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1.写在前面
在上一篇文章中，我们分享了调优的主要步骤，和gc日志的分析。
分享了一个gc日志分析的可视化，在线分析工具，（gceasy.io/)
具体的详情可以查看：JVM调优-JVM调优实践一
那我们今天就继续往下进行分析：
- 堆内存与元空间优化
- 堆内存内部优化：新生代和老年代比例
- 线程堆栈优化
那就废话不多说了，直接上正菜吧：
2.堆内存与元空间优化
2.1 监控分析
JVM内存占用情况：
MetaSpace空间浪费严重，有 3 次Full GC
复制代码GC统计：
2.2 判断
GC主要原因扩容，扩容时间为1.65秒大于 1 秒，故需要进行调优。
2.3 确定目标
则其他堆空间的分配，基于以下规则来进行。
老年代的空间大小为106MB
- 堆内存：参数-Xms和-Xmx，建议扩大至3-4倍FullGC后的老年代空间占用。
- 106 * (3-4) = (318-424)MB ，设置heap大小为424MB；
- 经过线上一段时间，GC日志中老年代空间占用
- 元空间：参数-XX:MetaspaceSize=N，设置元空间大小为128MB;
- 新生代：参数-Xmn，建议扩大至1-1.5倍FullGC之后的老年代空间占用。106M*(1-1.5)=(209-159)M，设置新生代大小为159MB；
- 不设置：新生代和老年代比例：1 : 2
# 调整参数，基于当前系统运行情况这是最佳配置
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -Xms424m -Xmx424m -Xmn159m -XX:MetaspaceSize=128m"
# -Xms堆最小内存
# -Xmx堆最大内存
# -Xmn新生代大小：
# -XX:MetaspaceSize元空间大小
复制代码JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:E:/logs/gc-best-heap-
metaspace.log"
复制代码idea中测试：
-Xms424m -Xmx424m -Xmn159m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:E:/logs/gc-default.log
重新启动项目，对gc日志文件，使用gceasy分析。
2.4 对比差异
- gc可视化
- gc统计
- gc原因
收集GC日志，发现没有因为扩容而频繁GC，GC的时间0.027秒，已经小于 1 秒，并且频率不高。
已经达到调优目标，应用到所有服务器配置。
结论：
- 问题：Metaspace空间够用：没有再发生Full GC
- 问题：用很少量的内存，扛下来很高频并发1000TPS，4GB --> 800MB
- 问题：GC时间超过了 1 秒
- 问题：Metaspace存在无效空间占用
由此可见，对于堆内存与元空间的优化，基本上达到了调优目标。
那接下来，我们再对其他方面进行调优：线程堆栈
3.线程堆栈优化-让线程数实现翻倍
花小钱办大事，调优的目的是使用更小的硬件承载更大的吞吐量。
这里先回顾一下，线程堆栈大小，怎么设置(可能大部分人都忘了)？
-Xss每个线程的栈内存：默认1M，一般来说是不需要改的
这里要如何设置-Xss的值呢？这里有一个公式：
# 最大的线程数的影响因素：
Max Of Thread = (机器本身可用内存 -(JVM分配的堆内存+JVM元数据区)) / Xss值
复制代码机器环境：
| 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 |
由上面的公式，我们计算一下：
- 机器本身可用内存：机器内存16G
- JVM分配的堆内存：424m (上面堆内存调优的值)
- JVM元数据区：128m (上面堆内存调优的值)
# 开启一个线程，需要占用的内存1m
(16384 - (424+128)) / 1m = 15832个
(16384 - (424+128)) / 0.5m = 31664个线程数
(16384 - (424+128)) / 0.25m = 63328个线程数
# 理论大小上线：现在可以不加16GB内存，也让当前值理论最大线程数翻倍
复制代码#配置大小的时候可以怎么写？
Xss512k
Xss512m
Xss512g
# 注意：你的服务端线程数能够做到1w
复制代码对于不同版本的Java虚拟机和不同的操作系统，栈容量最小值可能会有所限制，这主要取决于操作系统内存分页大小。
譬如上述方法中的参数-Xss128k可以正常用于 32 位Windows系统下的JDK 6，但是如果 用于 64 位Windows系统下的JDK 11，则会提示栈容量最小不能低于180K，而在Linux下这个值则可能是228K，如果低于这个最小限制，HotSpot虚拟器启动时会给出如下提示：
The Java thread stack size specified is too small. Specify at least 228k
复制代码那么问题来了，Xss应该设置多少呢？
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， 1w~2w左右 一般小的应用， 如果栈不是很深， 应该是 512k够用 了，大的应用建议使用1k。
注意：这个选项对性能影响较大，需要严格的测试确定最终大小。
优化后的参数配置：
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -Xms836m -Xmx836m -XX:MetaspaceSize=128m -Xss512k"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:E:/logs/gc-default.log"
复制代码idea设置：
回扣，JVM优化就是一个发现问题解决问题过程。如果没有问题并不需要优化。
过度优化本身就是问题
Xss128k内存占用：直接就是启动报错
Xss512k内存占用：
结论：
设置为-Xss512k，线程数直接翻倍。（达到进一步优化）
那接下来，我们再对其他方面进行调优：新生代和老年代比例
4.堆内存内部优化：新生代和老年代比例
参数-Xmn可以设置为1-1.5倍FullGC之后的老年代空间占用 ，一般采用默认比例。
-Xmn设置了新生代大小，设置完成新生代和老年代比例： 1:2
避免新生代设置过小，当新生代设置过小时，会产生两种比较明显的现象，一是minor GC次数频繁，二是可能导致 minor GC对象直接进入老年代。当老年代内存不足时，会触发Full GC。
避免新生代设置过大，当新生代设置过大时，会带来两个问题：一是老年大变小，可能导致FullGC频繁执行；二是 minor GC 执行回收的时间大幅度增加。
复制代码年轻代和老年代大小默认比例： 1 : 2
4.1 比例1:8
- -XX:NewRetio = 4 表示young和old所占比值为1:4
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -Xms424m -Xmx424m -XX:MetaspaceSize=128m -Xss512k -XX:NewRatio=8"
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:E:/logs/gc-young-vs-old8.log"
复制代码年轻代空间更小了，触发young gc 次数更多了，因此young gc消耗大量的gc时间，对应性能来说是有所影响的；
4.1.1. JVM内存划分
4.1.2.关键性能指标：
4.1.3. 交互可视化图形
4.1.4. GC统计
由上可以看到，young gc次数变多了，这也有点影响性能。
结论：不可取！！！
4.2 比例3:1【约】
优化参数设置：
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -Xms424m -Xmx424m -XX:MetaspaceSize=128m -Xss512k -Xmn318m"
复制代码这里说一下，这个318是怎么计算的呢？
318 = 109 * 3
这里 106就是上面得到的：老年代的空间大小为106MB
JAVA_OPT="${JAVA_OPT} -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -
XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:E:/logs/gc-young-vs-old3.log"
复制代码4.2.1. JVM内存划分
4.2.2. 关键性能指标：
4.2.3. 交互可视化图形
4.2.4. GC统计
由上，可见，3:1，效果更不好了，出现了full gc
结论：采用默认的比例即可：1:2
由此可见，我们这里，已经是对堆内存与元空间优化，堆内存内部优化；新生代和老年代比例；线程堆栈优化。
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调优实践二的分享了。
个人理解，可能也不够全面，班门弄斧了。
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