jvm调优小结

不区分tomcat,resion等应用,主要是针对jvm调优

tomcat家目录下catalina.sh  catalina.bat


从http://unixboy.iteye.com/blog/174173


这个是jvm内存体系结构

http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8009362


http://www.360doc.com/content/15/0429/15/7853380_466822446.shtml详细讲解-XX:ParallelGCThreads

学到了很多东西,又加一点点自己的补充和理解。






  1. 堆大小设置
    JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
    典型设置:

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k
    -
    Xmx3550m:设置JVM最大可用内存为3550M。
    -Xms3550m
    :设置JVM促使内存为3550m。此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
    -Xmn2g
    :设置年轻代大小为2G。整个JVM内存大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小(这个有争议,有人认为,这个持久代PermGen是非堆的,这个可以通过jconsole就可以看到, 
    而-Xmx是允许分配堆的最大,只包括了年轻代和年老代,而要设置持久代,是通过PermSize和MaxPermSize
    。持久代(默认16m,最大64m)一般固定大小为64m,所以增大年轻代后,将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。
    -Xss128k
    :设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M,以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下,减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的,不能无限生成,经验值在3000~5000左右。

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0
    -XX:NewRatio=4
    :设置年轻代(包括Eden和两个Survivor区)与年老代的比值(除去持久代)。设置为4,则年轻代与年老代所占比值为1:4,年轻代占整个堆栈的1/5
    -XX:SurvivorRatio=4
    :设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为4,则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:4,一个Survivor区占整个年轻代的1/6
    -XX:MaxPermSize=16m:设置持久代大小为16m。
    -XX:MaxTenuringThreshold=0:设置垃圾最大年龄。如果设置为0的话,则年轻代对象不经过Survivor区,直接进入年老代。对于年老代比较多的应用,可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值,则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制,这样可以增加对象再年轻代的存活时间,增加在年轻代即被回收的概论。谨慎设置

回收器选择JVM给了三种选择:串行收集器、并行收集器、并发收集器,但是串行收集器只适用于小数据量的情况,所以这里的选择主要针对并行收集器和并发收集器。默认情况下,JDK5.0以前都是使用串行收集器,如果想使用其他收集器需要在启动时加入相应参数。JDK5.0以后,JVM会根据当前系统配置进行判断。

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
    -XX:+UseConcMarkSweepGC:设置年老代为并发收集。测试中配置这个以后,-XX:NewRatio=4的配置失效了,原因不明。所以,此时年轻代大小最好用-Xmn设置。
    -XX:+UseParNewGC:设置年轻代为并行收集。可与CMS收集同时使用。JDK5.0以上,JVM会根据系统配置自行设置,所以无需再设置此值。

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
    -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction:由于并发收集器不对内存空间进行压缩、整理,所以运行一段时间以后会产生“碎片”,使得运行效率降低。此值设置运行多少次GC以后对内存空间进行压缩、整理。
    -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:打开对年老代的压缩。可能会影响性能,但是可以消除碎片

  • java -Xmx3800m -Xms3800m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20
    -XX:+UseParallelGC
    :选择垃圾收集器为并行收集器。此配置仅对年轻代有效。即上述配置下,年轻代使用并发收集,而年老代仍旧使用串行收集。
    -XX:ParallelGCThreads=20:配置并行收集器的线程数,即:同时多少个线程一起进行垃圾回收。此值最好配置与处理器数目相等,关于这个参数中说纷纭。我觉得这个可信。下面有详解,这个说法有问题,应该是cpu支持的最大线程数


  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseParallelOldGC
    -XX:+UseParallelOldGC:配置年老代垃圾收集方式为并行收集。JDK6.0支持对年老代并行收集。

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC  -XX:MaxGCPauseMillis=100
    -XX:MaxGCPauseMillis=100:设置每次年轻代垃圾回收的最长时间,如果无法满足此时间,JVM会自动调整年轻代大小,以满足此值。

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC  -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy
    -XX:+UseAdaptiveSizePolicy
    :设置此选项后,并行收集器会自动选择年轻代区大小和相应的Survivor区比例,以达到目标系统规定的最低相应时间或者收集频率等,此值建议使用并行收集器时,一直打开。

  1. 吞吐量优先的并行收集器
    如上文所述,并行收集器主要以到达一定的吞吐量为目标,适用于科学技术和后台处理等。
    典型配置

  2. 响应时间优先的并发收集器
    如上文所述,并发收集器主要是保证系统的响应时间,减少垃圾收集时的停顿时间。适用于应用服务器、电信领域等。
    典型配置

辅助信息JVM提供了大量命令行参数,打印信息,供调试使用。主要有以下一些:

  • -XX:+PrintGC
    输出形式:[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs]

                    [Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]

  • -XX:+PrintGCDetails
    输出形式:[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs]

                    [GC [DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K->10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]

  • -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGC:PrintGCTimeStamps可与上面两个混合使用
    输出形式:11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]

  • -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime:打印每次垃圾回收前,程序未中断的执行时间。可与上面混合使用
    输出形式:Application time: 0.5291524 seconds

  • -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime:打印垃圾回收期间程序暂停的时间。可与上面混合使用
    输出形式:Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds

  • -XX:PrintHeapAtGC:打印GC前后的详细堆栈信息
    输出形式:
    34.702: [GC {Heap before gc invocations=7:
     def new generation   total 55296K, used 52568K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
    eden space 49152K,  99% used [0x1ebd0000, 0x21bce430, 0x21bd0000)
    from space 6144K,  55% used [0x221d0000, 0x22527e10, 0x227d0000)
      to   space 6144K,   0% used [0x21bd0000, 0x21bd0000, 0x221d0000)
     tenured generation   total 69632K, used 2696K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
    the space 69632K,   3% used [0x227d0000, 0x22a720f8, 0x22a72200, 0x26bd0000)
     compacting perm gen  total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
       the space 8192K,  35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
        ro space 8192K,  66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
        rw space 12288K,  46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
    34.735: [DefNew: 52568K->3433K(55296K), 0.0072126 secs] 55264K->6615K(124928K)Heap after gc invocations=8:
     def new generation   total 55296K, used 3433K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
    eden space 49152K,   0% used [0x1ebd0000, 0x1ebd0000, 0x21bd0000)
      from space 6144K,  55% used [0x21bd0000, 0x21f2a5e8, 0x221d0000)
      to   space 6144K,   0% used [0x221d0000, 0x221d0000, 0x227d0000)
     tenured generation   total 69632K, used 3182K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
    the space 69632K,   4% used [0x227d0000, 0x22aeb958, 0x22aeba00, 0x26bd0000)
     compacting perm gen  total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
       the space 8192K,  35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
        ro space 8192K,  66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
        rw space 12288K,  46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
    }
    , 0.0757599 secs]

  • -Xloggc:filename:与上面几个配合使用,把相关日志信息记录到文件以便分析。

常见配置汇总

  • -XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。

  • -XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时,使用的CPU数。并行收集线程数。

  • -XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。

  • -XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间

  • -XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)

  • -XX:+PrintGC

  • -XX:+PrintGCDetails

  • -XX:+PrintGCTimeStamps

  • -Xloggc:filename

  • -XX:+UseSerialGC:设置串行收集器

  • -XX:+UseParallelGC:设置并行收集器

  • -XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器

  • -XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器

  • -Xms:初始堆大小

  • -Xmx:最大堆大小

  • -XX:NewSize=n:设置年轻代大小

  • -XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如:为3,表示年轻代与年老代比值为1:3,年轻代占整个年轻代年老代和的1/4

  • -XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如:3,表示Eden:Survivor=3:2,一个Survivor区占整个年轻代的1/5

  • -XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小


-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction

当堆满之后,并行收集器便开始进行垃圾收集,例如,当没有足够的空间来容纳新分配或提升的对象。对于CMS收集器,长时间等待是不可取的,因为在并发垃圾收集期间应用持续在运行(并且分配对象)。因此,为了在应用程序使用完内存之前完成垃圾收集周期,CMS收集器要比并行收集器更先启动。

因为不同的应用会有不同对象分配模式,JVM会收集实际的对象分配(和释放)的运行时数据,并且分析这些数据,来决定什么时候启动一次CMS垃圾收集周期。为了引导这一过程, JVM会在一开始执行CMS周期前作一些线索查找。该线索由 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=<value>来设置,该值代表老年代堆空间的使用率。比如,value=75意味着第一次CMS垃圾收集会在老年代被占用75%时被触发。通常CMSInitiatingOccupancyFraction的默认值为68(之前很长时间的经历来决定的)。



  1. 堆设置

  2. 收集器设置

  3. 垃圾回收统计信息

  4. 并行收集器设置

  5. 并发收集器设置







四、调优总结

  1. 年轻代大小选择

  • 响应时间优先的应用尽可能设大,直到接近系统的最低响应时间限制(根据实际情况选择)。在此种情况下,年轻代收集发生的频率也是最小的。同时,减少到达年老代的对象。

  • 吞吐量优先的应用:尽可能的设置大,可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求,垃圾收集可以并行进行,一般适合8CPU以上的应用。

年老代大小选择

  • 并发垃圾收集信息

  • 持久代并发收集次数

  • 传统GC信息

  • 花在年轻代和年老代回收上的时间比例

  • 响应时间优先的应用:年老代使用并发收集器,所以其大小需要小心设置,一般要考虑并发会话率会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了,可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式;如果堆大了,则需要较长的收集时间。最优化的方案,一般需要参考以下数据获得:减少年轻代和年老代花费的时间,一般会提高应用的效率

  • 吞吐量优先的应用:一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是,这样可以尽可能回收掉大部分短期对象,减少中期的对象,而年老代尽存放长期存活对象。

较小堆引起的碎片问题因为年老代的并发收集器使用标记、清除算法,所以不会对堆进行压缩。当收集器回收时,他会把相邻的空间进行合并,这样可以分配给较大的对象。但是,当堆空间较小时,运行一段时间以后,就会出现“碎片”,如果并发收集器找不到足够的空间,那么并发收集器将会停止,然后使用传统的标记、清除方式进行回收。如果出现“碎片”,可能需要进行如下配置:

  • -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:使用并发收集器时,开启对年老代的压缩。

  • -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:上面配置开启的情况下,这里设置多少次Full GC后,对年老代进行压缩







以下是关于ParallelGCThreads的详解

1.含义

    ParallelGCThreads,表示JVM在进行并行GC的时候,用于GC的线程数,-XX:ParallelGCThreads=43,表示配置GC线程数为43。

2.JVM相关接口

    JVM中,关于ParallelGCThreads的计算代码如下:

unsigned int VM_Version::calc_parallel_worker_threads() {

  unsigned int result;

  if (is_M_series()) {

    // for now, use same gc thread calculation for M-series as for niagara-plus

    // in future, we may want to tweak parameters for nof_parallel_worker_thread

    result = nof_parallel_worker_threads(5, 16, 8);

  } else if (is_niagara_plus()) {

    result = nof_parallel_worker_threads(5, 16, 8);

  } else {

    result = nof_parallel_worker_threads(5, 8, 8);

  }

  return result;

} 

unsigned int Abstract_VM_Version::parallel_worker_threads() {

  if (!_parallel_worker_threads_initialized) {

    if (FLAG_IS_DEFAULT(ParallelGCThreads)) {

      _parallel_worker_threads = VM_Version::calc_parallel_worker_threads();

    } else {

      _parallel_worker_threads = ParallelGCThreads;

    }

    _parallel_worker_threads_initialized = true;

  }

  return _parallel_worker_threads;

}

unsigned int Abstract_VM_Version::calc_parallel_worker_threads() {

  return nof_parallel_worker_threads(5, 8, 8);

}

unsigned int Abstract_VM_Version::nof_parallel_worker_threads(

                                                      unsigned int num,

                                                      unsigned int den,

                                                      unsigned int switch_pt) {

  if (FLAG_IS_DEFAULT(ParallelGCThreads)) {

    assert(ParallelGCThreads == 0, "Default ParallelGCThreads is not 0");

    // For very large machines, there are diminishing returns

    // for large numbers of worker threads.  Instead of

    // hogging the whole system, use a fraction of the workers for every

    // processor after the first 8.  For example, on a 72 cpu machine

    // and a chosen fraction of 5/8

    // use 8 + (72 - 8) * (5/8) == 48 worker threads.

    unsigned int ncpus = (unsigned int) os::active_processor_count();

    return (ncpus <= switch_pt) ?

           ncpus :

          (switch_pt + ((ncpus - switch_pt) * num) / den);

  } else {

    return ParallelGCThreads;

  }

} 

3.计算方法

    上面列出了与ParallelGCThreads计算相关的几个核心接口,其中,最主要关注nof_parallel_worker_threads接口,该接口中给出了计算ParallelGCThreads值的具体算法,具体如下:

    ①如果用户显示指定了ParallelGCThreads,则使用用户指定的值。

    ②否则,需要根据实际的CPU所能够支持的线程数来计算ParallelGCThreads的值,计算方法见步骤③和步骤④。

    ③如果物理CPU所能够支持线程数小于8,则ParallelGCThreads的值为CPU所支持的线程数。这里的阀值为8,是因为JVM中调用nof_parallel_worker_threads接口所传入的switch_pt的值均为8。

    ④如果物理CPU所能够支持线程数大于8,则ParallelGCThreads的值为8加上一个调整值,调整值的计算方式为:物理CPU所支持的线程数减去8所得值的5/8或者5/16,JVM会根据实际的情况来选择具体是乘以5/8还是5/16。

    比如,在64线程的x86 CPU上,如果用户未指定ParallelGCThreads的值,则默认的计算方式为:ParallelGCThreads = 8 + (64 - 8) * (5/8) = 8 + 35 = 43。