java web 调优

数据库、JVM、缓存、SQL等性能调优方法和原则

第一：Web网站调优

1、尽可能减少HTTP请求：图片合并 （css sprites），Js脚本文件合并、css文件合并。

2、减少DNS查询

3、将css放在页面最上面，将js放在页面最下面

4、压缩js和css

减少文件体积，去除不必要的空白符、格式符、注释（即对代码进行格式化）

5、把js和css提取出来放在外部文件中

这一条要灵活运用，把js和css提取出来放在外部文件的优点是：减少html体积，提高了js和css的复用性，提高日后的可维护性

缺点：增加了http请求，不过这一点可以通过缓存来解决。

什么情况下将js和css写在页面内呢，可以分为几种情况：js和css代码比较少；这个页面不怎么会访问

6、避免重定向

重定向就是用户请求的页面被转移到了别的地方，浏览器向服务请请求一个页面，服务器告诉浏览器请求的页面已经被转移到另外一个页面，并告知另一个页面地址，浏览器就再发送请求到重定向的地址。这样会增加服务器和浏览器之间的往返次数，影响网站性能。

重定向状态码有：301永久重定向 302临时重定向。304 not modified 并不是真的重定向，它是用来告诉浏览器get请求的文件在缓存中，避免重新下载。

7、移除重复脚本

9、使用ajax缓存

ajax的get和post方法：

只要是浏览器的get请求，浏览器都会使用缓存，对于同一地址的请求，服务器会发送304状态码到浏览器，浏览器就会使用缓存中的数据

post的请求每次都会被执行，浏览器不会缓存

10、使用Gzip压缩

11、使用CDN(内容分发网络)

第二：数据库调优

数据库的调优，总的来说分为以下三部分：

1.SQL调优：主要集中在索引、减少跨表与大数据join查询等。

2.数据库端架构设计优化：

通过读写分离调整对数据库的写操作，通过垂直拆分以及水平拆分(分库分表)来解决数据库端连接池瓶颈等问题。

3.连接池调优

可以通过熟悉连接池的原理，以及具体的连接池监控数据，来不断调试出最终的连接池参数。

第三：通过缓存减少后端压力

目前分布式缓存已经比较成熟，常见的有redis、memcached以及开源的淘宝分布式tair等。

选型考虑

如果数据量小，并且不会频繁地增长又清空（这会导致频繁地垃圾回收），那么可以选择本地缓存。具体的话，如果需要一些策略的支持（比如缓存满的逐出策略），可以考虑Ehcache；如不需要，可以考虑HashMap；如需要考虑多线程并发的场景，可以考虑ConcurentHashMap。

缓存是否会满，缓存满了怎么办？

对于一个缓存服务，理论上来说，随着缓存数据的日益增多，在容量有限的情况下，缓存肯定有一天会满的。如何应对？

给缓存服务，选择合适的缓存逐出算法，比如最常见的LRU。

针对当前设置的容量，设置适当的警戒值，比如10G的缓存，当缓存数据达到8G的时候，就开始发出报警，提前排查问题或者扩容。

给一些没有必要长期保存的key，尽量设置过期时间。

第四：数据请求改造为异步

使用场景

用户并不关心或者用户不需要立即拿到这些事情的处理结果，这种情况就比较适合用异步的方式处理，这里的原则就是能异步就异步。

常见做法

一种做法，是额外开辟线程，这里可以采用额外开辟一个线程或者使用线程池的做法，在IO线程（处理请求响应）之外的线程来处理相应的任务，在IO线程中让response先返回。

如果异步线程处理的任务设计的数据量非常巨大，那么可以引入阻塞队列BlockingQueue作进一步的优化。具体做法是让一批异步线程不断地往阻塞队列里扔数据，然后额外起一个处理线程，循环批量从队列里拿预设大小的一批数据，来进行批处理（比如发一个批量的远程服务请求），这样进一步提高了性能。

另一种做法，是使用消息队列（MQ）中间件服务，MQ天生就是异步的。

第五：JVM调优

什么时候调？

通过监控系统对一些机器关键指标（gc time、gc count、各个分代的内存大小变化、机器的Load值与CPU使用率、JVM的线程数等）的监控报警，也可以看gc log和jstat等命令的输出，再结合线上JVM进程服务的一些关键接口的性能数据和请求体验，基本上就能定位出当前的JVM是否有问题，以及是否需要调优。

调优工具：

Jconsole，jProfile，VisualVM

Jconsole :jdk自带，功能简单，但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里

JProfiler：商业软件，需要付费。功能强大。详细说明参考这里

VisualVM：JDK自带，功能强大，与JProfiler类似。推荐。

如何调优？

观察内存释放情况、集合类检查、对象树

上面这些调优工具都提供了强大的功能，但是总的来说一般分为以下几类功能

堆信息查看

可查看堆空间大小分配（年轻代、年老代、持久代分配）

提供即时的垃圾回收功能

垃圾监控（长时间监控回收情况）

查看堆内类、对象信息查看：数量、类型等

对象引用情况查看

有了堆信息查看方面的功能，我们一般可以顺利解决以下问题：

--年老代年轻代大小划分是否合理

--内存泄漏

--垃圾回收算法设置是否合理

线程监控

线程信息监控：系统线程数量。

线程状态监控：各个线程都处在什么样的状态下

Dump线程详细信息：查看线程内部运行情况

死锁检查

热点分析

CPU热点：检查系统哪些方法占用的大量CPU时间

内存热点：检查哪些对象在系统中数量最大（一定时间内存活对象和销毁对象一起统计）

这两个东西对于系统优化很有帮助。我们可以根据找到的热点，有针对性的进行系统的瓶颈查找和进行系统优化，而不是漫无目的的进行所有代码的优化。

快照

快照是系统运行到某一时刻的一个定格。在我们进行调优的时候，不可能用眼睛去跟踪所有系统变化，依赖快照功能，我们就可以进行系统两个不同运行时刻，对象（或类、线程等）的不同，以便快速找到问题

举例说，我要检查系统进行垃圾回收以后，是否还有该收回的对象被遗漏下来的了。那么，我可以在进行垃圾回收前后，分别进行一次堆情况的快照，然后对比两次快照的对象情况。

内存泄漏检查

内存泄漏是比较常见的问题，而且解决方法也比较通用，这里可以重点说一下，而线程、热点方面的问题则是具体问题具体分析了。

内存泄漏一般可以理解为系统资源（各方面的资源，堆、栈、线程等）在错误使用的情况下，导致使用完毕的资源无法回收（或没有回收），从而导致新的资源分配请求无法完成，引起系统错误。

内存泄漏对系统危害比较大，因为他可以直接导致系统的崩溃。

性能调优总结：

大型网站的性能瓶颈大部分瓶颈都在数据库端，所以性能调优总是沿着如何减少对后端的压力来操作，数据库端的瓶颈经常会造成应用端的雪崩(比如：sql查询过长，长事务)等，所以需要及时解决后端性能。

1.通过读写分离、垂直拆分、水平拆分降低对数据库后端的压力。

2.通过优化sql语句，索引等，缩短对sql的查询时间。

2.通过缓存以及CDN来解决对图片、文件等的读操作，避免对数据库产生压力。

3.通过对web端的优化，js、css等压缩，提高大文件读取时间，尽量依赖CDN。

4.还有一个重点就是监控：对JVM、线程、sql查询时间等健康指标就行及时监控，通过监控及时发现瓶颈，及时优化。

 

 

 

首先我在实际操作中发现的事实是：对旧版本的 性能调优不会优于使用新版本性能的。所以在能使用新版本的时候尽量使用新版本，在无法的情况再使用旧版本的调优。

比如我负责的项目中还在使用jdk1.5+Tomcat6的低版本，而且Tomcat使用很久很多人改过，导致效率奇低，试了调优也是无法满意其性能（硬件也是瓶颈），后使用JDK1.6+Tomcat7高版本发现虽然硬件还是没变瓶颈依旧但是效率已到达我满意的标准。

一、Tomcat性能调优方案

 

核心提示：Tomcat性能调优方案一、操作系统调优 对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，Tomcat性能调优方案，保证文件系统的读写速率等，经过压力测试验证，充分利用硬件资源，同时需要对Tomcat自身进行优化，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强

Tomcat性能调优方案 
一、操作系统调优 
对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强，系统运行速度越快。。 
【适用场景】 任何项目。 
二、Java虚拟机调优 
应该选择SUN的JVM，在满足项目需要的前提下，尽量选用版本较高的JVM，一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。 
JDK1.4比JDK1.3性能提高了近10%-20%，JDK1.5比JDK1.4性能提高25%-75%。 
因此对性能要求较高的情况推荐使用 JDK1.6。 
【适用场景】 任何项目。 
三、Apache集成Tomcat 
Web服务器专门处理HTTP请求，应用服务器是通过很多协议为应用提供商业逻辑。虽然Tomcat也可以作web服务器，但其处理静态html的速度比不上Apache，且其作为web服务器的功能远不如Apache，因此把Apache和Tomcat集成起来，将html和Jsp的功能部分进行明确分工，让Tomcat只处理Jsp部分，其他的由Apache，IIS等web服务器去处理，由此大大提高Tomcat的运行效率。 
如果一个项目中大量使用了静态页面、大量的图片等，并有有较大的访问量，推荐使用Apache集成Tomcat的方式来提高系统的整体性能。 
Apache和Tomcat的整合有三种方式，分别是JK、http_proxy和ajp_proxy.其中JK方式是最常见的方式，JK本身有两个版本分别是1和2，目前1最新版本是1.2.8，而版本2早已经废弃了。http_proxy是利用Apache自带的mod_proxy模块使用代理技术来连接Tomcat。Ajp_proxy连接方式其实跟http_proxy方式一样，都是由mod_proxy所提供的功能。只需要把配置中的 http://换成ajp://,同时连接的是Tomcat的AJP Connector所在的端口。 
相对于JK的连接方式，后两种在配置上比较简单的，灵活性方面也一点都不逊色。但就稳定性而言不像JK这样久经考验，所以建议采用JK的连接方式。 
Apache+JK+Tomcat配置： 
使用到的两个配置文件分别是：httpd.conf和mod_jk.conf。其中httpd.conf是Apache服务器的配置文件，用来加载JK模块以及指定JK配置文件信息。mod_jk.conf是到Tomcat服务器的连接定义文件。 
【部署步骤】 
1.安装Apache服务器 
2.部署Tomcat 
3.将mod_jk.so拷贝到modules目录下面 
4.修改httpd.conf和mod_jk.conf 
【适用场景】 大量使用静态页面的应用系统。 
四、Apache和Tomcat集群 
对于并发要求很高的系统，我们需要采取负载均衡的方式来分担Tomcat服务器的压力。负载均衡实现大概有四种：第一是通过DNS，但只能简单的实现轮流分配，不能处理故障；第二是基于MS IIS,windows 2003 server本身就带了负载均衡服务；第三是硬件方式，通过交换机功能或专门的负载均衡设备来实现；第四种是软件的方式，通过一台负载均衡服务器进行，上面安装软件。使用Apache Httpd Server做负载均衡器，Tomcat集群节点使用Tomcat就可以做到上述第四种方式，这种方式比较灵活，成本相对比较低，另外一个很大的优点就是可以根据应用情况和服务器的情况做一些灵活的配置。所以推荐使用Apache+Tomcat集群来实现负载均衡。 
采用Tomcat集群可以最大程度的发挥服务器的性能，可以在配置较高的服务器上部署多个Tomcat，也可以在多台服务器上分别部署 Tomcat，Apache和Tomcat整合的方式还是JK方式。经过验证，系统对大用户量使用的响应方面，Apache+3Tomccat集群> Apache+2Tomcat集群 > Apache集成Tomcat > 单个Tomcat。并且采用Apache+多Tomcat集群的部署方式时，如果一个Tomcat出现宕机，系统可以继续使用，所以在硬件系统性能足够优越的情况下，需要尽量发挥软件的性能，可以采用增加Tomcat集群的方式。 
Apache+Tomcat集群的方式使用到得配置文件有httpd.conf、mod_jk.conf、workers.properties。其中 mod_jk.conf是对JK信息的配置，包括JK的路径等，workers.properties配置文件是对Tomcat服务器的连接定义文件。 
Apache需要调整运行参数，这样才能构建一个适合相应网络环境的web服务。其中可进行的优化配置如下： 
1. 设置MPM（Multi Processing Modules多道处理模块）。ThreadPerChild,这个参数用于设置每个进程的线程数，在Windows环境下默认值是64，最大值是 1920，建议设置为100-500之间，服务器性能高的话值大一些，反之小一些。MaxRequestPerChild表示每个子进程能够处理的最大请求数。这个参数的值更大程度上取决于服务器的内存，如果内存比较大的话可以设置为很大的参数，否则设置一个较小的值，建议值是3000. 
2. 关闭DNS和名字解析　 HostnameLookups off 
3. 打开UseCanonicalName模块 UseCanonicalName on 
4. 关闭多余模块 一般来说，不需要加载的模块有，mod_include.so、mod_autoindex.so、mod_access.so、mod_auth.so. 
5. 打开KeepAlive支持 
KeepAlive on, KeepAliveTimeout 15 MaxKeepAliveRequests 1000 
　　 根据实际经验，通过Apache和Tomcat集群的方式提高系统性能的效果十分明显，这种方式可以最大化的利用硬件资源，通过多个Tomcat的处理来分担单Tomcat时的压力。 
【部署步骤】 
1.安装Apache服务器 
2.部署Tomcat集群，即多个相同的Tomcat。 
3.将mod_jk.so拷贝到modules目录下面 
4.修改httpd.conf、mod_jk.conf和workers.properties 
【适用场景】 并发用户量及在线使用用户数量比较高的系统。 
五、Tomcat自身优化 
1. JVM参数调优：-Xms<size> 表示JVM初始化堆的大小，-Xmx<size>表示JVM堆的最大值。这两个值的大小一般根据需要进行设置。当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出，并且导致应用服务崩溃。因此一般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值的80%。在catalina.bat中，设置 JAVA_OPTS='-Xms256m -Xmx512m'，表示初始化内存为256MB，可以使用的最大内存为512MB。 
2. 禁用DNS查询 
当web应用程序向要记录客户端的信息时，它也会记录客户端的IP地址或者通过域名服务器查找机器名转换为IP地址。DNS查询需要占用网络，并且包括可能从很多很远的服务器或者不起作用的服务器上去获取对应的IP的过程，这样会消耗一定的时间。为了消除DNS查询对性能的影响我们可以关闭DNS查询，方式是修改server.xml文件中的enableLookups参数值： 
Tomcat4 

<Connector className="org.apache.coyote.tomcat4.CoyoteConnector" port="80" minProcessors="5" maxProcessors="75" enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100" debug="0" connectionTimeout="20000" useURIValidationHack="false" disableUploadTimeout="true" /> 

Tomcat5 

<Connector port="80" maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75" enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100" debug="0" connectionTimeout="20000" disableUploadTimeout="true"/> 
3. 调整线程数 
通过应用程序的连接器（Connector）进行性能控制的的参数是创建的处理请求的线程数。Tomcat使用线程池加速响应速度来处理请求。在Java 中线程是程序运行时的路径，是在一个程序中与其它控制线程无关的、能够独立运行的代码段。它们共享相同的地址空间。多线程帮助程序员写出CPU最大利用率的高效程序，使空闲时间保持最低，从而接受更多的请求。 
　  Tomcat4中可以通过修改minProcessors和maxProcessors的值来控制线程数。这些值在安装后就已经设定为默认值并且是足够使用的，但是随着站点的扩容而改大这些值。minProcessors服务器启动时创建的处理请求的线程数应该足够处理一个小量的负载。也就是说，如果一天内每秒仅发生5次单击事件，并且每个请求任务处理需要1秒钟，那么预先设置线程数为5就足够了。但在你的站点访问量较大时就需要设置更大的线程数，指定为参数maxProcessors的值。maxProcessors的值也是有上限的，应防止流量不可控制（或者恶意的服务攻击），从而导致超出了虚拟机使用内存的大小。如果要加大并发连接数，应同时加大这两个参数。web server允许的最大连接数还受制于操作系统的内核参数设置，通常Windows是2000个左右，Linux是1000个左右。 
　　  在Tomcat5对这些参数进行了调整，请看下面属性： 
maxThreads　  Tomcat使用线程来处理接收的每个请求。这个值表示Tomcat可创建的最大的线程数。 
acceptCount　  指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可以放到处理队列中的请求数，超过这个数的请求将不予处理。 
connnectionTimeout　  网络连接超时，单位：毫秒。设置为0表示永不超时，这样设置有隐患的。通常可设置为30000毫秒。 
minSpareThreads　  Tomcat初始化时创建的线程数。 

maxSpareThreads　　 一旦创建的线程超过这个值，Tomcat就会关闭不再需要的socket线程。 
　　 最好的方式是多设置几次并且进行测试，观察响应时间和内存使用情况。在不同的机器、操作系统或虚拟机组合的情况下可能会不同，而且并不是所有人的web站点的流量都是一样的，因此没有一刀切的方案来确定线程数的值。 
六、APR库使用 
Tomcat中使用APR库，其实就是在Tomcat中使用JNI的方式来读取文件以及进行网络传输。可以大大提升Tomcat对静态文件的处理性能，同时如果你使用了HTTPS方式传输的话，也可以提升SSL的处理性能。 
一般在Windows下，可以直接下载编译好的二进制版本的dll库文件来使Tomcat启用APR，一般建议拷贝库文件tcnative-1.dll到 Tomcat的bin目录下。而在Linux下，可以直接解压和安装bin目录下的tomcat_native.tar.gz文件，编译之前要确保apr 库已经安装。 
怎么才能判断Tomcat是否已经启用了APR库呢？方法是通过看Tomcat的启动日志： 
如果没有启用APR，则启动日志一般有这么一条： 
org.apache.coyote.http11.Http11Protocol start 
如果启用了APR，则这条日志就会变成： 
org.apache.coyote.http11.Http11AprProtocol start 
tcnative-1.dll 下载地址：http://tomcat.heanet.ie/native/ 
　 调优综述 
　　  根据以上分析，如果想要Tomcat达到最优的效果，首先要争取使得操作系统以及网络资源达到最优，并且最好使用高版本的JDK。对于有大量静态页面的系统，采用Apache集成Tomcat的方式，把静态页面交由Apache处理，动态部分交由Tomcat处理，能极大解放Tomcat的处理能力。使用 ARP库也能极大的提高Tomcat对静态文件的处理能力。对于并发要求较高的系统，采用Apache加Tomcat集群的方式，将负载分别分担到多个 Tomcat上，能很大的提高系统的性能，充分利用硬件资源。同时需要对Tomcat自身进行优化，包括增大内存、调节并发线程数等。

 

二、一切基于JVM（内存）的优化

2.1 32位操作系统与64位操作系统中JVM的对比

我们一般的开发人员，基本用的是都是32位的Windows系统，这就导致了一个严重的问题即：32位windows系统对内存限制，下面先来看一个比较的表格：

操作系统	操作系统位数	内存限制	解决办法
Winxp	32	4GB	超级兔子
Win7	32	4GB	可以通过设置/PAE
Win2003	32	可以突破4GB达16GB	必需要装win2003 advanced server且要打上sp2补丁
Win7	64	无限制	机器能插多少内存，系统内存就能支持到多大
Win2003	64	无限制	机器能插多少内存，系统内存就能支持到多大
Linux	64	无限制	机器能插多少内存，系统内存就能支持到多大
Unix	64	无限制	机器能插多少内存，系统内存就能支持到多大

上述问题解决后，我们又碰到一个新的问题，32位系统下JVM对内存的限制：不能突破2GB内存，即使你在Win2003 Advanced Server下你的机器装有8GB-16GB的内存，而你的JAVA，只能用到2GB的内存。

其实我一直很想推荐大家使用Linux或者是Mac操作系统的，而且要装64位，因为必竟我们是开发用的不是打游戏用的，而Java源自Unix归于Unix（Linux只是运行在PC上的Unix而己）。

所以很多开发人员运行在win32位系统上更有甚者在生产环境下都会布署win32位的系统，那么这时你的Tomcat要优化，就要讲究点技巧了。而在64位操作系统上无论是系统内存还是JVM都没有受到2GB这样的限制。

Tomcat的优化分成两块：

ü   Tomcat启动命令行中的优化参数即JVM优化

ü   Tomcat容器自身参数的优化（这块很像ApacheHttp Server）

这一节先要讲的是Tomcat启动命令行中的优化参数。

Tomcat首先跑在JVM之上的，因为它的启动其实也只是一个java命令行，首先我们需要对这个JAVA的启动命令行进行调优。

需要注意的是：

这边讨论的JVM优化是基于Oracle Sun的jdk1.6版有以上，其它JDK或者低版本JDK不适用。

2.2 Tomcat启动行参数的优化

Tomcat 的启动参数位于tomcat的安装目录\bin目录下，如果你是Linux操作系统就是catalina.sh文件，如果你是Windows操作系统那么你需要改动的就是catalina.bat文件。打开该文件，一般该文件头部是一堆的由##包裹着的注释文字，找到注释文字的最后一段如：

# $Id: catalina.sh 522797 2007-03-27 07:10:29Z fhanik $ # -----------------------------------------------------------------------------   # OS specific support.  $var _must_ be set to either true or false.

敲入一个回车，加入如下的参数

Linux系统中tomcat的启动参数

export JAVA_OPTS="-server -Xms1400M -Xmx1400M -Xss512k -XX:+AggressiveOpts -XX:+UseBiasedLocking -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M -XX:+DisableExplicitGC -XX:MaxTenuringThreshold=31 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC  -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:LargePageSizeInBytes=128m  -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -Djava.awt.headless=true "

Windows系统中tomcat的启动参数

set JAVA_OPTS=-server -Xms1400M -Xmx1400M -Xss512k -XX:+AggressiveOpts -XX:+UseBiasedLocking -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M -XX:+DisableExplicitGC -XX:MaxTenuringThreshold=31 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC  -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:LargePageSizeInBytes=128m  -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -Djava.awt.headless=true

上面参数好多啊，可能有人写到现在都没见一个tomcat的启动命令里加了这么多参数，当然，这些参数只是我机器上的，不一定适合你，尤其是参数后的value（值）是需要根据你自己的实际情况来设置的。

参数解释：

ü   -server

我不管你什么理由，只要你的tomcat是运行在生产环境中的，这个参数必须给我加上

因为tomcat默认是以一种叫java –client的模式来运行的，server即意味着你的tomcat是以真实的production的模式在运行的，这也就意味着你的tomcat以server模式运行时将拥有：更大、更高的并发处理能力，更快更强捷的JVM垃圾回收机制，可以获得更多的负载与吞吐量。。。更。。。还有更。。。

Y给我记住啊，要不然这个-server都不加，那是要打屁股了。

ü   -Xms–Xmx

即JVM内存设置了，把Xms与Xmx两个值设成一样是最优的做法，有人说Xms为最小值，Xmx为最大值不是挺好的，这样设置还比较人性化，科学化。人性？科学？你个头啊。

大家想一下这样的场景：

一个系统随着并发数越来越高，它的内存使用情况逐步上升，上升到最高点不能上升了，开始回落，你们不要认为这个回落就是好事情，由其是大起大落，在内存回落时它付出的代价是CPU高速开始运转进行垃圾回收，此时严重的甚至会造成你的系统出现“卡壳”就是你在好好的操作，突然网页像死在那边一样几秒甚至十几秒时间，因为JVM正在进行垃圾回收。

因此一开始我们就把这两个设成一样，使得Tomcat在启动时就为最大化参数充分利用系统的效率，这个道理和jdbcconnection pool里的minpool size与maxpool size的需要设成一个数量是一样的原理。

如何知道我的JVM能够使用最大值啊？拍脑袋？不行！

在设这个最大内存即Xmx值时请先打开一个命令行，键入如下的命令：

 

看，能够正常显示JDK的版本信息，说明，这个值你能够用。不是说32位系统下最高能够使用2GB内存吗？即：2048m，我们不防来试试

 

可以吗？不可以！不要说2048m呢，我们小一点，试试1700m如何

 

嘿嘿，连1700m都不可以，更不要说2048m了呢，2048m只是一个理论数值，这样说吧我这边有几台机器，有的机器-Xmx1800都没问题，有的机器最高只能到-Xmx1500m。

因此在设这个-Xms与-Xmx值时一定一定记得先这样测试一下，要不然直接加在tomcat启动命令行中你的tomcat就再也起不来了，要飞是飞不了，直接成了一只瘟猫了。

ü   –Xmn

设置年轻代大小为512m。整个堆大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为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。

ü   -Xss

是指设定每个线程的堆栈大小。这个就要依据你的程序，看一个线程大约需要占用多少内存，可能会有多少线程同时运行等。一般不易设置超过1M，要不然容易出现out ofmemory。

ü   -XX:+AggressiveOpts

作用如其名（aggressive），启用这个参数，则每当JDK版本升级时，你的JVM都会使用最新加入的优化技术（如果有的话）

ü   -XX:+UseBiasedLocking

启用一个优化了的线程锁，我们知道在我们的appserver，每个http请求就是一个线程，有的请求短有的请求长，就会有请求排队的现象，甚至还会出现线程阻塞，这个优化了的线程锁使得你的appserver内对线程处理自动进行最优调配。

ü   -XX:PermSize=128M-XX:MaxPermSize=256M

JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64；

在数据量的很大的文件导出时，一定要把这两个值设置上，否则会出现内存溢出的错误。

由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。

那么，如果是物理内存4GB，那么64分之一就是64MB，这就是PermSize默认值，也就是永生代内存初始大小；

四分之一是1024MB，这就是MaxPermSize默认大小。

ü   -XX:+DisableExplicitGC

在程序代码中不允许有显示的调用”System.gc()”。看到过有两个极品工程中每次在DAO操作结束时手动调用System.gc()一下，觉得这样做好像能够解决它们的out ofmemory问题一样，付出的代价就是系统响应时间严重降低，就和我在关于Xms,Xmx里的解释的原理一样，这样去调用GC导致系统的JVM大起大落，性能不到什么地方去哟！

ü   -XX:+UseParNewGC

对年轻代采用多线程并行回收，这样收得快。

ü   -XX:+UseConcMarkSweepGC

即CMS gc，这一特性只有jdk1.5即后续版本才具有的功能，它使用的是gc估算触发和heap占用触发。

我们知道频频繁的GC会造面JVM的大起大落从而影响到系统的效率，因此使用了CMS GC后可以在GC次数增多的情况下，每次GC的响应时间却很短，比如说使用了CMS GC后经过jprofiler的观察，GC被触发次数非常多，而每次GC耗时仅为几毫秒。

ü   -XX:MaxTenuringThreshold

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率。

这个值的设置是根据本地的jprofiler监控后得到的一个理想的值，不能一概而论原搬照抄。

ü   -XX:+CMSParallelRemarkEnabled

在使用UseParNewGC 的情况下, 尽量减少 mark 的时间

ü   -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection

在使用concurrent gc 的情况下, 防止 memoryfragmention, 对live object 进行整理, 使 memory 碎片减少。

ü   -XX:LargePageSizeInBytes

指定 Java heap的分页页面大小

ü   -XX:+UseFastAccessorMethods

get,set 方法转成本地代码

ü   -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly

指示只有在 oldgeneration 在使用了初始化的比例后concurrent collector 启动收集

ü   -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70

CMSInitiatingOccupancyFraction，这个参数设置有很大技巧，基本上满足(Xmx-Xmn)*(100- CMSInitiatingOccupancyFraction)/100>=Xmn就不会出现promotion failed。在我的应用中Xmx是6000，Xmn是512，那么Xmx-Xmn是5488兆，也就是年老代有5488 兆，CMSInitiatingOccupancyFraction=90说明年老代到90%满的时候开始执行对年老代的并发垃圾回收（CMS），这时还剩10%的空间是5488*10%=548兆，所以即使Xmn（也就是年轻代共512兆）里所有对象都搬到年老代里，548兆的空间也足够了，所以只要满足上面的公式，就不会出现垃圾回收时的promotion failed；

因此这个参数的设置必须与Xmn关联在一起。

ü   -Djava.awt.headless=true

这个参数一般我们都是放在最后使用的，这全参数的作用是这样的，有时我们会在我们的J2EE工程中使用一些图表工具如：jfreechart，用于在web网页输出GIF/JPG等流，在winodws环境下，一般我们的app server在输出图形时不会碰到什么问题，但是在linux/unix环境下经常会碰到一个exception导致你在winodws开发环境下图片显示的好好可是在linux/unix下却显示不出来，因此加上这个参数以免避这样的情况出现。

上述这样的配置，基本上可以达到：

ü   系统响应时间增快

ü   JVM回收速度增快同时又不影响系统的响应率

ü   JVM内存最大化利用

ü   线程阻塞情况最小化

2.3 Tomcat容器内的优化

前面我们对Tomcat启动时的命令进行了优化，增加了系统的JVM可使用数、垃圾回收效率与线程阻塞情况、增加了系统响应效率等还有一个很重要的指标，我们没有去做优化，就是吞吐量。

还记得我们在第三天的学习中说的，这个系统本身可以处理1000，你没有优化和配置导致它默认只能处理25。因此下面我们来看Tomcat容器内的优化。

打开tomcat安装目录\conf\server.xml文件，定位到这一行：

<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"

这一行就是我们的tomcat容器性能参数设置的地方，它一般都会有一个默认值，这些默认值是远远不够我们的使用的，我们来看经过更改后的这一段的配置：

<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"           URIEncoding="UTF-8"  minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75"           enableLookups="false" disableUploadTimeout="true" connectionTimeout="20000"           acceptCount="300"  maxThreads="300" maxProcessors="1000" minProcessors="5"           useURIValidationHack="false"                                                compression="on" compressionMinSize="2048"                                                compressableMimeType="text/html,text/xml,text/javascript,text/css,text/plain"                redirectPort="8443" />

好大一陀唉。。。。。。

没关系，一个个来解释

ü   URIEncoding=”UTF-8”

使得tomcat可以解析含有中文名的文件的url，真方便，不像apache里还有搞个mod_encoding，还要手工编译

ü   maxSpareThreads

maxSpareThreads 的意思就是如果空闲状态的线程数多于设置的数目，则将这些线程中止，减少这个池中的线程总数。

ü   minSpareThreads

最小备用线程数，tomcat启动时的初始化的线程数。

ü   enableLookups

这个功效和Apache中的HostnameLookups一样，设为关闭。

ü   connectionTimeout

connectionTimeout为网络连接超时时间毫秒数。

ü   maxThreads

maxThreads Tomcat使用线程来处理接收的每个请求。这个值表示Tomcat可创建的最大的线程数，即最大并发数。

<!--[if !supportLineBreakNewLine]-->
<!--[endif]-->

ü   acceptCount

acceptCount是当线程数达到maxThreads后，后续请求会被放入一个等待队列，这个acceptCount是这个队列的大小，如果这个队列也满了，就直接refuse connection

<!--[if !supportLineBreakNewLine]-->
<!--[endif]-->

ü   maxProcessors与minProcessors

在 Java中线程是程序运行时的路径，是在一个程序中与其它控制线程无关的、能够独立运行的代码段。它们共享相同的地址空间。多线程帮助程序员写出CPU最大利用率的高效程序，使空闲时间保持最低，从而接受更多的请求。

通常Windows是1000个左右，Linux是2000个左右。

ü   useURIValidationHack

我们来看一下tomcat中的一段源码：

security         if (connector.getUseURIValidationHack()) {             String uri = validate(request.getRequestURI());             if (uri == null) {                 res.setStatus(400);                 res.setMessage("Invalid URI");                 throw new IOException("Invalid URI");             } else {                 req.requestURI().setString(uri);                 // Redoing the URI decoding                 req.decodedURI().duplicate(req.requestURI());                 req.getURLDecoder().convert(req.decodedURI(), true);             }         }

可以看到如果把useURIValidationHack设成"false"，可以减少它对一些url的不必要的检查从而减省开销。

ü   enableLookups="false"

为了消除DNS查询对性能的影响我们可以关闭DNS查询，方式是修改server.xml文件中的enableLookups参数值。

ü   disableUploadTimeout

类似于Apache中的keeyalive一样

ü   给Tomcat配置gzip压缩(HTTP压缩)功能

compression="on" compressionMinSize="2048"              compressableMimeType="text/html,text/xml,text/javascript,text/css,text/plain"

HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，压缩效率惊人。

1)compression="on" 打开压缩功能

2)compressionMinSize="2048" 启用压缩的输出内容大小，这里面默认为2KB

3)noCompressionUserAgents="gozilla, traviata" 对于以下的浏览器，不启用压缩

4)compressableMimeType="text/html,text/xml"　压缩类型

最后不要忘了把8443端口的地方也加上同样的配置，因为如果我们走https协议的话，我们将会用到8443端口这个段的配置，对吧？

<!--enable tomcat ssl-->     <Connector port="8443" protocol="HTTP/1.1"                URIEncoding="UTF-8"  minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75"           enableLookups="false" disableUploadTimeout="true" connectionTimeout="20000"           acceptCount="300"  maxThreads="300" maxProcessors="1000" minProcessors="5"           useURIValidationHack="false"                     compression="on" compressionMinSize="2048"                     compressableMimeType="text/html,text/xml,text/javascript,text/css,text/plain"                 SSLEnabled="true"            scheme="https" secure="true"            clientAuth="false" sslProtocol="TLS"            keystoreFile="d:/tomcat2/conf/shnlap93.jks" keystorePass="aaaaaa"       />

好了，所有的Tomcat优化的地方都加上了。结合第三天中的Apache的性能优化，我们这个架构可以“飞奔”起来了，当然这边把有提及任何关于数据库优化的步骤，但仅凭这两步，我们的系统已经有了很大的提升。

举个真实的例子：上一个项目，经过4轮performance testing，第一轮进行了问题的定位，第二轮就是进行了apache+tomcat/weblogic的优化，第三轮是做集群优化，第四轮是sql与codes的优化。

在到达第二轮时，我们的性能已经提升了多少倍呢？我们来看一个loaderrunner的截图吧：

<!--[if !supportLineBreakNewLine]-->
<!--[endif]-->

左边第一列是第一轮没有经过任何调优的压力测试报告。

右边这一列是经过了apache优化，tomcat优化后得到的压力测试报告。

大家看看，这就提高了多少倍？这还只是在没有改动代码的情况下得到的改善，现在明白了好好的调优一

个apache和tomcat其实是多么的重要了？如果加上后面的代码、SQL的调优、数据库的调优。。。。。

 

JVM性能调优

 

JVM垃圾回收与性能调优总结

JVM调优的几种策略

 

 

一、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。

 

二、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

来源：http://blog.csdn.net/chen77716/article/details/5695893

 

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调优方法

一切都是为了这一步，调优，在调优之前，我们需要记住下面的原则：

 

1、多数的Java应用不需要在服务器上进行GC优化；

2、多数导致GC问题的Java应用，都不是因为我们参数设置错误，而是代码问题；

3、在应用上线之前，先考虑将机器的JVM参数设置到最优（最适合）；

4、减少创建对象的数量；

5、减少使用全局变量和大对象；

6、GC优化是到最后不得已才采用的手段；

7、在实际使用中，分析GC情况优化代码比优化GC参数要多得多；

 

GC优化的目的有两个（http://www.360doc.com/content/13/0305/10/15643_269388816.shtml）：

1、将转移到老年代的对象数量降低到最小；

2、减少full GC的执行时间；

 

为了达到上面的目的，一般地，你需要做的事情有：

1、减少使用全局变量和大对象；

2、调整新生代的大小到最合适；

3、设置老年代的大小为最合适；

4、选择合适的GC收集器；

 

在上面的4条方法中，用了几个“合适”，那究竟什么才算合适，一般的，请参考上面“收集器搭配”和“启动内存分配”两节中的建议。但这些建议不是万能的，需要根据您的机器和应用情况进行发展和变化，实际操作中，可以将两台机器分别设置成不同的GC参数，并且进行对比，选用那些确实提高了性能或减少了GC时间的参数。

 

真正熟练的使用GC调优，是建立在多次进行GC监控和调优的实战经验上的，进行监控和调优的一般步骤为：

1，监控GC的状态

使用各种JVM工具，查看当前日志，分析当前JVM参数设置，并且分析当前堆内存快照和gc日志，根据实际的各区域内存划分和GC执行时间，觉得是否进行优化；

 

2，分析结果，判断是否需要优化

如果各项参数设置合理，系统没有超时日志出现，GC频率不高，GC耗时不高，那么没有必要进行GC优化；如果GC时间超过1-3秒，或者频繁GC，则必须优化；

注：如果满足下面的指标，则一般不需要进行GC：

   Minor GC执行时间不到50ms；

   Minor GC执行不频繁，约10秒一次；

   Full GC执行时间不到1s；

   Full GC执行频率不算频繁，不低于10分钟1次；

 

3，调整GC类型和内存分配

如果内存分配过大或过小，或者采用的GC收集器比较慢，则应该优先调整这些参数，并且先找1台或几台机器进行beta，然后比较优化过的机器和没有优化的机器的性能对比，并有针对性的做出最后选择；

4，不断的分析和调整

通过不断的试验和试错，分析并找到最合适的参数

5，全面应用参数

如果找到了最合适的参数，则将这些参数应用到所有服务器，并进行后续跟踪。

 

 

调优实例

上面的内容都是纸上谈兵，下面我们以一些真实例子来进行说明：

实例1：

笔者昨日发现部分开发测试机器出现异常：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded，这个异常代表：

GC为了释放很小的空间却耗费了太多的时间，其原因一般有两个：1，堆太小，2，有死循环或大对象；

笔者首先排除了第2个原因，因为这个应用同时是在线上运行的，如果有问题，早就挂了。所以怀疑是这台机器中堆设置太小；

使用ps -ef |grep "java"查看，发现：

 

 

该应用的堆区设置只有768m，而机器内存有2g，机器上只跑这一个java应用，没有其他需要占用内存的地方。另外，这个应用比较大，需要占用的内存也比较多；

笔者通过上面的情况判断，只需要改变堆中各区域的大小设置即可，于是改成下面的情况：

 

 

跟踪运行情况发现，相关异常没有再出现；

 

实例2：（http://www.360doc.com/content/13/0305/10/15643_269388816.shtml）

一个服务系统，经常出现卡顿，分析原因，发现Full GC时间太长：

jstat -gcutil:

S0     S1    E     O       P        YGC YGCT FGC FGCT  GCT

12.16 0.00 5.18 63.78 20.32  54   2.047 5     6.946  8.993 

分析上面的数据，发现Young GC执行了54次，耗时2.047秒，每次Young GC耗时37ms，在正常范围，而Full GC执行了5次，耗时6.946秒，每次平均1.389s，数据显示出来的问题是：Full GC耗时较长，分析该系统的是指发现，NewRatio=9，也就是说，新生代和老生代大小之比为1:9，这就是问题的原因：

1，新生代太小，导致对象提前进入老年代，触发老年代发生Full GC；

2，老年代较大，进行Full GC时耗时较大；

优化的方法是调整NewRatio的值，调整到4，发现Full GC没有再发生，只有Young GC在执行。这就是把对象控制在新生代就清理掉，没有进入老年代（这种做法对一些应用是很有用的，但并不是对所有应用都要这么做）

 

实例3：

一应用在性能测试过程中，发现内存占用率很高，Full GC频繁，使用sudo -u admin -H  jmap -dump:format=b,file=文件名.hprof pid 来dump内存，生成dump文件，并使用Eclipse下的mat差距进行分析，发现：

 

从图中可以看出，这个线程存在问题，队列LinkedBlockingQueue所引用的大量对象并未释放，导致整个线程占用内存高达378m，此时通知开发人员进行代码优化，将相关对象释放掉即可。