一个关于内存使用变化规律的猜想与验证

本文探讨了JConsole在监控Java程序内存使用时出现的锯齿状波动现象的原因。通过实验发现这种现象与JConsole的数据收集行为有关,而非应用程序本身。

JConsole是JDK里面自带的一个工具,可以监控CPU,内存和线程等动态数据。当我们刚开始学习JConsole时,经常会发现我们监控的程序里内存使用块始终保持着变化,而且是有规律的锯齿状。就算我们坚信程序在这段时间没有任何的操作,停止在阻塞状态下,这个齿状的线条依旧。打开JConsole的相关文档,里面没谈到这点,而它上面举的例子也是一个个锯齿状的线条。这个线条举例如下:



为了测试,写一段程序代码如下:
public static void main(String[] args) throws IOException
{
int size = 10;
if( args.length > 0)
size = Integer.parseInt(args[0]);

byte[] bytes =new byte[1024*1024*size];
System.out.println( bytes.length );
System.in.read();

}

命令为java -Dcom.sun.management.jmxremote MemTest。

当程序不带参数时,它申请一个大约10M的内存空间,然后阻塞在IO上等用户输入。在JConsole的内存监控图形上,切换到具体的内存块上,我们可以看到,这10M的内存分配到旧生代上,而齿状图主要是由Eden space的变化引起的,变化的幅度大概是0~3M。由此我们可以分析到,这个齿状图不是由我们的代码引起的,而是另有原因。

考虑到JConsole用JMX收集数据,我们初步猜想这个齿状图由JMX操作而引起,下面做几个实验来验证。

1. 把数组从10M增加到30M,旧生代的内存增加为30多M,Eden Space基本保持不变,幅度仍然为0~3M,是典型的锯齿状。这验证了上边的判断,即齿状图与我们的代码无关。


2. 由于内存变化主要是在Eden Space,所以推断出是执行了一些方法,每执行完一轮,使用过的内存即被回收。在启动程序中加入参数-verbose:gc, 重新运行,观察到命令窗口打印出来的GC数据与JConsole上面的collection次数相符合,并且与锯齿线条的每次跌落相符合。

3. 用top和jstat观察。如下图是jstat所得,命令为:jstat -gcutil (pid) 3000
S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT
2.08 0.00 93.80 37.98 27.34 14 0.043 0 0.000 0.043
0.00 7.29 11.09 37.98 27.34 15 0.045 0 0.000 0.045
0.00 7.29 11.09 37.98 27.34 15 0.045 0 0.000 0.045
0.00 7.29 27.68 37.98 27.34 15 0.045 0 0.000 0.045
0.00 7.29 45.47 37.98 27.34 15 0.045 0 0.000 0.045
0.00 7.29 62.20 37.98 27.35 15 0.045 0 0.000 0.045
0.00 7.29 62.20 37.98 27.35 15 0.045 0 0.000 0.045
0.00 7.29 80.00 37.98 27.35 15 0.045 0 0.000 0.045
0.00 7.29 96.63 37.98 27.35 15 0.045 0 0.000 0.045
2.08 0.00 14.30 38.04 27.35 16 0.048 0 0.000 0.048
2.08 0.00 14.30 38.04 27.35 16 0.048 0 0.000 0.048
2.08 0.00 31.49 38.04 27.35 16 0.048 0 0.000 0.048
2.08 0.00 48.66 38.04 27.35 16 0.048 0 0.000 0.048
2.08 0.00 65.73 38.04 27.35 16 0.048 0 0.000 0.048
2.08 0.00 65.73 38.04 27.35 16 0.048 0 0.000 0.048
2.08 0.00 82.88 38.04 27.35 16 0.048 0 0.000 0.048
2.08 0.00 100.00 38.04 27.35 16 0.048 0 0.000 0.048

从以上两条命令监控结果我们可以验证,垃圾回收操作发生在新生代,而所做的操作运行肯定在Eden Space.

4. 关掉JConsole,再观察top和jstat的结果,我们发现,所有数据保持不变,内存没有任何异动,也没有垃圾回收动作。

5. 最关键的一条证据,我们知道jConsole收集数据的默认频率为4秒,我们用以下命来把它改为20秒:
jconsole -interval=20 (pid)
得到如下的图形:


从图形中我们知道,锯齿形状保持了不变,但更缓慢了,每一个周期用的时间更长。这就直接说明了齿状图与JConsole的数据收集直接关联,每一个内存变化周期,都是由于JConsole对进程收集各种监控数据所引起。

JConsole怎么来收集这些数据呢?当然是通过JMX了,我们在JConsole里切换到"MBeans"窗口,这里有一些基本的MBeans,遍历这些JMX属性和方法后,就知道监控图形里的数据都来源于此。每一个Java程序都缺省注册了这些Mbean, 而Java虚拟机里有一个缺省的MBean Server,所有的Mbean都在这里注册,JConsole正是通过请求此MBean server来收集这些数据的。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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