👉 这是一个或许对你有用的社群
🐱 一对一交流/面试小册/简历优化/求职解惑，欢迎加入「芋道快速开发平台」知识星球。下面是星球提供的部分资料：
《项目实战（视频）》：从书中学，往事上“练”
《互联网高频面试题》：面朝简历学习，春暖花开
《架构 x 系统设计》：摧枯拉朽，掌控面试高频场景题
《精进 Java 学习指南》：系统学习，互联网主流技术栈
《必读 Java 源码专栏》：知其然，知其所以然
👉这是一个或许对你有用的开源项目
国产 Star 破 10w+ 的开源项目，前端包括管理后台 + 微信小程序，后端支持单体和微服务架构。
功能涵盖 RBAC 权限、SaaS 多租户、数据权限、商城、支付、工作流、大屏报表、微信公众号等等功能：
Boot 地址：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro
Cloud 地址：https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud
视频教程：https://doc.iocoder.cn
来源：blog.youkuaiyun.com/cml_blog
/article/details/81057966
通过这一个多月的努力，将FullGC从40次/天优化到近10天才触发一次，而且YoungGC的时间也减少了一半以上，这么大的优化，有必要记录一下中间的调优过程。
对于JVM垃圾回收，之前一直都是处于理论阶段，就知道新生代，老年代的晋升关系，这些知识仅够应付面试使用的。前一段时间，线上服务器的FullGC非常频繁，平均一天40多次，而且隔几天就有服务器自动重启了，这表明的服务器的状态已经非常不正常了，得到这么好的机会，当然要主动请求进行调优了。未调优前的服务器GC数据，FullGC非常频繁。
首先服务器的配置非常一般（2核4G），总共4台服务器集群。每台服务器的FullGC次数和时间基本差不多。其中JVM几个核心的启动参数为：
-Xms1000M -Xmx1800M -Xmn350M -Xss300K -XX:+DisableExplicitGC -XX:SurvivorRatio=4 -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:LargePageSizeInBytes=128M -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC-Xmx1800M：设置JVM最大可用内存为1800M。
-Xms1000m：设置JVM初始化内存为1000m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
-Xmn350M：设置年轻代大小为350M。整个JVM内存大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m，所以增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。
-Xss300K：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M，以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。
第一次优化
一看参数，马上觉得新生代为什么这么小，这么小的话怎么提高吞吐量，而且会导致YoungGC的频繁触发，如上如的新生代收集就耗时830s。初始化堆内存没有和最大堆内存一致，查阅了各种资料都是推荐这两个值设置一样的，可以防止在每次GC后进行内存重新分配。基于前面的知识，于是进行了第一次的线上调优：提升新生代大小，将初始化堆内存设置为最大内存
-Xmn350M -> -Xmn800M
-XX:SurvivorRatio=4 -> -XX:SurvivorRatio=8
-Xms1000m ->-Xms1800m将SurvivorRatio修改为8的本意是想让垃圾在新生代时尽可能的多被回收掉。就这样将配置部署到线上两台服务器（prod，prod2另外两台不变方便对比）上后，运行了5天后，观察GC结果，YoungGC减少了一半以上的次数，时间减少了400s，但是FullGC的平均次数增加了41次。YoungGC基本符合预期设想，但是这个FullGC就完全不行了。
就这样第一次优化宣告失败。
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/
第二次优化
在优化的过程中，我们的主管发现了有个对象T在内存中有一万多个实例，而且这些实例占据了将近20M的内存。于是根据这个bean对象的使用，在项目中找到了原因：匿名内部类引用导致的，伪代码如下：
public void doSmthing(T t){
redis.addListener(new Listener(){
public void onTimeout(){
if(t.success()){
//执行操作
}
}
});
}由于listener在回调后不会进行释放，而且回调是个超时的操作，当某个事件超过了设定的时间（1分钟）后才会进行回调，这样就导致了T这个对象始终无法回收，所以内存中会存在这么多对象实例。
通过上述的例子发现了存在内存泄漏后，首先对程序中的error log文件进行排查，首先先解决掉所有的error事件。然后再次发布后，GC操作还是基本不变，虽然解决了一点内存泄漏问题，但是可以说明没有解决根本原因，服务器还是继续莫名的重启。
基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud
视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/
内存泄漏调查
经过了第一次的调优后发现内存泄漏的问题，于是大家都开始将进行内存泄漏的调查，首先排查代码，不过这种效率是蛮低的，基本没发现问题。于是在线上不是很繁忙的时候继续进行dump内存，终于抓到了一个大对象
这个对象竟然有4W多个，而且都是清一色的ByteArrowRow对象，可以确认这些数据是数据库查询或者插入时产生的了。于是又进行一轮代码分析，在代码分析的过程中，通过运维的同事发现了在一天的某个时候入口流量翻了好几倍，竟然高达83MB/s，经过一番确认，目前完全没有这么大的业务量，而且也不存在文件上传的功能。咨询了阿里云客服也说明完全是正常的流量，可以排除攻击的可能。
就在我还在调查入口流量的问题时，另外一个同事找到了根本的原因，原来是在某个条件下，会查询表中所有未处理的指定数据，但是由于查询的时候where条件中少加了模块这个条件，导致查询出的数量达40多万条，而且通过log查看当时的请求和数据，可以判断这个逻辑确实是已经执行了的，dump出的内存中只有4W多个对象，这个是因为dump时候刚好查询出了这么多个，剩下的还在传输中导致的。而且这也能非常好的解释了为什么服务器会自动重启的原因。
解决了这个问题后，线上服务器运行完全正常了，使用未调优前的参数，运行了3天左右FullGC只有5次
第二次调优
内存泄漏的问题已经解决了，剩下的就可以继续调优了，经过查看GC log，发现前三次GullGC时，老年代占据的内存还不足30%，却发生了FullGC。于是进行各种资料的调查，在https://blog.youkuaiyun.com/zjwstz/article/details/77478054 博客中非常清晰明了的说明metaspace导致FullGC的情况，服务器默认的metaspace是21M，在GC log中看到了最大的时候metaspace占据了200M左右，于是进行如下调优，以下分别为prod1和prod2的修改参数，prod3，prod4保持不变
-Xmn350M -> -Xmn800M
-Xms1000M ->1800M
-XX:MetaspaceSize=200M
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75和
-Xmn350M -> -Xmn600M
-Xms1000M ->1800M
-XX:MetaspaceSize=200M
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75prod1和2只是新生代大小不一样而已，其他的都一致。到线上运行了10天左右，进行对比：prod1：
prod2：
prod3：
prod4：
对比来说，1，2两台服务器FullGC远远低于3，4两台，而且1，2两台服务器的YounGC对比3，4也减少了一半左右，而且第一台服务器效率更为明显，除了YoungGC次数减少，而且吞吐量比多运行了一天的3，4两台的都要多（通过线程启动数量），说明prod1的吞吐量提升尤为明显。通过GC的次数和GC的时间，本次优化宣告成功，且prod1的配置更优，极大提升了服务器的吞吐量和降低了GC一半以上的时间。
prod1中的唯一一次FullGC：
通过GC log上也没看出原因，老年代在cms remark的时候只占据了660M左右，这个应该还不到触发FullGC的条件，而且通过前几次的YoungGC调查，也排除了晋升了大内存对象的可能，通过metaspace的大小，也没有达到GC的条件。这个还需要继续调查，有知道的欢迎指出下，这里先行谢过了。
总结
通过这一个多月的调优总结出以下几点：
FullGC一天超过一次肯定就不正常了
发现FullGC频繁的时候优先调查内存泄漏问题
内存泄漏解决后，jvm可以调优的空间就比较少了，作为学习还可以，否则不要投入太多的时间
如果发现CPU持续偏高，排除代码问题后可以找运维咨询下阿里云客服，这次调查过程中就发现CPU 100%是由于服务器问题导致的，进行服务器迁移后就正常了。
数据查询的时候也是算作服务器的入口流量的，如果访问业务没有这么大量，而且没有攻击的问题的话可以往数据库方面调查
有必要时常关注服务器的GC，可以及早发现问题
欢迎加入我的知识星球，全面提升技术能力。
👉 加入方式，“长按”或“扫描”下方二维码噢：
星球的内容包括：项目实战、面试招聘、源码解析、学习路线。
文章有帮助的话，在看，转发吧。
谢谢支持哟 (*^__^*）
1364
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
