【死磕JVM】什么是JVM调优？

2021-06-03 08:32:18虚拟机参数分为基本和扩展两类，在命令行中输入 JAVA_HOME\bin\java就可得到基本参数列表。在命令行输入 JAVA_HOME\bin\java–X就可得到扩展参数列表。

想要学习JVM调优，我们必须提前知道他们的一些参数，这样才方便我们更好的去使用他们

JVM常用命令行参数

JVM的命令行参数参考：

1. 查看参数列表

虚拟机参数分为基本和扩展两类，在命令行中输入 JAVA_HOME\bin\java就可得到基本参数列表。在命令行输入 JAVA_HOME\bin\java–X就可得到扩展参数列表。

2. 基本参数说明：

3. 扩展参数说明：

虚拟机参数分类

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

例如：java -version、java -X

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(Stop The World)越短，响应时间越好

所谓的调优，首先自己要明确，想要的是什么，是吞吐量还是响应时间，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，一般来说根据业务类型去选择对应的调优方式，比如网站需要的是响应时间优先，JDK1.8尽量选G1，那如果是数据挖掘的需要使用的是吞吐量。

什么是调优

在没有接触过调优之前我们理解的JVM调优就是解决OOM问题，OOM只是JVM调优的一部分

首先的话，调优是从业务场景开始的，如果没有业务场景的JVM调优都是不靠谱的，比如有时间在实际项目中，有很多个类，成千上万个代码，你怎么知道具体是哪个代码有问题，就算我们知道有段代码频繁的full gc，但是可能过一段时间就OOM了。

调优步骤：

响应时间、停顿时间 [CMS G1 ZGC] (需要给用户作响应)

吞吐量 = 用户时间 /( 用户时间 + GC时间) [PS]

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

在生产环境中日志文件，后面日志名字，按照系统时间产生，循环产生，日志个数五个，每个大小20M，这样的好处在于整体大小100M，能 控制整体文件大小

观察日志情况

调优案例

案例一

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

这个问题比较鸡肋，因为很多不同的服务器配置都能够支撑

比如有一百万个订单，每个小时不会产生很高的并发量，我们寻找高峰时间，做一个假设100W订单有72W订单在高峰期产生，比如一个小时平均36W订单，所以我们内存选择大小是按照巅峰时间选择的，很多时间我们可能就是去做压测，实在不行就添加CPU和内存

案例二

12306遭遇春节大规模抢票应该如何支撑 订单信息每天固定，可以丢到缓存中，不同的业务逻辑有不同的业务设计，12306应该是中国并发量最大的秒杀网站，号称并发100W，就是说每秒进行百万次的业务逻辑的处理，估计淘宝一年最高的是54W并发。

如果解决这个问题呢，看下面所示：

CDN -》 LVS -》 NGINX -》 业务系统 -》每台机器1W并发

普通电商的下单流程一般是：

订单 -》下单-》 订单系统减库存 -》 等待用户付款 这个事务如果同步的方式完成，TPS是支撑不了多长时间的

但是在12306里面的模型是 下单-》 减库存和订单同时异步进行 -》 等待付款 异步是当你下完订单之后，它一个线程去减库存，另外一个线程直接把你下单的信息扔到kafka或者redis里面直接返回OK，你下单成功后等待你付款，什么时候你付款完成后面那些个订单处理线程就会去里面拿数据，这个处理完了就会持久化到hbase或者是mysql，一般大流量的处理方法核心思想就是：分而治之

JVM优化

比如我有一个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，如果对它进行升级，新服务器64位，16G的堆内存，用户还是反馈卡顿，而且还比之前更严重，这个是因为什么呢?一般来说很多用户去浏览数据，很多数据会load到内存中，导致内存不足，频繁的GC，STW时间过长，响应时间就会变慢，那我们应该怎么办呢，使用 PS-> PN+CMS或者G1。

还有一个就是系统CPU经常100%,我们要如何进行调优呢?

首先我们可以想到CPU100%那么一定有线程在占用系统资源

找出哪个进程CPU高 (top命令)

该进程中的哪个线程CPU高(top -Hp)

导出该线程的堆栈

查找哪个方法(栈挣)比较消耗时间

工作线程占比高 | 垃圾回收线程占比高

总结

今天我们只是讲解了一些基本的操作，具体怎么操作该怎么办呢?这一部分小农会在下一部分中进行讲解，今天主要带大家了解一些常用的参数，告诉大家怎么去使用和一些前置知识，下面我会对这些问题做一个实战性的讲解，感兴趣的小伙伴记得来个一键三连，感谢大家。

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