JVM性能优化总结

下图是JVM性能优化总结的思维导图，主要的问题有内存问题、CPU问题、线程问题，主要知识点从垃圾收集器和GC性能衡量指标做介绍，还为我们介绍了如何更好的使用JVM。

JVM性能优化

• 问题
  • 内存问题
    • 内存溢出
      • 堆内存溢出（OutOfMemoryError）
        • 程序问题，例如不设限的缓存队列或环形队列，在log4j日志中遇到过
      • 栈内存溢出（StackOverflowError）
        • 程序BUG，例如不合理的递归
      • 元空间溢出（OutOfMemoryError）
        • 规则脚本、Spring、Mybatis、Groovy等需要用动态创建类的常见容易发送元空间溢出问题
          • -XX:TraceClassUnloading
      • 字符串常量池过大
        • 不合理是String.intern()的使用
      • 堆外内存溢出
        • 需要大量频繁IO操作的中间件都用到了堆外内存，例如Netty
    • 垃圾收集异常
      • YGC频次高
      • FGC频次高
      • 单次GC的STW时间长
      • GC调优的思路就是围绕这三个问题展开
  • CPU问题
    • 热点方法
    • 热点栈
  • 线程问题
    • 线程泄漏
    • 线程死锁
• 知识点
  • JVM内存模型
    • 堆（heap）：JVM中最大的一块内存空间，被所有线程共享，几乎所有对象和数组都被分配到了堆内存中。
    • 程序计数器（Program Counter Register）：用于记录各个线程执行的字节码的地址
    • 方法区（Method Area）：主要用来存放已被虚拟机加载的类的相关信息，包括类信息、静态变量、常量、即时编译后的代码等等
      • 永久代是HotSpot的方法区实现，Java 8已经用元空间替代了永久代
        • （1）方便与JRockit VM融合 （2）永久代内存垃圾回收的效果不好
      • 静态变量、运行时常量池、字符串常量池都移动到堆中，方便GC调优
      • 元空间中只存储类相关的信息
    • 虚拟机栈（VM Stack）：线程私有的内存空间，用于管理Java函数的调用
    • 本地方法栈（Native Method Stack）：用于管理本地方法的调用
  • 垃圾收集器
    • 如何判断一个对象可被回收？
      • 引用计数法
      • 可达性分析法
        • 当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连，就表示该对象可回收
        • Java中的GC Roots
          • 虚拟机栈（本地变量表）中应用的对象
          • 方法区中静态属性引用的对象
          • 方法区中常量引用的对象
          • 本地方法栈中JNI引用的对象
        • Java中的引用
          • 强引用（Strong Reference）：被强引用关联的对象永远不会被垃圾收集器收集
          • 软引用（Soft Reference）：软引用关联的对象，只有当系统要发生内存溢出时，才会去回收软引用关联的对象
          • 弱引用（Weak Reference）：弱引用关联的对象，只能生存到下一次垃圾收集发生之前。
          • 虚引用（Virtual Reference）：虚引用关联的对象，在它被收集器回收的时候可以收到一个系统通知
    • 垃圾收集算法
      • 标记-清除算法
        • 优点：不需要移动对象，简单
        • 缺点：效率低，GC产生内存碎片
      • 复制算法
        • 优点：简单高效，不会产生内存碎片
        • 缺点：内存使用率低，可能产生频繁复制问题
      • 标记-整理算法
        • 优点：结合了前面两种算法
        • 缺点：仍然需要移动局部对象，效率不够高
      • 分代收集算法
        • 对象的生存时间，大部分都是朝生夕死，少量的会存活很长时间
        • 优点：分代回收，不同的区域采用不同的算法，年轻代复制整理，老年代标记清理或标记整理
        • 缺点：对于长时间存活的对象效果不明显
    • 垃圾收集器
      • Serial
      • ParNew
      • Parallel Scavenge
      • 年轻代
      • CMS
        • 初始标记
        • 并发标记
        • 重写标记
        • 并发清除
      • Serial Old
      • Parallel Old
      • 老年代
      • G1
        • G1的特点
          • 物理上分割成不同的区块（Region)
          • 逻辑上依然是分为新生代、老年代
          • 可以设定一个可预期的停顿时间（软限制），然后系统会有一个算法尽量满足
          • 比较适合大内存管理（8G以上）
          • 按照全部堆内存占用的比例触发Mixed GC，跟CMS不一样，CMS是按照老年代的使用比例触发Full GC
        • G1的执行过程
          • 初始标记
          • 并发标记
          • 最终标记
          • 筛选回收
        • G1的运行过程
          • Minor GC：只回收年轻代的Region
          • Minor GC + 并发标记
          • Mixed GC：既回收年轻代的Region，也回收老年代的Region
      • ZGC
  • GC性能衡量指标
    • 吞吐量：应用程序花在GC上的时间除以总的运行时间
    • 停顿时间：垃圾收集运行过程中，应用程序暂停服务的时间（所有STW阶段的和）
    • 垃圾回收频率：多久发生一次YGC或FGC
• 如何更好地使用
  • 事前
    • JVM参数优化
      • JVM内存空间合理分配
      • 打印GC日志详情
      • 避免NPE堆栈被压制
      • 关闭偏向锁
      • 发生OOM的时候保留堆dump现场
    • 代码review
      • 是否有不合理的数据结构使用
      • 使用的中间件对内存的使用是否有特殊要求
  • 事中
    • 监控配置
    • 预警规则配置
  • 事后
    • MAT，分析heapdump文件
    • arthas，找到热点栈
    • arthas，找到耗时最长的方法栈
    • 分析GC日志
      • safepoint频次
      • GC过程中耗时长的阶段，发现造成stw的元凶
    • gceasy：用于分析gc日志