第1章 JVM调优前言篇
第2章 JVM监控及诊断工具_命令行篇
第3章 JVM监控及诊断工具_GUI篇
第4章 JVM运行时参数篇
第5章 JVM中GC日志分析篇
第1章 JVM调优前言篇
1 大厂面试题
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支付宝：
支付宝三面：JVM性能调优都做了什么？ -
小米：
有做过JVM内存优化吗？
从sql、jvm、架构、数据库四个方面讲讲优化的思路。 -
蚂蚁金服：
jvm的编译优化？
jvm性能调优都做了什么？
jvm诊断调优工具用过哪些？
二面：jvm怎样调优；堆内存、栈空间设计多少合适？
三面：jvm相关的分析工具使用过的有哪些？具体的性能调优步骤如何？ -
阿里：
如何进行jvm调优？有哪些方法？
如何理解内存泄漏问题？有哪些情况会导致内存泄漏？如何解决？ -
字节跳动：
三面：jvm如何调优？参数怎么调？ -
拼多多：
从sql、jvm、架构、数据库四个方面讲讲优化的思路。 -
京东：
jvm诊断调优工具用过哪些？
每秒几十万并发的秒杀系统为什么会频繁发生GC？
日均百万级交易系统如何优化JVM？
线上生成系统OOM如何监控及定位与解决？
高并发系统如何基于G1垃圾回收器优化性能？
2 背景说明
2.1 生产环境中的问题
生产环境发生了内存溢出该如何处理?
生产环境应该给服务器分配多少内存合适?
如何对垃圾回收器的性能进行调优?
生产环境CPU负载飙高该如何处理?
生产环境应该给应用分配多少线程合适?
不加log，如何确定请求是否执行了某一行代码?
不加log，如何实时查看某个方法的入参与返回值?
2.2 为什么要调优?
防止出现OOM
解决OOM
减少Full GC出现的频率
2.3 不同阶段的考虑
上线前
项目运行阶段
线上出现OOM
3 调优概述
3.1 监控的依据
运行日志
异常堆栈
GC日志
线程快照
堆转储快照
3.2 调优的大方向
合理地编写代码
充分并合理的使用硬件资源
合理地进行JVM调优
4 性能优化的三步骤
4.1 第1步(发现问题)：性能监控
一种以非强行或者入侵方式收集或查看应用运营性能数据的活动。
监控通常是指一种在生产、质量评估或者开发环境下实施的带有预防或主动性的活动。
当应用相关干系人提出性能问题却没有提供足够多的线索时，首先我们需要进行性能监控，随后是性能分析。
GC频繁
CPU load过高
OOM
内存泄漏
死锁
程序响应时间较长
4.2 第2步(排查问题)：性能分析
一种以侵入方式收集运行性能数据的活动，它会影响应用的吞吐量或响应性。
性能分析是针对性能问题的答复结果，关注的范围通常比性能监控更加集中。
性能分析很少在生产环境下进行，通常是在质量评估、系统测试或者开发环境下进行，是性能监控之后的步骤。
打印GC日志，通过GCviewer或老http://gceasy.io来分析日志信息
灵活运用命令行工具，jstack，jmap，jinfo等
dump出堆文件，使用内存分析工具分析文件
使用阿里Arthas，或jconsole，JVisualVM来实时查看JVM状态
jstack查看堆栈信息
4.3 第3步(解决问题)：性能调优
一种为改善应用响应性能或吞吐量而更改参数、源代码、属性配置的活动，性能调优是在性能监控、性能分析之后的活动。
适当增加内存，根据业务背景选择垃圾回收器
优化代码，控制内存使用
增加机器，分散节点压力
合理设置线程池线程数量
使用中间件提高程序效率，比如缓存，消息队列等
其他…
5 四个性能评价/测试指标 与 相关关系
5.1 响应时间(或停顿时间)
提交请求和返回该请求的响应之间使用的时间，一般比较关注平均响应时间。
常用操作的响应时间列表：
| 操作 | 响应时间 |
|---|---|
| 打开一个站点 | 几秒 |
| 数据库查询一条记录(有索引) | 十几毫秒 |
| 机械磁盘一次寻址定位 | 4 毫秒 |
| 从机械磁盘顺序读取 1M 数据 | 2 毫秒 |
| 从 SSD 盘顺序读取 1M 据 | 0.3 毫秒 |
| 从远程分布式换成 Redis 读取一个数据 | 0.5 毫秒 |
| 从内存读取 1M 数据 | 十几微妙 |
| Java 程序本地方法调用 | 几微妙 |
| 网络传输 2Kb 数据 | 1 微妙 |
在垃圾回收环节中：
暂停时间：执行垃圾收集时，程序的工作线程被暂停的时间。
-XX:MaxGCPauseMillis
5.2 吞吐量
对单位时间内完成的工作量(请求)的量度。
在GC中:运行用户代码的时间占总运行时间的比例
(总运行时间：程序的运行时间 + 内存回收的时间)
吞吐量为1 - 1 / (1 + n)。-XX:GCTimeRatio=n
5.3 并发数
同一时刻，对服务器有实际交互的请求数 。
1000个人同时在线，估计并发数在 5% -15% 之间，也就是同时并发量 50-150 之间。
5.4 内存占用
Java堆区 所占的内存大小。
5.5 四个指标间的相互关系
以高速公路通行状况为例
吞吐量：每天通过高速公路收费站的车辆的数据(也可以理解为收费站收取的高速费)。
并发数：高速公路上正在行驶的车辆的数目。
响应时间：车速。