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。

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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

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MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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