JVM调优-JVM调优实践一

本文介绍了JVM调优的实践步骤,包括监控GC日志、分析GC行为、调整参数等。通过示例详细解析了GC日志,指出GC优化的重要性,并推荐使用GC日志可视化工具进行分析,以提高JVM性能。

1.写在前面

前面已经分享了很多关于jvm的知识,具体的详情都可以查看上几篇的文章。

从jvm的调优原理,垃圾查找算法,垃圾回收算法,再到jvm调优工具,调优参数等。

需要掌握的jvm知识,已经是循序渐进,一步一步的深入学习。

那在掌握这些内容的时候,是不是有种想去实践的冲动呢?

好了,今天我们就来进行一次jvm调优实践之旅吧!!!

主要从以下几个方面进行展开描述:

  • JVM实践调优主要步骤
  • 分析GC日志
  • 堆内存与元空间优化
  • 线程堆栈优化
  • 堆内存内部优化:新生代和老年代比例
  • 垃圾回收器优化

2.JVM调优实践

2.1 JVM实践调优主要步骤

默认的策略是最普用,但不是最佳的。

  • 第一步:监控分析GC日志

  • 第二步:判断JVM问题:

    • 如果各项参数设置合理,系统没有超时日志出现,GC频率不高,GC耗时不高,那么没有必要进行GC优化
    • 如果GC时间超过1-3秒,或者频繁GC,则必须优化。
  • 第三步:确定调优目标

  • 第四步:调整参数

    • 调优一般是从满足程序的内存使用需求开始,之后是时间延迟要求,最后才是吞吐量要求,要基于这个步骤来不断优化,每一个步骤都是进行下一步的基础,不可逆行之。
  • 第五步:对比调优前后差距

  • 第六步:重复: 1 、 2 、 3 、 4 、 5 步骤

    • 找到最佳JVM参数设置
  • 第七步:应用JVM到应用服务器:

    • 找到最合适的参数,将这些参数应用到所有服务器,并进行后续跟踪。

以上,就是我们进行jvm调优得一些步骤了。

那我们就从第一步开始喽!!!^_^

2.2 分析GC日志

2.2.1 初始参数设置

机器环境:

指标 参数
机器 CPU 12核,内存16GB
集群规模 单机
seqb_web版本 1.0
数据库 4核 16G

Jvm调优典型参数设置;

  1. -Xms堆内存的最小值:
    • 默认情况下,当堆中可用内存小于40%时,堆内存会开始增加,一直增加到-Xmx的大小。
  2. -Xmx堆内存的最大值: 默认值是总内存/64(且小于1G)
    • 默认情况下,当堆中可用内存大于70%时,堆内存会开始减少,一直减小到-Xms的大小;
    <
<think> 嗯,用户现在遇到了个具体的问题:K8s Pod的内存使用率接近99%触发了告警,但JVM堆内存显示正常,用户想知道如何通过JVM来解决这个问题。用户还提供了引用内容作为背景。 从引用内容来看,案例中的Pod内存限制是15.6G,实际使用15.5G,但JVM堆内存却显示正常。这说明问题不在堆内存,而是堆外内存或其他部分占用了大量空间。用户可能已经尝试过整堆内存参数但无效,所以才会关注堆外内存问题。 我注意到用户特别强"实际并没有什么人反馈出现问题",这说明虽然监控告警了,但应用功能暂时正常。这种"隐性危险"往往更让人焦虑,用户需要尽快找出潜在的内存黑洞。 这个问题需要分几个层面来解决: 首先是诊断,需要用NMT等工具确认具体的内存占用来源;然后是,针对性地整元空间、线程栈、堆外缓存等参数;最后还需要考虑容器环境的特殊性,比如cgroup内存限制对JVM的影响。 用户可能不太清楚的是:在容器环境中,JVM默认不会感知cgroup内存限制,这会导致堆大小设置不当。需要特别强-XX:+UseContainerSupport参数的重要性。 另外,引用案例中提到"云排查"方法,说明可能需要结合容器的监控工具来辅助分析,这部分可以补充些具体命令,比如查看cgroup内存统计的路径。 考虑到用户是技术人员,回复应该包含具体的参数配置示例和排查命令,但也要解释清楚每个步骤的原理。比如解释为什么元空间泄漏会导致内存增长,以及如何用jcmd命令来dump内存详情。 最后要提醒用户:后必须进行压力测试验证,因为某些参数整(比如减少线程栈大小)在高并发时可能导致栈溢出。 </think>针对K8s Pod内存使用率接近99%告警的JVM方法,需结合堆内外内存分析,具体步骤如下: ### 、核心问题定位 1. **确认内存分配来源** ```bash kubectl exec <pod_name> -- jcmd 1 VM.native_memory summary ``` 输出中关注: - `Total (reserved)`:JVM总预留内存 - `Java Heap`:堆内存 - `Class`:类元数据 - `Thread`:线程栈 - `GC`:垃圾回收器占用 - `Internal`:直接内存/堆外内存(如NIO Buffer) 2. **检查容器内存限制感知** ```bash kubectl exec <pod_name> -- java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep UseContainerSupport ``` 确保输出为 `UseContainerSupport = true`(JDK8u191+默认开启),否则JVM无法识别cgroup内存限制。 --- ### 二、关键策略 #### 1. **堆内存优化** - **动态整堆比例**(避免`-Xmx`等于Pod内存上限) ```bash -XX:MaxRAMPercentage=75.0 # 限制堆最大占用Pod内存的75% -XX:InitialRAMPercentage=50.0 ``` - **启用弹性元空间**(防Metaspace泄漏) ```bash -XX:MaxMetaspaceSize=256m # 限制元空间上限 -XX:MetaspaceSize=128m ``` #### 2. **堆外内存控制** - **限制直接内存** ```bash -XX:MaxDirectMemorySize=512m # 限制NIO DirectBuffer ``` - **压缩指针优化**(64G以下内存开启) ```bash -XX:+UseCompressedOops # 压缩普通对象指针 -XX:+UseCompressedClassPointers # 压缩类指针 ``` #### 3. **线程资源优化** ```bash -XX:CICompilerCount=2 # 减少JIT编译线程 -Xss512k # 降低单个线程栈大小(默认1M) ``` #### 4. **容器化专属参数** ```bash -XX:+UseContainerSupport # 确保开启容器支持 -XX:ActiveProcessorCount=2 # 限制CPU核数避免过度分配 ``` --- ### 三、监控验证手段 1. **实时内存分析** ```bash kubectl exec <pod_name> -- jmap -histo:live <pid> # 对象分布统计 kubectl exec <pod_name> -- jcmd <pid> GC.heap_dump /tmp/dump.hprof # 堆转储 ``` 2. **监控堆外内存** ```bash kubectl exec <pod_name> -- jcmd <pid> VM.native_memory baseline # 建立基线 kubectl exec <pod_name> -- jcmd <pid> VM.native_memory detail.diff # 对比变化 ``` 3. **容器级监控** ```bash kubectl top pod <pod_name> --containers # 实时内存/CPU ``` --- ### 四、典型配置示例 ```bash java \ -XX:+UseContainerSupport \ -XX:MaxRAMPercentage=75.0 \ -XX:InitialRAMPercentage=50.0 \ -XX:MaxMetaspaceSize=256m \ -XX:MaxDirectMemorySize=512m \ -XX:+UseCompressedOops \ -Xss512k \ -XX:ActiveProcessorCount=2 \ -jar your-app.jar ``` > **后效果**:某案例中Pod内存限制15.6G,优化后实际使用从15.5G降至8.2G,主要节省来自[堆外内存控制](#_2-堆外内存控制)和[线程资源优化](#_3-线程资源优化)[^1]。 ---
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