JVM概述 JVM 是一种用于计算机设备的规范,它是一个虚构的计算机的软件实现,简单的说,JVM 是运行 byte code 字节码程序的一个容器. 它有一个解释器组件,可以实现 JAVA 字节码和计算机操作系统之间的通信,java程序只需要在JVM 上一次编译,多出运行,因此JAVA具有跨平台性. 内存结构 方法区(常量池.静态变量.构造函数.类数据) 堆(对象.类实例.GC的主要区域) 新生区(Minor GC .Full GC清理无用数据) 伊甸园(对象创建) 幸存 0 区 幸存 1 区

本篇是”GC专家系列“的第三篇.在第一篇理解Java垃圾回收中我们学习了几种不同的GC算法的处理过程,GC的工作方式,新生代与老年代的区别.所以,你应该已经了解了JDK 7中的5种GC类型,以及每种GC对性能的影响. 在第二篇Java垃圾回收的监控中介绍了在真实场景中JVM是如何运行GC,如何监控GC数据以及有哪些工具可用来方便进行GC监控. 在本篇中,我将基于真实的案例来介绍一些GC调优的最佳选项.写本篇文章时,我假设你已经理解了前两篇的内容.为了深入理解本部分内容,你最好先浏览一下前两篇的内

一.回想JVM内存分配 须要了解很多其它内存模式与内存分配的,请看 深入JVM系列(一)之内存模型与内存分配 1.1.内存分配: 1.对象优先在EDEN分配 2.大对象直接进入老年代  3.长期存活的对象将进入老年代  4.适龄对象也可能进入老年代:动态对象年龄推断 动态对象年龄推断: 虚拟机并不总是要求对象的年龄必须达到MaxTenuringThreshold才干晋升到老年代,当Survivor空间的同样年龄的全部对象大小总和大于Survivor空间的一半,年龄大于或等于该年龄的对象就能够直接

版权声明:本文为横云断岭原创文章,未经博主同意不得转载.微信公众号:横云断岭的专栏 https://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/24924843 缘起 线上有Tomcat升级到7.0.52版,然后有应用的JVM FullGC变频繁.在高峰期socket连接数,Cpu使用率都暴增. 思路 思路是Tomcat本身的代码应该是没有问题的.有问题的可能是应用代码升级,或者环境改变了.总之Tomcat的优先级排在最后. 先把应用的heap dump下来

一.回顾JVM内存分配   需要了解更多内存模式与内存分配的,请看 深入JVM系列(一)之内存模型与内存分配 1.1.内存分配: 1.对象优先在EDEN分配2.大对象直接进入老年代 3.长期存活的对象将进入老年代 4.适龄对象也可能进入老年代:动态对象年龄判断 动态对象年龄判断: 虚拟机并不总是要求对象的年龄必须达到MaxTenuringThreshold才能晋升到老年代,当Survivor空间的相同年龄的所有对象大小总和大于Survivor空间的一半,年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老

缘起 线上有Tomcat升级到7.0.52版,然后有应用的JVM FullGC变频繁,在高峰期socket连接数,Cpu使用率都暴增. 思路 思路是Tomcat本身的代码应该是没有问题的,有问题的可能是应用代码升级,或者环境改变了,总之Tomcat的优先级排在最后. 先把应用的heap dump下来分析下: jmap -dump:format=b,file=path pid 用IBM的Heap Analyser分析,发现dubbo rpc调用的RpcInvocation对象和taglibs的Si

JVM内存参数调优 为什么要GC调优? 或者说的更确切一些,对于基于Java的服务,是否有必要优化GC?应该说,对于所有的基于Java的服务,并不总是需要进行GC优化,但当你的系统时常报了内存溢出或者java程序运行缓慢时,优先排查是否是程序导致的内存泄漏,再看你是否需要JVM参数调优. 想一下进行GC优化的最根本原因,垃圾收集器清除在Java程序中创建的对象,GC执行的次数即需要被垃圾收集器清理的对象个数,与创建对象的数量成正比,因此,首先你应该减少创建对象的数量. 俗话说的好,“冰冻三尺非一

JVM:参数调优 本笔记是根据bilibili上 尚硅谷 的课程 Java大厂面试题第二季 而做的笔记 前言 查看 JVM 系统默认值:使用 jps 和 jinfo 进行查看 -Xms:初始堆空间 -Xmx:最大堆空间 -Xss:栈空间 -Xms 和 -Xmx 最好调整一致,防止 JVM 频繁进行收集和回收 JVM参数类型 标配参数(从JDK1.0 - Java12都在,很稳定) java -version java -help java -showversion X 参数(了解) -Xint:

目录 参数设置收集器搭配启动内存分配监控工具和方法调优方法调优实例     光说不练假把式,学习Java GC机制的目的是为了实用,也就是为了在JVM出现问题时分析原因并解决之.通过学习,我觉得JVM监控与调优主要的着眼点在于如何配置.如何监控.如何优化3点上.下面就将针对这3点进行学习.     (如果您对Java的内存区域划分和内存回收机制尚不明确,那在阅读本文前,请先阅读我的前一篇博客<Java系列笔记(3) - Java 内存区域和GC机制>,在该博客中,详细叙述了Java HotSp

目录 参数设置收集器搭配启动内存分配监控工具和方法调优方法调优实例     转:http://www.cnblogs.com/zhguang/p/java-jvm-gc.html光说不练假把式,学习Java GC机制的目的是为了实用,也就是为了在JVM出现问题时分析原因并解决之.通过学习,我觉得JVM监控与调优主要的着眼点在于如何配置.如何监控.如何优化3点上.下面就将针对这3点进行学习.     (如果您对Java的内存区域划分和内存回收机制尚不明确,那在阅读本文前,请先阅读我的前一篇博客<J

原文出处:http://www.cnblogs.com/zhguang/p/java-jvm-gc.html   光说不练假把式,学习Java GC机制的目的是为了实用,也就是为了在JVM出现问题时分析原因并解决之.通过学习,我觉得JVM监控与调优主要的着眼点在于如何配置.如何监控.如何优化3点上.下面就将针对这3点进行学习.     (如果您对Java的内存区域划分和内存回收机制尚不明确,那在阅读本文前,请先阅读我的前一篇博客<Java系列笔记(3) - Java 内存区域和GC机制>,在该

参数设置 在Java虚拟机的参数中,有3种表示方法用"ps -ef |grep "java"命令,可以得到当前Java进程的所有启动参数和配置参数: 标准参数(-),所有的JVM实现都必须实现这些参数的功能,而且向后兼容: 非标准参数(-X),默认jvm实现这些参数的功能,但是并不保证所有jvm实现都满足,且不保证向后兼容: 非Stable参数(-XX),此类参数各个jvm实现会有所不同,将来可能会随时取消,需要慎重使用(但是,这些参数往往是非常有用的): (额外的,-Dpr

GC调优(Tuning Garbage Collection)和其他性能调优是同样的原理.初学者可能会被 200 多个 GC参数弄得一头雾水, 然后随便调整几个来试试结果,又或者修改几行代码来测试.其实只要参照下面的步骤,就能保证你的调优方向正确: 列出性能调优指标(State your performance goals) 执行测试(Run tests) 检查结果(Measure the results) 与目标进行对比(Compare the results with the goals)

JVM 在程序执行的过程中, 提供了GC行为的原生数据.那么, 我们就可以利用这些原生数据来生成各种报告.原生数据(raw data) 包括: 各个内存池的当前使用情况, 各个内存池的总容量, 每次GC暂停的持续时间, GC暂停在各个阶段的持续时间. 可以通过这些数据算出各种指标, 例如: 程序的内存分配率, 提升率等等.本章主要介绍如何获取原生数据. 后续的章节将对重要的派生指标(derived metrics)展开讨论, 并引入GC性能相关的话题. JMX API 从 JVM 运行时获取GC

性能测试中除了需要做好性能测试外,我们还需要做性能测试后的,性能调优,需要发现性能问题,也需要做性能调优,在做性能调优中,jvm的性能调优是经常遇到的一个. 随着jdk版本的迅速变化,jdk里面的GC算法也是发生了很多变化,新版的jdk中,G1的已经成了jdk的默认算法了,性能测试中,我们经常关注的比较多的就是tps,吞吐率,内存占用,CPU占用,响应时间,其中GC 的回收对响应时间有非常大的影响,早期的GC回收,基本都会造成很长时间的Stop-The-World 的暂停,新GC算法很多都是围绕

Spark是时下非常热门的大数据计算框架,以其卓越的性能优势.独特的架构.易用的用户接口和丰富的分析计算库,正在工业界获得越来越广泛的应用.与Hadoop.HBase生态圈的众多项目一样,Spark的运行离不开JVM的支持.由于Spark立足于内存计算,常常需要在内存中存放大量数据,因此也更依赖JVM的垃圾回收机制(GC).并且同时,它也支持兼容批处理和流式处理,对于程序吞吐量和延迟都有较高要求,因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要.本文主要讲述如何针对Spark应用程序配置JV

想给项目代码做做调优但有许多疑惑,比如有哪些参数要调.怎么调.使用什么工具.调优的效果如何定量测量等.发现Oracle的这份资料不错,简洁直接,回答了我的许多问题,给了许多很实用的大方向上的指导.将其中精华记录下来,希望能给同样入门的朋友一些启示. Garbage Collectors 垃圾收集器 (Garbage Collectors)是JVM中的内存管理工具.它的职责包括: 在年轻代为对象分配空间,并将存活比较久的对象移动到年老代: 在堆占用率超过某阈值时触发concurrent marki

JVM监控和调优 在Java应用和服务出现莫名的卡顿.CPU飙升等问题时总是要分析一下对应进程的JVM状态以定位问题和解决问题并作出相应的优化,在这过程中Java自带的一些状态监控命令和图形化工具就非常方便了.本文总结了最常用的命令行工具及其常用参数解释,图形化监控工具的用法,仅供参考. jps Java版的ps命令,查看java进程及其相关的信息,如果你想找到一个java进程的pid,那可以用jps命令替代linux中的ps命令了,简单而方便. 命令格式: jps [options] [hos

作者:仲浩   出处:<程序员>电子刊5月B   摘要:Spark立足内存计算,常常需要在内存中存放大量数据,因此也更依赖JVM的垃圾回收机制.与此同时,它也兼容批处理和流式处理,对于程序吞吐量和延迟都有较高要求,因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要. Spark是时下非常热门的大数据计算框架,以其卓越的性能优势.独特的架构.易用的用户接口和丰富的分析计算库,正在工业界获得越来越广泛的应用.与Hadoop.HBase生态圈的众多项目一样,Spark的运行离不开JVM的支持.由于

java开发一般都会涉及到jvm调优其中gc调优是个重点项.那gc调优调整的究竟是什么呢准确来说是业务.下面围绕这个话题展开 起因 为什么说是业务呢得从cc++开始说起如果说是用c/c++做开发运行的效果是比较稳定的.毕竟没有gc这种问题也就没有什么gc造成的停顿没有响应.但是c/c++开发要比java慢尤其是跨平台运行的程序需要不停的做宏定义区分系统的区别.包括开源的库还有框架整体是比java少的.java的框架特别多可以说如果面对的是比较成型的业务那么基本就是java框架的应用并不会自己重头

进行GC性能调优时, 须要明白了解, 当前的GC行为对系统和用户有多大的影响. 有多种监控GC的工具和方法, 本章将逐一介绍经常使用的工具. 您应该已经阅读了前面的章节: 垃圾收集简单介绍 - GC參考手冊 Java中的垃圾收集 - GC參考手冊 GC 算法(基础篇) - GC參考手冊 GC 算法(实现篇) - GC參考手冊 GC 调优(基础篇) - GC參考手冊 JVM 在程序执行的过程中, 提供了GC行为的原生数据. 那么, 我们就能够利用这些原生数据来生成各种报告.原生数据(raw dat