典型可用目标的SLA umbrella下,稳定和可靠对于程序的操作尤为重要。这些系统应该具有高容错级别,并对应用和资源进行严格的预算,以防止发生多米诺效应。用这种方法可以防止一些这样的情况,例如,一个业务流程使用所有可用的物理,中间件或JVM资源。
Hot Spots
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超时管理
Java application与外部系统之间缺乏合理的超时时间,由于中间件和JVM线程消耗(blocking IO calls),可能导致严重的性能下降和中断。合理的超时时间可以避免在遇到外部服务提供商速度缓慢的时候,Java线程等待太久。
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