[开发]Resin 4.0.15配置优化的一个建议

本文介绍了Resin 4.0.15的配置优化策略,包括解决线程池数量设置不起作用的问题,合理设置JVM参数避免内存溢出,并给出了具体的resin.xml配置示例。

转自http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2011/02/25/resin01.html

 

早先说过线上Resin的配置文件中要增加线程池大小、各种timeout参数(resin 4.0.15的默认配置文件肯定没有这些参数,需要另行增加)。

resin 4.0.10里,有这么一个bugthread-max的数量设置没有起作用:http://bugs.caucho.com/view.php?id=4251 ,但后面到了resin 4.0.15应该就修复了。

下面内容会给出背景介绍以及建议配置

 

1、背景:

郑昀认为,要综合考虑resin线程池大小、“-Xmx JVM最大可用内存”、“-Xms:初始堆大小”、“-XmnYoung Generationheap size”参数互相匹配。(JVM2GC线程。第一个线程负责回收HeapYoung区。第二个线程在Heap不足时,遍历Heap,将Young 区升级为Older区。Older区的大小等于-Xmx减去-Xmn,不能将-Xms的值设的过大,因为第二个线程被迫运行会降低JVM的性能。)

来避免线上resin服务反复出现以下异常:

OutOfMemoryError Java heap space

OutOfMemoryError PermGen space

 

2Resin.xml就可以设置JDK参数:

郑昀注意到,Resin 4.0已支持把JDK参数加入resin配置文件resin.xml里。

参考resin的帮助文档

JDK arguments

Resin 4.0 has moved all JDK arguments into the resin.xml file, in the <jvm-arg> tag. Because the Resin 4.0 watchdog starts each Resin server instance, it can pass the arguments defined in the configuration file to the JVM. By moving the Java arguments to the configuration file, server configuration is easier and more maintainable.

 

3、建议规则:

1、 ServerJVM最好将-Xms-Xmx设为相同值。为了优化GC,最好让-Xmn值约等于-Xmx1/4

2、 通过增大 -XXPermSize”和“-XXMaxPermSize”这两个参数来避免出现JVM内存永久保存区域溢出引发Resin的500错误。(郑昀认为,因为线上用了spring+struts,这些框架用到大量动态classClassLoader是把这部分内存放在PermGen space里的。而JVMGC是不会清理PermGen space的。这样容易导致线上应用报告PermGen space内存溢出。)

 

4、建议resin配置:

所以,郑昀建议线上部署的Resin 4.0.15resin.xml中增加如下配置节点:

<server-default>

    <jvm-arg>-Xms1024m</jvm-arg>

    <jvm-arg>-Xmx1024m</jvm-arg>

    <jvm-arg>-Xmn256m</jvm-arg>

    <jvm-arg>-XX:PermSize=128m</jvm-arg>

<jvm-arg>-XX:MaxPermSize=256m</jvm-arg>

    <thread-max>1024</thread-max>

    <socket-timeout>30s</socket-timeout>

    <keepalive-max>512</keepalive-max>

    <keepalive-timeout>60s</keepalive-timeout>

</server-default>

请提反馈意见。谢谢。

 

1.JVM的gc概述 gc即垃圾收集机制是指jvm用于释放那些不再使用的对象所占用的内存。java语言并不要求jvm有gc,也没有规定gc如何工作。不过常用的jvm都有gc,而且大多数gc都使用类似的算法管理内存和执行收集操作。 在充分理解了垃圾收集算法和执行过程后,才能有效的优化它的性能。有些垃圾收集专用于特殊的应用程序。比如,实时应用程序主要是为了避免垃圾收集中断,而大多数OLTP应用程序则注重整体效率。理解了应用程序的工作负荷和jvm支持的垃圾收集算法,便可以进行优化配置垃圾收集器。 垃圾收集的目的在于清除不再使用的对象。gc通过确定对象是否被活动对象引用来确定是否收集该对象。gc首先要判断该对象是否是时候可以收集。两种常用的方法是引用计数和对象引用遍历。 1.1.引用计数 引用计数存储对特定对象的所有引用数,也就是说,当应用程序创建引用以及引用超出范围时,jvm必须适当增减引用数。当某对象的引用数为0时,便可以进行垃圾收集。 1.2.对象引用遍历 早期的jvm使用引用计数,现在大多数jvm采用对象引用遍历。对象引用遍历从一组对象开始,沿着整个对象图上的每条链接,递归确定可到达(reachable)的对象。如果某对象不能从这些根对象的一个(至少一个)到达,则将它作为垃圾收集。在对象遍历阶段,gc必须记住哪些对象可以到达,以便删除不可到达的对象,这称为标记(marking)对象。 下一步,gc要删除不可到达的对象。删除时,有些gc只是简单的扫描堆栈,删除未标记的未标记的对象,并释放它们的内存以生成新的对象,这叫做清除(sweeping)。这种方法的问题在于内存会分成好多小段,而它们不足以用于新的对象,但是组合起来却很大。因此,许多gc可以重新组织内存中的对象,并进行压缩(compact),形成可利用的空间。 为此,gc需要停止其他的活动活动。这种方法意味着所有与应用程序相关的工作停止,只有gc运行。结果,在响应期间增减了许多混杂请求。另外,更复杂的gc不断增加或同时运行以减少或者清除应用程序的中断。有的gc使用单线程完成这项工作,有的则采用多线程以增加效率。 2.几种垃圾回收机制 2.1.标记-清除收集器 这种收集器首先遍历对象图并标记可到达的对象,然后扫描堆栈以寻找未标记对象并释放它们的内存。这种收集器一般使用单线程工作并停止其他操作。 2.2.标记-压缩收集器 有时也叫标记-清除-压缩收集器,与标记-清除收集器有相同的标记阶段。在第二阶段,则把标记对象复制到堆栈的新域中以便压缩堆栈。这种收集器也停止其他操作。 2.3.复制收集器 这种收集器将堆栈分为两个域,常称为半空间。每次仅使用一半的空间,jvm生成的新对象则放在另一半空间中。gc运行时,它把可到达对象复制到另一半空间,从而压缩了堆栈。这种方法适用于短生存期的对象,持续复制长生存期的对象则导致效率降低。 2.4.增量收集器 增量收集器把堆栈分为多个域,每次仅从一个域收集垃圾。这会造成较小的应用程序中断。 2.5.分代收集器 这种收集器把堆栈分为两个或多个域,用以存放不同寿命的对象。jvm生成的新对象一般放在其中的某个域中。过一段时间,继续存在的对象将获得使用期并转入更长寿命的域中。分代收集器对不同的域使用不同的算法以优化性能。 2.6.并发收集器 并发收集器与应用程序同时运行。这些收集器在某点上(比如压缩时)一般都不得不停止其他操作以完成特定的任务,但是因为其他应用程序可进行其他的后台操作,所以中断其他处理的实际时间大大降低。 2.7.并行收集器 并行收集器使用某种传统的算法并使用多线程并行的执行它们的工作。在多cpu机器上使用多线程技术可以显著的提高java应用程序的可扩展性。 3.Sun HotSpot 1.4.1 JVM堆大小的整 Sun HotSpot 1.4.1使用分代收集器,它把堆分为三个主要的域:新域、旧域以及永久域。Jvm生成的所有新对象放在新域中。一旦对象经历了一定数量的垃圾收集循环后,便获得使用期并进入旧域。在永久域中jvm则存储class和method对象。就配置而言,永久域是一个独立域并且不认为是堆的一部分。 下面介绍如何控制这些域的大小。可使用-Xms和-Xmx 控制整个堆的原始大小或最大值。 下面的命令是把初始大小设置为128M: java –Xms128m –Xmx256m为控制新域的大小,可使用-XX:NewRatio设置新域在堆中所占的比例。 下面的命令把整个堆设置成128m,新域比率设置成3,即新域与旧域比例为1:3,新域为堆的1/4或32M: java –Xms128m –X
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