前言
JVM常见问题:
- JVM内存模型是都包含哪些部分,分别用来干什么的?
- 如何设置JVM内存?
- 日均xxx访问量服务该如何设置JVM内存?
- ...
JVM内存模型大家应该都很熟悉,合理的设置JVM内存要考虑多方面的因素,如果JVM设置不合理系统上线后会产生哪些问题呢?
- 容易引发
Full GC造成系统卡顿 - OOM服务直接挂掉
- 请求变慢、响应超时
- ...
下面使用一个小小的案例来讲解如何评估JVM容量,然后合理的设置JVM内存。
评估访问量
使用一个日均百万访问量服务来简单评估下JVM内存的使用以及会面临的一些问题。
平均QPS
日均百万访问量是不是太抽象了,所以先计算出平均QPS:
平均QPS = 100w / (24h * 3600s)
计算出平均QPS大约在每秒120次左右,那么这个订单订单请求每秒都会被调用大约120
次,每次调用都需要分配订单对象,一秒产生120个订单对象,30分钟后系统就会有:
订单对象 = 120 * (30m * 60s)
216000个订单对象,越来越多的订单对象存放在JVM中,事实上除了订单对象还会有其他的对象会存在,这个数字还要扩大10-20倍来计算。
每次请求消耗内存
计算出平均QPS那么每次请求会消耗多少内存呢?这个粗略的计算下比如:
- 一个int占4个字节
- 一个long占8个字节
- ...
这里我们假设是2kb这样一秒也就消耗240kb内存(120 * 2kb)看起来不大,服务压力还不明显,如果设置新生代为512m(524288kb)那大约要30分钟新生代才会被占满,然后JVM才会去执行Minor GC垃圾回收。
评估高峰期QPS
上面知道QPS为120,这样算下来好像对服务造成不了多大的压力。实际上大部分流量都会来自于白天(8个小时),再假设运营做了一个秒杀活动中午12-13点1000块秒个IPhonex,那这个时间段的流量可能要扩大10-20倍,咱们再用这个秒杀活动才计算一次:
高峰QPS = 日均QPS * 20倍
大概高峰期QPS为2000次,那算下来一秒钟要创建2000个订单对象,将近2m的空间(2000 * 2k)再大胆一点一秒钟内存占用几十M甚至几百M,那么Minor GC执行的周期将非常频繁 。
每秒2000个请求,GC频繁执行,系统性能下降以往1秒就能处理完的请求,可能会达到几秒甚至几十秒才能处理完成。更可怕的是请求时间变长,以往1秒处理完后可以回收的内存,现在变成在Minor GC执行期间还在引用无法得到有效的回收,这就导致Minor GC内存回收率低下,慢慢的对象将被移到老年代:
上述流程反复来几次,是不是的有对象被移到老年代,请求处理完成后这些对象又会变成垃圾对象停留在老年代,老年代里的垃圾对象是不是会越来越多?
一旦老年代的垃圾对象越来越多,迟早会满,然后就会触发老年代GC,而且这个频率还很快,可能就会频繁触发老年代垃圾回收。
JVM: 这谁顶的住~~
JVM内存设置参数
有了一个大概容量的评估,设置JVM内存就比较简单了,下面是一些常用的JVM内存设置参数:
-Xms:设置最小堆内存-Xmx:设置最大堆内存-Xmn:设置新生代内存-Xss: 设置栈大小-XX:PermSize:设置最小永久代内存-XX:MaxPermSize:设置最小永久代内存
有了这些设置参数,再结合上一节给出的估算方法,就能很明白的设置这些参数的值,不用等到上线运行后再来根据访问量、并发量来慢慢调优设置了。
总结
如何合理设置JVM内存应当考虑以下因素:
- 评估总访问量
- 评估平均访问量
- 评估高峰QPS
- 请求单次消耗内存
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