JVM常见的两个性能问题
JVM调优的目的在于提升性能，减少内存溢出OOM（OutOfMemoryError）和Full GC（Full Garbage Collection）的次数，提升程序吞吐量。
什么是OOM（OutOfMemoryError）？
OOM（OutOfMemoryError）是Java虚拟机（JVM）在内存不足时抛出的一种错误。当 JVM 无法分配新对象或无法扩展其内存时，会抛出此错误。OOM通常表示应用程序的内存使用超出了 JVM 的内存限制，或者存在内存泄漏等问题。
-
堆内存不足：当堆内存无法满足新对象的分配需求时，会抛出java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space错误。
-
栈内存不足：当线程栈的深度超过 JVM 允许的最大深度时，会抛出java.lang.StackOverflowError错误；如果栈无法扩展到足够的内存，则会抛出java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread错误。
-
本地方法栈不足：与栈内存不足类似，本地方法栈不足也会导致java.lang.OutOfMemoryError错误。
-
方法区（元空间）不足：当方法区（元空间）无法分配新的类元数据时，会抛出java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace错误。
-
直接内存不足：当直接内存无法分配新的缓冲区时，会抛出java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory错误。
什么是Full GC（Full Garbage Collection）？
Full GC是一种垃圾回收操作，是Java虚拟机（JVM）在垃圾回收时，不仅回收年轻代的对象，还回收老年代和方法区的对象。Full GC通常比Minor GC（年轻代垃圾回收）更耗时，因为它需要扫描和回收整个堆内存。
- 触发时机：
-
- 老年代空间不足：当老年代的可用内存不足以容纳新生代晋升的对象时，会触发Full GC。
- 方法区空间不足：当方法区（元空间）的可用内存不足时，会触发Full GC。
- 调用System.gc()：显式调用System.gc()方法会建议JVM执行Full GC，但不一定会执行。
- Minor GC后进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存：如果Minor GC后进入老年代的对象总和大于老年代的可用内存，会触发Full GC。
- 对象大小大于Survivor区可用内存：当对象从Eden区或Survivor区复制到另一个Survivor区时，如果对象大小大于目标Survivor区的可用内存，会将对象直接晋升到老年代，如果老年代的可用内存不足，则触发 Full GC。
- Full GC的影响：
-
-
STW（Stop The World）：Full GC会暂停所有用户线程，导致应用程序卡顿，影响用户体验。
-
性能影响：Full GC 的执行时间通常较长，会显著影响应用程序的性能。
-
如何进行JVM的性能优化？
总的来说从以下几个方面干预：
- 优化内存分配：根据应用的需求，设置合适的堆内存大小，避免内存不足或浪费。通过减少对象的创建和销毁，使用对象池等方式，来减少内存的分配和回收。
-
优化垃圾回收：根据应用的特点，选择合适的垃圾回收器和调整参数，选择合适的垃圾回收器，如Serial收集器、ParNew收集器、CMS收集器和G1收集器等。
-
优化代码：编写高效、简洁的代码，减少不必要的计算和操作。
-
调整垃圾回收参数：通过调整垃圾回收的参数，如新生代和老年代的比例、回收的频率等，来优化垃圾回收的性能。
-
避免内存泄漏：及时发现和修复内存泄漏的问题，减少不必要的内存占用。
-
使用性能分析工具：如JConsole、VisualVM等工具，对JVM的性能进行分析和监控，及时发现问题并进行优化。
具体调优方式：
1）垃圾回收调优
- 选择合适的垃圾回收器：
- 如果侧重响应时间，可选用CMS或G1。
- 如果侧重吞吐量，可选用Serial或Parallel Scavenge。
- 设置堆内存大小：
- 初始堆内存（-Xms）：设置为物理内存的1/4到1/2。
- 最大堆内存（-Xmx）：与初始堆内存尽量保持一致，避免运行时频繁调整堆大小。
- 调整新生代和老年代比例：
- 默认情况下：新生代占1/3，老年代占2/3。
- 可使用选项 -XX:NewRatio=2 将老年代与新生代的比设置为2:1，即新生代占1/3。
- 日志分析：
-
通过GC日志（使用参数-Xloggc: 指定日志文件路径，-XX:+PrintGCDateStamps 打印时间戳等）分析GC情况，判断是否需要调整。
-
2）其他调优手段
- 线程池调优：合理设置线程池大小，避免线程过多导致上下文切换频繁或线程不足导致任务被阻塞。
- 缓存调优：如使用Map缓存时，设定合理的缓存过期时间和最大缓存容量。
- 并行与并发调优：对于多线程场景，合理使用锁机制（如减小锁粒度、使用乐观锁等）。
3）常用监控工具
-
JConsole：提供对虚拟机各个方面的信息查看和某些方面的操作。
-
JProfiler：商业的分析工具，可以查看线程、内存、CPU等信息。
-
VisualVM：java自带的工具，支持对已启动的Java程序进行性能分析和故障排查。
4）线上处理方法
- 开启日志：合理设置JVM参数（模拟报错就设置小一点），项目启动打印日志
- -Xmx200m -Xms200m -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+HeapDumpBeforeFullGC -XX:+HeapDumpAfterFullGC -XX:+HeapDumpPath=地址
- 内存监控：预警监控（JVM-Micrometer）
- 拿到日志：溢出日志生成dump文件（.hprof）
- 进行分析：分析工具MAT或者visulVM打开，Actions-Dominator Tree位置找到内存溢出对象或线程[命名的重要性]
- 代码优化：根据工具指出的问题，定位跟踪问题代码，进行优化验证
5）本地处理方法
- 开启日志：合理设置JVM参数（模拟报错就设置小一点），项目启动打印日志
- 内存监控：预警监控（VisualVM）
- 拿到日志：溢出日志生成dump文件（.hprof）
- 进行分析：分析工具MAT或者visulVM打开，找到内存溢出对象或线程[命名的重要性]
- 代码优化：根据工具指出的问题，定位跟踪问题代码，进行优化验证
关注公众号：咖啡Beans
在这里，我们专注于软件技术的交流与成长，分享开发心得与笔记，涵盖编程、AI、资讯、面试等多个领域。无论是前沿科技的探索，还是实用技巧的总结，我们都致力于为大家呈现有价值的内容。期待与你共同进步，开启技术之旅。
