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Eclipse至极性能调优

www.myexceptions.net  网友分享于:2015-08-26  浏览:7次
Eclipse极致性能调优

最近项目越来越大,有个项目2G左右。是一个多平台多项目的组合。eclipse启动有些受不了了。而且有些类几千行,改一下卡一下。

一直用的myeclipse6.5,因为不占内存,启动快。后来想,过几年总要被新产品替代。索性直接用eclipse得了。但是发现最新的eclipse也是慢得很。

虽然自己以前也有经验调整一些启动参数,但效果不好。于是乎百度求最优解决方案。

首先把你eclipse不要的启动项,验证什么的都干掉。具体的请百度之。


然后就是eclipse启动参数!启动速度刚刚的啊。。。看加粗的部分。。。

如果加入后不能启动,试着去掉最下面的几行参数看看,要一行行的试,不要都去掉了。或者将前面的参数值设置小一点。各个参数之前可能会互相影响的。

-vm
D:/java/jdk6/bin
-startup
plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.3.0.v20120522-1813.jar
--launcher.library
plugins/org.eclipse.equinox.launcher.win32.win32.x86_1.1.200.v20120522-1813
-product
org.eclipse.epp.package.jee.product
--launcher.defaultAction
openFile
--launcher.XXMaxPermSize
256M
-showsplash
org.eclipse.platform
--launcher.XXMaxPermSize
256m
--launcher.defaultAction
openFile
-vmargs
-server
-Dosgi.requiredJavaVersion=1.5
-Xms1024m
-Xmx1024m
-Xss2m
-XX:PermSize=128m
-XX:MaxPermSize=128m
-XX:+UseParallelGC
-Xverify:none 
-XX:+DisableExplicitGC 
-Xnoclassgc 
#-XX:+UseParNewGC 
#-XX:+UseConcMarkSweepGC 
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=85 
-XX:ReservedCodeCacheSize=150m



点击下面的查看:

老外的方法


国内牛人写的方法


具体参数的说明


下面是后来看到的一篇文章,转贴在这里。http://www.cnblogs.com/chen77716/archive/2010/06/26/2130807.html

最近因项目存在内存泄漏,故进行大规模的JVM性能调优  现把经验做一记录。

一、JVM内存模型及垃圾收集算法

 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为:

  • New(年轻代)
  • Tenured(年老代)
  • 永久代(Perm)

  其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小。

  • 年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的Java对象
  • 年老代(Tenured):年轻代中经过垃圾回收没有回收掉的对象将被Copy到年老代
  • 永久代(Perm):永久代存放Class、Method元信息,其大小跟项目的规模、类、方法的量有关,一般设置为128M就足够,设置原则是预留30%的空间。

New又分为几个部分:

  • Eden:Eden用来存放JVM刚分配的对象
  • Survivor1
  • Survivro2:两个Survivor空间一样大,当Eden中的对象经过垃圾回收没有被回收掉时,会在两个Survivor之间来回Copy,当满足某个条件,比如Copy次数,就会被Copy到Tenured。显然,Survivor只是增加了对象在年轻代中的逗留时间,增加了被垃圾回收的可能性。

 2.垃圾回收算法

  垃圾回收算法可以分为三类,都基于标记-清除(复制)算法:

  • Serial算法(单线程)
  • 并行算法
  • 并发算法

  JVM会根据机器的硬件配置对每个内存代选择适合的回收算法,比如,如果机器多于1个核,会对年轻代选择并行算法,关于选择细节请参考JVM调优文档。

  稍微解释下的是,并行算法是用多线程进行垃圾回收,回收期间会暂停程序的执行,而并发算法,也是多线程回收,但期间不停止应用执行。所以,并发算法适用于交互性高的一些程序。经过观察,并发算法会减少年轻代的大小,其实就是使用了一个大的年老代,这反过来跟并行算法相比吞吐量相对较低。

  还有一个问题是,垃圾回收动作何时执行?

  • 当年轻代内存满时,会引发一次普通GC,该GC仅回收年轻代。需要强调的时,年轻代满是指Eden代满,Survivor满不会引发GC
  • 当年老代满时会引发Full GC,Full GC将会同时回收年轻代、年老代
  • 当永久代满时也会引发Full GC,会导致Class、Method元信息的卸载

  另一个问题是,何时会抛出OutOfMemoryException,并不是内存被耗空的时候才抛出

  • JVM98%的时间都花费在内存回收
  • 每次回收的内存小于2%

  满足这两个条件将触发OutOfMemoryException,这将会留给系统一个微小的间隙以做一些Down之前的操作,比如手动打印Heap Dump。

二、内存泄漏及解决方法

 1.系统崩溃前的一些现象:

  • 每次垃圾回收的时间越来越长,由之前的10ms延长到50ms左右,FullGC的时间也有之前的0.5s延长到4、5s
  • FullGC的次数越来越多,最频繁时隔不到1分钟就进行一次FullGC
  • 年老代的内存越来越大并且每次FullGC后年老代没有内存被释放

 之后系统会无法响应新的请求,逐渐到达OutOfMemoryError的临界值。

 2.生成堆的dump文件

 通过JMX的MBean生成当前的Heap信息,大小为一个3G(整个堆的大小)的hprof文件,如果没有启动JMX可以通过Java的jmap命令来生成该文件。

 3.分析dump文件

 下面要考虑的是如何打开这个3G的堆信息文件,显然一般的Window系统没有这么大的内存,必须借助高配置的Linux。当然我们可以借助X-Window把Linux上的图形导入到Window。我们考虑用下面几种工具打开该文件:

  1. Visual VM
  2. IBM HeapAnalyzer
  3. JDK 自带的Hprof工具

 使用这些工具时为了确保加载速度,建议设置最大内存为6G。使用后发现,这些工具都无法直观地观察到内存泄漏,Visual VM虽能观察到对象大小,但看不到调用堆栈;HeapAnalyzer虽然能看到调用堆栈,却无法正确打开一个3G的文件。因此,我们又选用了Eclipse专门的静态内存分析工具:Mat。

 4.分析内存泄漏

 通过Mat我们能清楚地看到,哪些对象被怀疑为内存泄漏,哪些对象占的空间最大及对象的调用关系。针对本案,在ThreadLocal中有很多的JbpmContext实例,经过调查是JBPM的Context没有关闭所致。

 另,通过Mat或JMX我们还可以分析线程状态,可以观察到线程被阻塞在哪个对象上,从而判断系统的瓶颈。

 5.回归问题

   Q:为什么崩溃前垃圾回收的时间越来越长?

   A:根据内存模型和垃圾回收算法,垃圾回收分两部分:内存标记、清除(复制),标记部分只要内存大小固定时间是不变的,变的是复制部分,因为每次垃圾回收都有一些回收不掉的内存,所以增加了复制量,导致时间延长。所以,垃圾回收的时间也可以作为判断内存泄漏的依据

   Q:为什么Full GC的次数越来越多?

   A:因此内存的积累,逐渐耗尽了年老代的内存,导致新对象分配没有更多的空间,从而导致频繁的垃圾回收

   Q:为什么年老代占用的内存越来越大?

   A:因为年轻代的内存无法被回收,越来越多地被Copy到年老代

三、性能调优

 除了上述内存泄漏外,我们还发现CPU长期不足3%,系统吞吐量不够,针对8core×16G、64bit的Linux服务器来说,是严重的资源浪费。

 在CPU负载不足的同时,偶尔会有用户反映请求的时间过长,我们意识到必须对程序及JVM进行调优。从以下几个方面进行:

  • 线程池:解决用户响应时间长的问题
  • 连接池
  • JVM启动参数:调整各代的内存比例和垃圾回收算法,提高吞吐量
  • 程序算法:改进程序逻辑算法提高性能

  1.Java线程池(java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor)

    大多数JVM6上的应用采用的线程池都是JDK自带的线程池,之所以把成熟的Java线程池进行罗嗦说明,是因为该线程池的行为与我们想象的有点出入。Java线程池有几个重要的配置参数:

  • corePoolSize:核心线程数(最新线程数)
  • maximumPoolSize:最大线程数,超过这个数量的任务会被拒绝,用户可以通过RejectedExecutionHandler接口自定义处理方式
  • keepAliveTime:线程保持活动的时间
  • workQueue:工作队列,存放执行的任务

    Java线程池需要传入一个Queue参数(workQueue)用来存放执行的任务,而对Queue的不同选择,线程池有完全不同的行为:

  • SynchronousQueue: 一个无容量的等待队列,一个线程的insert操作必须等待另一线程的remove操作,采用这个Queue线程池将会为每个任务分配一个新线程
  • LinkedBlockingQueue : 无界队列,采用该Queue,线程池将忽略 maximumPoolSize参数,仅用corePoolSize的线程处理所有的任务,未处理的任务便在LinkedBlockingQueue中排队
  • ArrayBlockingQueue: 有界队列,在有界队列和 maximumPoolSize的作用下,程序将很难被调优:更大的Queue和小的maximumPoolSize将导致CPU的低负载;小的Queue和大的池,Queue就没起动应有的作用。

    其实我们的要求很简单,希望线程池能跟连接池一样,能设置最小线程数、最大线程数,当最小数<任务<最大数时,应该分配新的线程处理;当任务>最大数时,应该等待有空闲线程再处理该任务。

    但线程池的设计思路是,任务应该放到Queue中,当Queue放不下时再考虑用新线程处理,如果Queue满且无法派生新线程,就拒绝该任务。设计导致“先放等执行”、“放不下再执行”、“拒绝不等待”。所以,根据不同的Queue参数,要提高吞吐量不能一味地增大maximumPoolSize。

    当然,要达到我们的目标,必须对线程池进行一定的封装,幸运的是ThreadPoolExecutor中留了足够的自定义接口以帮助我们达到目标。我们封装的方式是:

  • 以SynchronousQueue作为参数,使maximumPoolSize发挥作用,以防止线程被无限制的分配,同时可以通过提高maximumPoolSize来提高系统吞吐量
  • 自定义一个RejectedExecutionHandler,当线程数超过maximumPoolSize时进行处理,处理方式为隔一段时间检查线程池是否可以执行新Task,如果可以把拒绝的Task重新放入到线程池,检查的时间依赖keepAliveTime的大小。

  2.连接池(org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource)

    在使用org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource的时候,因为之前采用了默认配置,所以当访问量大时,通过JMX观察到很多Tomcat线程都阻塞在BasicDataSource使用的Apache ObjectPool的锁上,直接原因当时是因为BasicDataSource连接池的最大连接数设置的太小,默认的BasicDataSource配置,仅使用8个最大连接。

    我还观察到一个问题,当较长的时间不访问系统,比如2天,DB上的Mysql会断掉所以的连接,导致连接池中缓存的连接不能用。为了解决这些问题,我们充分研究了BasicDataSource,发现了一些优化的点:

  • Mysql默认支持100个链接,所以每个连接池的配置要根据集群中的机器数进行,如有2台服务器,可每个设置为60
  • initialSize:参数是一直打开的连接数
  • minEvictableIdleTimeMillis:该参数设置每个连接的空闲时间,超过这个时间连接将被关闭
  • timeBetweenEvictionRunsMillis:后台线程的运行周期,用来检测过期连接
  • maxActive:最大能分配的连接数
  • maxIdle:最大空闲数,当连接使用完毕后发现连接数大于maxIdle,连接将被直接关闭。只有initialSize < x < maxIdle的连接将被定期检测是否超期。这个参数主要用来在峰值访问时提高吞吐量。
  • initialSize是如何保持的?经过研究代码发现,BasicDataSource会关闭所有超期的连接,然后再打开initialSize数量的连接,这个特性与minEvictableIdleTimeMillis、timeBetweenEvictionRunsMillis一起保证了所有超期的initialSize连接都会被重新连接,从而避免了Mysql长时间无动作会断掉连接的问题。

  3.JVM参数

    在JVM启动参数中,可以设置跟内存、垃圾回收相关的一些参数设置,默认情况不做任何设置JVM会工作的很好,但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细调优才能获得最佳性能。通过设置我们希望达到一些目标:

  • GC的时间足够的小
  • GC的次数足够的少
  • 发生Full GC的周期足够的长

  前两个目前是相悖的,要想GC时间小必须要一个更小的堆,要保证GC次数足够少,必须保证一个更大的堆,我们只能取其平衡。

   (1)针对JVM堆的设置一般,可以通过-Xms -Xmx限定其最小、最大值,为了防止垃圾收集器在最小、最大之间收缩堆而产生额外的时间,我们通常把最大、最小设置为相同的值
   (2)年轻代和年老代将根据默认的比例(1:2)分配堆内存,可以通过调整二者之间的比率NewRadio来调整二者之间的大小,也可以针对回收代,比如年轻代,通过 -XX:newSize -XX:MaxNewSize来设置其绝对大小。同样,为了防止年轻代的堆收缩,我们通常会把-XX:newSize -XX:MaxNewSize设置为同样大小

   (3)年轻代和年老代设置多大才算合理?这个我问题毫无疑问是没有答案的,否则也就不会有调优。我们观察一下二者大小变化有哪些影响

  • 更大的年轻代必然导致更小的年老代,大的年轻代会延长普通GC的周期,但会增加每次GC的时间;小的年老代会导致更频繁的Full GC
  • 更小的年轻代必然导致更大年老代,小的年轻代会导致普通GC很频繁,但每次的GC时间会更短;大的年老代会减少Full GC的频率
  • 如何选择应该依赖应用程序对象生命周期的分布情况:如果应用存在大量的临时对象,应该选择更大的年轻代;如果存在相对较多的持久对象,年老代应该适当增大。但很多应用都没有这样明显的特性,在抉择时应该根据以下两点:(A)本着Full GC尽量少的原则,让年老代尽量缓存常用对象,JVM的默认比例1:2也是这个道理 (B)通过观察应用一段时间,看其他在峰值时年老代会占多少内存,在不影响Full GC的前提下,根据实际情况加大年轻代,比如可以把比例控制在1:1。但应该给年老代至少预留1/3的增长空间

  (4)在配置较好的机器上(比如多核、大内存),可以为年老代选择并行收集算法: -XX:+UseParallelOldGC ,默认为Serial收集

  (5)线程堆栈的设置:每个线程默认会开启1M的堆栈,用于存放栈帧、调用参数、局部变量等,对大多数应用而言这个默认值太了,一般256K就足用。理论上,在内存不变的情况下,减少每个线程的堆栈,可以产生更多的线程,但这实际上还受限于操作系统。

  (4)可以通过下面的参数打Heap Dump信息

  • -XX:HeapDumpPath
  • -XX:+PrintGCDetails
  • -XX:+PrintGCTimeStamps
  • -Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt

    通过下面参数可以控制OutOfMemoryError时打印堆的信息

  • -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

 请看一下一个时间的Java参数配置:(服务器:Linux 64Bit,8Core×16G)

 JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -server -Xms3G -Xmx3G -Xss256k -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseParallelOldGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/usr/aaa/dump -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt -XX:NewSize=1G -XX:MaxNewSize=1G"

经过观察该配置非常稳定,每次普通GC的时间在10ms左右,Full GC基本不发生,或隔很长很长的时间才发生一次

通过分析dump文件可以发现,每个1小时都会发生一次Full GC,经过多方求证,只要在JVM中开启了JMX服务,JMX将会1小时执行一次Full GC以清除引用,关于这点请参考附件文档。

 4.程序算法调优:本次不作为重点

参考资料:

http://java.sun.com/javase/technologies/hotspot/gc/gc_tuning_6.html


文章评论

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