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JVM 性能调优实战(5)
- 发布:济南python培训
- 来源:济南python培训
- 时间:2019-02-27 19:03
第一行表示该进程启动后的第 340.828 秒 - 340.845 秒期间进行了一次 young gc,该次 GC 持续了 17.294 ms,将整个已用掉的堆内存由 10444109 KB 降低到 10417908 KB.-济南python培训负责整理
第三行同样是一次 young gc,但该次 GC 后已用堆内存反而上升到了 10485760 KB,也就是达到最大堆内存,于是该次 young gc 结束的同时触发 full gc.
第四行是一次 old gc (即 full gc),将已用堆内存由 10485760 KB 降到了 10413562 KB,耗时 206.458 ms.
这些日志同样能够指出当前压力下的 GC 的频率,为本次性能瓶颈 - GC 过于频繁提供有力的佐证。
5.4. JStat 报告

跟 JStack 的拉取一样,可以直接用 JDK 的 JStat 去拉取 JRokit 的 GC 信息:
$ /opt/jdk1.6.0_45/bin/jstat -J-Djstat.showUnsupported=true -snap 10495 > ~/10495jstat.txt
注意这个信息是一个快照,这是跟 GC 日志报告不同的地方。
jrockit.gc.latest.heapSize=10737418240
jrockit.gc.latest.nurserySize=23100384
上述是当前已用碓大小和新生代分区大小。多拉几次即可估算出各自分配的大小。
5.5. 内存分配
根据 5.1 - 5.4 我们得出当前服务器分配堆内存太小的结论,根据 5.3 GC 日志报告和 5.4. JStat 报告可以得出新生代分区太小的结论。
于是我们调整它们的大小,结合 4.1 TLA 调整的结论,JVM 启动参数增加以下:
-Xms10240m -Xmx10240m -Xns:1024m -XXtlaSize:min=32k,preferred=1024k
再次压测,TRT 降到了 2.5,TPS 上升到 20.
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
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第三行同样是一次 young gc,但该次 GC 后已用堆内存反而上升到了 10485760 KB,也就是达到最大堆内存,于是该次 young gc 结束的同时触发 full gc.
第四行是一次 old gc (即 full gc),将已用堆内存由 10485760 KB 降到了 10413562 KB,耗时 206.458 ms.
这些日志同样能够指出当前压力下的 GC 的频率,为本次性能瓶颈 - GC 过于频繁提供有力的佐证。
5.4. JStat 报告

跟 JStack 的拉取一样,可以直接用 JDK 的 JStat 去拉取 JRokit 的 GC 信息:
$ /opt/jdk1.6.0_45/bin/jstat -J-Djstat.showUnsupported=true -snap 10495 > ~/10495jstat.txt
注意这个信息是一个快照,这是跟 GC 日志报告不同的地方。
jrockit.gc.latest.heapSize=10737418240
jrockit.gc.latest.nurserySize=23100384
上述是当前已用碓大小和新生代分区大小。多拉几次即可估算出各自分配的大小。
5.5. 内存分配
根据 5.1 - 5.4 我们得出当前服务器分配堆内存太小的结论,根据 5.3 GC 日志报告和 5.4. JStat 报告可以得出新生代分区太小的结论。
于是我们调整它们的大小,结合 4.1 TLA 调整的结论,JVM 启动参数增加以下:
-Xms10240m -Xmx10240m -Xns:1024m -XXtlaSize:min=32k,preferred=1024k
再次压测,TRT 降到了 2.5,TPS 上升到 20.
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