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leichenlei:
liuyuanli的微博 写道我试了一下Linux,用SSH成 ...
nodejs远程调试 -
leichenlei:
liuyuanli的微博 写道我试了一下Linux,用SSH成 ...
nodejs远程调试 -
liuyuanli的微博:
我试了一下Linux,用SSH成功了,你是用SSH吗?
nodejs远程调试 -
liuyuanli的微博:
能介绍一下你在Linux上端口映射到方法吗,我想在Linux上 ...
nodejs远程调试 -
leichenlei:
liuyuanli的微博 写道你在文中提到把127.0.0.1 ...
nodejs远程调试
这个附录包含说明垃圾收集问题的日志的例子。如不指定,使用默认收集器。除非另有说明,日志依据下面生成:
-verbosegc -XX:+ PrintGCDetails
这个输出格式用于1.4.3。这个格式在以后的版本不保证不变。尤其和-XX:+ PrintGCDetail相关的的输出,几乎不保证不变,这些输出代表了JVM开发者的当前需要。
这些选项的次要收集输出:
[GC [<collector>: <starting occupancy1> -> <ending occupancy1>, <pause time1> secs] <starting occupancy3> -> <ending occupancy3>, <pause time3> secs]
其中:
<collector> 次要收集使用的收集器的内部名字。
<starting occupancy1> 收集之前年轻代的占用。(译者:1个伊甸园+1个生还者)
<ending occupancy1> 收集之后年轻代的占用。
<pause time1> 次要gc的暂停时间的秒数。
<starting occupancy3> 收集之前整个堆占用(1个伊甸园+1个生还者+1个老年代)。
<ending occupancy3> 收集之后整个堆占用。
<pause time3> 整个堆收集的暂停时间。包括完成主GC时间。
在这,下面的日志片段是列出的收集信息的例子。如果陈述是关于一个量,像暂停时间、引用的数量是收集的数据集的总汇的平均值,不只来自于提供的日志片段。如果给了范围值,这个范围来自提供的日志片段。
1 年轻代太小
第一个例子的堆大小是32M,年轻代的大小是4M:
[GC [DefNew: 4032K->64K(4032K), 0.0429742 secs] 9350K->7748K(32704K), 0.0431096 secs]
[GC [DefNew: 4032K->64K(4032K), 0.0403446 secs] 11716K->10121K(32704K), 0.0404867 secs]
[GC [DefNew: 4032K->64K(4032K), 0.0443969 secs] 14089K->12562K(32704K), 0.0445251 secs]
这个输出从垃圾时间消耗的角度看,是合理的。但是注意,年轻代的占用减少(第一行,从4032k到64k,共3968k),整个堆的占用减少的更少(从9350k到7748k,共1602k)。这说明年轻代40%是垃圾,其余的对象在收集中生还,被提升到老年代。
1.1 收集之后增加年轻代大小,以增加可用空间
年轻代被增加到8M:
[GC [DefNew: 8128K->64K(8128K), 0.0453670 secs] 13000K->7427K(32704K), 0.0454906 secs]
[GC [DefNew: 8128K->64K(8128K), 0.0388632 secs] 15491K->9663K(32704K), 0.0390013 secs]
[GC [DefNew: 8128K->64K(8128K), 0.0388610 secs] 17727K->11829K(32704K), 0.0389919 secs]
8M的年轻代,在次GC中大多数是垃圾。在第一行,年轻代从8128k到64k减少了8064k,整个堆从13000k到7427k减少5573k,意味着年轻代的68%是垃圾。正如所料,年轻代的大小没有改变次要GC生还的活对象的数量(大于2.4M),但是减少了次GC次数和次GC暂停时间(每行最后的时间)。
1.2 应用时间和停止时间
为了对比4M年轻代和8M年轻代的消耗,下面是附带命令行-XX:+ PrintGCApplicationConcurrentTime和-XX:+ PrintGCApplicationStoppedTime的输出,它测量了收集之间的时间和收集时间。4M年轻代情况下,应用运行时间.53到.91秒,次要GC暂停时间.045到.047秒。大约5%到8%的次GC开销。
Application time: 0.5291524 seconds
[GC [DefNew: 3968K->64K(4032K), 0.0460948 secs] 7451K->6186K(32704K), 0.0462350 secs]
Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds
Application time: 0.5279058 seconds
[GC [DefNew: 4032K->64K(4032K), 0.0447854 secs] 10154K->8648K(32704K), 0.0449156 secs]
Total time for which application threads were stopped: 0.0453124 seconds
Application time: 0.9063706 seconds
[GC [DefNew: 4032K->64K(4032K), 0.0464574 secs] 12616K->11187K(32704K), 0.0465921 secs]
Total time for which application threads were stopped: 0.0470484 seconds
8M年轻GC:
Application time: 1.3874623 seconds
[GC [DefNew: 8064K->63K(8128K), 0.0509215 secs] 11106K->5994K(32704K), 0.0510972 secs]
Total time for which application threads were stopped: 0.0517092 seconds
Application time: 1.5225065 seconds
[GC [DefNew: 8127K->63K(8128K), 0.0432982 secs] 14058K->8273K(32704K), 0.0434172 secs]
Total time for which application threads were stopped: 0.0440447 seconds
Application time: 1.4263524 seconds
[GC [DefNew: 8127K->64K(8128K), 0.0363538 secs] 16337K->10381K(32704K), 0.0364811 secs]
Total time for which application threads were stopped: 0.0369103 seconds
应用运行1.38到1.52秒之间,收集暂停.036到.051秒。大约2.6到3.6%的次GC开销。
2 年轻代太大
年轻代从4M到8M,次GC的开销减少一半。如果年轻代增加到16M会怎样?
[GC [DefNew: 16000K->16000K(16192K), 0.0000574 secs][Tenured: 2973K->2704K(16384K), 0.1012650 secs] 18973K->2704K(32576K), 0.1015066 secs]
[GC [DefNew: 16000K->16000K(16192K), 0.0000518 secs][Tenured: 2704K->2535K(16384K), 0.0931034 secs] 18704K->2535K(32576K), 0.0933519 secs]
[GC [DefNew: 16000K->16000K(16192K), 0.0000498 secs][Tenured: 2535K->2319K(16384K), 0.0860925 secs] 18535K->2319K(32576K), 0.0863350 secs]
这个例子,年轻代相对老年代太大,而不允许年轻代提升被担保(年轻代大约是老年代的一半)。年轻代不能被成功收集,只有主GC发生。注意,在这,年轻代被收集了,但是只是更昂贵的主GC的一部分。
3 老年代太大或者太小?
8M的年轻代,整个堆32M,主GC暂停大约.13秒:
[GC [DefNew: 8128K->8128K(8128K), 0.0000558 secs][Tenured: 17746K->2309K(24576K), 0.1247669 secs] 25874K->2309K(32704K), 0.1250098 secs]
如果堆大小增加到64M,主GC暂停大于.21秒:
[GC [DefNew: 8128K->8128K(8128K), 0.0000369 secs][Tenured: 50059K->5338K(57344K), 0.2218912 secs] 58187K->5338K(65472K), 0.2221317 secs]
但是主GC频率下降一半。通过添加-XX:+ PrintGCTimeStamps看收集输出的时间戳。32M堆的主GC大约10-11秒一次(只显示主GC):
111.042: [GC 111.042: [DefNew: 8128K->8128K(8128K), 0.0000505 secs]111.042: [Tenured: 18154K->2311K(24576K), 0.1290354 secs] 26282K->2311K(32704K), 0.1293306 secs]
122.463: [GC 122.463: [DefNew: 8128K->8128K(8128K), 0.0000560 secs]122.463: [Tenured: 18630K->2366K(24576K), 0.1322560 secs] 26758K->2366K(32704K), 0.1325284 secs]
133.896: [GC 133.897: [DefNew: 8128K->8128K(8128K), 0.0000443 secs]133.897: [Tenured: 18240K->2573K(24576K), 0.1340199 secs] 26368K->2573K(32704K), 0.1343218 secs]
144.112: [GC 144.112: [DefNew: 8128K->8128K(8128K), 0.0000544 secs]144.112: [Tenured: 16564K->2304K(24576K), 0.1246831 secs] 24692K->2304K(32704K), 0.1249602 secs]
64M堆的主GC大约30秒一次:
90.597: [GC 90.597: [DefNew: 8128K->8128K(8128K), 0.0000542 secs]90.597: [Tenured: 49841K->5141K(57344K), 0.2129882 secs] 57969K->5141K(65472K), 0.2133274 secs]
120.899: [GC 120.899: [DefNew: 8128K->8128K(8128K), 0.0000550 secs]120.899: [Tenured: 50384K->2430K(57344K), 0.2216590 secs] 58512K->2430K(65472K), 0.2219384 secs]
153.968: [GC 153.968: [DefNew: 8128K->8128K(8128K), 0.0000511 secs]153.968: [Tenured: 51164K->2309K(57344K), 0.2193906 secs] 59292K->2309K(65472K), 0.2196372 secs]
32M还是64M更好呢?吞吐量64M更好,32M的暂停时间更小。
3.1 更大的年轻代
为了追求更高吞吐量,考虑更大的堆。256M堆64M年轻代,相对于32M堆8M年轻代,次GC暂停多了10%;说明了从收集中生还的对象数大致相同。主GC多了3.8秒,说明了堆更大了。
[GC [DefNew: 64575K->959K(64576K), 0.0457646 secs] 196016K->133633K(261184K), 0.0459067 secs]
[GC [DefNew: 64575K->64575K(64576K), 0.0000573 secs][Tenured: 132673K->5437K(196608K), 0.4959855 secs] 197249K->5437K(261184K), 0.4962533 secs]
[GC [DefNew: 63616K->959K(64576K), 0.0360258 secs] 69053K->7600K(261184K), 0.0361663 secs]
4 调节之后,次GC暂停太长
4.1 尝试平行年轻代收集器
如果次GC暂停太长,尝试使用平行年轻代收集器。加上-XX:+UseParallelGC产生下面输出。在这个例子,为了简单,用-XX:- UseAdaptiveSizing关闭自适应调整大小。为了和上面对比也加了时间戳选项。
500.285: [GC 51526K->2678K(253952K), 0.0120328 secs]
506.734: [GC 51830K->2646K(253952K), 0.0117832 secs]
513.068: [GC 51798K->2742K(253952K), 0.0124632 secs]
519.566: [GC 51894K->2550K(253952K), 0.0122923 secs]
这里,平均次GC暂停大约0.15秒,减少了68%。关闭了自适应调整大小,因为加上之后,下面一组输出中会出现不寻常行为:
[GC 62752K->2992K(259328K), 0.0126936 secs]
[GC 62896K->60192K(259328K), 0.0127579 secs]
[GC 63008K->3120K(259328K), 0.0123150 secs]
[GC 63024K->60256K(259328K), 0.0120565 secs]
[GC 63072K->3024K(259328K), 0.0127215 secs]
[GC 62928K->60208K(259328K), 0.0113090 secs]
[GC 63024K->3136K(259328K), 0.0133799 secs]
[GC 63040K->60256K(259328K), 0.0135459 secs]
自适应调整生还者区大小。上面的日志展示的次要GC,生还者区的大小在来回变化,引起最小年轻代收集或者完整年轻代收集。虽然使用自适应调整的行为奇怪,但是仍然产生了高的吞吐量。
4.2 或者,使用-XX:+UseParNewGC收益
497.905: [GC 497.905: [ ParNew: 64576K->960K(64576K), 0.0255372 secs] 155310K->93003K(261184K), 0.0256767 secs]
506.305: [GC 506.305: [ParNew: 64576K->960K(64576K), 0.0276291 secs] 156619K->94267K(261184K), 0.0277958 secs]
514.565: [GC 514.565: [ParNew: 64576K->960K(64576K), 0.0261376 secs] 157883K->95711K(261184K), 0.0262927 secs]
522.838: [GC 522.838: [ParNew: 64576K->960K(64576K), 0.0316625 secs] 159327K->97331K(261184K), 0.0318099 secs]
显示了,次GC暂停大约减少44%。时间戳显示次GC执行周期。使用了-XX:+UseParallelGC之后,大约6.5秒执行一次,每次执行.015秒(次要GC开销大约0.33%)。使用-XX:+UseParNewGC之后,大约8秒一次,每次执行0.026秒(次要GC开销大约0.23%)。
5 调整之后,主GC太长
5.1 尝试并发低暂停收集器
主GC暂停在256M堆、64M年轻代下大约0.489秒。如果太长,尝试添加-XX:+UseConcMarkSweepGC(同时也设置-XX:+UseParNewGC)。
[GC [ParNew: 64576K->960K(64576K), 0.0377639 secs] 140122K->78078K(261184K), 0.0379598 secs]
[GC [ParNew: 64576K->960K(64576K), 0.0329313 secs] 141694K->79533K(261184K), 0.0331324 secs]
[GC [ParNew: 64576K->960K(64576K), 0.0413880 secs] 143149K->81128K(261184K), 0.0416101 secs]
[GC [1 CMS-initial-mark: 80168K(196608K)] 81144K(261184K), 0.0059036 secs]
[CMS-concurrent-mark: 0.129/0.129 secs]
[CMS-concurrent-preclean: 0.007/0.007 secs]
[GC[ Rescan (non-parallel) [ grey object rescan, 0.0020879 secs][root rescan, 0.0144199 secs], 0.0166258 secs][weak refs processing, 0.0000411 secs] [1 CMS-remark:80168K(196608K)] 82493K(261184K), 0.0168943 secs]
[CMS-concurrent-sweep: 1.208/1.208 secs]
[CMS-concurrent-reset: 0.036/0.036 secs]
[GC [ParNew: 64576K->960K(64576K), 0.0311520 secs] 66308K->4171K(261184K), 0.0313513 secs]
[GC [ParNew: 64576K->960K(64576K), 0.0348341 secs] 67787K->5695K(261184K), 0.0350776 secs]
[GC [ParNew: 64576K->960K(64576K), 0.0359806 secs] 69311K->7154K(261184K), 0.0362064 secs]
用于例子的应用,次GC执行间相对并发收集执行时间隔时间短。这个不是典型情况。更经常的情况,并发收集之间会有次要收集。注意,并发阶段可能比较长(例如,CMS-concurrent-sweep 是1.2秒)但是在并发阶段,应用并没有暂停,所以应用不会出现暂停。相反,虽然并发阶段应用没有暂停,但应用并没有使用全部处理器(其中一个被垃圾收集线程使用)。暂停来自于CMS-initial-mark和CMS-remark pause。在这个输出片段,较大的那些是017秒。CMS-remark pause的平均运行时间(最长的暂停)是0.019秒。主GC的最大暂停(和默认比较)从0.489秒减少到0.019秒(减少了96%)。也要注意,次GC暂停增加到0.035秒,大于只使用-XX:+UseParNewGC的0.026秒。这暗示了并发收集和主GC有关。
5.2 尝试增量地暂停收集器
主GC时间还可以通过增量低暂停收集器来减少。使用命令-Xincgc
[GC [DefNew: 64575K->959K(64576K), 0.0616204 secs][Train: 5537K->5474K(196608K), 0.0108803 secs] 68664K->6434K(261184K), 0.0730248 secs]
[GC [DefNew: 64575K->959K(64576K), 0.0559078 secs][Train: 6813K->6749K(196608K), 0.0115077 secs] 70050K->7709K(261184K), 0.0680289 secs]
[GC [DefNew: 64575K->959K(64576K), 0.0607615 secs][Train: 8178K->8114K(196608K), 0.0112705 secs] 71325K->9074K(261184K), 0.0727902 secs]
在执行每个次GC时,部分老年代被收集,没有单独的主GC暂停。次GC暂停时间增加到0.078秒。如果老年代增量收集,在老年代满之前不能完成,触发主GC,在日志中用MSC标示。
[GC [DefNew: 64575K->64575K(64576K), 0.0005311 secs][Train MSC: 68226K->135K(196608K), 0.4347857 secs] 132802K->2565K(261184K), 0.4397831 secs]
草稿版本:2003-2-20
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J2SE6 HotSpot垃圾回收调优(一)
2014-07-29 15:13 688官方地址:http://www.oracle.com/tec ... -
jvm垃圾回收——垃圾优先Garbage-First收集器
2014-07-29 14:39 845http://www.oracle.com/technetw ... -
jvm垃圾回收——功效学
2014-07-29 14:31 664http://docs.oracle.com/javase/ ... -
jvm参数(全)
2014-07-29 14:18 10614http://www.oracle.com/technetw ... -
jvm工具(四)jhat
2012-08-28 17:52 1924语法: jhat [ options ] <heap- ... -
jvm工具(三)jmap
2012-08-28 16:58 1739语法 jmap [ option ] pid jmap [ ... -
jvm工具(二)jstat
2012-08-28 09:12 1534详见:http://docs.oracle.com/java ... -
jvm工具(一)jps
2012-07-16 17:35 886JVM工具官方文档: http://docs.oracle.c ... -
java虚拟机(二)虚拟机结构
2012-07-11 14:46 184... -
hotspot虚拟机
2012-07-07 11:19 1130JVM参数 http://docs.oracle.com ... -
java虚拟机(一)数据类型
2012-07-03 22:10 222Java虚拟机可以操作的数据类型可分为两类: 原始类型: ...
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《深入JVM内核——原理、诊断与优化》是一份深度探讨Java虚拟机核心机制、问题诊断和性能优化的专业资料。这份资料涵盖了JVM的各个方面,对于Java开发者来说,理解和掌握这些知识至关重要。 首先,我们要了解JVM...
本教程——“深入JVM内核—原理、诊断与优化视频教程”着重讲解了JVM的内部机制,特别是关于垃圾收集(Garbage Collection, GC)的算法和种类,这对于理解和提升Java应用性能至关重要。 一、JVM内存模型 首先,...
总结来说,莫枢在Qcon2011杭州的演讲揭示了淘宝在JVM优化上的深度实践,包括但不限于内存管理、类加载、垃圾回收、性能监控等方面。这些经验对于任何使用Java技术栈的大型企业来说都具有极高的参考价值,提醒我们...
【描述】"ImagesForJVM——JVM笔记图片" 暗示这些图片可能是教学或学习笔记的一部分,旨在通过视觉化的方式解释JVM的关键概念,如内存模型、类加载机制、垃圾收集以及性能优化等方面。 【标签】"java" 明确了这些...
《JVM调优详解——基于源码与工具的探索》 在Java开发中,JVM(Java Virtual Machine)调优是提升系统性能的关键环节。它涉及到内存管理、线程调度、垃圾回收等多个方面,理解并掌握JVM调优技巧,能有效避免性能...
通过以上内容可以看出,深入理解JVM内存管理和垃圾收集机制对于提高应用程序的性能至关重要。尽管现代JVM已经非常智能,能够自动管理大部分内存相关的工作,但在面对复杂的应用场景时,仍然需要开发人员具备一定的...
《实战Java虚拟机——JVM故障诊断与性能优化(第2版)》是Java开发者深入理解JVM工作原理、诊断问题以及进行性能调优的重要参考资料。该书籍的源码提供了丰富的示例和实践案例,帮助读者更好地掌握Java虚拟机的内部...
### JAVA高级知识——JVM篇 #### 一、JVM内存模型 JVM(Java Virtual Machine,Java虚拟机)作为Java程序的运行环境,其内存管理机制是理解JVM的关键。JVM内存主要分为以下几个部分: 1. **程序计数器(Program ...