JVM－JVM性能调优之生成堆的dump文件

快来打我* 2022-03-06 08:40 214阅读 0赞

最近因项目存在内存泄漏，故进行大规模的JVM性能调优 ， 现把经验做一记录。

> ### JVM内存模型及垃圾收集算法 ###

### ** 1.根据Java虚拟机规范** ###

**JVM将内存划分为：**

*  New（年轻代）
 *  Tenured（年老代）
 *  永久代（Perm）

其中New和Tenured属于堆内存，堆内存会从JVM启动参数（-Xmx:3G）指定的内存中分配，Perm不属于堆内存，有虚拟机直接分配，但可以通过**-XX:PermSize -XX:MaxPermSize** 等参数调整其大小。

*  年轻代（New）：年轻代用来存放JVM刚分配的Java对象
 *  年老代（Tenured)：年轻代中经过垃圾回收没有回收掉的对象将被Copy到年老代
 *  永久代（Perm）：永久代存放Class、Method元信息，其大小跟项目的规模、类、方法的量有关，一般设置为128M就足够，设置原则是预留30%的空间。

New又分为几个部分：

*  Eden：Eden用来存放JVM刚分配的对象
 *  Survivor1
 *  Survivro2：两个Survivor空间一样大，当Eden中的对象经过垃圾回收没有被回收掉时，会在两个Survivor之间来回Copy，当满足某个条件，比如Copy次数，就会被Copy到Tenured。显然，Survivor只是增加了对象在年轻代中的逗留时间，增加了被垃圾回收的可能性。

### ** 2.垃圾回收算法** ###

垃圾回收算法可以分为三类，都基于标记-清除（复制）算法：

*  Serial算法（单线程）
 *  并行算法
 *  并发算法

JVM会根据机器的硬件配置对每个内存代选择适合的回收算法，比如，如果机器多于1个核，会对年轻代选择并行算法，关于选择细节请参考JVM调优文档。

稍微解释下的是，并行算法是用多线程进行垃圾回收，回收期间会暂停程序的执行，而并发算法，也是多线程回收，但期间不停止应用执行。所以，并发算法适用于交互性高的一些程序。经过观察，并发算法会减少年轻代的大小，其实就是使用了一个大的年老代，这反过来跟并行算法相比吞吐量相对较低。

还有一个问题是，垃圾回收动作何时执行？

*  当年轻代内存满时，会引发一次普通GC，该GC仅回收年轻代。需要强调的时，年轻代满是指Eden代满，Survivor满不会引发GC
 *  当年老代满时会引发Full GC，Full GC将会同时回收年轻代、年老代
 *  当永久代满时也会引发Full GC，会导致Class、Method元信息的卸载

另一个问题是，何时会抛出OutOfMemoryException，并不是内存被耗空的时候才抛出

*  JVM98%的时间都花费在内存回收
 *  每次回收的内存小于2%

满足这两个条件将触发OutOfMemoryException，这将会留给系统一个微小的间隙以做一些Down之前的操作，比如手动打印Heap Dump。

> ### **内存泄漏及解决方法** ###

** 1.系统崩溃前的一些现象：**

*  每次垃圾回收的时间越来越长，由之前的10ms延长到50ms左右，FullGC的时间也有之前的0.5s延长到4、5s
 *  FullGC的次数越来越多，最频繁时隔不到1分钟就进行一次FullGC
 *  年老代的内存越来越大并且每次FullGC后年老代没有内存被释放

之后系统会无法响应新的请求，逐渐到达OutOfMemoryError的临界值。

** 2.生成堆的dump文件**

通过JMX的MBean生成当前的Heap信息，大小为一个3G（整个堆的大小）的hprof文件，如果没有启动JMX可以通过Java的[jmap][]命令来生成该文件。

** 3.分析dump文件**

下面要考虑的是如何打开这个3G的堆信息文件，显然一般的Window系统没有这么大的内存，必须借助高配置的Linux。当然我们可以借助X-Window把Linux上的图形导入到Window。我们考虑用下面几种工具打开该文件：

1.  Visual VM
2.  IBM HeapAnalyzer
3.  JDK 自带的Hprof工具

使用这些工具时为了确保加载速度，建议设置最大内存为6G。使用后发现，这些工具都无法直观地观察到内存泄漏，Visual VM虽能观察到对象大小，但看不到调用堆栈；HeapAnalyzer虽然能看到调用堆栈，却无法正确打开一个3G的文件。因此，我们又选用了Eclipse专门的静态内存分析工具：**Mat**。

** 4.分析内存泄漏**

通过Mat我们能清楚地看到，哪些对象被怀疑为内存泄漏，哪些对象占的空间最大及对象的调用关系。针对本案，在ThreadLocal中有很多的JbpmContext实例，经过调查是JBPM的Context没有关闭所致。

另，通过Mat或JMX我们还可以分析线程状态，可以观察到线程被阻塞在哪个对象上，从而判断系统的瓶颈。

** 5.回归问题**

Q：为什么崩溃前垃圾回收的时间越来越长？

A:根据内存模型和垃圾回收算法，垃圾回收分两部分：内存标记、清除（复制），标记部分只要内存大小固定时间是不变的，变的是复制部分，因为每次垃圾回收都有一些回收不掉的内存，所以增加了复制量，导致时间延长。所以，垃圾回收的时间也可以作为判断内存泄漏的依据

Q：为什么Full GC的次数越来越多？

A：因此内存的积累，逐渐耗尽了年老代的内存，导致新对象分配没有更多的空间，从而导致频繁的垃圾回收

Q:为什么年老代占用的内存越来越大？

A:因为年轻代的内存无法被回收，越来越多地被Copy到年老代

> ### 三、性能调优 ###

除了上述内存泄漏外，我们还发现CPU长期不足3%，系统吞吐量不够，针对8core×16G、64bit的Linux[服务器][Link 1]来说，是严重的资源浪费。

在CPU负载不足的同时，偶尔会有用户反映请求的时间过长，我们意识到必须对程序及JVM进行调优。从以下几个方面进行：

*  线程池：解决用户响应时间长的问题
 *  连接池
 *  JVM启动参数：调整各代的内存比例和垃圾回收算法，提高吞吐量
 *  程序算法：改进程序逻辑算法提高性能

**1.Java线程池（java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor）**

大多数JVM6上的应用采用的线程池都是JDK自带的线程池，之所以把成熟的Java线程池进行罗嗦说明，是因为该线程池的行为与我们想象的有点出入。Java线程池有几个重要的配置参数：

*  corePoolSize：核心线程数（最新线程数）
 *  maximumPoolSize：最大线程数，超过这个数量的任务会被拒绝，用户可以通过RejectedExecutionHandler接口自定义处理方式
 *  keepAliveTime：线程保持活动的时间
 *  workQueue：工作队列，存放执行的任务

Java线程池需要传入一个Queue参数（workQueue）用来存放执行的任务，而对Queue的不同选择，线程池有完全不同的行为：

*  **SynchronousQueue： 一个无容量的等待队列，一个线程的insert操作必须等待另一线程的remove操作，采用这个Queue线程池将会为每个任务分配一个新线程**
 *  **LinkedBlockingQueue ： 无界队列，采用该Queue，线程池将忽略 maximumPoolSize参数，仅用corePoolSize的线程处理所有的任务，未处理的任务便在LinkedBlockingQueue中排队**
 *  **ArrayBlockingQueue： 有界队列，在有界队列和 maximumPoolSize的作用下，程序将很难被调优：更大的Queue和小的maximumPoolSize将导致CPU的低负载；小的Queue和大的池，Queue就没起动应有的作用。**

其实我们的要求很简单，希望线程池能跟连接池一样，能设置最小线程数、最大线程数，当最小数<任务<最大数时，应该分配新的线程处理；当任务>最大数时，应该等待有空闲线程再处理该任务。

但线程池的设计思路是，任务应该放到Queue中，当Queue放不下时再考虑用新线程处理，如果Queue满且无法派生新线程，就拒绝该任务。设计导致“先放等执行”、“放不下再执行”、“拒绝不等待”。所以，根据不同的Queue参数，要提高吞吐量不能一味地增大maximumPoolSize。

当然，要达到我们的目标，必须对线程池进行一定的封装，幸运的是ThreadPoolExecutor中留了足够的自定义接口以帮助我们达到目标。我们封装的方式是：

*  **以SynchronousQueue作为参数，使maximumPoolSize发挥作用，以防止线程被无限制的分配，同时可以通过提高maximumPoolSize来提高系统吞吐量**
 *  **自定义一个RejectedExecutionHandler，当线程数超过maximumPoolSize时进行处理，处理方式为隔一段时间检查线程池是否可以执行新Task，如果可以把拒绝的Task重新放入到线程池，检查的时间依赖keepAliveTime的大小。**

**2.连接池（org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource）**

在使用org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource的时候，因为之前采用了默认配置，所以当访问量大时，通过JMX观察到很多Tomcat线程都阻塞在BasicDataSource使用的Apache ObjectPool的锁上，直接原因当时是因为BasicDataSource连接池的最大连接数设置的太小，默认的BasicDataSource配置，仅使用8个最大连接。

我还观察到一个问题，当较长的时间不访问系统，比如2天，DB上的Mysql会断掉所以的连接，导致连接池中缓存的连接不能用。为了解决这些问题，我们充分研究了BasicDataSource，发现了一些优化的点：

*  Mysql默认支持100个链接，所以每个连接池的配置要根据集群中的机器数进行，如有2台服务器，可每个设置为60
 *  initialSize：参数是一直打开的连接数
 *  minEvictableIdleTimeMillis：该参数设置每个连接的空闲时间，超过这个时间连接将被关闭
 *  timeBetweenEvictionRunsMillis：后台线程的运行周期，用来检测过期连接
 *  maxActive：最大能分配的连接数
 *  maxIdle：最大空闲数，当连接使用完毕后发现连接数大于maxIdle，连接将被直接关闭。只有initialSize < x < maxIdle的连接将被定期检测是否超期。这个参数主要用来在峰值访问时提高吞吐量。
 *  initialSize是如何保持的？经过研究代码发现，BasicDataSource会关闭所有超期的连接，然后再打开initialSize数量的连接，这个特性与minEvictableIdleTimeMillis、timeBetweenEvictionRunsMillis一起保证了所有超期的initialSize连接都会被重新连接，从而避免了Mysql长时间无动作会断掉连接的问题。

**3.JVM参数**

在JVM启动参数中，可以设置跟内存、垃圾回收相关的一些参数设置，默认情况不做任何设置JVM会工作的很好，但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细调优才能获得最佳性能。通过设置我们希望达到一些目标：

*  GC的时间足够的小
 *  GC的次数足够的少
 *  发生Full GC的周期足够的长

前两个目前是相悖的，要想GC时间小必须要一个更小的堆，要保证GC次数足够少，必须保证一个更大的堆，我们只能取其平衡。

（1）针对JVM堆的设置一般，可以通过-Xms -Xmx限定其最小、最大值，为了防止垃圾收集器在最小、最大之间收缩堆而产生额外的时间，我们通常把最大、最小设置为相同的值  
   （2）年轻代和年老代将根据默认的比例（1：2）分配堆内存，可以通过调整二者之间的比率[NewRadio][]来调整二者之间的大小，也可以针对回收代，比如年轻代，通过 -XX:newSize -XX:MaxNewSize来设置其绝对大小。同样，为了防止年轻代的堆收缩，我们通常会把-XX:newSize -XX:MaxNewSize设置为同样大小

（3）年轻代和年老代设置多大才算合理？这个我问题毫无疑问是没有答案的，否则也就不会有调优。我们观察一下二者大小变化有哪些影响

*  更大的年轻代必然导致更小的年老代，大的年轻代会延长普通GC的周期，但会增加每次GC的时间；小的年老代会导致更频繁的Full GC
 *  更小的年轻代必然导致更大年老代，小的年轻代会导致普通GC很频繁，但每次的GC时间会更短；大的年老代会减少Full GC的频率
 *  如何选择应该依赖应用程序对象生命周期的分布情况：如果应用存在大量的临时对象，应该选择更大的年轻代；如果存在相对较多的持久对象，年老代应该适当增大。但很多应用都没有这样明显的特性，在抉择时应该根据以下两点：（A）本着Full GC尽量少的原则，让年老代尽量缓存常用对象，JVM的默认比例1：2也是这个道理 （B）通过观察应用一段时间，看其他在峰值时年老代会占多少内存，在不影响Full GC的前提下，根据实际情况加大年轻代，比如可以把比例控制在1：1。但应该给年老代至少预留1/3的增长空间

（4）**在配置较好的机器上（比如多核、大内存），可以为年老代选择并行收集算法： -XX:+UseParallelOldGC ，默认为Serial收集**

（5）线程堆栈的设置：每个线程默认会开启1M的堆栈，用于存放栈帧、调用参数、局部变量等，对大多数应用而言这个默认值太了，一般256K就足用。理论上，在内存不变的情况下，减少每个线程的堆栈，可以产生更多的线程，但这实际上还受限于操作系统。

**（4）可以通过下面的参数打Heap Dump信息**

*  \-XX:HeapDumpPath
 *  \-XX:+PrintGCDetails
 *  \-XX:+PrintGCTimeStamps
 *  \-Xloggc:/usr/aaa/dump/heap\_trace.txt

通过下面参数可以控制OutOfMemoryError时打印堆的信息

*  \-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

请看一下一个时间的Java参数配置：（服务器：Linux 64Bit，8Core×16G）

**JAVA\_OPTS="$JAVA\_OPTS -server -Xms3G -Xmx3G -Xss256k -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseParallelOldGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/usr/aaa/dump -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/usr/aaa/dump/heap\_trace.txt -XX:NewSize=1G -XX:MaxNewSize=1G"**

经过观察该配置非常稳定，每次普通GC的时间在10ms左右，Full GC基本不发生，或隔很长很长的时间才发生一次

通过分析dump文件可以发现，每个1小时都会发生一次Full GC，经过多方求证，只要在JVM中开启了JMX服务，JMX将会1小时执行一次Full GC以清除引用，关于这点请参考附件文档。

4.程序算法调优：本次不作为重点

参考资料：

http://java.sun.com/javase/technologies/hotspot/gc/gc\_tuning\_6.html

转 ：[https://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/37992725][https_blog.csdn.net_lifuxiangcaohui_article_details_37992725]

[jmap]: https://www.baidu.com/s?wd=jmap&tn=24004469_oem_dg&rsv_dl=gh_pl_sl_csd
[Link 1]: https://www.baidu.com/s?wd=%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8&tn=24004469_oem_dg&rsv_dl=gh_pl_sl_csd
[NewRadio]: https://www.baidu.com/s?wd=NewRadio&tn=24004469_oem_dg&rsv_dl=gh_pl_sl_csd
[https_blog.csdn.net_lifuxiangcaohui_article_details_37992725]: https://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/37992725