J2EE JVM调优 优化

本文通过实际案例分享了不同JVM垃圾回收策略的性能对比及调优经验,包括串行回收、并行回收、并发回收等多种策略。

JVM参数调优是一个很头痛的问题,可能和应用有关系,下面是本人一些调优的实践经验,希望对读者能有帮助,环境LinuxAS4,resin2.1.17,JDK6.0,2CPU,4G内存,dell2950服务器,网站是http://shedewang.com

一:串行垃圾回收,也就是默认配置,完成10万request用时153秒,JVM参数配置如下
$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps ";
这种配置一般在resin启动24小时内似乎没有大问题,网站可以正常访问,但查看日志发现,在接近24小时时,Full GC执行越来越频繁,大约每隔3分钟就有一次Full GC,每次Full GC系统会停顿6秒左右,作为一个网站来说,用户等待6秒恐怕太长了,所以这种方式有待改善。MaxTenuringThreshold=7表示一个对象 如果在救助空间移动7次还没有被回收就放入年老代,GCTimeRatio=19表示java可以用5%的时间来做垃圾回收,1/(1+19)=1 /20=5%。

二:并行回收,完成10万request用时117秒,配置如下:
$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xmx2048M -Xms2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseParallelOldGC -XX:MaxGCPauseMillis=500 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 ";
并行回收我尝试过多种组合配置,似乎都没什么用,resin启动3小时左右就会停顿,时间超过10 秒。也有可能是参数设置不够好的原因,MaxGCPauseMillis表示GC最大停顿时间,在resin刚启动还没有执行Full GC时系统是正常的,但一旦执行Full GC,MaxGCPauseMillis根本没有用,停顿时间可能超过20秒,之后会发生什么我也不再关心了,赶紧重启resin,尝试其他回收策略。

三:并发回收,完成10万request用时60秒,比并行回收差不多快一倍,是默认回收策略性能的2.5倍,配置如下:
$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 ";
这个配置虽然不会出现10秒连不上的情况,但系统重启3个小时左右,每隔几分钟就会有5秒连不上的情况,查看gc.log,发现在执行ParNewGC时 有个promotion failed错误,从而转向执行Full GC,造成系统停顿,而且会很频繁,每隔几分钟就有一次,所以还得改善。UseCMSCompactAtFullCollection是表是执行Full GC后对内存进行 硌顾酰 獾貌 诖嫠槠 珻MSFullGCsBeforeCompaction=N表示执行N次Full GC后执行内存压缩。

四:增量回收,完成10万request用时171秒,太慢了,配置如下
$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xincgc ";
似乎回收得也不太干净,而且也对性能有较大影响,不值得试。

五:并发回收的I-CMS模式,和增量回收差不多,完成10万request用时170秒。
$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSIncrementalMode -XX:+CMSIncrementalPacing -XX:CMSIncrementalDutyCycleMin=0 -XX:CMSIncrementalDutyCycle=10 -XX:-TraceClassUnloading ";
采用了sun推荐的参数,回收效果不好,照样有停顿,数小时之内就会频繁出现停顿,什么sun推荐的参数,照样不好使。

六:递增式低暂停收集器,还叫什么火车式回收,不知道属于哪个系,完成10万request用时153秒
$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseTrainGC ";
该配置效果也不好,影响性能,所以没试。

七:相比之下,还是并发回收比较好,性能比较高,只要能解决ParNewGC(并行回收年轻代)时的promotion failed错误就一切好办了,查了很多文章,发现引起promotion failed错误的原因是CMS来不及回收(CMS默认在年老代占到90%左右才会执行),年老代又没有足够的空间供GC把一些活的对象从年轻代移到年老 代,所以执行Full GC。CMSInitiatingOccupancyFraction=70表示年老代占到约70%时就开始执行CMS,这样就不会出现Full GC了。SoftRefLRUPolicyMSPerMB这个参数也是我认为比较有用的,官方解释是softly reachable objects will remain alive for some amount of time after the last time they were referenced. The default value is one second of lifetime per free megabyte in the heap,我觉得没必要等1秒,所以设置成0。配置如下
$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSPermGenSweepingEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:-CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -Xloggc:log/gc.log ";
上面这个配置内存上升的很慢,24小时之内几乎没有停顿现象,最长的只停滞了0.8s,ParNew GC每30秒左右才执行一次,每次回收约0.2秒,看来问题应该暂时解决了。

参数不明白的可以上网查,本人认为比较重要的几个参数是:-Xms -Xmx -Xmn MaxTenuringThreshold GCTimeRatio UseConcMarkSweepGC CMSInitiatingOccupancyFraction SoftRefLRUPolicyMSPerMB

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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