内存回收一直是 Java的痛点
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用 Java 无法做出类似 Redis 这样的产品。Java 的内存回收机制使我们在编写代码时不需要关注对象的回收,同时加大了内存回收的消耗,标记复制需要做内存拷贝,标记清除算法则需要 stop the world 。所以我们在使用缓存的时候,量稍微大一些就需要借助类似 Redis 这样的中间件帮我们处理了。作为 Javaer ,我们享受了自动内存回收的安逸,同时也需要多了解下内存优化的方法。
为什么 FGC 停不下来了
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### 什么情况下会 GC
为了了解我们的系统为什么会不停 FGC ,我们需要先了解一下系统什么情况下会 GC 。在 Jvm 层面,当我们 new 一个对象的时候, Jvm 会先在堆区分配对象需要的内存,这个时候如果内存不够的话,就需要 GC 了, GC 的返回结果就是对象的空间地址。Jvm 会先进行 ygc ,也就是我们通常说的标记复制,如果 ygc 之后依然申请不到空间,就会进行 FGC 了。同理,如果 FGC 之后依然没有足够的空间,就会循环的进行 FGC ,直到申请到足够的空间。
### 导致不停的 FGC 的原因
如上文所讲, FGC 有可能发生在你的每一行代码。如果 FGC 之后依然没有足够的空间,就会不停的 FGC ,直到申请到足够的空间。同时 JVM 会限制在抛出 OutOfMemory 错误之前在 GC 中花费的 VM 时间的比例。系统频繁 F 大致有五种情况:
* 内存泄漏
* 请求处理变慢导致同时申请内存的线程太多
* metaspace 耗尽
* 常量池将堆区占满
* 堆外内存耗尽
在一个高并发的系统中,多数 FGC 是请求处理变慢导致的。假设单机承受 tps 是1w,正常情况下处理一个请求的时间是 1ms ,那同一时刻并行的请求数量仅为 10 。如果性能发生抖动,每个请求处理的时间增加到 100ms ,那同一时刻并行的请求数量就会增加到 100 个。每个线程在处理请求的时候都会 new 一些对象出来,长时间存活的线程会造成类似内存泄漏的效果,将系统的内存耗尽。同时 FGC 也会加剧系统性能的开销,使系统变得更慢,产生雪崩。
如何让系统 FGC 之后仍然能活下来
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### 杜绝内存泄漏
内存泄漏产生的原因以及解决办法网上有很多资料,这里就不写了。内存泄漏造成系统瘫痪的频率很高,有些系统定时从数据库拉取配置信息缓存到集合中,但是 set 不小心写成了 list ,最终在新增元素的时候内存溢出了。养成良好的编程习惯,多关注些细节,就能避免很多未知的问题。
### 并发限制:防止系统被撑死
每台服务器都有并行处理请求的上限,不管请求处理的多快,超过上限之后就会被撑死,对高并发的请求做好并发数限制是保持系统稳定的必要条件。需要注意的是,有一些系统在拒绝过多的请求时,也会做一些降级逻辑,降级逻辑也是有性能开销的,同样需要做并发限制,如果降级的请求超过并发限制,将不进行降级逻辑直接抛出异常。
### 自适应限流:防止系统被摸死
我们需要自适应限流有两个原因:
**每台服务器所处的环境是不一样的**
有些服务器和离线计算的 vm 混部在一起,有些部署在实体机,有些部署在新老型号的机器上,每台服务器能承受的 qps 并不完全一样。统一配置分布式系统中每台服务器限流阀值,要么发挥不出每台服务器应有的作用,要么在高 qps 的情况下一些比较慢的服务器宕机,所以用服务器作为限流粒度是最合适的。
**设置了正确的限流阀值,也可能被摸死**
当单机承受的 QPS 6~20 倍于限流的流量时,拒绝一次请求的开销就无法忽略不记了。譬如春晚活动有些系统设置了正确的限流也被 6~20 倍于限流的流量冲垮。这种死法称为被摸死。应对这种情况,我们可以做的是在受到 6~20 倍的大流量时,动态减少限流的阀值。比如系统最开始接受 1000qps ,5000 的拒绝流量过来会把系统摸死,这个时候我们调整系统的阀值,限流设置到 100 ,被摸死的阀值就可以高一些,这样就算有 6000 个请求进来,我们系统也可以保证活下来。
阿里有结合算法动态调整单机限流阀的产品,已经对外公布了,感兴趣的同学可以搜一下淘系技术公众号中的 诺亚自适应限流 的相关内容。
异常流量监控:防止长尾请求拖垮系统
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我们盯系统监控的时候通常会关注 99 分位的数据,但如果设置了合理的限流,系统依然被流量打挂,就要从那百分之一的长尾数据入手了。有些长尾数据对系统的影响会非常大。想象如果一个 put 请求传过来几十兆的数据,对 Java 是极为不友好的,很有可能产生 FGC ,让请求变慢,导致一系列问题。
总之,磨刀不误砍柴工,当我们的系统因为 FGC 一次又一次重启的时候,不如花时间了解下系统产生性能问题的原因,将产生问题的那根针拔掉,晚上睡个安稳觉,白天更加充满活力的挖新坑。希望每个程序员手里都是一个稳定的系统。
[原文链接](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//yq.aliyun.com/articles/739645%3Futm_content%3Dg_1000094672)
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