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4.1. TLA 空间的调整-济南python培训负责整理
多次拉取 JStack,发现很多线程处于这个状态：
at jrockit/vm/Allocator.getNewTla（JJ）V（Native Method）
at jrockit/vm/Allocator.allocObjectOrArray（Allocator.java:354）[optimized]
at java/util/HashMap.resize（HashMap.java:564）[inlined]
at java/util/LinkedHashMap.addEntry（LinkedHashMap.java:414）[optimized]
at java/util/HashMap.put（HashMap.java:477）[optimized]
-XXtlaSize:min=32k,preferred=1024k
5. JStat 结合 GC 日志报告分析
第 4 步参数生效之后继续压测，TLA 频繁申请是降下来了，但 TRT 仍旧是 20,TPS 依旧 2.5.别灰心，改一个地方就立竿见影，胜利似乎来得太快了点。
现在怀疑是服务堆内存太小，查看一下果然。服务器物理内存 32 GB,Weblogic 进程只分到了 6 GB.怎么查看？至少有四种办法：
5.1. ps 命令
$ ps -ef | grep java
defonds 29874 29819 2 Sep03 ? 09:03:17 /opt/jrockit-jdk1.6.0_33/bin/java -jrockit -Xms6000m -Xmx6000m -Dweblogic.Name=AdminServer -Djava.security.policy=
以上就是济南python培训给大家做的内容详解，更多关于python的学习，请继续关注济南python培训
多次拉取 JStack,发现很多线程处于这个状态：
at jrockit/vm/Allocator.getNewTla（JJ）V（Native Method）
at jrockit/vm/Allocator.allocObjectOrArray（Allocator.java:354）[optimized]
at java/util/HashMap.resize（HashMap.java:564）[inlined]
at java/util/LinkedHashMap.addEntry（LinkedHashMap.java:414）[optimized]
at java/util/HashMap.put（HashMap.java:477）[optimized]
由此怀疑出现上述堆栈的原因可能是 TLA 空间不足引起。TLA 是 thread local area 的缩写，是每个线程私有的空间，所以在多线程环境下 TLA 带来的性能提升是显而易见的。如果大部分线程的需要分配的对象都较大，可以考虑提高 TLA 空间，因为这样更大的对象可以在 TLA 中进行分配，这样就不用担心和其它线程的同步问题了。但这个也不可以调的太大，否则也会带来一些问题，比如会带来更多内存碎片、更加频繁的垃圾搜集。
-XXtlaSize:min=32k,preferred=1024k
5. JStat 结合 GC 日志报告分析
第 4 步参数生效之后继续压测，TLA 频繁申请是降下来了，但 TRT 仍旧是 20,TPS 依旧 2.5.别灰心，改一个地方就立竿见影，胜利似乎来得太快了点。
现在怀疑是服务堆内存太小，查看一下果然。服务器物理内存 32 GB,Weblogic 进程只分到了 6 GB.怎么查看？至少有四种办法：
5.1. ps 命令
$ ps -ef | grep java
defonds 29874 29819 2 Sep03 ? 09:03:17 /opt/jrockit-jdk1.6.0_33/bin/java -jrockit -Xms6000m -Xmx6000m -Dweblogic.Name=AdminServer -Djava.security.policy=
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