记录一次JVM调优

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1.常用的JVM启动参数有哪些​编辑

2.设置堆内存XMX应该考虑哪些因素​编辑

3.背景描述

4.调优目的

5.垃圾回收器选择

6.调优工具


1.常用的JVM启动参数有哪些

2.设置堆内存XMX应该考虑哪些因素

3.背景描述

# 技术栈
JDK1.8
springboot2.0.2
mysql5.7
docker部署
内存占用2G左右

4.调优目的

私有化场景,并非大型web项目,因此选择低资源消耗 + 吞吐量

  • 低资源消耗(内存100M内)     √
  • 吞吐量                    √
  • 响应时间                  ×

吞吐量 = CPU在用户应用程序运行的时间 / (CPU在用户应用程序运行的时间 + CPU垃圾回收的时间)
FULL GC,串行垃圾回收会使用应用停顿,响应用户时间长

5.垃圾回收器选择

//JDK1.8默认 PS + SerialOld, 手动指定Parallel Scavenge + Parallel Old
-XX:+UseParallelGC = Parallel Scavenge + Parallel Old吞吐量组合

6.调优工具

## 图形工具
JDK自带,此类工具需要远程连接
jvisualvm, jconsole
## 本地查看
top, 阿里arthas, jstat, jmap, jstack, jinf

1. top -p {进程ID}
2. arthas
java -jar arthas-boot.jar {进程ID}
dashboard

java -XX:+PrintFlagsFinal -version |grep GC
java -XX:+PrintCommandLineFlags -version
这两个指令看到的垃圾回收器为 -XX:+UseParallelGC = Parallel Scavenge + Parallel Old (JDK1.8默认 PS + SerialOld)

nohup java -XX:MetaspaceSize=128m \
-XX:MaxMetaspaceSize=128m \
-Xms256m -Xmx256m \
-XX:+UseParallelGC \
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
-Dfile.encoding=utf-8" \
-jar $JAR_PATH/$JAR_NAME &

<think>首先,用户要求提供与JVM相关的面试题列表。用户说:“我想请求提供与JVM相关的面试题列表 请问列举一些常见的JVM相关的面试问题”。所以,我需要生成一个列表常见的JVM面试问题。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如:[^1]。 - 用户可见层:回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,尽量保证回答真实可靠。 另外,参考站内引用: - 引用[1]: 关于吞吐量和响应时间。 - 引用[2]: 关于堆外内存和OOM。 - 引用[3]: 关于JVM参数设置。 这些引用是供参考的,我应该尽可能参考用户上一次的问题和我的回答。但在这个上下文中,用户是直接请求面试题列表,所以我会基于这些引用来生成相关问题。 我的回答结构: 1. **清晰的结构**:我需要组织回答,使其易于理解。可能以列表形式提供面试问题。 2. **生成相关问题**:指令要求生成相关问题。在示例中,相关问题是在回答后添加的,如“§§相关问题§§”。所以,我应该在回答完用户请求后,添加一些相关问题。 3. **引用**:在回答中,如果引用段落,末尾添加引用标识。例如,提到吞吐量时,可以添加[^1]。 用户请求是列举常见的JVM面试问题。基于我的知识,常见的面试问题包括: - JVM内存模型(堆、栈、方法区等)。 - 垃圾回收机制(GC算法、参数)。 - 性能(吞吐量、响应时间)。 - 常见问题(OOM错误、内存泄漏)。 - 工具(jstat, jmap, jconsole等)。 从参考引用中: - 引用[1]提到吞吐量和响应时间,这可以是一个问题。 - 引用[2]提到堆外内存和OOM。 - 引用[3]提到JVM参数设置。 所以,我可以基于这些来创建列表。 列出常见的JVM面试问题: 1. 什么是JVM?其目标是什么? 2. 解释吞吐量和响应时间在JVM中的重要性。 3. 如何监控JVM性能?常用工具有哪些? 4. 描述常见的垃圾回收算法及其缺点。 5. 如何GC以减少停顿时间? 6. 什么是堆外内存?如何避免堆外内存导致的OOM? 7. 解释JVM参数如-Xmx, -Xms, -XX:NewRatio等的含义和。 8. 如何处理内存泄漏问题? 9. JVM中如何平衡吞吐量和响应时间? 10. 实际案例:如何诊断和解决频繁Full GC问题? 在回答中,我可以简要解释每个问题,但用户只是请求列表,所以可能只需列出问题。不过,为了帮助用户,我可以提供简要描述。 生成相关问题:在回答后,添加“§§相关问题§§”部分,列出一些相关问题,如示例中所示。例如: - 如何具体JVM参数? - JVM的最佳实践是什么? - 等等。 确保使用中文回答。 最终输出结构: - 开头直接回答用户请求:列举常见的JVM面试问题。 - 提供列表。 - 在适当的地方添加引用标识。 - 最后,添加“§§相关问题§§”部分。</think>### JVM相关面试题列表 以下是常见的JVM面试问题列表。这些问题基于JVM的核心概念、性能指标、策略和实际应用,覆盖了内存管理、垃圾回收(GC)、性能监控等关键领域。我会为每个问题提供简要解释,以帮助您理解其背景和重要性。在解释中,我会自然地引用参考内容(如吞吐量、堆外内存等),并在相关段落末尾添加引用标识[^1][^2][^3]。这些问题旨在帮助您准备面试,确保回答真实可靠,基于JVM的最佳实践。 1. **什么是JVM?其主要目标是什么?** JVM是通过JVM参数和化代码来提升Java应用性能的过程。目标包括提高吞吐量(用户代码执行时间占比)、减少响应时间(用户代码执行时间 + GC执行时间),以及避免内存溢出等问题[^1]。关键是要根据业务需求决定是先吞吐量还是响应时间。 2. **解释吞吐量和响应时间在JVM中的重要性,并说明如何权衡两者?** 吞吐量定义为用户代码执行时间除以总执行时间(用户代码执行时间 + GC执行时间),响应时间是整个操作的完成时间。高吞吐量适合后台批处理任务,而低响应时间对实时系统至关重要。时需通过GC算法选择(如Parallel GC for吞吐量,G1 GC for响应时间)来平衡两者[^1]。 3. **常见的垃圾回收算法有哪些?各自缺点是什么?** 包括Serial GC(简单但停顿长)、Parallel GC(高吞吐量)、CMS GC(低停顿但碎片多)和G1 GC(平衡吞吐和响应)。例如,G1 GC适合大堆应用,能减少停顿时间(STW),从而化响应时间[^1]。 4. **如何监控JVM性能?常用工具有哪些?** 使用jstat(监控GC统计)、jmap(堆内存快照)、jconsole(图形化监控)和VisualVM。这些工具帮助诊断内存泄漏或GC问题,例如通过jmap分析堆转储来定位OOM原因[^2]。 5. **什么是堆外内存(Off-Heap Memory)?如何避免其导致的OOM错误?** 堆外内存是JVM堆之外的本地内存区域,用于NIO等操作。如果分配不足,不会主动触发GC,可能导致OOM。避免方法包括限制Direct Memory使用(-XX:MaxDirectMemorySize参数)或确保堆GC时回收相关资源[^2]。 6. **解释关键JVM参数(如-Xmx, -Xms, -XX:NewRatio)的含义和方法?** -Xmx设置最大堆大小,-Xms设置初始堆大小,-XX:NewRatio整新生代和老年代比例。时需根据应用负载整,例如增加-Xmx避免OOM,或化-XX:NewRatio减少Full GC频率。参数值可通过jinfo查看和修改[^3]。 7. **如何处理内存泄漏问题?诊断步骤是什么?** 内存泄漏指对象无法被GC回收,导致堆增长。诊断步骤:使用jmap获取堆转储,分析工具(如MAT)查找泄漏对象;监控GC日志确认老年代增长;修复代码中未释放的资源(如静态集合)。 8. **如何减少GC停顿时间(STW)?化策略有哪些?** STW(Stop-The-World)是GC时的应用暂停。化策略包括选择低停顿GC(如ZGC或Shenandoah)、年轻代大小(-XX:NewSize),或启用并发标记(-XX:+UseConcMarkSweepGC)。目标是缩短响应时间[^1]。 9. **JVM中如何诊断和解决频繁Full GC问题?** 频繁Full GC通常由内存不足或不当参数引起。诊断:使用jstat监控GC频率;检查堆大小是否不足(高-Xmx);或化对象分配(减少大对象)。解决后需验证吞吐量和响应时间改善[^1]。 10. **实际应用中,JVM的最佳实践是什么?** 包括:根据应用类型(Web服务或批处理)设定目标(如响应时间先);定期监控性能基线;使用-XX:+PrintGCDetails记录GC日志;并避免过度先代码化)。例如,电商系统可能侧重低响应时间[^3]。 这些问题覆盖了JVM的核心知识点,面试中常结合具体场景提问。准备时建议结合实际案例练习,例如使用模拟工具重现OOM或GC问题。如果您需要更详细的解释或示例,请随时告知!
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