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JVM调优之内存优化与GC优化
前言
本文基于JDK1.8，主要介绍堆内存大小调整堆JVM效率堆影响。
Apache Bench
我在此次调优中使用该压测工具进行测试，这里详细安装操作就不进行介绍了，各位可以参考官网。
内存调优与GC调优
测试工程
我这里简单的构造一个spring boot 工程，只有简单的对象构建存储，这样就可以抛除代码性能问题等一系列其他干扰因素，只关心内存相关信息。
工程结构：
测试接口代码:
package cn.abfeathers.controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* @author: abfeathers
* @date: 2021/3/20
* @description: 测试接口
*/
@RestController
@RequestMapping("/jvm")
public class TestController {
@RequestMapping("/heap")
public String test(){
List<Byte[]> list = new ArrayList<Byte[]>();
Byte[] b = new Byte[1024*1024];
list.add(b);
return "success";
}
}
JVM默认内存分配下进行压测
本来想再做一组1000并发和10000并发的测试的，mac 自带的ab有一些bug，高并发没办法测试，本来准备新装一个ab，然后替换原来的，但是M1改不了权限，就能拿这个200并发的意思一下了。我这边强制将堆空间压缩到了200M -xms200m -Xmx200m
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启动测试工程。
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先进行一轮测试预热。
我们采用10的并发，测试10万请求。ab -c 10 -n 10000 -k http://localhost:8080/jvm/heap
查看GC情况
jstat -gc 1613 5000 20 | awk '{print $13,$14,$15,$16,$17}'
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200并发，测试10万请求。
测试结束，GC情况：
测试结果：
优化一
这次我将JVM内存增大到500M -xms500m -Xmx500m，再来进行100并发，10万请求的压测。
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重新启动启动测试工程。
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再次采用10的并发，测试10万请求进行预热。
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200并发，测试10万请求。
优化二
这次我不光将JVM内存增大到500M，还调整堆空间各个分区的比例8:1:1，扩大Eden区 -xms500m -Xmx500m -XX:SurvivorRatio=8，再来进行100并发，10万请求的压测。
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重新启动启动测试工程。
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再次采用10的并发，测试10万请求进行预热。
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200并发，测试10万请求。
调优总结
需要考虑一下四个方面
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GC 频率
高频的 FullGC 会给系统带来非常大的性能消耗，虽然 MinorGC 相对 FullGC 来说好了许多，但过多的 MinorGC 仍会给系统带来压力。 -
内存
这里的内存指的是堆内存大小，堆内存又分为年轻代内存和老年代内存。堆内存不足，会增加 MinorGC ，影响系统性能。 -
吞吐量
频繁的 GC 将会引起线程的上下文切换，增加系统的性能开销，从而影响每次处理的线程请求，最终导致系统的吞吐量下降。 -
延时
JVM 的 GC 持续时间也会影响到每次请求的响应时
其实我们在一般项目中，堆空间大小都不太大，而当高并发的时候实际上是需要一个大堆空间，但是光调大堆空间效果还不是最好的，我们还要合理的分配Eden区、From区、To区的大小，因为在高并发的场景下，大部分对象都是“一次性”用品，完全不需要回收。
而且一味的调大堆空间有时候也反而会使性能降低，因为单次 Minor GC 时间是由两部分组成：T1（扫描新生代）和 T2（复制存活对象）。当对象存活时间>MinorGC间隔时间的时候，而新生代内存比例又没有调整的话，就有可能降低性能。
推荐策略
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新生代大小选择
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老年代大小选择
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