虚拟机性能监控及调优分析

目录

 

JVM性能监控

JVM命令行工具

jps : 虚拟机进程状况工具

jstat :虚拟机统计信息监视工具

jinfo : Java配置信息工具

jmap : Java内存映像工具

jhat :虚拟机堆转储快照分析工具

jstack : Java堆栈跟踪工具

HSDIS : JIT生成代码反汇编

JDK可视化工具

JConsole : Java监视与管理控制台

1.启动JConsole

2.内存监控

3.线程监控

 

JVM 性能调优

使用 64 位 JDK 管理大内存

使用 32 位 JVM 建立逻辑集群

调优案例分析与实战

场景描述

分析

直接内存的回收过程

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参考：https://www.cnblogs.com/java-chen-hao/p/10488689.html

JVM性能监控

JVM命令行工具

jps : 虚拟机进程状况工具

JDK的很多小工具的名字都参考了UNIX命令的命名方式,jps ( JVM Process Status Tool ) 是其中的典型。除了名字像UNIX的ps命令之外,它的功能也和ps命令类似:可以列出正在运行的虚拟机进程,并显示虛拟机执行主类(Mam Class,main ( ) 函数所在的类)名称以及这些进程的本地虛拟机唯一ID ( Local Virtual Machine Identifier,LVMID ) 。 虽然功能比较单一 ,但它是使用频率最高的JDK命令行工具,因为其他的JDK工具大多需要输入它查询到 的LVMID来确定要监控的是哪一个虚拟机进程。对于本地虚拟机进程来说,LVMID与操作系统的进程ID ( Process Identifier,PID ) 是一致的,使用Windows的任务管理器或者UNIX的ps命令也可以查询到虚拟机进程的LVMID , 但如果同时启动了多个虚拟机进程,无法根据进程名称定位时,那就只能依赖jps命令显示主类的功能才能区分了。

jps命令格式:

jps[options][hostid]

jps执行样例:

D :\Develop\Java\jdkl.6.0_21\bin>jps -l
2338 D :\Develop\glassfisE\bin\..\modules\admin-cli.jar 
2764 com.sun.enterprise.glassfish.bootstrap.ASMain 
3788 sun.tools.jps.Jps

jps可以通过RMI协议查询开启了RMI服务的远程虚拟机进程状态,hostid为RMI注册表中注册的主机名。jps的其他常用选项见表4-2。

注：tools.jar中的类库不属于Java的标准API,如果引入这个类库,就意味着用户的程序只能运行于Sun Hotspot ( 或一些从Sun公司购买了JDK的源码License的虚拟机,如IBM J9、 BEA JRockit)上面,或者在部署程序时需要一起部署tools.jar。

jstat :虚拟机统计信息监视工具

jstat( JVM Statistics Monitoring Tool )是用于监视虚拟机各种运行状态信息的命令行工具。它可以显示本地或者远程虚拟机进程中的类装载、内存、垃圾收集、JIT编译等运行数据 ,在没有GUI图形界面,只提供了纯文本控制台环境的服务器上,它将是运行期定位虚拟机性能问题的首选工具。

jstat命令格式为:

jstat[option vmid[interval[s|ms][count]]]

对于命令格式中的VMID与LVMID需要特别说明一下:如果是本地虚拟机进程,VMID与 LVMID是一致的,如果是远程虚拟机进程,那VMID的格式应当是:

[protocol:][//]lvmid[@hostname[:port]/servername]

参数interval和count代表查询间隔和次数,如果省略这两个参数,说明只查询一次。假设需要每250毫秒查询一次进程2764垃圾收集状况,一共查询20次,那命令应当是:

jstat -gc 2764 250 20

选项option代表着用户希望查询的虚拟机信息,主要分为3类 :类装载、垃圾收集、运行期编译状况,具体选项及作用请参考表4-3中的描述。

jstat监视选项众多，这里仅举监视一台刚刚启动的 GlassFish v3服务器的内存状况的例子来演示如何查看监视结果。监视参数与输出结果如代码清单4-1所示。

D:\Develop\Java\jdkl.6.0_21\bin> jstat -gcutil 2764 
S0 S1 E 0 P YGC YGCT FGC FGCT GCT
0.00 0.00 6.20 41.42 47.20 16 0.105 3 0.472 0.577

查询结果表明:这台服务器的新生代Eden区( E ,表示Eden)使用了6.2%的空间,两个 Survivor区(S0、S1 , 表示Survivor0、 Survivor1) 里面都是空的,老年代( O , 表示Old )和 永久代( P , 表示Permanent) 则分别使用了41.42%和47.20%的空间。程序运行以来共发生 Minor GC(YGC,表示Young GC)16次,总耗时0.105秒,发生Full GC(FGC,表示Full GC)3次,Full GC总耗时(FGCT,表示Full GC Time)为0.472秒,所有GC总耗时(GCT , 表示GC Time )为0.577秒。

使用jstat工具在纯文本状态下监视虚拟机状态的变化,确实不如后面将会提到的 VisualVM等可视化的监视工具直接以图表展现那样直观。但许多服务器管理员都习惯了在文本控制台中工作,直接在控制台中使用jstat命令依然是一种常用的监控方式。

jinfo : Java配置信息工具

jinfo ( Configuration Info for Java ) 的作用是实时地查看和调整虚拟机各项参数。使用jps命令的-v参数可以查看虚拟机启动时显式指定的参数列表,但如果想知道未被显式指定的参数的系统默认值,除了去找资料外,就只能使用jinfo的-flag选项进行查询了(如果只限于 JDK 1.6或以上版本的话,使用java-XX : +PrintFlagsFinal查看参数默认值也是一个很好的选择 ),jinfo还可以使用-sysprops选项把虚拟机进程的System.getProperties() 的内容打印出来。这个命令在JDK 1.5时期已经随着Linux版的JDK发 布 ,当时只提供了信息查询的功能 ,JDK 1.6之后,jinfo在Windows和Linux平台都有提供,并且加入了运行期修改参数的能力 ,可以使用-flag[+|-jname或者-flag name=value修改一部分运行期可写的虚拟机参数值。 JDK 1.6中,jinfo对手Windows平台功能仍然有较大限制,只提供了最基本的-flag选项。

jinfo命令格式:

jinfo[option]pid

执行样例:查询CMSInitiatingOccupancyFraction参数值。

C:\>jinfo -flag CMSInitiatingOccupancyFraction 1444 
-XX :CMSInitiatingOccupancyFraction=85

jmap : Java内存映像工具

jmap ( Memory Map for Java ) 命令用于生成堆转储快照(一般称为heapdump或dump文件 )。如果不使用jmap命令,要想获取Java堆转储快照,还有一些比较“暴力”的手段:譬如-XX : +HeapDumpOnOutOfMemoryError参数,可以让虚拟机在OOM异常出现之后自动生成dump文件,通过-XX : +HeapDumpOnCtrlBreak参数则可以使用[Ctrl]+[Break] 键让虚拟机生成dump文件 ,又或者在Linux系统下通过Kill -3命令发送进程退出信号“吓唬”下虚拟机,也能拿到dump文件。

jmap的作用并不仅仅是为了获取dump文件,它还可以查询finalize执行队列、Java堆和永久代的详细信息,如空间使用率、当前用的是哪种收集器等。

和jinfo命令一样,jmap有不少功能在Windows平台下都是受限的,除了生成dump文件的-dump选项和用于查看每个类的实例、空间占用统计的-histo选项在所有操作系统都提供之外 ,其余选项都只能在Linux/Solaris下使用。

jmap命令格式:

jmap[option]vmid

option 选项的合法值与具体含义见表4-4。

代码清单4-2是使用jmap生成一个正在运行的Eclipse的dump快照文件的例子,例子中的3500是通过jps命令查询到的LVMID。

代码清单4-2 使用jmap生成dump文件

C:\Users\IcyFenix>jmap-dump:format=b,file=eclipse.bin 3500 
Dumping heap to C :\Users\IcyFenix\eclipse.bin.
Heap dump file created

jhat :虚拟机堆转储快照分析工具

Sun JDK提供jhat(JVM Heap Analysis Tool)命令与jmap搭配使用,来分析jmap生成的堆转储快照。jhat内置了一个微型的HTTP/HTML服务器 ,生成dump文件的分析结果后,可以在浏览器中查看。不过实事求是地说,在实际工作中,除非笔者手上真的没有别的工具可用, 否则一般都不会去直接使用jhat命令来分析dump文件 ,主要原因有二:一是一般不会在部署应用程序的服务器上直接分析dump文 件 ,即使可以这样做,也会尽量将dump文件复制到其他机器上进行分析,因为分析工作是一个耗时而且消耗硬件资源的过程,既然都要在其他机器进行,就没有必要受到命令行工具的限制了;另一个原因是jhat的分析功能相对来说比较简陋,后文将会介绍到的VisualVM , 以及专业用于分析dump文件的Eclipse Memory Analyzer、 IBM HeapAnalyzer等工具,都能实现比jhat更强大更专业的分析功能。代码清单4-3演示了使用jhat分析4.2.4节中采用jmap生成的Eclipse IDE的内存快照文件。

代码清单4-3 使用jhat分析dump文件

 

C:\Users\IcyFenix>jhat eclipse.bin
Reading from eclipse.bin.
Dump file created Fri Nov 19 22 :07 :21 CST 2010 Snapshot read,resolving.
Resolving 1225951 objects.
Chasing references,expect 245 dots...... Eliminating duplicate references
Snapshot resolved.
Started HTTP server on port 7000
Server is ready.

屏幕显不“Server is ready.”的提示后,用户在浏览器中键入http://localhost:7000/就可以 看到分析结果,如图4-3所示。

分析结果默认是以包为单位进行分组显示,分析内存泄漏问题主要会使用到其中 的“Heap Histogram” (与jmap-histo功能一样)与OQL页签的功能,前者可以找到内存中总容量最大的对象,后者是标准的对象查询语言,使用类似SQL的语法对内存中的对象进行查询统计。

jstack : Java堆栈跟踪工具

jstack(Stack Trace for Java)命令用于生成虚拟机当前时刻的线程快照(一般称为 threaddump或者javacore文件 )。线程快照就是当前虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈的集合 ,生成线程快照的主要目的是定位线程出现长时间停顿的原因,如线程间死锁、死循环、请求外部资源导致的长时间等待等都是导致线程长时间停顿的常见原因。线程出现停顿的时候通过jstack来查看各个线程的调用堆栈,就可以知道没有响应的线程到底在后台做些什么事情,或者等待着什么资源。

jstack命令格式:

jstack [option] vmid

option选项的合法值与具体含义见表4-5。

代码清单4-4是使用jstack查看Eclipse线程堆栈的例子,例子中的3500是通过jps命令查询到的LVMID。

代码清单4 - 4 使用jstack查看线程堆栈(部分结果)

在JDK 1.5中 ,java.lang.Thread类新增了一个getAllStackTraces()用于获取虚拟机中所有线程的StackTraceElement对象。使用这个方法可以通过简单的几行代码就完成jstack的大部分功能,在实际项目中不妨调用这个方法做个管理员页面,可以随时使用浏览器来查看线程堆栈,如代码清单4-5所示,这是笔者的一个小经验。

代码清单4 - 5 查看线程状况的JSP页面

 

<%@ page import="java.util.Map"%>






<%
    for (Map.Entry stackTrace : Thread.getAllStackTraces().entrySet()) {
        Thread thread = (Thread) stackTrace.getKey();
        StackTraceElement[] stack = (StackTraceElement[]) stackTrace.getValue();
        if (thread.equals(Thread.currentThread())) {
            continue;
        }
        out.print("\n线程：" + thread.getName() + "\n");
        for (StackTraceElement element : stack) {
            out.print("\t"+element+"\n");
        }
    }
%>

HSDIS : JIT生成代码反汇编

在Java虚拟机规范中,详细描述了虚拟机指令集中每条指令的执行过程、执行前后对操作数栈、局部变量表的影响等细节。这些细节描述与Sun的早期虚拟机( Sun Classic VM)高度吻合 ,但随着技术的发展,高性能虚拟机真正的细节实现方式已经渐渐与虚拟机规范所描述的内容产生了越来越大的差距,虚拟机规范中的描述逐渐成了虚拟机实现的“概念模型”— 即实现只能保证规范描述等效。基于这个原因,我们分析程序的执行语义问题(虚拟机做了什么)时 ,在字节码层面上分析完全可行,但分析程序的执行行为问题(虚拟机是怎样做的、性能如何)时 ,在字节码层面上分析就没有什么意义了,需要通过其他方式解决。

分析程序如何执行,通过软件调试工具(GDB、Windbg等 )来断点调试是最常见的手段 ,但是这样的调试方式在Java虚拟机中会遇到很大困难,因为大量执行代码是通过JIT编译器动态生成到CodeBuffer中的 ,没有很简单的手段来处理这种混合模式的调试(不过相信虚拟机开发团队内部肯定是有内部工具的)。因此,不得不通过一些特别的手段来解决问题, 基于这种背景,本节的主角——HSDIS插件就正式登场了。

HSDIS是一个Sun官方推荐的HotSpot虚拟机JIT编译代码的反汇编插件,它包含在HotSpot虚拟机的源码之中,但没有提供编译后的程序。在Project Kerni的网站也可以下载到单独的源码。它的作用是让HotSpot的-XX : +PrintAssembly指令调用它来把动态生成的本地代码还原为汇编代码输出,同时还生成了大量非常有价值的注释,这样我们就可以通过输出的代码来分析问题。读者可以根据自己的操作系统和CPU类型从Project Kenai的网站上下载编译好的插件,直接放到JDK_HOME/jre/bin/client和JDK_HOME/jre/bin/server目录中即可。如果没 有找到所需操作系统(譬如Windows的就没有 )的成品 ,那就得自己使用源码编译一下。

还需要注意的是,如果读者使用的是Debug或者FastDebug版的HotSpot ,那可以直接通过-XX : +PrintAssembly指令使用插件;如果使用的是Product版的HotSpot , 那还要额外加入一个-XX : +UnlockDiagnosticVMOptions参数。笔者以代码清单4-6中的简单测试代码为例演示一下这个插件的使用。

代码清单4 - 6 测试代码

public class Bar {
    int a = 1;
    static int b = 2;

    public int sum(int c) {
        return a + b + c;
    }

    public static void main(String[] args) {
        new Bar().sum(3);
    }
}

 

编译这段代码,并使用以下命令执行。

java -XX:+PrintAssembly -Xcomp -XX:CompileCommand=dontinline,*Bar.sum -XX:CompileCommand=compileonly,*Bar.sum test.Bar

 

其中 ,参数-Xcomp是让虚拟机以编译模式执行代码,这样代码可以“偷懒”,不需要执行足够次数来预热就能触发JIT编译。两个-XX : CompileCommand意思是让编译器不要内联sum()并且只编译sum() , -XX : +PrintAssembly就是输出反汇编内容。如果一也顺利的话 ,那么屏幕上会出现类似下面代码清单4-7所示的内容。

代码清单4 - 7 测试代码

JDK可视化工具

JConsole : Java监视与管理控制台

JConsole ( Java Monitoring and Management Console ) 是—种基于JMX的可视化监视管理工具。它管理部分的功能是针对JMX MBean进行管理,由于MBean可以使用代码、中间件服务器的管理控制台或者所有符合JMX规范的软件进行访问,所以本节将会着重介绍JConsole监视部分的功能。

1.启动JConsole

通过JDK/bin目录下的“jconsole.exe”启动JConsole后 ,将自动搜索出本机运行的所有虚拟机进程,不需要用户自己再使用jps来查询了,如图4-4所示。双击选择其中一个进程即可开始监控,也可以使用下面的“远程进程”功能来连接远程服务器,对远程虚拟机进行监控。

从图4-4可以看出,笔者的机器现在运行了Eclipse、 JConsole和MonitoringTest三个本地虚拟机进程,其中MonitoringTest就是笔者准备的“反齒教材”代码之一。双击它进入JConsole主界面 ,可以看到主界面里共包括“概述”、“内存”、“线程”、“类”、“VM摘要”、“MBean”,6个页签 ,如图4-5所示。

“概述”页签显示的是整个虚拟机主要运行数据的概览,其中包括“堆内存使用情况”、“线程”、“类”、“CPU使用情况”4种信息的曲线图,这些曲线图是后面“内存” 、“线程”、 ‘类”页签的信息汇总,具体内容将在后面介绍。

2.内存监控

“内存”页签相当于可视化的jstat命令,用于监视受收集器管理的虚拟机内存(Java堆和永久代)的变化趋势。我们通过运行代码清单4-8中的代码来体验一下它的监视功能。运行时设置的虚拟机参数为:-Xms100m-Xmx100m-XX : +UseSerialGC ,这段代码的作用是以 64KB/50毫秒的速度往Java堆中填充数据,一共填充1000次 ,使用JConsole的“内存”页签进行监视 ,观察曲线和柱状指示图的变化。

代码清单4-8 JConsole监视代码

 

/**
 * 内存占位符对象，一个OOMObject大约占64K
 */
static class OOMObject {
    public byte[] placeholder = new byte[64 * 1024];
}

public static void fillHeap(int num) throws InterruptedException {
    List list = new ArrayList();
    for (int i = 0; i < num; i++) {
        // 稍作延时，令监视曲线的变化更加明显
        Thread.sleep(50);
        list.add(new OOMObject());
    }
    System.gc();
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
    fillHeap(1000);
}

 

程序运行后,在“内存”页签中可以看到内存池Eden区的运行趋势呈现折线状,如图4-6所示。而监视范围扩大至整个堆后,会发现曲线是一条向上增长的平滑曲线。并且从柱状图可以看出,在1000次循环执行结束,运行了 System.gc()后 ,虽然整个新生代Eden和Survivor区都基本被清空了,但是代表老年代的柱状图仍然保持峰值状态,说明被填充进堆中的数据在System.gc()方法执行之后仍然存活。笔者的分析到此为止,现提两个小问题供读者思考一下,答案稍后给出。

• 1)虚拟机启动参数只限制了Java堆为100MB, 没有指定-Xmn参数,能否从监控图中估计出新生代有多大?
• 2)为何执行了System.gc()之后,图4-6中代表老年代的柱状图仍然显示峰值状态,代码需要如何调整才能让System.gc()回收掉填充到堆中的对象?

问题1答案:图4-6显示Eden空间为27328KB,因为没有设置-XX : SurvivorRadio参数, 所以Eden与Survivor空间比例为默认值8:1 ,整个新生代空间大约为27 328KBx125%=34160KB.

问题2答案:执行完System.gc()之后,空间未能回收是因为List list对象仍然存活,fillHeap()方法仍然没有退出,因此list对象在System.gc()执行时仍然处于作用域之内。如果把System.gc()移动到fillHeap()方法外调用就可以回收掉全部内存。

3.线程监控

如果上面的“ 内存”页签相当于可视化的jstat命令的话,“线程”页签的功能相当于可视化的jstack命令 ,遇到线程停顿时可以使用这个页签进行监控分析。前面讲解jstack命令的时候提到过线程长时间停顿的主要原因主要有:等待外部资源(数据库连接、网络资源、设备资源等)、死循环、锁等待(活锁和死锁)。通过代码清单4-9分别演示一下这几种情况。

代码清单4-9 线程等待演示代码

/**
 * 线程死循环演示
 */
public static void createBusyThread() {
    Thread thread = new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            while (true)   // 第41行
                ;
        }
    }, "testBusyThread");
    thread.start();
}

/**
 * 线程锁等待演示
 */
public static void createLockThread(final Object lock) {
    Thread thread = new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            synchronized (lock) {
                try {
                    lock.wait();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }, "testLockThread");
    thread.start();
}

 

 

程序运行后 ,首先在“ 线程”页签中选择main线程,如图4-7所示。堆栈追踪显示BufferedReader在readBytes方法中等待System.in的键盘输入 ,这时线程为Runnable状态 ,Runnable状态的线程会被分配运行时间,但readBytes方法检查到流没有更新时会立刻归还执行令牌,这种等待只消耗很小的CPU资源。

接着监控testBusyThread线程,如图4-8所示,testBusyThread线程一直在执行空循环,从堆栈追踪中看到一直在MonitoringTest.java代码的41行停留, 41行为:while(true)。这时候线程为Runnable状态,而且没有归还线程执行令牌的动作,会在空循环上用尽全部执行时间直到线程切换,这种等待会消耗较多的CPU资源。

图4-9显示testLockThread线程在等待着lock对象的notify或notifyAll方法的出现,线程这时候处于WAITING状态 ,在被唤醒前不会被分配执行时间。

testLockThread线程正在处于正常的活锁等待,只要lock对象的notify()或notifyAll()方法被调用,这个线程便能激活以继续执行。代码清单4-10演示了一个无法再被激活的死锁等待。

代码清单4-10死锁代码样例

/**
 * 线程死锁等待演示
 */
static class SynAddRunalbe implements Runnable {
    int a, b;
    public SynAddRunalbe(int a, int b) {
        this.a = a;
        this.b = b;
    }

    @Override
    public void run() {
        synchronized (Integer.valueOf(a)) {
            synchronized (Integer.valueOf(b)) {
                System.out.println(a + b);
            }
        }
    }
}

public static void main(String[] args) {
    for (int i = 0; i < 100; i++) {
        new Thread(new SynAddRunalbe(1, 2)).start();
        new Thread(new SynAddRunalbe(2, 1)).start();
    }
}

 

这段代码开了200个线程去分别计算1+2以及2+1的值 ,其实for循环是可省略的,两个线程也可能会导致死锁,不过那样概率太小,需要尝试运行很多次才能看到效果。一般的话, 带for循环的版本最多运行2〜3次就会遇到线程死锁,程序无法结束。造成死锁的原因是 Integer.valueOf() 方法基于减少对象创建次数和节省内存的考虑, [-128 , 127]之间的数字会被缓存’当valueOf()方法传入参数在这个范围之内,将直接返回缓存中的对象。也就是说,代码中调用了200次Interger.valueOf()方法一共就只返回了两个不同的对象。假如在某个线程的两个synchronized块之间发生了一次线程切换,那就会出现线程A等着被线程B持有的Integer.valueOf(1) , 线程B又等着被线程A持有的Integer.valueOf(2) ,结果出现大家都跑不下去的情景。

出现线程死锁之后,点击JConsole线程面板的“检测到死锁”按钮 ,将出现一个新的“死锁”页签,如图4-10所示。

图4-10中很清晰地显示了线程Thread-43在等待一个被线程Thread-12持有Integer对象 ,而点击线程Thread-12则显示它也在等待一个Integer对象,被线程Thread-43持有,这样两个线程就互相卡住,都不存在等到锁释放的希望了。

 

JVM 性能调优

在高性能硬件上部署程序，目前主要有两种方式：

• 通过 64 位 JDK 来使用大内存；
• 使用若干个 32 位虚拟机建立逻辑集群来利用硬件资源。

使用 64 位 JDK 管理大内存

堆内存变大后，虽然垃圾收集的频率减少了，但每次垃圾回收的时间变长。 如果堆内存为14 G，那么每次 Full GC 将长达数十秒。如果 Full GC 频繁发生，那么对于一个网站来说是无法忍受的。

对于用户交互性强、对停顿时间敏感的系统，可以给 Java 虚拟机分配超大堆的前提是有把握把应用程序的 Full GC 频率控制得足够低，至少要低到不会影响用户使用。

可能面临的问题：

• 内存回收导致的长时间停顿；
• 现阶段，64位 JDK 的性能普遍比 32 位 JDK 低；
• 需要保证程序足够稳定，因为这种应用要是产生堆溢出几乎就无法产生堆转储快照（因为要产生超过 10GB 的 Dump 文件），哪怕产生了快照也几乎无法进行分析；
• 相同程序在 64 位 JDK 消耗的内存一般比 32 位 JDK 大，这是由于指针膨胀，以及数据类型对齐补白等因素导致的。

使用 32 位 JVM 建立逻辑集群

在一台物理机器上启动多个应用服务器进程，每个服务器进程分配不同端口， 然后在前端搭建一个负载均衡器，以反向代理的方式来分配访问请求。

考虑到在一台物理机器上建立逻辑集群的目的仅仅是为了尽可能利用硬件资源，并不需要关心状态保留、热转移之类的高可用性能需求， 也不需要保证每个虚拟机进程有绝对的均衡负载，因此使用无 Session 复制的亲合式集群是一个不错的选择。 我们仅仅需要保障集群具备亲合性，也就是均衡器按一定的规则算法（一般根据 SessionID 分配） 将一个固定的用户请求永远分配到固定的一个集群节点进行处理即可。

可能遇到的问题：

• 尽量避免节点竞争全局资源，如磁盘竞争，各个节点如果同时访问某个磁盘文件的话，很可能导致 IO 异常；
• 很难高效利用资源池，如连接池，一般都是在节点建立自己独立的连接池，这样有可能导致一些节点池满了而另外一些节点仍有较多空余；
• 各个节点受到 32 位的内存限制；
• 大量使用本地缓存的应用，在逻辑集群中会造成较大的内存浪费，因为每个逻辑节点都有一份缓存，这时候可以考虑把本地缓存改成集中式缓存。

调优案例分析与实战

场景描述

一个小型系统，使用 32 位 JDK，4G 内存，测试期间发现服务端不定时抛出内存溢出异常。 加入 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError（添加这个参数后，堆内存溢出时就会输出异常日志）， 但再次发生内存溢出时，没有生成相关异常日志。

分析

在 32 位 JDK 上，1.6G 分配给堆，还有一部分分配给 JVM 的其他内存，直接内存最大也只能在剩余的 0.4G 空间中分出一部分， 如果使用了 NIO，JVM 会在 JVM 内存之外分配内存空间，那么就要小心“直接内存”不足时发生内存溢出异常了。

直接内存的回收过程

直接内存虽然不是 JVM 内存空间，但它的垃圾回收也由 JVM 负责。

垃圾收集进行时，虚拟机虽然会对直接内存进行回收， 但是直接内存却不能像新生代、老年代那样，发现空间不足了就通知收集器进行垃圾回收， 它只能等老年代满了后 Full GC，然后“顺便”帮它清理掉内存的废弃对象。 否则只能一直等到抛出内存溢出异常时，先 catch 掉，再在 catch 块里大喊 “System.gc()”。 要是虚拟机还是不听，那就只能眼睁睁看着堆中还有许多空闲内存，自己却不得不抛出内存溢出异常了。