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这篇CFSDN的博客文章java虚拟机之JVM调优详解由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
虚拟机参数分为基本和扩展两类,在命令行中输入 JAVA_HOME\bin\java就可得到基本参数列表。 在命令行输入 JAVA_HOME\bin\java –X就可得到扩展参数列表.
标准: - 开头,所有的HotSpot都支持 非标准:-X 开头,特定版本HotSpot支持特定命令 不稳定:-XX 开头,下个版本可能取消 。
例如:java -version、java -X 。
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|
import
java.util.List;
import
java.util.LinkedList;
public
class
HelloGC {
public
static
void
main(String[] args) {
System.out.println(
"HelloGC!"
);
List list =
new
LinkedList();
for
(;;) {
byte
[] b =
new
byte
[
1024
*
1024
];
list.add(b);
}
}
}
|
调优前的基础概念 。
1. 吞吐量: 用户代码时间 /(用户代码执行时间 + 垃圾回收时间) 2. 响应时间: STW(Stop The World)越短,响应时间越好 。
所谓的调优,首先自己要明确,想要的是什么,是吞吐量还是响应时间,还是在满足一定的响应时间的情况下,要求达到多大的吞吐量,一般来说根据业务类型去选择对应的调优方式,比如网站需要的是响应时间优先,JDK1.8尽量选G1,那如果是数据挖掘的需要使用的是吞吐量.
在没有接触过调优之前我们理解的JVM调优就是解决OOM问题,OOM只是JVM调优的一部分 。
一般是根据需求进行JVM规划和预调优优化运行JVM运行环境(慢,卡顿)解决JVM运行过程中出现的各种问题(OOM) 。
首先的话,调优是从业务场景开始的,如果没有业务场景的JVM调优都是不靠谱的,比如有时间在实际项目中,有很多个类,成千上万个代码,你怎么知道具体是哪个代码有问题,就算我们知道有段代码频繁的full gc,但是可能过一段时间就OOM了.
-Xloggc:/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=20M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCCause或者每天产生一个日志文件 。
在生产环境中日志文件,后面日志名字,按照系统时间产生,循环产生,日志个数五个,每个大小20M,这样的好处在于整体大小100M,能 控制整体文件大小 。
观察日志情况 。
垂直电商,最高每日百万订单,处理订单系统需要什么样的服务器配置 。
这个问题比较鸡肋,因为很多不同的服务器配置都能够支撑 。
比如有一百万个订单,每个小时不会产生很高的并发量,我们寻找高峰时间,做一个假设100W订单有72W订单在高峰期产生,比如一个小时平均36W订单,所以我们内存选择大小是按照巅峰时间选择的,很多时间我们可能就是去做压测,实在不行就添加CPU和内存 。
12306遭遇春节大规模抢票应该如何支撑 。
订单信息每天固定,可以丢到缓存中,不同的业务逻辑有不同的业务设计,12306应该是中国并发量最大的秒杀网站,号称并发100W,就是说每秒进行百万次的业务逻辑的处理,估计淘宝一年最高的是54W并发.
如果解决这个问题呢,看下面所示:
CDN -》 LVS -》 NGINX -》 业务系统 -》每台机器1W并发 。
普通电商的下单流程一般是:
订单 -》下单-》 订单系统减库存 -》 等待用户付款 。
这个事务如果同步的方式完成,TPS是支撑不了多长时间的 。
但是在12306里面的模型是 。
下单-》 减库存和订单同时异步进行 -》 等待付款 。
异步是当你下完订单之后,它一个线程去减库存,另外一个线程直接把你下单的信息扔到kafka或者redis里面直接返回OK,你下单成功后等待你付款,什么时候你付款完成后面那些个订单处理线程就会去里面拿数据,这个处理完了就会持久化到Hbase或者是mysql,一般大流量的处理方法核心思想就是:分而治之 。
比如我有一个50万PV的资料类网站(从磁盘提取文档到内存)原服务器32位,1.5G的堆,用户反馈网站比较缓慢,如果对它进行升级,新服务器64位,16G的堆内存,用户还是反馈卡顿,而且还比之前更严重,这个是因为什么呢?一般来说很多用户去浏览数据,很多数据会load到内存中,导致内存不足,频繁的GC,STW时间过长,响应时间就会变慢,那我们应该怎么办呢,使用 PS-> PN+CMS或者G1.
还有一个就是系统CPU经常100%,我们要如何进行调优呢?
首先我们可以想到CPU100%那么一定有线程在占用系统资源 。
1.找出哪个进程CPU高 (top命令) 。
2.该进程中的哪个线程CPU高(top -Hp) 。
3.导出该线程的堆栈 。
4.查找哪个方法(栈挣)比较消耗时间 。
5.工作线程占比高 | 垃圾回收线程占比高 。
今天我们只是讲解了一些基本的操作,具体怎么操作该怎么办呢?这一部分小农会在下一部分中进行讲解,今天主要带大家了解一些常用的参数,告诉大家怎么去使用和一些前置知识.
到此这篇关于java虚拟机之JVM调优详解的文章就介绍到这了,更多相关JVM调优详解内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我! 。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_14996421/article/details/115627302 。
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