本文作者在和同事的一次讨论中发现,对 IntelliJ IDEA 内存采用不同的设置方案,会对 IDE 的速度和响应能力产生不同的影响。
Don’t be a Scrooge and give your IDE some more memory
不要做守财奴,给IDE多留点内存吧。
昨天,大家就是否自定义 IntelliJ IDEA 的内存设置进行了讨论,有些人选择默认设置,有些人会对默认的设置进行简单的变更,还有一些开发者会基于他们的需求进行全面复杂的设置。笔者目前的工作是处理几个微服务项目和一个老项目,而客户的核心业务需求非常大。对 IntelliJ IDEA 内存进行简单设置以后,笔者明显感受到了该 IDE 在速度和响应方面的改善。但当时笔者并未进行具体的测量,所以这只是主观感受而已。
不过,参与讨论的一位开发者给笔者发了一份他的设置,虽然是针对同个项目,该设置却极其复杂。笔者对自己的设置并无不满,但非常好奇,这些完全不同的设置对比 JetBrains 提供的默认设置,会有怎样的不同。
笔者的计划是,在一个接近日常开发项目的场景下(加载一个大项目、加载2、3个微服务、git pull 后刷新大项目),测试各个设置带来的效果,并选出内存消耗和速度都达到最优时的最佳设置。
jstat 是 JDK 自带的工具,主要利用 JVM 内建的指令对 Java 应用程序的资源和性能进行实时的命令行监控,还包括对 Heap size 和垃圾回收状况的监控。它有许多选项来收集各种数据(完整的文档),但这里只会用到:-gcutil :
这个命令的输出结果如下:
在本文中,最重要的参数是 GC 事件( YGC 和 FGC )次数和收集时间( YGCT 和 FGCT )。
笔者设置了四种不同的设置,为了好记,给它们起了不同的名字。
JetBrains 提供的默认设置:
给 Xmx 配 4096MB, ReservedCodeCacheSize 设置 1024MB,这已经是相当多的内存了:
Xmx 和 Xms 都分配 2GB ,这是相当平衡的内存消耗:
和上面一样, Xmx 和 Xms 都分配2GB,但是给 GC 和内存管理指定不同的垃圾回收器和许多不同的标志:
以上便是笔者的测试设置,为了执行该测试用例,还需要在~/Library/Preferences/IntelliJIdea15/下创建一个idea.vmoptions文件(这是 Mac OS 系统下的路径设置,查看这篇文章,基于你的操作系统进行设置)
现在,执行测试用例并比较结果。
正如上图所示,启动时间并不依赖于内存设置。Idea 在所有场景下的测试时间都是10秒,无论内存分配有多少。这并不足为奇,因为在此早期阶段,这些设置并不会影响到应用的行为。
现在加载 Monolith 项目及其70万行代码。终于,出现了一些的差异。默认设置所花费的时间几乎是其它的3倍。很明显,如此庞大的代码库需要更多的内存。如果我们执行:
会发现,对比其它设置, GC 在默认设置下会变得异常忙碌。
不仅 GC 释放内存的总时间非常高(几乎达到了50倍),而且 Full GC 的平均执行时间也非常非常长。大量的时间都花在了 Full GC 上面,这是 IDE 响应速度低的主要原因。
现在加载这两个微服务项目,在 IDEA 中打开并且对比他们所消耗的时间。
在这个测试用例下,差异还是非常明显的,复杂设置表现最佳,而默认设置仍旧输给了其他两种设置。
加载完两个微服务项目后,来检查一下同时打开3个项目的情况下, GC 的表现情况。经测试发现,3个不同的自定义设置表现几乎差不多,而默认设置简直弱爆了。
现在,笔者需要从仓库中获得 Monolith 项目的最新版本,并且刷新 Gradle 模块,这样, IDEA 能看到所有的新类。
重要提示:代表默认设置的灰色条形柱非常高,因为 IDEA 在刷新过程中崩溃了,笔者无法测量实际时间。显然,默认分配的内存不足以执行该操作。
但从三个自定义例子中可以发现,大内存配置花费的时间是最短的。所以,内存分配还是起到了作用。
因为 IDEA 在默认设置下无法刷新项目,所以,这次测试默认设置就不包括在里面。
从上图可以看出,三者之间的差异不大,但是 Big 配置下的 Full GC 执行时间最快。此外, Xmx 内存大些对响应能力提升的帮助非常明显。
在这次简短的实验中,大家可以发现,即使对 IntelliJ IDEA 内存进行微调,都可以大大提升 IDE 性能。当然,内存分配越多,执行效果就越好。但是,你也会发现, IDE 之外许多其他应用程序也需要消耗内存,所以,大家的目标应该是在提高性能和内存消耗之间找到一个平衡。笔者认为,在大多数情况下,把 Xmx 值设置在 2G 和 3G 之间是最佳的。如果你有更多的时间可以用 jstat 和 jvisualm 检查用不同的 JVM 设置如何影响性能和内存占用。
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