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JVM参数设置以及日志分析
一，JVM参数设置以及日志分析
1，JVM的参数设置
1.1，标准参数选项
特点就是比较稳定，后续的版本也不会变化，以-开头。可以打开cmd可执行命令，输入java -help，就可以查看对应的命令，如可以通过-server和-client模式设置是客户端模式还是服务端模式
java -help
1.2，-X参数选项
非标准化参数，功能相对稳定，后续版本可能会发生变动，以-X开头。可以输入java -X ，就可以查看到对应的命令。如可以通过这个-Xmixed来作为执行引擎的混合模式，解释器+编译器。
java -X
还有一些如设置堆的初始大小，最大大小以及设置线程的大小等
-Xms10m -Xmx10m -Xss10m
1.3，-XX参数类型
也是非标准化参数，使用的自多的参数类型，功能相对不稳定，以-XX开头，一般用于开发和调试JVM。
又可以对这些指令进行分类，分成boolean类型和非boolean类型。boolean类型的通过+、- 加或者减来启用或者禁用某个属性，因为有的指令是默认开启或者默认关闭的。如下面的一些命令：
-XX:+UseParallelGc 选择垃圾收集器为并行垃圾收集器
-XX:+UseG1GC 启用G1收集器
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy 自动选择新生代大小和相应的s区的比例
-XX:+PrintFlagsFinal 输出所有参数的名称和默认值
非boolean类型的如下
//key/value类型
-XX:NewSize=1024M 新生代初始大小
-XX:MaxGCPauseMillis=500 设置GC停顿时间：500ms
-XX:GCTimeRatio=19 设置吞吐量
-XX:NewRatio=2 设置新生代和老年代比例
2，添加JVM参数
如在运行一个jar包，可以设置堆的大小，gc的间隔以及打印日志等
java -Xms1024m -Xmx1024m -XX:PrintGcDetails -XX:+PrintGcTimeStamps -jar xx.jar
3，常用的JVM的参数选项
打印的相关参数有
-XX:PrintFlagsFinal 表示打印出XX选项在运行时程序生效的值
-XX:PrintFlagsInitial 表示打印出XX选项的默认值
-XX:PrintVMOptions 打印JVM参数
栈的相关参数有
-Xss1m 设置每个线程栈的大小为1m
堆内存的相关参数
-Xms1024m -Xmx1024m 设置堆的初始大小和最大大小都是1024m
-Xmn2g 设置的是年轻代的大小
-XX:NewRatio=4 设置老年代和新生代的比例，默认为2
-XX:NewSize=1g 设置年轻代的初始大小为1g
-XX:NewMaxSize=1g 设置年轻代的最大大小为1g
在堆中还有一个重要的参数设置，这个自动选择各区比例是开启的，所有有时查看到的eden区和s区的比例有时为6:1，这个比例是动态调整的，如果想让他的值为默认值8:1，就得将这个-XX:SurvivorRatio=8 开启
-XX:SurvivorRatio=8 设置Eden区和s区的比例，默认为8
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy 自动选择各区比例
方法区的相关参数，由于jdk8以及之后实现这个方法区的方式都是元空间，因此只谈元空间的参数设置
-XX:MetaspaceSize 初始空间
-XX:MaxMetaspaceSize=8 最大空间
-XX:+UseCompressedOops 压缩对象 指针
-XX:CompressedClassSpaceSize 设置类的元空间大小，默认是1G
OutofMemory相关参数
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemory 表示出现OOM时，生成一个堆的dump文件
-XX:HeapDumpBeforeFullGc 表示出现这个FullGc之前，生成heap的存储文件
-XX:HeapDumpPath=<path> 指定heap转存储文件的存储路径
-XX:OnOutOfMemoryError 指定一个可行性的程序或者脚本
垃圾收集相关选项
-XX:+UseSerialGC 指定新生代和老年代使用serial回收器
-XX:+UseParNewGC 手动指定ParNewGC作为新生代的回收器
-XX:ParallelGCThreads 限制线程数量，默认开启和CPU相同的线程数
-XX:+UseParallelGC 手动指定并使用Parallel作为并行收集器
-XX:+UseParallelOldGC 手动指定老年代都是使用并行回收器
-XX:GCTimeRatio 垃圾收集时间占总时间比例
-XX:+UseAdapaiveSizePolicy 自适应调节策略
-XX:+UseConcMarkSweepGC 手动指定CMS作为垃圾回收器
-XX:ParallelCMSThreads 设置CMS的线程数量
-XX:MaxGCPauseMillis 设置期望值达到的最大GC停顿时间
-XX:ParallelGCThread 设置STW时GC线程数的值，最多设置为8
-XX:UseG1GC 手动指定使用G1收集器执行内存回收任务
-XX:G1HeapRegionSize 设置每个region的分区大小
-XX:ConcGCThreads 设置并发标记的线程数
GC日志相关选项
-verbose:gc 输出GC日志信息
-XX:+PrintGC 输出GC日志信息
-XX:+PrintGCDetails 发生垃圾回收时打印内存回收的详细信息
-XX:+PrintHeapAtGC 每一次GC前和GC后，都打印堆信息
-XX:PrintGCTimeStamps 输出gc打印时间戳信息
-Xloggc <path> 将日志文件保存到指定的path路径下
其他参数
-XX:+DisableExplicitGC 禁用虚拟机执行System.gc()
-XX:+UseCodeCacheFlushing 清理一些编译的代码
-XX:+DoEscapeAnalysis 开启逃逸分析
-XX:+UseBiasedLocking 开启偏向锁
-XX:+UseTLAB 使用TLAB，默认是打开的
-XX:TLABSize 设置TLAB的大小
也可以通过java代码来获取jvm参数
/**
* @author zhenghuisheng
* @date : 2023/5/19
*/
public class JvmParamTest {
public static void main(String[] args) {
MemoryMXBean memorymbean = ManagementFactory.getMemoryMXBean();
MemoryUsage usage = memorymbean.getHeapMemoryUsage();
System.out.println("INIT HEAP: " + usage.getInit());
System.out.println("MAX HEAP: " + usage.getMax());
System.out.println("USE HEAP: " + usage.getUsed());
System.out.println("\nFull Information:");
System.out.println("Heap Memory Usage: "
+ memorymbean.getHeapMemoryUsage());
System.out.println("Non-Heap Memory Usage: "
+ memorymbean.getNonHeapMemoryUsage());
List<String> inputArguments = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getInputArguments();
System.out.println("===================java optiOns=============== ");
System.out.println(inputArguments);
System.out.println("=======================通过java来获取相关系统状态============================ ");
int i = (int)Runtime.getRuntime().totalMemory()/1024;//Java 虚拟机中的内存总量,以字节为单位
System.out.println("总的内存量 i is "+i);
int j = (int)Runtime.getRuntime().freeMemory()/1024;//Java 虚拟机中的空闲内存量
System.out.println("空闲内存量 j is "+j);
System.out.println("最大内存量 is "+Runtime.getRuntime().maxMemory()/1024);
System.out.println("=======================OperatingSystemMXBean============================ ");
OperatingSystemMXBean osm = (OperatingSystemMXBean) ManagementFactory.getOperatingSystemMXBean();
//获取操作系统相关信息
System.out.println("osm.getArch() "+osm.getArch());
System.out.println("osm.getAvailableProcessors() "+osm.getAvailableProcessors());
//System.out.println("osm.getCommittedVirtualMemorySize() "+osm.getCommittedVirtualMemorySize());
System.out.println("osm.getName() "+osm.getName());
//System.out.println("osm.getProcessCpuTime() "+osm.getProcessCpuTime());
System.out.println("osm.getVersion() "+osm.getVersion());
//获取整个虚拟机内存使用情况
System.out.println("=======================MemoryMXBean============================ ");
MemoryMXBean mm=(MemoryMXBean)ManagementFactory.getMemoryMXBean();
System.out.println("getHeapMemoryUsage "+mm.getHeapMemoryUsage());
System.out.println("getNonHeapMemoryUsage "+mm.getNonHeapMemoryUsage());
//获取各个线程的各种状态，CPU 占用情况，以及整个系统中的线程状况
System.out.println("=======================ThreadMXBean============================ ");
ThreadMXBean tm=(ThreadMXBean)ManagementFactory.getThreadMXBean();
System.out.println("getThreadCount "+tm.getThreadCount());
System.out.println("getPeakThreadCount "+tm.getPeakThreadCount());
System.out.println("getCurrentThreadCpuTime "+tm.getCurrentThreadCpuTime());
System.out.println("getDaemonThreadCount "+tm.getDaemonThreadCount());
System.out.println("getCurrentThreadUserTime "+tm.getCurrentThreadUserTime());
//当前编译器情况
System.out.println("=======================CompilatiOnMXBean============================ ");
CompilationMXBean gm=(CompilationMXBean)ManagementFactory.getCompilationMXBean();
System.out.println("getName "+gm.getName());
System.out.println("getTotalCompilationTime "+gm.getTotalCompilationTime());
//获取运行时信息
System.out.println("=======================RuntimeMXBean============================ ");
RuntimeMXBean rmb=(RuntimeMXBean)ManagementFactory.getRuntimeMXBean();
System.out.println("getClassPath "+rmb.getClassPath());
System.out.println("getLibraryPath "+rmb.getLibraryPath());
System.out.println("getVmVersion "+rmb.getVmVersion());
}
}
其打印结果如下
INIT HEAP: 268435456
MAX HEAP: 3799515136
USE HEAP: 8061840
Full Information:
Heap Memory Usage: init = 268435456(262144K) used = 8061840(7872K) committed = 257425408(251392K) max = 3799515136(3710464K)
Non-Heap Memory Usage: init = 2555904(2496K) used = 5345064(5219K) committed = 8060928(7872K) max = -1(-1K)
===================java optiOns===============
[-javaagent:D:\idea\IntelliJ IDEA 2019.1\lib\idea_rt.jar=58982:D:\idea\IntelliJ IDEA 2019.1\bin, -Dfile.encoding=UTF-8]
=======================通过java来获取相关系统状态============================
总的内存量 i is 251392
空闲内存量 j is 243519
最大内存量 is 3710464
=======================OperatingSystemMXBean============================
osm.getArch() amd64
osm.getAvailableProcessors() 4
osm.getName() Windows 10
osm.getVersion() 10.0
=======================MemoryMXBean============================
getHeapMemoryUsage init = 268435456(262144K) used = 8061840(7872K) committed = 257425408(251392K) max = 3799515136(3710464K)
getNonHeapMemoryUsage init = 2555904(2496K) used = 5396384(5269K) committed = 8060928(7872K) max = -1(-1K)
=======================ThreadMXBean============================
getThreadCount 6
getPeakThreadCount 6
getCurrentThreadCpuTime 375000000
getDaemonThreadCount 5
getCurrentThreadUserTime 187500000
=======================CompilatiOnMXBean============================
getName HotSpot 64-Bit Tiered Compilers
getTotalCompilationTime 28
=======================RuntimeMXBean============================
二，GC日志的分析
GC按照回收区域主要分为两大类型：一种是部分收集，一种是整堆收集。 部分收集的意思就是不是完整收集整个java堆的垃圾收集，比如有新生代的Minor GC、老年代的MajorGC；整堆收集就是收集整个Java堆和方法区的垃圾收集，比如有Full GC。
触发Full GC的场景如下：老年代的空间不足、方法区的空间不足、显式调用System.GC()、Minor GC进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存大小、大对象直接进入老年代
在GC中，一般会有三个时间：user、sys、real。
- user表示的是用户态所使用的时间，这是执行此进程所使用的实际CPU时间。
- sys表示的是内核态消耗的时间，即在内核系统调用或等待系统事件所使用的CPU时间
- real是程序开始到结束的时间。
如下面是一段线上服务的GC日志信息
Heap:
PSYoungGen total 1560576K, used 202793K [0x0000000755580000, 0x00000007c0000000, 0x00000007c0000000)
eden space 1376768K, 13% used [0x0000000755580000,0x000000076115da18,0x00000007a9600000)
from space 183808K, 5% used [0x00000007b4c80000,0x00000007b56accb0,0x00000007c0000000)
to space 185344K, 0% used [0x00000007a9600000,0x00000007a9600000,0x00000007b4b00000)
ParOldGen total 3495424K, used 80041K [0x0000000680000000, 0x0000000755580000, 0x0000000755580000)
object space 3495424K, 2% used [0x0000000680000000,0x0000000684e2a410,0x0000000755580000)
Metaspace used 93746K, capacity 98782K, committed 99608K, reserved 1136640K
class space used 11338K, capacity 12190K, committed 12328K, reserved 1048576K
GC日志的格式规律一般都是：GC前内存占用 —> GC后内存占用(总内存)
[PSYoungGen：5986K -> 696K(8704K)] 5986K -> 704K(9216K)
GC失败的场景
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 2240K->384K(2560K)] 4803K->2947K(9728K), 0.0006347 secs]
也可以使用一些GC工具进行日志分析，如GC Easy，GC View工具等等。如下面是一个GC Easy的官网，其地址为：https://gceasy.io/，选择对应的log文件即可
![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xblxYu63-1684723839903)(img/1684721455060.png)]](https://img-blog.csdnimg.cn/c6e23ca810734047a63706ba54432297.png)
在选择文件之后，就可以进入到下面的页面，从上往下滑就可以查看对应的详细信息
在all Thread这里，可以发现这现线程的状态，正处于阻塞状态
总而言之，这款工具还是挺好使用的