[转]多核平台下的JAVA优化

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现在多核CPU是主流。利用多核技术，可以有效发挥硬件的能力，提升吞吐量，对于Java程序，可以实现并发垃圾收集。但是Java利用多核技术也 带来了一些问题，主要是多线程共享内存引起了。目前内存和CPU之间的带宽是一个主要瓶颈，每个核可以独享一部分高速缓存，可以提高性能。JVM是利用操 作系统的"轻量级进程"实现线程，所以线程每操作一次共享内存，都无法在高速缓存中命中，是一次开销较大的系统调用。所以区别于普通的优化，针对多核平 台，需要进行一些特殊的优化。

代码优化

线程数要大于等于核数

如果使用多线程，只有运行的线程数比核数大，才有可能榨干CPU资源，否则会有若干核闲置。要注意的是，如果线程数目太多，就会占用过多内存，导致性能不升反降。JVM的垃圾回收也是需要线程的，所以这里的线程数包含JVM自己的线程

尽量减少共享数据写操作

每个线程有自己的工作内存，在这个区域内，系统可以毫无顾忌的优化，如果去读共享内存区域，性能也不会下降。但是一旦线程想写共享内存(使用 volatile关键字)，就会插入很多内存屏障操作(Memory Barrier或者Memory Fence)指令，保证处理器不乱序执行。相比写本地线程自有的变量，性能下降很多。处理方法是尽量减少共享数据，这样也符合"数据耦合"的设计原则。

使用synchronize关键字

在Java1.5中，synchronize是性能低效的。因为这是一个重量级操作，需要调用操作接口，导致有可能加锁消耗的系统时间比加锁以外的 操作还多。相比之下使用Java提供的Lock对象，性能更高一些。但是到了Java1.6，发生了变化。synchronize在语义上很清晰，可以进 行很多优化，有适应自旋，锁消除，锁粗化，轻量级锁，偏向锁等等。导致在Java1.6上synchronize的性能并不比Lock差。官方也表示，他 们也更支持synchronize，在未来的版本中还有优化余地。

使用乐观策略

传统的同步并发策略是悲观的。表现语义为：多线程操作一个对象的时候，总觉得会有两个线程在同时操作，所以需要锁起来。乐观策略是，假设平时就一个线程访问，当出现了冲突的时候，再重试。这样更高效一些。Java的AtomicInteger就是使用了这个策略。

使用线程本地变量(ThreadLocal)

使用ThreadLocal可以生成线程本地对象的副本，不会和其他线程共享。当该线程终止的时候，其本地变量可以全部回收。

类中Field的排序

可以将一个类会频繁访问到的几个field放在一起，这样他们就有更多的可能性被一起加入高速缓存。同时最好把他们放在头部。基本变量和引用变量不要交错排放。

批量处理数组

现在处理器可以用一条指令来处理一个数组中的多条记录，例如可以同时向一个byte数组中读或者写store记录。所以要尽量使用System.arraycopy()这样的批量接口，而不是自己操作数组。

JVM优化

启用大内存页

现在一个操作系统默认页是4K。如果你的heap是4GB，就意味着要执行1024*1024次分配操作。所以最好能把页调大。这个配额设计操作系统，单改Jvm是不行的。Linux上的配置有点复杂，不详述。

在Java1.6中UseLargePages是默认开启的，LasrgePageSzieInBytes被设置成了4M。笔者看到一些情况下配置成了128MB，在官方的性能测试中更是配置到256MB。

启用压缩指针

Java的64的性能比32慢，原因是因为其指针由32位扩展到64位，虽然寻址空间从4GB扩大到256 TB，但导致性能的下降，并占用了更多的内存。所以对指针进行压缩。压缩后的指针最多支持32GB内存，并且可以获得32位JVM的性能。

在JDK6 update 23默认开启了，之前的版本可以使用-XX:+UseCompressedOops来启动配置。

性能可以看这个评测 ，性能的提升是很可观。



启用NUMA

numa是一个CPU的特性。SMP架构下，CPU的核是对称，但是他们共享一条系统总线。所以CPU多了，总线就会成为瓶颈。在NUMA架构下，若干CPU组成一个组，组之间有点对点的通讯，相互独立。启动它可以提高性能。

NUMA需要硬件，操作系统，JVM同时启用，才能启用。Linux可以用numactl 来配置numa,JVM通过-XX:+UseNUMA来启用。

激进优化特性

在Java1.6中，激进优化(AggressiveOpts)是默认开启的。激进优化是一般有一些下一个版本才会发布的优化选项。但是有可能造成不稳定。前段时间以讹传讹的JDK7的Bug ，就是开启这个选项后测到的。

逃逸分析

让一个对象在一个方法内创建后，如果他传递出去，就可以称为方法逃逸；如果传递到别的线程，成为线程逃逸。如果能知道一个对象没有逃逸，就可以把它 分配在栈而不是堆上，节约GC的时间。同时可以将这个对象拆散，直接使用其成员变量，有利于利用高速缓存。如果一个对象没有线程逃逸，就可以取消其中一切 同步操作，很大的提高性能。

但是逃逸分析是很有难度的，因为花了cpu去对一个对象去分析，要是他不逃逸，就无法优化，之前的分析血本无归。所以不能使用复杂的算法，同时现在的JVM也没有实现栈上分配。所以开启之后，性能也可能下降。

可以使用-XX:+DoEscapeAnalysis来开启逃逸分析。

高吞吐量GC配置

对于高吞吐量，在年轻态可以使用Parallel Scavenge,年老态可以使用Parallel Old垃圾收集器。
使用-XX:+UseParallelOldGC开启

可以将-XX:ParallelGCThreads根据CPU的个数进行调整。可以是CPU数的1/2或者5/8

低延迟GC配置

对于低延迟的应用，在年轻态可以使用ParNew,年老态可以使用CMS垃圾收集器。

可以使用-XX:+UseConcMarkSweepGC和-XX:+UseParNewGC打开。

可以将-XX:ParallelGCThreads根据CPU的个数进行调整。可以是CPU数的1/2或者5/8

可以调整-XX:MaxTenuringThreshold(晋升年老代年龄)调高，默认是15.这样可以减少年老代GC的压力

可以-XX:TargetSurvivorRatio，调整Survivor的占用比率。默认50%.调高可以提供Survivor区的利用率

可以调整-XX:SurvivorRatio,调整Eden和Survivor的比重。默认是8。这个比重越小，Survivor越大，对象可以在年轻态呆更多时间。