• 特级大黄a片免费播放 【死磕JVM】什么是JVM調優?

  • 发布日期:2022-05-19 04:25    点击次数:183

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    本文轉載自微信公眾號「牧小農」,作家牧小農。轉載本文請聯系牧小農公眾號。

    想要學習JVM調優,我們必須提前浮现他們的一些參數,這樣才便捷我們更好的去使用他們

    JVM常用号召行參數

    JVM的号召行參數參考: https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/unix/java.html

    1. 稽查參數列表

    虛擬機參數分為基本和擴展兩類,在号召行中輸入 JAVA_HOME\bin\java就可取得基本參數列表。在号召行輸入 JAVA_HOME\bin\java–X就可取得擴展參數列表。

    2. 基本參數說明:

    -client,-server: 兩種Java虛擬機啟動款式,client模式啟動比較快,然则性能和內存处分相對較差,server模式啟動比較慢,然则運行性能比較高,windos上摄取的是client模式,Linux摄取server模式 -classpath -cp: 虛擬機在運行一個類的時候,需要將其轉入內存中,虛擬機搜索類的款式和順序:Bootstrap classes、Extension classes、User classes。Bootstrap 中的路徑是虛擬機自帶的 jar 或 zip 文献,虛擬機领先搜索這些包文献,用System.getProperty("sun.boot.class.path")可取得虛擬機搜索的包名。Extension 是位于 jre\lib\ext 目錄下的 jar 文献,虛擬機在搜索完 Bootstrap 后就搜索該目錄下的 jar 文献。用 System. getProperty("java.ext.dirs”)可取得虛擬機使用 Extension 搜索路徑。User classes 搜索順序為當前目錄、環境變量 CLASSPATH、-classpath。 -classpath: 告訴虛擬機搜索目錄名、jar文檔名、zip文檔名 -verbose[:class|gc|jni]: 在輸出設備上顯示虛擬機運行信息 -verbose:class 輸出虛擬機裝入的類的信息 -verbose:gc 在虛擬機發生內存回收時輸出設備信息,用來監視虛擬機內存回收的情況 -verbose:jni 虛擬機調用native循序時輸出設置顯示信息,用來監視虛擬機調用土产货循序的情況 -version:顯示可運行的虛擬機版块信息 -showversion:顯示版块信息以及幫助信息

    3. 擴展參數說明:

    -Xmixed: 設置 -client 模式虛擬機對使用頻率高的款式進行 Just-In-Time 編譯和執行,對其他循序使用解釋款式執行,該款式是虛擬機缺省模式 -Xint: 設置-client模式下運行的虛擬機以解釋款式執行類的字節碼,不將字節碼編譯為本機碼,有可能會損失性能 -Xbootclasspath:path、-Xbootclasspath/a:path、-Xbootclasspath/p:path: 改變虛擬機裝載系統運行包 rt.jar,而從-Xbootclasspath 中設定的搜索路徑中裝載系統運行類。除非你我方能寫一個運行時,否則不會用到該參數。/a:將在缺省搜索路徑后加上 path 中的搜索路徑。/p:在缺省搜索路徑前先搜索 path 中的搜索路徑。 -Xnoclassgc: 關閉虛擬機對 class 的垃圾回收功能,有可能會導致OutOfMemoryError -Xincgc: 啟動增量垃圾鸠合器,缺省是關閉的,增量垃圾鸠合器能減少巧合發生的長時間的垃圾回收变成的暫停時間,但增量垃圾鸠合器和應用设施并發執行,會占用部分CPU在應用设施上的功能 -Xloggc:file: 將虛擬機每次垃圾回收的信息寫到日记文献中,文献名由file指定,文献神色是平文献,內容和-verbose:gc 輸出內容疏通 -Xms20M: 設置虛擬機可用內存堆的运行大小為20M,大小為1024的整數倍况且要大于1MB,可用K大要M為單位來設置較大內存數,运行堆大小為2MB,举例:-Xms256M -Xmx20M: 設置虛擬機內存堆的最大可用大小,該值必須為1024的整數倍,况且要大于2MB,可用K大要M為單位來設置較大的內存數,举例:-Xmx81920K,-Xmx80M,當應用设施申請了大內存運行時虛擬機拋出 java.lang.OutOfMemoryError,就需要使用-Xmx來設置了 -Xss128K: 設置線程棧的大小,和-Xmx類似,不错用K或M來設置較大的值,也不错在Java中創建線程對象時設置棧的大小 -Xoss128k: 設置土产货循序棧的大小為128K,不過HotSpot不區分虛擬機棧和土产货循序棧,是以這個參數對于HotSpot是無效的 -XX:PermSize=10M: 暗示JVM运行分派的恒久代的容量,必須以M為單位 -XX:MaxPermSize=10M: 暗示JVM允許分派的恒久代的最大容量,必須以M為單位,大部分情況下這個參數默認為64M -XX:NewRatio=4: 暗示設置年輕代:老年代的大小比值為1:4,這意味著年輕代占整個堆的1/5 -XX:SurvivorRatio=8: 暗示設置2個Survivor區:1個Eden區的大小比值為2:8,這意味著Survivor區占整個年輕代的1/5,這個參數默認為8 -Xmn20M: 暗示設置年輕代的大小為20M -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError: 暗示不错讓虛擬機在出現內存溢出異常時Dump出當前的堆內存轉儲快照 -XX:+UseG1GC: 暗示讓JVM使用G1垃圾鸠合器 -XX:+PrintGCDetails: 暗示在截止臺上打印出GC具體細節 -XX:+PrintGC: 暗示在截止臺上打印出GC信息 -XX:PretenureSizeThreshold=3145728 暗示對象大于3145728(3M)時平直進入老年代分派,這里只不错字節作為單位 -XX:MaxTenuringThreshold=1: 暗示對象年齡大于1,自動進入老年代 虛擬機參數分類

    標準:- 開頭,a片在线播放通盘的HotSpot都扶助 非標準:-X 開頭,特定版块HotSpot扶助特定号召 不穩定:-XX 開頭,下個版块可能取消

    举例:java -version、java -X

    import 特级大黄a片免费播放java.util.List;  import java.util.LinkedList;     public class HelloGC {  public static void main(String[] args) {  System.out.println("HelloGC!");  List list = new LinkedList();  for(;;) {  byte[] b = new byte[1024*1024];  list.add(b);  }  }  } 

    區分办法:內存败露memory leak,內存溢出out of memory java -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC java -Xmn10M -Xms40M -Xmx60M -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC HelloGC PrintGCDetails PrintGCTimeStamps PrintGCCauses java -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC java -XX:+PrintFlagsInitial 默認參數值 java -XX:+PrintFlagsFinal 最終參數值 java -XX:+PrintFlagsFinal | grep xxx 找到對應的參數 java -XX:+PrintFlagsFinal -version |grep GC 調優前的基礎办法

    1. 浑沌量: 用戶代碼時間 /(用戶代碼執行時間 + 垃圾回收時間)

    2. 響應時間: STW(Stop The World)越短,響應時間越好

    所謂的調優,领先我方要明確,想要的是什么,是浑沌量還是響應時間,還是在滿足一定的響應時間的情況下,条件達到多大的浑沌量,一般來說根據業務類型去選擇對應的調優款式,比如網站需要的是響應時間優先,JDK1.8盡量選G1,那要是是數據挖掘的需要使用的是浑沌量。

    什么是調優

    在沒有接觸過調優之前我們判辨的JVM調優便是解決OOM問題特级大黄a片免费播放,OOM仅仅JVM調優的一部分

    一般是根據需求進行JVM規劃和預調優 優化運行JVM運行環境(慢,卡頓) 解決JVM運行過程中出現的各種問題(OOM)

    领先的話,調優是從業務場景開始的,要是沒有業務場景的JVM調優都是不靠譜的,比如有時間在實際項目中,有好多個類,成千上萬個代碼,你怎么浮现具體是哪個代碼有問題,就算我們浮现有段代碼頻繁的full gc,然则可能過一段時間就OOM了。

    調優步驟:

    首个开院的是位于妙峰山景区齐天乐茶苑内的门头沟非遗小院。走进小院,泥彩塑、毛猴、玫瑰鲜花饼、白茶、结绳、银器等琳琅满目的非遗产品摆满了展示架,在品茶的间隙还可以体验陈氏正骨。据介绍,小院集中入驻20余个有地域特色的非遗项目和30余位非遗代表性传承人,定期举办非遗培训、讲座、体验、互动、展示、文创产品展卖等活动,让游客有的“听”、有的“看”、有的“享”、有的“购”。把非遗小院变成展示门头沟文化、保护传承非遗的窗口,熟妇高潮一区二区高清视频在提升景区文化旅游产品供给质量的同时为景区注入文化旅游的内容,加快推进文旅融合发展。

    【环球时报特约记者 王 潭】当前,斯里兰卡面临外汇匮乏、物资短缺、物价高涨、供电紧张等问题,巨额的债务使其随时都有可能破产。有消息称,斯里兰卡已经被迫要拿出茶叶来抵消外债,希望能解燃眉之急。作为农业为主的国家,斯里兰卡最重要的出口产品是锡兰红茶,它与中国的祁门红茶、印度的阿萨姆红茶和印度大吉岭红茶并称为“世界四大红茶”,也被誉为“献给世界的礼物”。

    【环球时报特约记者  宇 同】近日,英国首相约翰逊访问印度时,专程参观圣雄甘地故居并用甘地曾经使用过的传统纺车纺线。这架纺车早已成为印度外交的“明星”,许多国家领导人到访印度的新闻报道中都能见到它的身影,其缩小版的复制品还常被作为国礼赠送给外国贵宾。纺车,曾经作为国家独立的象征成为印度国旗的备选图案,更是印度人心中传承历史与文化的媒介。即使在今天,印度的不少地方依然能见到纺车的身影。

    “若问古今兴废事,请君只看洛阳城”,自中国第一个王朝开始,先后有13个朝代在洛阳建都。从河洛天书到武周神都,洛阳城拥有过无比辉煌的荣耀。

    数据显示,美国、澳大利亚、法国、德国、意大利是新增确诊病例数最多的五个国家。德国、美国、巴西、意大利、俄罗斯是新增死亡病例数最多的五个国家。

    当地时间5月16日,美国疾控中心(CDC)正式宣布,美国因为COVID-19死亡人数已经超过100万人。其中至少90%的死亡病例中,新冠病毒(COVID-19)是主要原因。

    知名病毒学家、英国诺丁汉大学病毒学教授威尔·欧文日前接受记者专访时指出,尽管在全球范围内,不明病因儿童肝炎病例数并非一个相对巨大的数字,但比卫生专家预期的要多得多,出现该疾病仍然是“一个非常不寻常的事件”。

    什么是口服类肿瘤疫苗?口服类肿瘤疫苗有哪些优势,能解决患者什么问题?科技日报记者就此专访了上述研究团队负责人之一、中国科学院国家纳米科学中心研究员聂广军。

    练习業務場景,選定垃圾回收器(沒有最佳的垃圾回收器,惟一最合適的垃圾回收器)

    響應時間、停頓時間 [CMS G1 ZGC] (需要給用戶作響應)

    浑沌量 = 用戶時間 /( 用戶時間 + GC時間) [PS]

    選擇回收器組合 計算內存需求(設置內存大小 1.5G 16G) 選定CPU:越高越好 設定年代大小、升級年齡 設定日记參數

    1.-Xloggc:/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log -特级大黄a片免费播放

    XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -

    XX:GCLogFileSize=20M -XX:+PrintGCDetails -

    XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCCause

    2.大要每天產生一個日记文献

    在生產環境中日记文献,后头日记名字,按照系統時間產生,循環產生,日记個數五個,每個大小20M,這樣的好處在于整體大小100M,能 截止整體文献大小

    觀察日记情況

    調優案例

    案例一

    垂直電商,最高逐日百萬訂單,處理訂單系統需要什么樣的服務器确立

    這個問題比較雞肋,因為好多不同的服務器确立都能夠支撐

    比如有一百萬個訂單,每個小時不會產生很高的并發量,我們尋找岑岭時間,做一個假設100W訂單有72W訂單在岑岭期產生,比如一個小時平均36W訂單,是以我們內存選擇大小是按照巔峰時間選擇的,好多時間我們可能便是去做壓測,實在不可就添加CPU和內存

    案例二

    12306际遇春節大規模搶票應該怎么支撐 訂單信息每天固定,不错丟到緩存中,不同的業務邏輯有不同的業務設計,12306應該是中國并發量最大的秒殺網站,號稱并發100W,便是說每秒進行百萬次的業務邏輯的處理,估計淘寶一年最高的是54W并發。

    要是解決這個問題呢,看底下所示:

    CDN -》 LVS -》 NGINX -》 業務系統 -》每臺機器1W并發

    普通電商的下單历程一般是:

    訂單 -》下單-》 訂單系統減庫存 -》 恭候用戶付款 這個事務要是同步的款式完成,TPS是支撐不了多長時間的

    然则在12306内部的模子是 下單-》 減庫存和訂單同時異步進行 -》 恭候付款 異步是當你下完訂單之后,它一個線程去減庫存,另外一個線程平直把你下單的信息扔到kafka大要redis内部平直复返OK,你下單收效后恭候你付款,什么時候你付款完成后头那些個訂單處理線程就會去内部拿數據,這個處理结束就會耐久化到Hbase大要是mysql,一般大流量的處理循序中枢祈望便是:分而治之

    JVM優化

    比如我有一個50萬PV的資料類網站(從磁盤索要文檔到內存)原服務器32位,1.5G的堆,用戶反饋網站比較緩慢,要是對它進行升級,新服務器64位,16G的堆內存,用戶還是反饋卡頓,而且還比之前更嚴重,這個是因為什么呢?一般來說好多用戶去瀏覽數據,好多數據會load到內存中,導致內存不及,頻繁的GC,STW時間過長,響應時間就會變慢,那我們應該怎么辦呢,使用 PS-> PN+CMS大要G1。

    還有一個便是系統CPU經常100%,我們要怎么進行調優呢?

    领先我們不错料想CPU100%那么一定有線程在占用系統資源

    找出哪個進程CPU高 (top号召)

    該進程中的哪個線程CPU高(top -Hp)

    導出該線程的堆棧

    查找哪個循序(棧掙)比較销耗時間

    责任線程占比高 | 垃圾回收線程占比高

    總結

    今天我們仅仅講解了一些基本的操作,具體怎么操作該怎么辦呢?這一部分小農會不才一部分中進行講解,今上帝要帶民众了解一些常用的參數,告訴民众怎么去使用和一些前置知識,底下我會對這些問題做一個實戰性的講解,感興趣的小伙伴記得來個一鍵三連,感謝民众。