JVMのチューニングケース

高性能なハードウェアの展開戦略上のプログラム:
図4は、オペレーティングシステムが64ビットのCentOSであり、Webサーバとしての樹脂ハードウェアシステムのCPU、物理メモリの16ギガバイトです。管理者は、64ビットのJDK1.5を選択し、12ギガバイトに固定されたJavaヒープのパラメータ-Xmxと-Xmsことができます。
 
ハードウェアの高性能の展開、主に2つの方法で
64ビットJDKで使用1.大きなメモリ
ハードウェア・リソースの論理的な利用を作成するために、32ビットの仮想マシンのクラスタの番号を使用して2
 
ユーザーとの対話が強いために、Java仮想マシンに大きなヒープ前提を割り当てることができるシステムの滞留時間に敏感では、少なくとも低に、完全なGC制御周波数が低いと十分に安全なアプリケーションではない、そのようなダースなどのユーザーに影響を与えますでも時間またはあなたが夜の途中で定期的なタスクの実装により、安定レベルで使用可能なメモリ空間を保つことができるようにしても完全なGCサーバーに自動的に再起動をトリガーし、全GC一度登場する日
 
フルGC周波数制御キーは、ほとんどのオブジェクトの生存期間が長すぎるすべきではない、オブジェクトの特に大量に長い生存期間を生成し、成功することができないことを、Chaoshengの夜オフオブジェクトかどうかの原則に沿って、アプリケーションの大半を見ていますので、古い宇宙年間の安定性を保護するように
 
あなたが大量のメモリを管理するために、64ビットJDKを使用する場合は、また、我々は直面する可能性があり、次の問題を考慮する必要があります。
長い休止の原因1.メモリリコール
2.この段階では、64ビットJDKの性能試験結果は、32 JDKよりも一般に低いです。
3.ほとんど発生ヒープオーバーフローがヒープ・ダンプ・スナップショットを生成できない場合、分析のスナップショットを生成することはほとんど不可能であっても、このアプリケーションので、十分な安定性プログラムを確保する必要性
同じ64ビットのプログラムメモリ消費JDK 4.ポインタの拡張、及びそのような要因フィラーによって引き起こされるアライメントのデータ型に起因する32 JDK、より一般的に大きいです
 
あなたは、ハードウェア・リソースの論理的な使用を作成するために、複数の32ビット仮想マシンのクラスタを使用して、第二のアプローチを使用している場合。具体的なアプローチは、その後の割り当て方法リバースプロキシアクセス要求にフロントエンドロードバランサで設定、異なるポート割り当て、各サーバ・プロセス、物理マシン上のアプリケーション・サーバー・プロセスを複数起動することです。
第二の方法は、論理クラスタの展開を使用するには、次のような問題が発生することがあります。
ディスクファイルへの同時アクセスは、その後、簡単に異常なIOにつながる場合1.トライは競争力のあるグローバル・ノードのリソースを避けるために、最も典型的には、ディスクの競争、各ノードであります
他の人はまだ多くのスペアノードを持っていながら2.最も効果的なのは、一般的に、これは完全ないくつかのノードの池につながることができ、各ノードには、独自の独立した接続プールを確立しているように接続プールなどの一部のリソースプールを、受信することは困難です。あなたは、集中JNDIを使用することができますが、これは特定の複雑さを持っており、追加のパフォーマンス・オーバーヘッドをもたらす可能性がありますが、
3.各ノードは必然的に考慮1.5ギガバイトの最大に一般開放されているヒープよりもメモリのオーバーヘッドを取るだけの32ビットWindowsプラットフォームプロセスあたり2GBのメモリに、32ビットのメモリ制限することが依然としてあります。一部のLinuxまたはUninxシステムでは、3ギガバイトにも近い4GBのRAMにアップグレードすることができますが、32はまだ最大メモリ4Gによって制限されています
各論理ノード上のローカル・キャッシュの代わりに集中キャッシュと考えることができるキャッシュを有するので、クラスタ内のローカルキャッシングアプリケーションロジックの4広範な使用は、メモリの大きな浪費を引き起こす可能性があります
 
バック上記の場合には、5つの32ビットJDK論理クラスタを構築するために調整最終的な展開シナリオは、各プロセスは、メモリ10GBのを取り、(ヒープは1.5に固定されている)、2GBのメモリによって計算されます。加えて、ポータルにアクセスするためのプロキシとして分散されたフロントエンドApacheサービスの確立。アカウントにユーザーをとることは、よりレスポンスの速さを懸念している、と主圧力ドキュメントサービスは、ディスクやメモリアクセス、感度の低いCPUリソースを、その代わりに、CMSコレクタガベージコレクションに焦点を当てました。

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転載: www.cnblogs.com/gqymy/p/12169326.html