背景

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生產環境有二臺阿里云服務器，均為同一時期購買的，CPU、內存、硬盤等配置相同。具體配置如下：

節點CPU內存硬盤其它

A	2CPU	4G	普通云盤	Centos6.4 64位+JDK1.8.0_121
B	2CPU	4G	普通云盤	Centos6.4 64位+JDK1.8.0_121

由于這二服務器硬件和軟件配置相同，并且運行相同的程序，所以在Nginx輪詢策略均weight=1，即平臺的某個流量由這二臺機器平分。

有一次對系統進行例行檢查，使用PinPoint查看下服務器”Heap Usage”的使用情況時，發現，在有一個系統Full GC非常頻繁，大約五分鐘一次Full GC(如果不明白Full GC的什么意思的，請自行百度)，嚇我一跳。這么頻繁的Full GC，導致系統暫停處理業務，對系統的實時可用性大打折扣。我檢查了一下Tomcat(Tomcat8.5.28)配置，發現在tomcat沒有作任何關于JVM內存的設置，全部使用默認模式。

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GC數據

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在業務高峰期間，通過PinPoint觀察的A、B節點的”Heap Usage”使用情況，分別進行以下幾個時間段數據。

3小時圖：

上圖B系統在三個小時內，一共發生了22次Full GC，大約每8分鐘進行一次Full GC。每次Full GC的時間大概有150ms左右，即B系統在三個小時內，大約有3300ms暫停系統運行。從上圖來看，堆的空間最大值在890M左右，但在堆空間的大小大約200M就發生Full GC了，從系統資源的利用角度來考慮，這個使用率太低了。

上圖A系統在3個小時內，一共發生了0次Full GC，嗯，就是沒有任何停頓。 在這3小時，系統一直在處理業務，沒有停頓。堆的總空間大約1536m，目前堆的空間大于500M。

6小時圖：

上圖B系統在6個小時的數據統計和3個小時很像，6個小時內一共發生了N次Full GC，均是堆的空間小于200M就發生Full GC了。

上圖A系統在6個小時內，一共發生了0次Full GC，表現優秀。

12小時

上圖B系統在12個小時內，一共發生了N次Full GC，左邊Full GC比較少，是因為我們的業務主要集中白天，雖然晚上屬于非業務高峰期間，還是有Full GC。

上圖A系統在12個小時內，一共發生了0次Full GC，表現優秀。

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GC日志

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看下gc.log文件，因為我們兩臺服務器都輸出了gc的詳細日志，先看下B系統的Full GC日志。

上圖全部是” [Full GC (Ergonomics)”日志，是因為已經去掉” GC (Allocation Failure)”日志，這樣更方便觀察和分析日志，選取GC日志文件最后一條Full GC日志。

2018-12-24T15:52:11.402+0800: 447817.937: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 480K->0K(20992K)] [ParOldGen: 89513K->69918K(89600K)] 89993K->69918K(110592K), [Metaspace: 50147K->50147K(1095680K)], 0.1519366 secs] [Times: user=0.21 sys=0.00, real=0.15 secs]

可以計算得到以下信息：

堆的大小：110592K=108M

老年代大小：89600K=87.5M

新生代大小：20992K=20.5M

分析：這次Full GC是因為老年代對象占用的空間的大小已經超過老年代容量 ([ParOldGen: 89513K->69918K(89600K)])引發的Full GC。是因為分配給老年代的空間太小，遠遠不能滿足系統對業務的需要，導致老年代的空間常常被占滿，老年代的空間滿了，導致的Full GC。由于老年代的空間比較小，所以每次Full GC的時間也比較短。

A系統日志，只有2次Full GC，這2次GC均發生在系統啟動時：

7.765: [Full GC (Metadata GC Threshold) [PSYoungGen: 18010K->0K(458752K)] [ParOldGen: 15142K->25311K(1048576K)] 33153K->25311K(1507328K), [Metaspace: 34084K->34084K(1081344K)], 0.0843090 secs] [Times: user=0.14 sys=0.00, real=0.08 secs]

可以得到以下信息：

堆的大小：1507328K=1472M

老生代大小：1048576K=1024M

新生代大小：458752K=448M

分析：A系統只有系統啟動才出現二次Full GC現象，而且是” Metadata GC Threshold”引起的，而不是堆空間引起的Full GC。雖然經過一個星期的觀察，A系統沒有Full GC，但一旦發生Full GC時間則會比較長。其它系統增加發現過，1024M的老年代，Full GC持續的時間大約是90ms秒。所以看得出來推也不是越大越好，或者說在UseParallelOldGC收集器中，堆的空間不是越大越好。

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分析與優化

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總體分析：

B系統的Full GC過于頻繁，是因為老生代只有約108M空間，根本無法滿足系統在高峰時期的內存空間需求。由于ParOldGen(老年代)常常被耗盡，所以就發生Full GC事件了。

A系統的堆初始空間(Xms)和堆的最大值(Xmx)均為1536M，完全可以滿足業務高峰期的內存需求。

優化策略：

B系統先增加堆空間大小，即通過設置Xms、 Xmx值增加堆空間。直接把Xms和Xmx均設置為1024M。直接堆的啟動空間(Xms)直接設置為堆的最大值的原因是：因為直接把Xms設置為最大值(Xmx)可以避免JVM運行時不停的進行申請內存，而是直接在系統啟動時就分配好了，從而提高系統的效率。把Xms(堆大小)設置為1024M，是因為采用JDK的建議，該建議通過命令得到” java -XX:+PrintCommandLineFlags -version” 。

其中，“-XX:MaxHeapSize=1004719104”，即Xmx為1024M，其它建議暫時不采納。所以綜合下來的B系統的JVM參數設置如下：export JAVA_OPTS="-server –Xms1024m -Xmx1024m -XX:+UseParallelOldGC -verbose:gc -Xloggc:../logs/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps"

A系統JVM參數設置保持不變，以便觀察系統運行情況，即：export JAVA_OPTS="-server -Xms1536m -Xmx1536m -XX:+UseParallelOldGC -verbose:gc -Xloggc:../logs/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps"

將A、B節點系統的JVM參數采用2套參數，是為了驗證A或B的參數更適合實際情況。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一次生产的 JVM 优化案例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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