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我们在Lucene中对大量的用户信息进行索引,一次批量运行500个。在索引时我看到非常频繁的 GC (ParNew)。这是正常行为还是我应该研究 GC 调优?
2012-08-15 10:33:06,136 INFO LuceneIndex-INFO - Indexing operations number for User index: 500 / batch size: 500
2569.177: [GC 2569.177: [ParNew: 35167K->1679K(38336K), 0.0136120 secs] 582353K->548865K(4190080K), 0.0138380 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.01 secs]
2569.501: [GC 2569.502: [ParNew: 35791K->2304K(38336K), 0.0153980 secs] 582977K->549490K(4190080K), 0.0156060 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.01 secs]
2570.061: [GC 2570.061: [ParNew: 36416K->2383K(38336K), 0.0419800 secs] 583602K->550107K(4190080K), 0.0421810 secs] [Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.04 secs]
2570.495: [GC 2570.495: [ParNew: 36495K->3327K(38336K), 0.0156630 secs] 584219K->551277K(4190080K), 0.0158750 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs]
2571.002: [GC 2571.002: [ParNew: 37439K->2196K(38336K), 0.0163630 secs] 585389K->550513K(4190080K), 0.0165770 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.01 secs]
2571.581: [GC 2571.581: [ParNew: 36308K->2599K(38336K), 0.0318710 secs] 584625K->551456K(4190080K), 0.0320840 secs] [Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.03 secs]
2572.154: [GC 2572.154: [ParNew: 36711K->2806K(38336K), 0.0256790 secs] 585568K->552168K(4190080K), 0.0259410 secs] [Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.03 secs]
2572.769: [GC 2572.769: [ParNew: 36918K->2781K(38336K), 0.0270240 secs] 586280K->552530K(4190080K), 0.0273190 secs] [Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.03 secs]
2573.440: [GC 2573.440: [ParNew: 36893K->2771K(38336K), 0.0179540 secs] 586642K->552988K(4190080K), 0.0182890 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.01 secs]
2574.002: [GC 2574.002: [ParNew: 36883K->3823K(38336K), 0.0178490 secs] 587100K->554556K(4190080K), 0.0181850 secs] [Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.02 secs]
2574.417: [GC 2574.417: [ParNew: 37935K->2550K(38336K), 0.0346110 secs] 588668K->553727K(4190080K), 0.0348370 secs] [Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.04 secs]
2575.001: [GC 2575.001: [ParNew: 36662K->2824K(38336K), 0.0169600 secs] 587839K->554396K(4190080K), 0.0171800 secs] [Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.01 secs]
2575.586: [GC 2575.587: [ParNew: 36936K->3126K(38336K), 0.0173760 secs] 588508K->555255K(4190080K), 0.0177080 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs]
2576.143: [GC 2576.143: [ParNew: 37238K->2125K(38336K), 0.0181420 secs] 589367K->554934K(4190080K), 0.0184010 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs]
2576.640: [GC 2576.640: [ParNew: 36237K->2038K(38336K), 0.0179820 secs] 589046K->555251K(4190080K), 0.0182770 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.01 secs]
2577.148: [GC 2577.148: [ParNew: 36150K->2999K(38336K), 0.0169140 secs] 589363K->556690K(4190080K), 0.0172490 secs] [Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.02 secs]
2577.687: [GC 2577.687: [ParNew: 37111K->2951K(38336K), 0.0182880 secs] 590802K->557188K(4190080K), 0.0184980 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs]
2578.180: [GC 2578.180: [ParNew: 37063K->3038K(38336K), 0.0197550 secs] 591300K->557791K(4190080K), 0.0200550 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs]
2578.569: [GC 2578.570: [ParNew: 37136K->3104K(38336K), 0.0213140 secs] 591889K->558271K(4190080K), 0.0215390 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.03 secs]
2578.608: [GC 2578.608: [ParNew: 37216K->1994K(38336K), 0.0167620 secs] 592383K->557626K(4190080K), 0.0169510 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs]
2578.638: [GC 2578.638: [ParNew: 36079K->1685K(38336K), 0.0140540 secs] 591711K->557938K(4190080K), 0.0142940 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs]
2578.666: [GC 2578.666: [ParNew: 35797K->1196K(38336K), 0.0180850 secs] 592050K->557998K(4190080K), 0.0182930 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs]
2579.027: [GC 2579.027: [ParNew: 35308K->763K(38336K), 0.0123190 secs] 592110K->557885K(4190080K), 0.0125280 secs] [Times: user=0.02 sys=0.01, real=0.02 secs]
2579.592: [GC 2579.592: [ParNew: 34875K->3337K(38336K), 0.0200230 secs] 591997K->560478K(4190080K), 0.0202360 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.02 secs]
2580.223: [GC 2580.223: [ParNew: 37449K->2553K(38336K), 0.0390630 secs] 594590K->562692K(4190080K), 0.0392720 secs] [Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.04 secs]
2580.704: [GC 2580.705: [ParNew: 36665K->1774K(38336K), 0.0137640 secs] 596804K->561913K(4190080K), 0.0140930 secs] [Times: user=0.03 sys=0.00, real=0.01 secs]
最佳答案
我会说正常行为:从上面的日志来看,JVM 似乎投入了大约 4% 的时间来清除垃圾,这是正常的(每次清理约 0.02 秒,每 1/2 秒)。
这个问题来自哪里:你甚至认为这个过程很慢吗?或者您只是确保它正常?
一般来说,如果您在批处理模式下建立索引,因此不太关心系统响应速度而更关心总吞吐量,那么您将希望使用吞吐量收集器作为您的 GC Policy. 运行。
关于tomcat - 在 Lucene 中索引 500,000 个用户时频繁的 GC (ParNew),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/11966271/
有一天,我的应用程序卡住了 ~5 分钟。我相信这是由于 ParNew GC 造成的。我没有 GC 日志,但内部工具显示 ParNew 当时消耗了 ~35% CPU。现在我想知道将来如何防止这种情况发生
我在容器中运行一个 Java 应用程序(使用 k8s),发现一个长的 STW gc: 2019-07-10T16:45:31.081+0800: 1620992.943: [GC (Allocatio
这是我的虚拟机参数: -XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseParNewGC -XX:MaxNewSize=1G -XX:NewSize=1G -Xms13G -Xmx13G -X
我看到如下 GC 输出: 2010-12-10T16:00:44.942+0800: 1443.562: [GC 1443.562: [ParNew: 201856K->17318K(201856K)
我们有一个在 JBoss 上运行的基于 Web Java 的应用程序,允许的最大堆大小约为 2.2 GB(年轻代为 400MB,总机器物理内存为 4 GB)。在某些时候,应用程序会停止响应(对客户端)
我观察到当没有最近的 ParNew 并且如果 CMS-Initial-Mark 阶段开始时,CMS-Initial-Mark 阶段需要更长的时间来标记老年代的对象。 好的部分是大多数时候我发现 Par
我看到我的应用程序/平台内存利用率突然飙升。在我看到的 GC 详细日志中: 1285.946: [GC 1285.946: [**ParNew (promotion failed)**: 353920
我一直无法找到有关年轻集合的哪个阶段实际上序列化到单个 CPU 的解释。我的猜测是,这是在老一代中进行第一次适合(最适合?)搜索时的情况。 根据我收集到的信息,我们看到的可怕性能与伊甸园大小太小有关,
我们在Lucene中对大量的用户信息进行索引,一次批量运行500个。在索引时我看到非常频繁的 GC (ParNew)。这是正常行为还是我应该研究 GC 调优? 2012-08-15 10:33:06,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!