前面在学习JVM的知识的时候,一般都需要利用相关参数进行分析,而分析一般都需要用到一些分析的工具,因为一般使用IDEA,而VisualVM对于IDEA也不错,所以就选择VisualVM来分析JVM性能,这篇文章就介绍一下如何利用VisualVM进行性能分析,以及在分析之前需要知道一些GC优化的原则,GC优化的目的,以及遇到问题时怎么去解决问题的方法。
在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢?
在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢? 1. 方便微服务部署。 2. 方便项目启动,不需要下载Tomcat或者Jetty
候选者:(这个过程中就需要评估自己建的索引是否合理、是否需要引入分布式缓存、是否需要分库分表等等)
T omcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化,我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 JAVA_OPTS参数。
下载并安装 :https://tomcat.apache.org/download-80.cgi
本文由CrowHawk翻译,地址:如何优化Java GC「译」,是Java GC调优的经典佳作。
原文地址:https://www.cnblogs.com/superfj/p/8667977.html
介绍 在SpringBoot的Web项目中,默认采用的是内置Tomcat,当然也可以配置支持内置的jetty,内置有什么好处呢? 1. 方便微服务部署。 2. 方便项目启动,不需要下载Tomcat或者Jetty 针对目前的容器优化,目前来说没有太多地方,需要考虑如下几个点 线程数 超时时间 jvm优化 针对上述的优化点来说,首先线程数是一个重点,初始线程数和最大线程数,初始线程数保障启动的时候,如果有大量用户访问,能够很稳定的接受请求, 而最大线程数量用来保证系统的稳定性,而超时时间用来保障
本文由CrowHawk(https://crowhawk.github.io/2017/08/21/jvm_4/)翻译,是Java GC调优的经典佳作。 本文翻译自Sangmin Lee发表在Cubrid上的"Become a Java GC Expert"系列文章的第三篇《How to Tune Java Garbage Collection》,本文的作者是韩国人,写在JDK 1.8发布之前,虽然有些地方有些许过时,但整体内容还是非常有价值的。译者此前也看到有人翻译了本文,发现其中有许多错漏生硬和语焉不详
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢、接口超时,服务器负载高、并发数低,数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来。
JVM调优是作为每一位Java程序员必备的技能。我们平时打代码一般很少接触到,只有真正部署过线上项目,并且遇到相应的非代码逻辑导致的问题时。为了更好地使用计算机的资源,我们有必要学习一下JVM调优。
这种方式最简单,不过一般使用区块链的开发者都需要debug代码,所以一般在部署的时候使用脚本启动。 需要用到的文件,都可以从 java-tron 这个项目中获得。
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢、接口超时,服务器负载高、并发数低,数据库频繁死锁等。 尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来。 Java 应用性能的瓶颈点非常多,比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素,Java 应用代码,JVM GC,数据库,缓存等。
调优是需要做好准备工作的,毕竟每一个应用的业务目标都不尽相同,性能瓶颈也不会总在同一个点上。在业务应用层面,我们需要:
Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢、接口超时,服务器负载高、并发数低,数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来。Java 应用性能的瓶颈点非常多,比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素,Java 应用代码,JVM GC,数据库,缓存等。笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层、数据库层、框架层、JVM 层,如图 1 所示。
什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配、回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略;更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进。eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析。本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项、关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的eclipse已经进行了配置上面的优化。
本文转载自:https://www.rowkey.me/blog/2016/11/02/java-profile/
Tomcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化,我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 java_OPTS 参数。 JAVA_OPTS参数说明 -server 启用jdk 的 server 版; -Xms java虚拟机初始化时的最小内存; -Xmx java虚拟机可使用的最大内存; -XX: PermSize 内存永久保留区域 -XX:MaxPermSize 内存最大永久保留区域 服务器参数配置
在本地开发环境中我们很少有需求对JVM进行优化,但是到了生产环境我们的程序可能出现如下问题:
我们在自己电脑上进开发的时候,几乎很少考虑对JVM进行优化。但是,我们写的代码,放到生成环境会出现入下各种情况:
Java 应用性能的瓶颈点非常多,比如磁盘、内存、网络 I/O 等系统因素,Java 应用代码,JVM GC,数据库,缓存等。笔者根据个人经验,将 Java 性能优化分为 4 个层级:应用层、数据库层、框架层、JVM 层,如图 1 所示。
Rain falls because the clouds can no longer handle it's weight; just like tears fall, because the heart just cannot handle the pain.
运行Java命令时候打印参数,需要添加-XX:+PrintFlagsFinal参数即可。
所有正在运行的线程的栈上的引用变量。所有的全局变量。所有ClassLoader。。。
CMS(标记-清除)——》G1(标记整理)——》ZGC(染色指针,多重映射等技术)
关于JVM的内存结构及内存分配方式,不是本文的重点,这里只做简单回顾。以下是我们知道的一些常识:
jvm 调优,调的是稳定,并不能带给你性能的大幅提升。服务稳定的重要性就不用多说了, 保证服务的稳定,gc 永远会是 Java 程序员需要考虑的不稳定因素之一。复杂和高并发下的 服务,必须保证每次 gc 不会出现性能下降,各种性能指标不会出现波动,gc 回收规律而且干净,找到合适的 jvm 设置。Full gc 最会影响性能,根据代码问题,避免 full gc 频率。可以 适当调大年轻代容量,让大对象可以在年轻代触发 yong gc,调整大对象在年轻代的回收频 次,尽可能保证大对象在年轻代回收,减小老年代缩短回收时间;
GC 优化的基本原则是:将不同的 GC 参数应用到两个及以上的服务器上然后比较它们的性能,然后将那些被证明可以提高性能或减少 GC 执行时间的参数应用于最终的工作服务器上。
Tomcat的默认配置,性能并不是最优的,我们可以通过优化tomcat以此来提高网站的并发能力。提高Tomcat的性能可以分为两个方向。 服务器资源 服务器所能提供CPU、内存、硬盘的性能对处理能力有决定性影响,所以说服务器性能牛B,Tomcat也不会太差。当然提高服务器的硬件配置,是需要大量RMB的支持的。所以不到万不得已不会采用这种方式,一般公司会采取下面这种通过优化配置,来提升Tomcat性能的方式。 优化配置 优化配置之前,我们需要配置一个tomcat管理员账户,来登录查看Tomcat控制台提高
Tomcat的默认配置,性能并不是最优的,我们可以通过优化tomcat以此来提高网站的并发能力。提高Tomcat的性能可以分为两个方向。
本文将通过一次jvm内存分析过程来说明jps、jcmd、jstat、jstack 和 jmap 工具的使用方法。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 对于高并发访问量的电商、物联网、金融、社交等系统来说,JVM内存优化是非常有必要的,可以提高系统的吞吐量和性能。通常调优的首选方式是减少FGC次数或者FGC时间,以避免系统过多地暂停。FGC达到理想值后,比如一天或者两天触发一次FGC。FCT时间优化为100~300毫秒后,再减少YoungGC次数或者YoungGC时间,YoungGC仍然会消耗CPU资源,优化YoungGC调用次数和消耗的CPU资源,可以提高系统的吞吐量。 优化GC前,必须获取GC的实际
为了对线上程序的性能进行优化分析, 最近在看广受推荐的《深入理解Java虚拟机》,整本书的内容不少, 目前只是根据自己所需的进行阅读, 在后续读完整本内容配合笔记再写篇博客来记录下.而现在阅读过程中,发现 引用逃逸 和 逃逸分析这个两个概念 并不太了解,还容易混淆,于是就写下这篇博客来帮助下认识 Java 中的 引用逃逸 和 逃逸分析.
在实际的业务场景中,我们往往倾向于认为容器环境与虚拟机一样,可以完全自定义不同参数的虚拟 CPU 和虚拟 Memory 资源。其实,从本质上而言,容器更倾向于一种隔离机制环境,其中一个进程的资源( CPU、内存、文件系统、网络等)与另一个进程隔离。这种隔离是可能的,因为 Linux 内核中有一个名为 CGroups 的特性。然而,一些从执行环境收集信息的应用程序在 CGroup 存在之前就已经实现了。像大多数常用的命令行 “top”、“free”、“ps” 等诸如此类的工具,甚至 JVM 都没有针对在容器内执行进行优化,毕竟,容器是一个高度受限的 Linux 进程。
当我们将 JVM 生态中的关键要素,例如,垃圾收集器、堆大小和运行时编译器设置默认值时,许多技术人员(开发、运维人员)或许应该意识到在 Linux 容器生态中(诸如,Docker、Rkt、RunC、Lxcfs 等)内所运行的 Java 进程的实际行为与预期不符。当我们在没有任何调优参数(例如,最为简洁的的启动命令行:“ java -jar myapplication .jar”)的情况下执行 Java 应用程序时,JVM 将自行调整某些特定的参数,以在当前执行环境中获得最佳性能表现。
在本地开发环境中我们很少会遇到需要对jvm进行优化的需求,但是到了生产环境,我们 可能将有下面的需求: 运行的应用“卡住了”,日志不输出,程序没有反应 服务器的CPU负载突然升高 在多线程应用下,如何分配线程的数量? …… 我们不仅要让程序能跑起来,而且是可以跑的更快!可以分析解决在生产环境中所遇到的各种“棘手”的问题。 博主使用的jdk版本为1.8
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