3：类加载-初始化
1. 加载过程
1. Loading
1. 双亲委派，主要出于安全来考虑
2. LazyLoading 五种情况
1. –new getstatic putstatic invokestatic指令，访问final变量除外
–java.lang.reflect对类进行反射调用时
–初始化子类的时候，父类首先初始化
–虚拟机启动时，被执行的主类必须初始化
–动态语言支持java.lang.invoke.MethodHandle解析的结果为REF_getstatic
REF_putstatic REF_invokestatic的方法句柄时，该类必须初始化
3. ClassLoader的源码
1. findInCache -> parent.loadClass -> findClass()
4. 自定义类加载器
1. extends ClassLoader
2. overwrite findClass() -> defineClass(byte[] -> Class clazz)
3. 加密
4. 第一节课遗留问题：parent是如何指定的，打破双亲委派，学生问题桌面图片
1. 用super(parent)指定
2. 双亲委派的打破
1. 如何打破：重写loadClass（）
2. 何时打破过？
1. JDK1.2之前，自定义ClassLoader都必须重写loadClass()
2. ThreadContextClassLoader可以实现基础类调用实现类代码，通
过thread.setContextClassLoader指定
3. 热启动，热部署
1. osgi tomcat 都有自己的模块指定classloader（可以加载同
一类库的不同版本）
5. 混合执行 编译执行 解释执行
1. 检测热点代码：-XX:CompileThreshold = 10000
2. Linking
1. Verification
1. 验证文件是否符合JVM规定
2. Preparation
1. 静态成员变量赋默认值
3. Resolution
1. 将类、方法、属性等符号引用解析为直接引用
常量池中的各种符号引用解析为指针、偏移量等内存地址的直接引用
3. Initializing
1. 调用类初始化代码 ，给静态成员变量赋初始值
2. 小总结：
1. load - 默认值 - 初始值
2. new - 申请内存 - 默认值 - 初始值
JMM
硬件层数据一致性
协议很多
intel 用MESI
https://www.cnblogs.com/z00377750/p/9180644.html
现代CPU的数据一致性实现 = 缓存锁(MESI ...) + 总线锁
读取缓存以cache line为基本单位，目前64bytes
位于同一缓存行的两个不同数据，被两个不同CPU锁定，产生互相影响的伪共享问题
伪共享问题：JUC/c_028_FalseSharing
使用缓存行的对齐能够提高效率
乱序问题
CPU为了提高指令执行效率，会在一条指令执行过程中（比如去内存读数据（慢100倍）），去同时执
行另一条指令，前提是，两条指令没有依赖关系
https://www.cnblogs.com/liushaodong/p/4777308.html
写操作也可以进行合并
https://www.cnblogs.com/liushaodong/p/4777308.html
JUC/029_WriteCombining
乱序执行的证明：JVM/jmm/Disorder.java
原始参考：https://preshing.com/20120515/memory-reordering-caught-in-the-act/
如何保证特定情况下不乱序
硬件内存屏障 X86
sfence: store| 在sfence指令前的写操作当必须在sfence指令后的写操作前完成。
lfence：load | 在lfence指令前的读操作当必须在lfence指令后的读操作前完成。
mfence：modify/mix | 在mfence指令前的读写操作当必须在mfence指令后的读写操作前完
成。
原子指令，如x86上的”lock …” 指令是一个Full Barrier，执行时会锁住内存子系统来确保执行顺
序，甚至跨多个CPU。Software Locks通常使用了内存屏障或原子指令来实现变量可见性和保持
程序顺序
JVM级别如何规范（JSR133）
LoadLoad屏障：
对于这样的语句Load1; LoadLoad; Load2，
在Load2及后续读取操作要读取的数据被访问前，保证Load1要读取的数据被读取完毕。
StoreStore屏障：
LoadStore屏障：
StoreLoad屏障：
对于这样的语句Store1; StoreLoad; Load2，
在Load2及后续所有读取操作执行前，保证Store1的写入对所有处理器可见。
volatile的实现细节
1. 字节码层面
ACC_VOLATILE
2. JVM层面
volatile内存区的读写 都加屏障
StoreStoreBarrier
volatile 写操作
StoreLoadBarrier
LoadLoadBarrier
volatile 读操作
LoadStoreBarrier
3. OS和硬件层面
https://blog.csdn.net/qq_26222859/article/details/52235930
hsdis - HotSpot Dis Assembler
windows lock 指令实现 | MESI实现
synchronized实现细节
1. 字节码层面
ACC_SYNCHRONIZED
monitorenter monitorexit
2. JVM层面
C C++ 调用了操作系统提供的同步机制
3. OS和硬件层面
X86 : lock cmpxchg / xxx
https://blog.csdn.net/21aspnet/article/details/88571740
对于这样的语句Store1; StoreStore; Store2，
在Store2及后续写入操作执行前，保证Store1的写入操作对其它处理器可见。
对于这样的语句Load1; LoadStore; Store2，
在Store2及后续写入操作被刷出前，保证Load1要读取的数据被读取完毕。
使用JavaAgent测试Object的大小
作者：马士兵 http://www.mashibing.com
对象大小（64位机）
观察虚拟机配置
java -XX:+PrintCommandLineFlags -version
普通对象
1. 对象头：markword 8
2. ClassPointer指针：-XX:+UseCompressedClassPointers 为4字节 不开启为8字节
3. 实例数据
1. 引用类型：-XX:+UseCompressedOops 为4字节 不开启为8字节
Oops Ordinary Object Pointers
4. Padding对齐，8的倍数
数组对象
1. 对象头：markword 8
2. ClassPointer指针同上
3. 数组长度：4字节
4. 数组数据
5. 对齐 8的倍数
实验
1. 新建项目ObjectSize （1.8）
2. 创建文件ObjectSizeAgent
3. src目录下创建META-INF/MANIFEST.MF
package com.mashibing.jvm.agent;
import java.lang.instrument.Instrumentation;
public class ObjectSizeAgent {
private static Instrumentation inst;
public static void premain(String agentArgs, Instrumentation _inst) {
inst = _inst;
}
public static long sizeOf(Object o) {
return inst.getObjectSize(o);
}
}
注意Premain-Class这行必须是新的一行（回车 + 换行），确认idea不能有任何错误提示
4. 打包jar文件
5. 在需要使用该Agent Jar的项目中引入该Jar包
project structure - project settings - library 添加该jar包
6. 运行时需要该Agent Jar的类，加入参数：
7. 如何使用该类：
Hotspot开启内存压缩的规则（64位机）
1. 4G以下，直接砍掉高32位
2. 4G - 32G，默认开启内存压缩 ClassPointers Oops
3. 32G，压缩无效，使用64位
内存并不是越大越好（^-^）
IdentityHashCode的问题
Manifest-Version: 1.0
Created-By: mashibing.com
Premain-Class: com.mashibing.jvm.agent.ObjectSizeAgent
-
javaagent:C:\work\ijprojects\ObjectSize\out\artifacts\ObjectSize_jar\ObjectS
ize.jar
```java
package com.mashibing.jvm.c3_jmm;
import com.mashibing.jvm.agent.ObjectSizeAgent;
public class T03_SizeOfAnObject {
public static void main(String[] args) {
System.out.println(ObjectSizeAgent.sizeOf(new Object()));
System.out.println(ObjectSizeAgent.sizeOf(new int[] {}));
System.out.println(ObjectSizeAgent.sizeOf(new P()));
}
private static class P {
//8 _markword
//4 _oop指针
int id; //4
String name; //4
int age; //4
byte b1; //1
byte b2; //1
Object o; //4
byte b3; //1
}
}
回答白马非马的问题：
当一个对象计算过identityHashCode之后，不能进入偏向锁状态
https://cloud.tencent.com/developer/article/1480590
https://cloud.tencent.com/developer/article/1484167
https://cloud.tencent.com/developer/article/1485795
https://cloud.tencent.com/developer/article/1482500
对象定位
•https://blog.csdn.net/clover_lily/article/details/80095580
1. 句柄池
2. 直接指针
Runtime Data Area and Instruction Set
jvms 2.4 2.5
指令集分类
1. 基于寄存器的指令集
2. 基于栈的指令集
Hotspot中的Local Variable Table = JVM中的寄存器
Runtime Data Area
PC 程序计数器
存放指令位置
虚拟机的运行，类似于这样的循环：
while( not end ) {
取PC中的位置，找到对应位置的指令；
执行该指令；
PC ++;
}
JVM Stack
1. Frame - 每个方法对应一个栈帧
1. Local Variable Table
2. Operand Stack
对于long的处理（store and load），多数虚拟机的实现都是原子的
jls 17.7，没必要加volatile
3. Dynamic Linking
https://blog.csdn.net/qq_41813060/article/details/88379473
jvms 2.6.3
4. return address
a() -> b()，方法a调用了方法b, b方法的返回值放在什么地方
Heap
Method Area
1. Perm Space (<1.8)
字符串常量位于PermSpace
FGC不会清理
大小启动的时候指定，不能变
2. Meta Space (>=1.8)
字符串常量位于堆
会触发FGC清理
不设定的话，最大就是物理内存
Runtime Constant Pool
Native Method Stack
Direct Memory
JVM可以直接访问的内核空间的内存 (OS 管理的内存)
NIO ， 提高效率，实现zero copy
思考：
如何证明1.7字符串常量位于Perm，而1.8位于Heap？
提示：结合GC， 一直创建字符串常量，观察堆，和Metaspace
常用指令
store
load
pop
mul
sub
invoke
1. InvokeStatic
2. InvokeVirtual
3. InvokeInterface
4. InovkeSpecial
可以直接定位，不需要多态的方法
private 方法 ， 构造方法
5. InvokeDynamic
JVM最难的指令
lambda表达式或者反射或者其他动态语言scala kotlin，或者CGLib ASM，动态产生的class，会用
到的指令
GC和GC Tuning
作者：马士兵教育 http://mashibing.com
GC的基础知识
1.什么是垃圾
C语言申请内存：malloc free
C++： new delete
c/C++ 手动回收内存
Java: new ？
自动内存回收，编程上简单，系统不容易出错，手动释放内存，容易出两种类型的问题：
1. 忘记回收
2. 多次回收
没有任何引用指向的一个对象或者多个对象（循环引用）
2.如何定位垃圾
1. 引用计数（ReferenceCount）
2. 根可达算法(RootSearching)
3.常见的垃圾回收算法
1. 标记清除(mark sweep) - 位置不连续 产生碎片 效率偏低（两遍扫描）
2. 拷贝算法 (copying) - 没有碎片，浪费空间
3. 标记压缩(mark compact) - 没有碎片，效率偏低（两遍扫描，指针需要调整）
4.JVM内存分代模型（用于分代垃圾回收算法）
1. 部分垃圾回收器使用的模型
除Epsilon ZGC Shenandoah之外的GC都是使用逻辑分代模型
G1是逻辑分代，物理不分代
除此之外不仅逻辑分代，而且物理分代
2. 新生代 + 老年代 + 永久代（1.7）Perm Generation/ 元数据区(1.8) Metaspace
1. 永久代 元数据 - Class
2. 永久代必须指定大小限制 ，元数据可以设置，也可以不设置，无上限（受限于物理内存）
3. 字符串常量 1.7 - 永久代，1.8 - 堆
4. MethodArea逻辑概念 - 永久代、元数据
3. 新生代 = Eden + 2个suvivor区
1. YGC回收之后，大多数的对象会被回收，活着的进入s0
2. 再次YGC，活着的对象eden + s0 -> s1
3. 再次YGC，eden + s1 -> s0
4. 年龄足够 -> 老年代 （15 CMS 6）
5. s区装不下 -> 老年代
4. 老年代
1. 顽固分子
2. 老年代满了FGC Full GC
5. GC Tuning (Generation)
1. 尽量减少FGC
2. MinorGC = YGC
3. MajorGC = FGC
6. 对象分配过程图
7. 动态年龄：（不重要）
https://www.jianshu.com/p/989d3b06a49d
8. 分配担保：（不重要）
YGC期间 survivor区空间不够了 空间担保直接进入老年代
参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1082730
5.常见的垃圾回收器
1. JDK诞生 Serial追随 提高效率，诞生了PS，为了配合CMS，诞生了PN，CMS是1.4版本后期引入，
CMS是里程碑式的GC，它开启了并发回收的过程，但是CMS毛病较多，因此目前任何一个JDK版
本默认是CMS
并发垃圾回收是因为无法忍受STW
2. Serial 年轻代 串行回收
3. PS 年轻代 并行回收
4. ParNew 年轻代 配合CMS的并行回收
5. SerialOld
6. ParallelOld
7. ConcurrentMarkSweep 老年代 并发的， 垃圾回收和应用程序同时运行，降低STW的时间
(200ms)
CMS问题比较多，所以现在没有一个版本默认是CMS，只能手工指定
CMS既然是MarkSweep，就一定会有碎片化的问题，碎片到达一定程度，CMS的老年代分配对象
分配不下的时候，使用SerialOld 进行老年代回收
想象一下：
PS + PO -> 加内存 换垃圾回收器 -> PN + CMS + SerialOld（几个小时 - 几天的STW）
几十个G的内存，单线程回收 -> G1 + FGC 几十个G -> 上T内存的服务器 ZGC
算法：三色标记 + Incremental Update
8. G1(10ms)
算法：三色标记 + SATB
9. ZGC (1ms) PK C++
算法：ColoredPointers + LoadBarrier
10. Shenandoah
算法：ColoredPointers + WriteBarrier
11. Eplison
12. PS 和 PN区别的延伸阅读：
▪https://docs.oracle.com/en/java/javase/13/gctuning/ergonomics.html#GUID-3D0BB91E-
9BFF-4EBB-B523-14493A860E73
13. 垃圾收集器跟内存大小的关系
1. Serial 几十兆
2. PS 上百兆 - 几个G
3. CMS - 20G
4. G1 - 上百G
5. ZGC - 4T - 16T（JDK13）
1.8默认的垃圾回收：PS + ParallelOld
常见垃圾回收器组合参数设定：(1.8)
-XX:+UseSerialGC = Serial New (DefNew) + Serial Old
小型程序。默认情况下不会是这种选项，HotSpot会根据计算及配置和JDK版本自动选择收集
器
-XX:+UseParNewGC = ParNew + SerialOld
这个组合已经很少用（在某些版本中已经废弃）
https://stackoverflow.com/questions/34962257/why-remove-support-for-parnewserialo
ld-anddefnewcms-in-the-future
-XX:+UseConc(urrent)MarkSweepGC = ParNew + CMS + Serial Old
-XX:+UseParallelGC = Parallel Scavenge + Parallel Old (1.8默认) 【PS + SerialOld】
-XX:+UseParallelOldGC = Parallel Scavenge + Parallel Old
-XX:+UseG1GC = G1
Linux中没找到默认GC的查看方法，而windows中会打印UseParallelGC
java +XX:+PrintCommandLineFlags -version
通过GC的日志来分辨
Linux下1.8版本默认的垃圾回收器到底是什么？
1.8.0_181 默认（看不出来）Copy MarkCompact
1.8.0_222 默认 PS + PO
JVM调优第一步，了解JVM常用命令行参数
JVM的命令行参数参考：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/java.htm
l
HotSpot参数分类
标准： - 开头，所有的HotSpot都支持
非标准：-X 开头，特定版本HotSpot支持特定命令
不稳定：-XX 开头，下个版本可能取消
java -version
java -X
试验用程序：
1. 区分概念：内存泄漏memory leak，内存溢出out of memory
2. java -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC
3. java -Xmn10M -Xms40M -Xmx60M -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC HelloGC
PrintGCDetails PrintGCTimeStamps PrintGCCauses
4. java -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC
5. java -XX:+PrintFlagsInitial 默认参数值
6. java -XX:+PrintFlagsFinal 最终参数值
7. java -XX:+PrintFlagsFinal | grep xxx 找到对应的参数
8. java -XX:+PrintFlagsFinal -version |grep GC
PS GC日志详解
每种垃圾回收器的日志格式是不同的！
PS日志格式
import java.util.List;
import java.util.LinkedList;
public class HelloGC {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("HelloGC!");
List list = new LinkedList();
for(;;) {
byte[] b = new byte[1024*1024];
list.add(b);
}
}
}
heap dump部分：
total = eden + 1个survivor
调优前的基础概念：
1. 吞吐量：用户代码时间 /（用户代码执行时间 + 垃圾回收时间）
2. 响应时间：STW越短，响应时间越好
所谓调优，首先确定，追求啥？吞吐量优先，还是响应时间优先？还是在满足一定的响应时间的情况
下，要求达到多大的吞吐量...
问题：
科学计算，吞吐量。数据挖掘，thrput。吞吐量优先的一般：（PS + PO）
响应时间：网站 GUI API （1.8 G1）
什么是调优？
eden space 5632K, 94% used
[0x00000000ff980000,0x00000000ffeb3e28,0x00000000fff00000)
后面的内存地址指的是，起始地址，使用空间结束地址，整体空间结束
地址
1. 根据需求进行JVM规划和预调优
2. 优化运行JVM运行环境（慢，卡顿）
3. 解决JVM运行过程中出现的各种问题(OOM)
调优，从规划开始
调优，从业务场景开始，没有业务场景的调优都是耍流氓
无监控（压力测试，能看到结果），不调优
步骤：
1. 熟悉业务场景（没有最好的垃圾回收器，只有最合适的垃圾回收器）
1. 响应时间、停顿时间 [CMS G1 ZGC] （需要给用户作响应）
2. 吞吐量 = 用户时间 /( 用户时间 + GC时间) [PS]
2. 选择回收器组合
3. 计算内存需求（经验值 1.5G 16G）
4. 选定CPU（越高越好）
5. 设定年代大小、升级年龄
6. 设定日志参数
1. -Xloggc:/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log -XX:+UseGCLogFileRotation -
XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=20M -XX:+PrintGCDetails -
XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCCause
2. 或者每天产生一个日志文件
7. 观察日志情况
案例1：垂直电商，最高每日百万订单，处理订单系统需要什么样的服务器配置？
这个问题比较业余，因为很多不同的服务器配置都能支撑(1.5G 16G)
1小时360000集中时间段， 100个订单/秒，（找一小时内的高峰期，1000订单/秒）
经验值，
非要计算：一个订单产生需要多少内存？512K * 1000 500M内存
专业一点儿问法：要求响应时间100ms
压测！
案例2：12306遭遇春节大规模抢票应该如何支撑？
12306应该是中国并发量最大的秒杀网站：
号称并发量100W最高
CDN -> LVS -> NGINX -> 业务系统 -> 每台机器1W并发（10K问题） 100台机器
普通电商订单 -> 下单 ->订单系统（IO）减库存 ->等待用户付款
12306的一种可能的模型： 下单 -> 减库存 和 订单(redis kafka) 同时异步进行 ->等付款
减库存最后还会把压力压到一台服务器
可以做分布式本地库存 + 单独服务器做库存均衡
大流量的处理方法：分而治之
怎么得到一个事务会消耗多少内存？
1. 弄台机器，看能承受多少TPS？是不是达到目标？扩容或调优，让它达到
2. 用压测来确定
优化环境
1. 有一个50万PV的资料类网站（从磁盘提取文档到内存）原服务器32位，1.5G
的堆，用户反馈网站比较缓慢，因此公司决定升级，新的服务器为64位，16G
的堆内存，结果用户反馈卡顿十分严重，反而比以前效率更低了
1. 为什么原网站慢?
很多用户浏览数据，很多数据load到内存，内存不足，频繁GC，STW长，响应时间变慢
2. 为什么会更卡顿？
内存越大，FGC时间越长
3. 咋办？
PS -> PN + CMS 或者 G1
2. 系统CPU经常100%，如何调优？(面试高频)
CPU100%那么一定有线程在占用系统资源，
1. 找出哪个进程cpu高（top）
2. 该进程中的哪个线程cpu高（top -Hp）
3. 导出该线程的堆栈 (jstack)
4. 查找哪个方法（栈帧）消耗时间 (jstack)
5. 工作线程占比高 | 垃圾回收线程占比高
3. 系统内存飙高，如何查找问题？（面试高频）
1. 导出堆内存 (jmap)
2. 分析 (jhat jvisualvm mat jprofiler ... )
4. 如何监控JVM
1. jstat jvisualvm jprofiler arthas top...
解决JVM运行中的问题
一个案例理解常用工具
1. 测试代码：
package com.mashibing.jvm.gc;
import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 从数据库中读取信用数据，套用模型，并把结果进行记录和传输
*/
public class T15_FullGC_Problem01 {
private static class CardInfo {
BigDecimal price = new BigDecimal(0.0);
String name = "张三";
int age = 5;
Date birthdate = new Date();
public void m() {}
2. java -Xms200M -Xmx200M -XX:+PrintGC com.mashibing.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01
3. 一般是运维团队首先受到报警信息（CPU Memory）
4. top命令观察到问题：内存不断增长 CPU占用率居高不下
5. top -Hp 观察进程中的线程，哪个线程CPU和内存占比高
6. jps定位具体java进程
jstack 定位线程状况，重点关注：WAITING BLOCKED
eg.
waiting on <0x0000000088ca3310> (a java.lang.Object)
假如有一个进程中100个线程，很多线程都在waiting on ，一定要找到是哪个线程持有这把锁
怎么找？搜索jstack dump的信息，找 ，看哪个线程持有这把锁RUNNABLE
作业：1：写一个死锁程序，用jstack观察 2 ：写一个程序，一个线程持有锁不释放，其他线程等
待
7. 为什么阿里规范里规定，线程的名称（尤其是线程池）都要写有意义的名称
怎么样自定义线程池里的线程名称？（自定义ThreadFactory）
}
private static ScheduledThreadPoolExecutor executor = new
ScheduledThreadPoolExecutor(50,
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
public static void main(String[] args) throws Exception {
executor.setMaximumPoolSize(50);
for (;;){
modelFit();
Thread.sleep(100);
}
}
private static void modelFit(){
List
taskList.forEach(info -> {
// do something
executor.scheduleWithFixedDelay(() -> {
//do sth with info
info.m();
}, 2, 3, TimeUnit.SECONDS);
});
}
private static List
List
for (int i = 0; i < 100; i++) {
CardInfo ci = new CardInfo();
taskList.add(ci);
}
return taskList;
}
}
8. jinfo pid
9. jstat -gc 动态观察gc情况 / 阅读GC日志发现频繁GC / arthas观察 / jconsole/jvisualVM/
Jprofiler（最好用）
jstat -gc 4655 500 : 每个500个毫秒打印GC的情况
如果面试官问你是怎么定位OOM问题的？如果你回答用图形界面（错误）
1：已经上线的系统不用图形界面用什么？（cmdline arthas）
2：图形界面到底用在什么地方？测试！测试的时候进行监控！（压测观察）
10. jmap - histo 4655 | head -20，查找有多少对象产生
11. jmap -dump:format=b,file=xxx pid ：
线上系统，内存特别大，jmap执行期间会对进程产生很大影响，甚至卡顿（电商不适合）
1：设定了参数HeapDump，OOM的时候会自动产生堆转储文件
2：很多服务器备份（高可用），停掉这台服务器对其他服务器不影响
3：在线定位(一般小点儿公司用不到)
12. java -Xms20M -Xmx20M -XX:+UseParallelGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
com.mashibing.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01
13. 使用MAT / jhat /jvisualvm 进行dump文件分析
https://www.cnblogs.com/baihuitestsoftware/articles/6406271.html
jhat -J-mx512M xxx.dump
http://192.168.17.11:7000
拉到最后：找到对应链接
可以使用OQL查找特定问题对象
14. 找到代码的问题
jconsole远程连接
1. 程序启动加入参数：
2. 如果遭遇 Local host name unknown：XXX的错误，修改/etc/hosts文件，把XXX加入进去
3. 关闭linux防火墙（实战中应该打开对应端口）
4. windows上打开 jconsole远程连接 192.168.17.11:11111
jvisualvm远程连接
https://www.cnblogs.com/liugh/p/7620336.html （简单做法）
jprofiler (收费)
arthas在线排查工具
java -Djava.rmi.server.hostname=192.168.17.11 -
Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=11111
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -
Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false XXX
192.168.17.11 basic localhost localhost.localdomain localhost4
localhost4.localdomain4
::1 localhost localhost.localdomain localhost6
localhost6.localdomain6
service iptables stop
chkconfig iptables off #永久关闭
为什么需要在线排查？
在生产上我们经常会碰到一些不好排查的问题，例如线程安全问题，用最简单的threaddump或者
heapdump不好查到问题原因。为了排查这些问题，有时我们会临时加一些日志，比如在一些关
键的函数里打印出入参，然后重新打包发布，如果打了日志还是没找到问题，继续加日志，重新打
包发布。对于上线流程复杂而且审核比较严的公司，从改代码到上线需要层层的流转，会大大影响
问题排查的进度。
jvm观察jvm信息
thread定位线程问题
dashboard 观察系统情况
heapdump + jhat分析
jad反编译
动态代理生成类的问题定位
第三方的类（观察代码）
版本问题（确定自己最新提交的版本是不是被使用）
redefine 热替换
目前有些限制条件：只能改方法实现（方法已经运行完成），不能改方法名， 不能改属性
m() -> mm()
sc - search class
watch - watch method
没有包含的功能：jmap
GC算法的基础概念
Card Table
由于做YGC时，需要扫描整个OLD区，效率非常低，所以JVM设计了CardTable， 如果一个OLD区
CardTable中有对象指向Y区，就将它设为Dirty，下次扫描时，只需要扫描Dirty Card
在结构上，Card Table用BitMap来实现
CMS
CMS的问题
1. Memory Fragmentation
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 默认为0 指的是经过多少次FGC才进行压缩
2. Floating Garbage
Concurrent Mode Failure
产生：if the concurrent collector is unable to finish reclaiming the unreachable objects
before the tenured generation fills up, or if an allocation cannot be satisfiedwith the
available free space blocks in the tenured generation, then theapplication is paused
and the collection is completed with all the applicationthreads stopped
解决方案：降低触发CMS的阈值
PromotionFailed
解决方案类似，保持老年代有足够的空间
–XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 92% 可以降低这个值，让CMS保持老年代足够的空
间
CMS日志分析
执行命令：java -Xms20M -Xmx20M -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseConcMarkSweepGC
com.mashibing.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01
[GC (Allocation Failure) [ParNew: 6144K->640K(6144K), 0.0265885 secs] 6585K->2770K(19840K),
0.0268035 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]
ParNew：年轻代收集器
6144->640：收集前后的对比
（6144）：整个年轻代容量
6585 -> 2770：整个堆的情况
（19840）：整个堆大小
G1
[GC (CMS Initial Mark) [1 CMS-initial-mark: 8511K(13696K)] 9866K(19840K),
0.0040321 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.00 secs]
//8511 (13696) : 老年代使用（最大）
//9866 (19840) : 整个堆使用（最大）
[CMS-concurrent-mark-start]
[CMS-concurrent-mark: 0.018/0.018 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.02
secs]
//这里的时间意义不大，因为是并发执行
[CMS-concurrent-preclean-start]
[CMS-concurrent-preclean: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00,
real=0.00 secs]
//标记Card为Dirty，也称为Card Marking
[GC (CMS Final Remark) [YG occupancy: 1597 K (6144 K)][Rescan (parallel) ,
0.0008396 secs][weak refs processing, 0.0000138 secs][class unloading, 0.0005404
secs][scrub symbol table, 0.0006169 secs][scrub string table, 0.0004903 secs][1
CMS-remark: 8511K(13696K)] 10108K(19840K), 0.0039567 secs] [Times: user=0.00
sys=0.00, real=0.00 secs]
//STW阶段，YG occupancy:年轻代占用及容量
//[Rescan (parallel)：STW下的存活对象标记
//weak refs processing: 弱引用处理
//class unloading: 卸载用不到的class
//scrub symbol(string) table:
//cleaning up symbol and string tables which hold class-level metadata
and
//internalized string respectively
//CMS-remark: 8511K(13696K): 阶段过后的老年代占用及容量
//10108K(19840K): 阶段过后的堆占用及容量
[CMS-concurrent-sweep-start]
[CMS-concurrent-sweep: 0.005/0.005 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01
secs]
//标记已经完成，进行并发清理
[CMS-concurrent-reset-start]
[CMS-concurrent-reset: 0.000/0.000 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00
secs]
//重置内部结构，为下次GC做准备
1. ▪https://www.oracle.com/technical-resources/articles/java/g1gc.html
G1日志详解
案例汇总
OOM产生的原因多种多样，有些程序未必产生OOM，不断FGC(CPU飙高，但内存回收特别少) （上面
案例）
1. 硬件升级系统反而卡顿的问题（见上）
2. 线程池不当运用产生OOM问题（见上）
不断的往List里加对象（实在太LOW）
[GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) (initial-mark), 0.0015790 secs]
//young -> 年轻代 Evacuation-> 复制存活对象
//initial-mark 混合回收的阶段，这里是YGC混合老年代回收
[Parallel Time: 1.5 ms, GC Workers: 1] //一个GC线程
[GC Worker Start (ms): 92635.7]
[Ext Root Scanning (ms): 1.1]
[Update RS (ms): 0.0]
[Processed Buffers: 1]
[Scan RS (ms): 0.0]
[Code Root Scanning (ms): 0.0]
[Object Copy (ms): 0.1]
[Termination (ms): 0.0]
[Termination Attempts: 1]
[GC Worker Other (ms): 0.0]
[GC Worker Total (ms): 1.2]
[GC Worker End (ms): 92636.9]
[Code Root Fixup: 0.0 ms]
[Code Root Purge: 0.0 ms]
[Clear CT: 0.0 ms]
[Other: 0.1 ms]
[Choose CSet: 0.0 ms]
[Ref Proc: 0.0 ms]
[Ref Enq: 0.0 ms]
[Redirty Cards: 0.0 ms]
[Humongous Register: 0.0 ms]
[Humongous Reclaim: 0.0 ms]
[Free CSet: 0.0 ms]
[Eden: 0.0B(1024.0K)->0.0B(1024.0K) Survivors: 0.0B->0.0B Heap: 18.8M(20.0M)-
>18.8M(20.0M)]
[Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
//以下是混合回收其他阶段
[GC concurrent-root-region-scan-start]
[GC concurrent-root-region-scan-end, 0.0000078 secs]
[GC concurrent-mark-start]
//无法evacuation，进行FGC
[Full GC (Allocation Failure) 18M->18M(20M), 0.0719656 secs]
[Eden: 0.0B(1024.0K)->0.0B(1024.0K) Survivors: 0.0B->0.0B Heap: 18.8M(20.0M)-
>18.8M(20.0M)], [Metaspace: 38
76K->3876K(1056768K)] [Times: user=0.07 sys=0.00, real=0.07 secs]
3. smile jira问题
实际系统不断重启
解决问题 加内存 + 更换垃圾回收器 G1
真正问题在哪儿？不知道
4. tomcat http-header-size过大问题（Hector）
5. lambda表达式导致方法区溢出问题(MethodArea / Perm Metaspace)
LambdaGC.java -XX:MaxMetaspaceSize=9M -XX:+PrintGCDetails
"C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_181\bin\java.exe" -XX:MaxMetaspaceSize=9M -
XX:+PrintGCDetails "-javaagent:C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA
Community Edition 2019.1\lib\idea_rt.jar=49316:C:\Program
Files\JetBrains\IntelliJ IDEA Community Edition 2019.1\bin" -
Dfile.encoding=UTF-8 -classpath "C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\charsets.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\deploy.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\access-bridge-64.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\cldrdata.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\dnsns.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\jaccess.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\jfxrt.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\localedata.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\nashorn.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\sunec.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\sunjce_provider.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\sunmscapi.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\sunpkcs11.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\ext\zipfs.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\javaws.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\jce.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\jfr.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\jfxswt.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\jsse.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\management-agent.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\plugin.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\resources.jar;C:\Program
Files\Java\jdk1.8.0_181\jre\lib\rt.jar;C:\work\ijprojects\JVM\out\production
\JVM;C:\work\ijprojects\ObjectSize\out\artifacts\ObjectSize_jar\ObjectSize.j
ar" com.mashibing.jvm.gc.LambdaGC
[GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 11341K->1880K(38400K)] 11341K-
>1888K(125952K), 0.0022190 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
[Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 1880K->0K(38400K)] [ParOldGen:
8K->1777K(35328K)] 1888K->1777K(73728K), [Metaspace: 8164K-
>8164K(1056768K)], 0.0100681 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.01
secs]
[GC (Last ditch collection) [PSYoungGen: 0K->0K(38400K)] 1777K-
>1777K(73728K), 0.0005698 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
[Full GC (Last ditch collection) [PSYoungGen: 0K->0K(38400K)] [ParOldGen:
1777K->1629K(67584K)] 1777K->1629K(105984K), [Metaspace: 8164K-
>8156K(1056768K)], 0.0124299 secs] [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.01
secs]
java.lang.reflect.InvocationTargetException
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at
sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62
)
at
sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl
.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
at
sun.instrument.InstrumentationImpl.loadClassAndStartAgent(InstrumentationImp
l.java:388)
at
sun.instrument.InstrumentationImpl.loadClassAndCallAgentmain(Instrumentation
Impl.java:411)
Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Compressed class space
at sun.misc.Unsafe.defineClass(Native Method)
at sun.reflect.ClassDefiner.defineClass(ClassDefiner.java:63)
at
sun.reflect.MethodAccessorGenerator$1.run(MethodAccessorGenerator.java:399)
at
sun.reflect.MethodAccessorGenerator$1.run(MethodAccessorGenerator.java:394)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at
sun.reflect.MethodAccessorGenerator.generate(MethodAccessorGenerator.java:39
3)
at
sun.reflect.MethodAccessorGenerator.generateSerializationConstructor(MethodA
ccessorGenerator.java:112)
at
sun.reflect.ReflectionFactory.generateConstructor(ReflectionFactory.java:398
)
at
sun.reflect.ReflectionFactory.newConstructorForSerialization(ReflectionFacto
ry.java:360)
at
java.io.ObjectStreamClass.getSerializableConstructor(ObjectStreamClass.java:
1574)
at java.io.ObjectStreamClass.access$1500(ObjectStreamClass.java:79)
at java.io.ObjectStreamClass$3.run(ObjectStreamClass.java:519)
at java.io.ObjectStreamClass$3.run(ObjectStreamClass.java:494)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at java.io.ObjectStreamClass.
at java.io.ObjectStreamClass.lookup(ObjectStreamClass.java:391)
at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1134)
at
java.io.ObjectOutputStream.defaultWriteFields(ObjectOutputStream.java:1548)
at
java.io.ObjectOutputStream.writeSerialData(ObjectOutputStream.java:1509)
at
java.io.ObjectOutputStream.writeOrdinaryObject(ObjectOutputStream.java:1432)
at java.io.ObjectOutputStream.writeObject0(ObjectOutputStream.java:1178)
at java.io.ObjectOutputStream.writeObject(ObjectOutputStream.java:348)
at
javax.management.remote.rmi.RMIConnectorServer.encodeJRMPStub(RMIConnectorSe
rver.java:727)
at
javax.management.remote.rmi.RMIConnectorServer.encodeStub(RMIConnectorServer
.java:719)
at
javax.management.remote.rmi.RMIConnectorServer.encodeStubInAddress(RMIConnec
torServer.java:690)
6. 直接内存溢出问题（少见）
《深入理解Java虚拟机》P59，使用Unsafe分配直接内存，或者使用NIO的问题
7. 栈溢出问题
-Xss设定太小
8. 比较一下这两段程序的异同，分析哪一个是更优的写法：
9. 重写finalize引发频繁GC
小米云，HBase同步系统，系统通过nginx访问超时报警，最后排查，C++程序员重写finalize引发
频繁GC问题
为什么C++程序员会重写finalize？（new delete）
finalize耗时比较长（200ms）
10. 如果有一个系统，内存一直消耗不超过10%，但是观察GC日志，发现FGC总是频繁产生，会是什
么引起的？
System.gc() (这个比较Low)
11. Distuptor有个可以设置链的长度，如果过大，然后对象大，消费完不主动释放，会溢出 (来自 死
物风情)
12. 用jvm都会溢出，mycat用崩过，1.6.5某个临时版本解析sql子查询算法有问题，9个exists的联合
sql就导致生成几百万的对象（来自 死物风情）
13. new 大量线程，会产生 native thread OOM，（low）应该用线程池，
解决方案：减少堆空间（太TMlow了）,预留更多内存产生native thread
JVM内存占物理内存比例 50% - 80%
GC常用参数
-Xmn -Xms -Xmx -Xss
年轻代 最小堆 最大堆 栈空间
-XX:+UseTLAB
使用TLAB，默认打开
-XX:+PrintTLAB
打印TLAB的使用情况
-XX:TLABSize
设置TLAB大小
at
javax.management.remote.rmi.RMIConnectorServer.start(RMIConnectorServer.java
:439)
at
sun.management.jmxremote.ConnectorBootstrap.startLocalConnectorServer(Connec
torBootstrap.java:550)
at sun.management.Agent.startLocalManagementAgent(Agent.java:137)
Object o = null;
for(int i=0; i<100; i++) {
o = new Object();
//业务处理
}
for(int i=0; i<100; i++) {
Object o = new Object();
}
-XX:+DisableExplictGC
System.gc()不管用 ，FGC
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintHeapAtGC
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime (低)
打印应用程序时间
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime （低）
打印暂停时长
-XX:+PrintReferenceGC （重要性低）
记录回收了多少种不同引用类型的引用
-verbose:class
类加载详细过程
-XX:+PrintVMOptions
-XX:+PrintFlagsFinal -XX:+PrintFlagsInitial
必须会用
-Xloggc:opt/log/gc.log
-XX:MaxTenuringThreshold
升代年龄，最大值15
锁自旋次数 -XX:PreBlockSpin 热点代码检测参数-XX:CompileThreshold 逃逸分析 标量替换 ...
这些不建议设置
Parallel常用参数
-XX:SurvivorRatio
-XX:PreTenureSizeThreshold
大对象到底多大
-XX:MaxTenuringThreshold
-XX:+ParallelGCThreads
并行收集器的线程数，同样适用于CMS，一般设为和CPU核数相同
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy
自动选择各区大小比例
CMS常用参数
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:ParallelCMSThreads
CMS线程数量
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction
使用多少比例的老年代后开始CMS收集，默认是68%(近似值)，如果频繁发生SerialOld卡顿，应该
调小，（频繁CMS回收）
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
在FGC时进行压缩
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction
多少次FGC之后进行压缩
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:CMSInitiatingPermOccupancyFraction
达到什么比例时进行Perm回收
GCTimeRatio
设置GC时间占用程序运行时间的百分比
-XX:MaxGCPauseMillis
停顿时间，是一个建议时间，GC会尝试用各种手段达到这个时间，比如减小年轻代
G1常用参数
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis
建议值，G1会尝试调整Young区的块数来达到这个值
-XX:GCPauseIntervalMillis
？GC的间隔时间
-XX:+G1HeapRegionSize
分区大小，建议逐渐增大该值，1 2 4 8 16 32。
随着size增加，垃圾的存活时间更长，GC间隔更长，但每次GC的时间也会更长
ZGC做了改进（动态区块大小）
G1NewSizePercent
新生代最小比例，默认为5%
G1MaxNewSizePercent
新生代最大比例，默认为60%
GCTimeRatio
GC时间建议比例，G1会根据这个值调整堆空间
ConcGCThreads
线程数量
InitiatingHeapOccupancyPercent
启动G1的堆空间占用比例
作业
1. -XX:MaxTenuringThreshold控制的是什么？
A: 对象升入老年代的年龄
B: 老年代触发FGC时的内存垃圾比例
2. 生产环境中，倾向于将最大堆内存和最小堆内存设置为：（为什么？）
A: 相同 B：不同
3. JDK1.8默认的垃圾回收器是：
A: ParNew + CMS
B: G1
C: PS + ParallelOld
D: 以上都不是
4. 什么是响应时间优先？
5. 什么是吞吐量优先？
6. ParNew和PS的区别是什么？
7. ParNew和ParallelOld的区别是什么？（年代不同，算法不同）
8. 长时间计算的场景应该选择：A：停顿时间 B: 吞吐量
9. 大规模电商网站应该选择：A：停顿时间 B: 吞吐量
10. HotSpot的垃圾收集器最常用有哪些？
11. 常见的HotSpot垃圾收集器组合有哪些？
12. JDK1.7 1.8 1.9的默认垃圾回收器是什么？如何查看？
13. 所谓调优，到底是在调什么？
14. 如果采用PS + ParrallelOld组合，怎么做才能让系统基本不产生FGC
15. 如果采用ParNew + CMS组合，怎样做才能够让系统基本不产生FGC
1.加大JVM内存
2.加大Young的比例
3.提高Y-O的年龄
4.提高S区比例
5.避免代码内存泄漏
16. G1是否分代？G1垃圾回收器会产生FGC吗？
17. 如果G1产生FGC，你应该做什么？
1. 扩内存
2. 提高CPU性能（回收的快，业务逻辑产生对象的速度固定，垃圾回收越快，内存空间越大）
3. 降低MixedGC触发的阈值，让MixedGC提早发生（默认是45%）
18. 问：生产环境中能够随随便便的dump吗？
小堆影响不大，大堆会有服务暂停或卡顿（加live可以缓解），dump前会有FGC
19. 问：常见的OOM问题有哪些？
栈 堆 MethodArea 直接内存
参考资料
1. https://blogs.oracle.com/jonthecollector/our-collectors
2. https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/java.html
3. http://java.sun.com/javase/technologies/hotspot/vmoptions.jsp
4. JVM调优参考文档：https://docs.oracle.com/en/java/javase/13/gctuning/introduction-garbage
-collection-tuning.html#GUID-8A443184-7E07-4B71-9777-4F12947C8184
5. https://www.cnblogs.com/nxlhero/p/11660854.html 在线排查工具
6. https://www.jianshu.com/p/507f7e0cc3a3 arthas常用命令
7. Arthas手册：
1. 启动arthas java -jar arthas-boot.jar
2. 绑定java进程
3. dashboard命令观察系统整体情况
4. help 查看帮助
5. help xx 查看具体命令帮助
8. jmap命令参考： https://www.jianshu.com/p/507f7e0cc3a3
1. jmap -heap pid
2. jmap -histo pid
3. jmap -clstats pid