JVM调优实战详解(手把手教你5大步骤)
liuian 2025-04-27 14:44 10 浏览
JVM调优对于提升JVM性能很重要,而且大厂也爱考察,下面我重点来详解JVM调优实战的步骤以及JVM调优实战案例@mikechen
本篇已收于mikechen原创超30万字《阿里架构师进阶专题合集》里面。
JVM调优
JVM调优实战是指对Java虚拟机进行性能优化的实际应用。
JVM调优实战主要是通过优化JVM的内存管理、垃圾回收、线程管理、类加载、编译器等方面来提高Java应用程序的性能和稳定性。
JVM调优步骤
JVM调优实战通常需要经过以下步骤:
1.监控GC的状态
使用各种JVM调优工具,查看当前日志,分析当前JVM调优参数设置,并且分析当前堆内存快照和gc日志。
比如,使用工具:Java VisualVM、JConsole、Java Mission Control(JMC)...等工具。
可以用于实时监控: JVM 的内存使用情况、线程状态、GC 行为...等。
2.生成堆的dump文件
可以通过Java的jmap命令来生成dump该文件:
jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof <pid>
使用工具分析:将生成的 Dump 文件导入到工具中分析:
比如:Eclipse MAT (Memory Analyzer Tool),用于查找内存泄漏、分析对象的引用链,特别是Dump 文件比较大的场景。
以及,Visual VM,可视化工具,用于查看堆内存结构、和对象分布。
3.监控工具分析
在 JVM 调优过程中,监控工具的作用非常重要,通过它们可以识别性能瓶颈、和内存管理问题。
比如:使用监控工具分析应用程序的性能瓶颈,查看GC的情况、和内存使用情况...等等。
4.调优参数
调整JVM的参数,增加堆内存的大小,减少GC的频率。
比如:
- 堆内存大小:-Xms:初始堆大小;-Xmx:最大堆大小;
- 新生代和老年代大小:-Xmn:新生代大小,新生代越大,GC 频率会降低;-XX:NewRatio:新生代、与老年代的比例。
- GC 算法:-XX:+UseG1GC:G1 GC 是大多数应用程序的推荐垃圾回收器;-XX:+UseZGC:适合超低延迟应用;-XX:+UseParallelGC:适合高吞吐量应用,能最大化利用多核 CPU。
5.不断的试验和试错
JVM参数的调整需要结合具体应用程序的情况来进行,不同的应用程序可能需要不同的参数调整,所以需要进行反复测试和调整。
另外,性能调优是一个持续的过程,需要不断地监控和优化。
JVM调优实战
JVM调优实战代码案例,以提高应用程序的内存使用效率为例:
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class TransactionProcessor {
// 模拟交易数据
private static List<String> transactions = new ArrayList<>();
public static void main(String[] args) {
// 使用线程模拟并发处理交易
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(() -> {
while (true) {
processTransaction();
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
}
// 模拟交易处理,产生大量临时对象
public static void processTransaction() {
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
transactions.add("Transaction ID: " + random.nextInt());
}
}
}
上述代码,高并发的交易处理,应用出现了 内存溢出、 和 频繁 GC 的问题。
transactions 列表不断增长,未进行清理,导致系统占用大量内存,最终出现 OutOfMemoryError。
为了解决这个问题,我们可以使用JVM参数进行内存优化。
-Xms4g -Xmx8g -Xmn2g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log
其中:
- -Xms4g:初始堆内存大小设置为 4GB,避免启动时频繁调整堆大小;
- -Xmx8g:最大堆内存设置为 8GB,为高并发场景下提供足够的内存空间;
- -Xmn2g:新生代大小设置为 2GB,减少年轻代 GC 的频率;
- -XX:+UseG1GC:使用 G1 垃圾回收器,适合多线程、高内存的应用。
- -XX:MaxGCPauseMillis=200:将 GC 停顿时间目标设置为 200 毫秒,减少应用停顿。
通过使用上述JVM参数,可以优化内存使用效率,从而避免内存溢出问题。
以上
本篇已收于mikechen原创超30万字《阿里架构师进阶专题合集》里面。
相关推荐
- 深入解析 MySQL 8.0 JSON 相关函数:解锁数据存储的无限可能
-
引言在现代应用程序中,数据的存储和处理变得愈发复杂多样。MySQL8.0引入了丰富的JSON相关函数,为我们提供了更灵活的数据存储和检索方式。本文将深入探讨MySQL8.0中的JSON...
- MySQL的Json类型个人用法详解(mysql json类型对应java什么类型)
-
前言虽然MySQL很早就添加了Json类型,但是在业务开发过程中还是很少设计带这种类型的表。少不代表没有,当真正要对Json类型进行特定查询,修改,插入和优化等操作时,却感觉一下子想不起那些函数怎么使...
- MySQL的json查询之json_array(mysql json_search)
-
json_array顾名思义就是创建一个数组,实际的用法,我目前没有想到很好的使用场景。使用官方的例子说明一下吧。例一selectjson_array(1,2,3,4);json_array虽然单独...
- 头条创作挑战赛#一、LSTM 原理 长短期记忆网络
-
#头条创作挑战赛#一、LSTM原理长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)是一种特殊类型的循环神经网络(RNN),旨在解决传统RNN在处理长序列数据时面临的梯度...
- TensorBoard最全使用教程:看这篇就够了
-
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中,我们将重点介绍TensorFlow的开源工具套件,称为TensorBoard,虽然他是TensorFlow...
- 图神经网络版本的Kolmogorov Arnold(KAN)代码实现和效果对比
-
本文约4600字,建议阅读10分钟本文介绍了图神经网络版本的对比。KolmogorovArnoldNetworks(KAN)最近作为MLP的替代而流行起来,KANs使用Kolmogorov-Ar...
- kornia,一个实用的 Python 库!(python kkb_tools)
-
大家好,今天为大家分享一个实用的Python库-kornia。Github地址:https://github.com/kornia/kornia/Kornia是一个基于PyTorch的开源计算...
- 图像分割掩码标注转YOLO多边形标注
-
Ultralytics团队付出了巨大的努力,使创建自定义YOLO模型变得非常容易。但是,处理大型数据集仍然很痛苦。训练yolo分割模型需要数据集具有其特定格式,这可能与你从大型数据集中获得的...
- [python] 向量检索库Faiss使用指北
-
Faiss是一个由facebook开发以用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集中进行搜索。它还包含用于评估和参数调整的支持代码。Faiss是用C++编写的,带有Python的完...
- 如何把未量化的 70B 大模型加载到笔记本电脑上运行?
-
并行运行70B大模型我们已经看到,量化已经成为在低端GPU(比如Colab、Kaggle等)上加载大型语言模型(LLMs)的最常见方法了,但这会降低准确性并增加幻觉现象。那如果你和你的朋友们...
- ncnn+PPYOLOv2首次结合!全网最详细代码解读来了
-
编辑:好困LRS【新智元导读】今天给大家安利一个宝藏仓库miemiedetection,该仓库集合了PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE三个算法pytorch实现三合一,其中的PPYOL...
- 人工智能——图像识别(人工智能图像识别流程)
-
概述图像识别(ImageRecognition)是计算机视觉的核心任务之一,旨在通过算法让计算机理解图像内容,包括分类(识别物体类别)、检测(定位并识别多个物体)、分割(像素级识别)等,常见的应用场...
- PyTorch 深度学习实战(15):Twin Delayed DDPG (TD3) 算法
-
在上一篇文章中,我们介绍了DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)算法,并使用它解决了Pendulum问题。本文将深入探讨TwinDelayed...
- 大模型中常用的注意力机制GQA详解以及Pytorch代码实现
-
分组查询注意力(GroupedQueryAttention)是一种在大型语言模型中的多查询注意力(MQA)和多头注意力(MHA)之间进行插值的方法,它的目标是在保持MQA速度的同时...
- pytorch如何快速创建具有特殊意思的tensor张量?
-
专栏推荐正文我们通过值可以看到torch.empty并没有进行初始化创建tensor并进行随机初始化操作,常用rand/rand_like,randint正态分布(0,1)指定正态分布的均值还有方差i...
- 一周热门
-
-
Python实现人事自动打卡,再也不会被批评
-
Psutil + Flask + Pyecharts + Bootstrap 开发动态可视化系统监控
-
一个解决支持HTML/CSS/JS网页转PDF(高质量)的终极解决方案
-
再见Swagger UI 国人开源了一款超好用的 API 文档生成框架,真香
-
【验证码逆向专栏】vaptcha 手势验证码逆向分析
-
网页转成pdf文件的经验分享 网页转成pdf文件的经验分享怎么弄
-
C++ std::vector 简介
-
python使用fitz模块提取pdf中的图片
-
《人人译客》如何规划你的移动电商网站(2)
-
Jupyterhub安装教程 jupyter怎么安装包
-
- 最近发表
-
- 深入解析 MySQL 8.0 JSON 相关函数:解锁数据存储的无限可能
- MySQL的Json类型个人用法详解(mysql json类型对应java什么类型)
- MySQL的json查询之json_array(mysql json_search)
- 头条创作挑战赛#一、LSTM 原理 长短期记忆网络
- TensorBoard最全使用教程:看这篇就够了
- 图神经网络版本的Kolmogorov Arnold(KAN)代码实现和效果对比
- kornia,一个实用的 Python 库!(python kkb_tools)
- 图像分割掩码标注转YOLO多边形标注
- [python] 向量检索库Faiss使用指北
- 如何把未量化的 70B 大模型加载到笔记本电脑上运行?
- 标签列表
-
- python判断字典是否为空 (50)
- crontab每周一执行 (48)
- aes和des区别 (43)
- bash脚本和shell脚本的区别 (35)
- canvas库 (33)
- dataframe筛选满足条件的行 (35)
- gitlab日志 (33)
- lua xpcall (36)
- blob转json (33)
- python判断是否在列表中 (34)
- python html转pdf (36)
- 安装指定版本npm (37)
- idea搜索jar包内容 (33)
- css鼠标悬停出现隐藏的文字 (34)
- linux nacos启动命令 (33)
- gitlab 日志 (36)
- adb pull (37)
- table.render (33)
- uniapp textarea (33)
- python判断元素在不在列表里 (34)
- python 字典删除元素 (34)
- react-admin (33)
- vscode切换git分支 (35)
- vscode美化代码 (33)
- python bytes转16进制 (35)