7. JVM调优实战及常量池详解
JVM性能调优
- 1. 阿里巴巴Arthas详解
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- 1.1 Arthas使用
- 1.1 dashboard
- 1.2 thread
- 1.3 jad反编译
- 1.4 ognl
- 2. GC日志详解
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- 2.1 如何分析GC日志
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- 2.1.1 CMS
- 2.1.2 G1
- 3. JVM参数汇总查看命令
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- 3.1 Class常量池与运行时常量池
- 3.2 字面量
- 3.3 符号引用
- 3.4 字符串常量池
- 3.5 字符串常量池位置
本文是按照自己的理解进行笔记总结，如有不正确的地方，还望大佬多多指点纠正，勿喷。
课程内容：
1、阿里巴巴Arthas调优工具详解
2、GC日志详解与调优分析
3、Class常量池与运行时常量池详解
4、字符串常量池与基本类型常量池详解
1. 阿里巴巴Arthas详解
Arthas是 Alibaba在2018年9月开源的Java诊断工具。支持JDK6+，采用命令行交互模式，可以方便的定位和诊断线上程序运行问题。Arthas官方文档十分详细，详见: https://alibaba.github.io/arthas
1.1 Arthas使用
#github下载arthas
wget https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jar
#或者Gitee下载
wget https://arthas.gitee.io/arthas-boot.jar
用java -jar运行即可，可以识别机器上所有Java进程(我们这里之前已经运行了一个Arthas测试程序，代码见下方)
package ding;
import java.util.HashSet;
public class Arthas {
private static HashSet hashSet = new HashSet();
public static void main(String[] args) {
//模拟cpu过高
cpuHigh();
//模拟线程死锁
deadThread();
//不断地向HashSet集合增加数据
addHashSetThread();
}
/**
* 不断地向hashSet集合添加数据
*/
public static void addHashSetThread(){
//初始化常量
new Thread(()->{
int count = 0;
while (true){
try {
hashSet.add("count" + count);
Thread.sleep(10000);
count++;
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
public static void cpuHigh() {
new Thread(()->{
while (true){
}
}).start();
}
/**
* 死锁
*/
private static void deadThread() {
//创建资源
Object resourceA = new Object();
Object resourceB = new Object();
//创建线程
Thread threadA = new Thread(()->{
synchronized (resourceA){
System.out.println(Thread.currentThread()+"get ResourceA");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread()+"waiting get ResourceB");
synchronized (resourceB){
System.out.println(Thread.currentThread()+"get ResourceB");
}
}
});
Thread threadB = new Thread(()->{
synchronized (resourceB){
System.out.println(Thread.currentThread()+"get ResourceB");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread()+"waiting get ResourceA");
synchronized (resourceB){
System.out.println(Thread.currentThread()+"get ResourceA");
}
}
});
threadA.start();
threadB.start();
}
}
下面我们来使用arthas来进行监控。我们首先运行程序
然后运行arthas
然后选择相应的数字进入
下面我们就可以使用一些命令工具就可以看到相关的信息。
直接输入help可以看到arthas所支持的很多命令
1.1 dashboard
我们可以是dashboard可以查看线程信息、内存信息、GC、运行环境信息：
1.2 thread
输入thread可以查看线程详细情况
输入thread加上线程ID可以查看线程堆栈
这里面显示38行有问题，确实是：
输入thread -b可以查看线程死锁
1.3 jad反编译
这是反编译的代码可以对照一下：
1.4 ognl
使用ognl命令可以查看线上系统变量的值，甚至可以修改变量的值
调用静态方法，可以往set集合里面添加数据
ognl 'ding.Arthas@hashSet.add("test123")'
更多命令使用可以使用help命令查看。
有关命令的详解： https://alibaba.github.io/arthas/jad.html
2. GC日志详解
对于java应用我们可以通过一些配置把程序运行过程中的gc日志全部打印出来，然后分析gc日志得到关键性指标，分析GC原因，调优JVM参数。
打印GC日志方法，在JVM参数里增加参数，%t代表时间
-Xloggc:./gc-%t.1og -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX: +PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause
-XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberofGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M
Tomcat则直接加载在JAVA_OPTS变量里。
2.1 如何分析GC日志
运行程序加上对应gc日志
java -jar -Xloggc:./gc-%t.1og -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause
-XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M microservice-eureka-server.jar
随后就会生成文件
打开里面的内容是：
我们可以看到图中第一行红框，是项目的配置参数。这里不仅配置了打印GC日志，还有相关的VM内存参数。第二行红框中的是在这个GC时间点发生GC之后相关GC情况。
1、对于2.909:这是从jvm启动开始计算到这次GC经过的时间，前面还有具体的发生时间日期。
2、Ful GC(Metadata GC Threshold)指这是一次full gc，括号里是gc的原因，PSYoungGen是年轻代的GC，ParOldGen是老年代的GC，Metaspace是元空间的GC
3、6160K->0K(141824K)，这三个数字分别对应GC之前占用年轻代的大小，GC之后年轻代占用，以及整个年轻代的大小。
4、112K->6056K(95744K)，这三个数字分别对应GC之前占用老年代的大小，GC之后老年代占用，以及整个老年代的大小。
5、6272K->6056K(237568K)，这三个数字分别对应GC之前占用堆内存的大小，GC之后堆内存占用，以及整个堆内存的大小。
6、20516K->20516K(1069056K)，这三个数字分别对应GC之前占用元空间内存的大小，GC之后元空间内存占用，以及整个元空间内存的大小。
7、0.0209707是该时间点GC总耗费时间。
从日志可以发现几次fullgc都是由于元空间不够导致的，所以我们可以将元空间调大点
java -jar -Xloggc:./gc-adjust-%t.log -XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M
microservice-eureka-server.jar
调整完我们再看下gc日志发现已经没有因为元空间不够导致的fullgc了
对于CMS和G1收集器的日志会有一点不一样，也可以试着打印下对应的gc日志分析下，可以发现gc日志里面的gc步骤跟我们之前讲过的步骤是类似的
public class HeapTest {
byte[] a = new byte[1024 * 100]; //100KB
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ArrayList<HeapTest> heapTests = new ArrayList<>();
while (true) {
heapTests.add(new HeapTest());
Thread.sleep(10);
}
}
}
2.1.1 CMS
-Xloggc:d:/gc-cms-%t.log -Xms50M -Xmx50M -XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M
-XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC
2.1.2 G1
-Xloggc:d:/gc-g1-%t.log -Xms50M -Xmx50M -XX:MetaspaceSize=256M -XX:MaxMetaspaceSize=256M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCCause -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=100M -XX:+UseG1GC
上面的这些参数，能够帮我们查看分析GC的垃圾收集情况。但是如果GC日志很多很多，成千上万行。就算你一目十行，看完了，脑子也是一片空白。所以我们可以借助一些功能来帮助我们分析，这里推荐一个gceasy(https://gceasy.io)，可以上传gc文件，然后他会利用可视化的界面来展现GC情况。具体下图所示
上图我们可以看到年轻代，老年代，以及永久代的内存分配，和最大使用情况。
上图我们可以看到堆内存在GC之前和之后的变化，以及其他信息。
这个工具还提供基于机器学习的JVM智能优化建议，当然现在这个功能需要付费
3. JVM参数汇总查看命令
java -XX:+PrintFlagsInitial 表示打印出所有参数选项的默认值
java -XX:+PrintFlagsFinal 表示打印出所有参数选项在运行程序时生效的值
3.1 Class常量池与运行时常量池
Class常量池可以理解为是Class文件中的资源仓库。 Class文件中除了包含类的版本、字段、方法、接口等描述信息外，还有一项信息就是常量池(constant pool table)，用于存放编译期生成的各种字面量(Literal)和符号引用(Symbolic References)。
一个class文件的16进制大体结构如下图：
对应的含义如下，细节可以查下oracle官方文档
当然我们一般不会去人工解析这种16进制的字节码文件，我们一般可以通过javap命令生成更可读的JVM字节码指令文件：
红框标出的就是class常量池信息，常量池中主要存放两大类常量：字面量和符号引用。
3.2 字面量
字面量就是指由字母、数字等构成的字符串或者数值常量
字面量只可以右值出现，所谓右值是指等号右边的值，如：int a=1 这里的a为左值，1为右值。在这个例子中1就是字面量。
int a = 1;
int b = 2;
int c = "abcdefg";
int d = "abcdefg";
3.3 符号引用
符号引用是编译原理中的概念，是相对于直接引用来说的。主要包括了以下三类常量：
- 类和接口的全限定名
- 字段的名称和描述符
- 方法的名称和描述符
上面的a，b就是字段名称，就是一种符号引用，还有Math类常量池里的 Lcom/tuling/jvm/Math 是类的全限定名，main和compute是方法名称，()是一种UTF8格式的描述符，这些都是符号引用。
这些常量池现在是静态信息，只有到运行时被加载到内存后，这些符号才有对应的内存地址信息，这些常量池一旦被装入内存就变成运行时常量池，对应的符号引用在程序加载或运行时会被转变为被加载到内存区域的代码的直接引用，也就是我们说的动态链接了。例如，compute()这个符号引用在运行时就会被转变为compute()方法具体代码在内存中的地址，主要通过对象头里的类型指针去转换直接引用。
3.4 字符串常量池
字符串常量池的设计思想
-
字符串的分配，和其他的对象分配一样，耗费高昂的时间与空间代价，作为最基础的数据类型，大量频繁的创建字符串，极大程度地影响程序的性能
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JVM为了提高性能和减少内存开销，在实例化字符串常量的时候进行了一些优化
- 为字符串开辟一个字符串常量池，类似于缓存区
- 创建字符串常量时，首先查询字符串常量池是否存在该字符串
- 存在该字符串，返回引用实例，不存在，实例化该字符串并放入池中
三种字符串操作(Jdk1.7 及以上版本)
直接赋值字符串
String s = "zhuge"; // s指向常量池中的引用
这种方式创建的字符串对象，只会在常量池中。
因为有"zhuge"这个字面量，创建对象s的时候，JVM会先去常量池中通过 equals(key) 方法，判断是否有相同的对象
如果有，则直接返回该对象在常量池中的引用；
如果没有，则会在常量池中创建一个新对象，再返回引用。
new String();
String s1 = new String("zhuge"); // s1指向内存中的对象引用
这种方式会保证字符串常量池和堆中都有这个对象，没有就创建，最后返回堆内存中的对象引用。
步骤大致如下：
因为有"zhuge"这个字面量，所以会先检查字符串常量池中是否存在字符串"zhuge"
不存在，先在字符串常量池里创建一个字符串对象；再去内存中创建一个字符串对象"zhuge"；
存在的话，就直接去堆内存中创建一个字符串对象"zhuge"；
最后，将内存中的引用返回。
intern方法
intern方法
String s1 = new String("zhuge");
String s2 = s1.intern();
System.out.println(s1 == s2); //false
String中的intern方法是一个 native 的方法，当调用 intern方法时，如果池已经包含一个等于此String对象的字符串（用equals(oject)方法确定），则返回池中的字符串。否则，将intern返回的引用指向当前字符串 s1(jdk1.6版本需要将 s1 复制到字符串常量池里)。
3.5 字符串常量池位置
Jdk1.6及之前： 有永久代, 运行时常量池在永久代，运行时常量池包含字符串常量池
Jdk1.7：有永久代，但已经逐步“去永久代”，字符串常量池从永久代里的运行时常量池分离到堆里
Jdk1.8及之后： 无永久代，运行时常量池在元空间，字符串常量池里依然在堆里
用一个程序证明下字符串常量池在哪里：
/**
* jdk6：-Xms6M -Xmx6M -XX:PermSize=6M -XX:MaxPermSize=6M
* jdk8：-Xms6M -Xmx6M -XX:MetaspaceSize=6M -XX:MaxMetaspaceSize=6M
*/
public class RuntimeConstantPoolOOM{
public static void main(String[] args) {
ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
String str = String.valueOf(i).intern();
list.add(str);
}
}
}
运行结果：
jdk7及以上：Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
jdk6：Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space