【JVM】优化-基础知识

一、jvm基础

1、JDK JRE JVM

jdk = jre + development kit
jre = jvm + core lib
补充：development kit
英 [dɪˈveləpmənt kɪt] 美 [dɪˈveləpmənt kɪt]
开发工具包;开发包;开发套件;开发工具;软件开发包

2、Class File Format

1）class文件查看工具
IDEA中的binED插件，可以查看2、8、16进制查看
jclasslib工具可以对class文件每个字节进行编译解释
2）class文件的数据结构
minor
英 [ˈmaɪnə®] 美 [ˈmaɪnər]
adj.少数的;轻微的;较小的;次要的;小调的;小音阶的
n.未成年人;辅修科目;辅修课程 v.辅修
major
英 [ˈmeɪdʒə®] 美 [ˈmeɪdʒər]
n.专业;少校;主修课程;专业课;主修学生
adj.主要的;大的;重要的;严重;大调的
v.主修;专攻

3、类加载

1、calss cycle
主要分为三部分：loading - linking（Verification Prepareation Resolution） - initializing

2、双亲委派机制
父加载器不是“父类加载器”，翻译内容不太合适。从子到父检查是否已加载，从父到子进行类的加载。
主要是为了代码安全。（自定义java.lang.string，加入后门则无法保证代码安全）

4、memory Model （JMM）

4.1 计算机的存储结构

（1） cpu读取数据从上到下依次进行查找。

各层级读取速度：

（2）硬件数据一致性
Intel 的芯片底层同步 MESI Cache一致性协议，通过对每个cache line标记不同的状态。
缓存锁比总线锁性能更好，但无法处理不能缓存数据的一致性问题，因此现代cpu一致性=缓存锁+总线锁
（3）缓存行对齐 伪共享问题
缓存读取以cache line为单位，长度为64bytes；（512位）
伪共享问题：通过cache line进行缓存行对齐。

4.2乱序

（1）原因：读指令的同时可以同时执行不影响的其他指令，而写的同时可以进行合并写（WCBuffer合并写）。这样cpu的执行就是乱序的。必须使用Memory Barrier来做好指令排序
volatile的底层就是这么实现的（windows是lock指令）
CPU寄存器执行时间单位1，从内存读取至少100个时间单位，从硬盘读取100万个时间单位级别。cpu为了提高指令执行顺序，会在一条指令执行的过程中，去执行另一条不影响的其他指令。

int a = 1；
int b = a；//这里b依赖a就不会出现乱序问题

（2）合并写技术
（3）保证有序性：
1、件内存屏障（cpu内存屏障，X86）：sfence,lfence,mfence。
原子指令，如x86的“lock 。。。”指令是一个full barrier，执行时会锁住内存子系统来确保执行顺序，甚至阔多个CPU。Software Locks 通常使用了内存屏障或原子指令来实现变量可见性和保持程序顺序。
2、jvm级别如何规范（JSP133）
LoadLodad

4.3 volatile实现细节

（1）编辑器层面 在对应的变量前增加volatile
（2）jvm层面：volatile内存区的读写，都加屏障。
（3）操作系统及硬件层面：

5 对象（后续会补充）

5.1 对象创建

（加载类）
1、class loading
2 class linking (verification, preparation,resolution)
3 class initializing
（创建对象）
4 申请内存空间
5 成员变量赋默认值
6 调用构造方法
1） 成员变量顺序赋初始值
2） 执行构造方法语句 （构造方法首先调用super() 方法）

5.2 对象在内存中的布局

1、对象组成：
1）对象头：markword 8
2） ClassPointer指针
3）实例数据Oops Ordinary Object Pointer/（数组对象的话是：数据长度， 数组数据）
4）对齐，8的倍数

6 JVM Runtime Data Area / JVM Instructions

参考资料（以实际版本为准）：

java语言：

Run-time data areas

6.1 JVM Stacks

1、frame - 每一个方法对应一个栈帧
  1) Local Variable Table - 局部变量表
  2) Operand Stack - 操作数栈
  3) Dynamic Linking
  4) return address a()->b() 方法a调用了方法b，方法b的返回值放在什么地方。

6.2 Method Space

    1、Perm Space（<1.8）
字符串常量位于Perm Space
FGC不会清理
大小启动的时候指定，不能改变

    2、Meta Space
字符串常量位于堆
会触发FGC清理
不设定的，最大就是物理内存

6.3 Direct Memory

JVM可以直接访问的内核空间的内存（OS管理的内存）
NIO，提高效率，实现zero copy

6.2常用指令

1、store 存储
2、load 加载指令
3、invoke指令

invoke
英 [ɪnˈvəʊk] 美 [ɪnˈvoʊk]
vt.
援引;援用(法律、规则等作为行动理由);提及(某人、某理论、实例等作为支持);提出(某人的名字，以激发某种感觉或行动)

    1、InvokeStatic 调用静态方法

    2、InvokeVirtual 自带多态（final修饰的也是这个指令）
    3、InvokeInterface
    4、InvokeSpecial 调用构造方法、私有方法。可以直接定位，不需要多态的方法。
    5、InvokeDynamic JVM最难的指令，lambda表达式或反射或其他动态语言scala kotlin，或者CGLib ，动态产生

7 JVM调优

7.1 Garbage

    没有一个引用指向的一个对象或者一堆对象，都叫garbage

7.2 如何找到Garbage

     Reference Counter 对象被引用几次就有几个的状态值，为0就会被发现。但是无法发现循环引用的一组对象。
     Root Searching跟可达算法，没有根引用的对象

Whice instances are roots?
JVM stacks, native method stack, run-time constant pool, static refences in method area, clazz

7.3 GC Algorithms （常见的垃圾回收算法）

    Mark-Sweep（标记清除）
算法相对简单，存活对象比较多的情况下效率较高。
两边扫描，效率偏低（一次扫描找出存活的，另一边清除G）。
容易产生碎片。

    Coping（拷贝）
适用于存活对象较少情况，只扫描一次，效率提高。没有碎片
空间浪费，移动复制对象，需要调整对象引用（空间一分为二，将一边的全部移动复制到右边，左边全部清除）

    Mark-Compact（标记压缩） 没有碎片，效率偏低（需要两次扫描，同时指针需要调整）

7.4 JVM内存分代模型（用于分代垃圾回收算法）

1、部分垃圾回收器使用的模型

除Epsilon ZGC Shenandoah之外的GC都是使用逻辑分代模型
G1是逻辑分代，物理不分代
除此之外不仅逻辑分代，而且物理分代

堆内存逻辑分区（不适用不分代垃圾收集器）
参考链接

2、新生代+老年代+永久代（1.7 Perm Genration）/ 元数据区（1.8）metaspace

a.永久代 元数据 --Class
b. 永久代必须指定大小限制，一旦指定则无法修改（会出现内存溢出问题）；元数据可以设置，也可以不设置，无上限（受限于内存空间）
c.字符串常量1.7-永久代 1.8-堆
d.MethodArea逻辑概念 - 永久代、元数据

3、新生代 = Eden + 2个suvivor区

4、老年代
5、GC Tuning（Generation）

a.尽量减少FGC
b.Minor GC = YGC
c.Major GC = FGC

6、对象分配过程

8 常用的垃圾回收器

Garbage Collector与内存大小关系

1.Serial + Serial Old 几十兆 （单线程）
2.Parallel Scavenge + Parallel Old 上百兆 - 几个G （并行回收，垃圾回收器工作时，工作线程停止）
3.PN + CMS 20G（并发模式）
4.G1 上百G
5.ZGC 4T - 16T(13里面支持16个T)

常见垃圾回收器组合

G1比CMS吞吐量少了15%，G1响应时间更快一些

9 调优

9.1 基础概念

1、吞吐量
=用户代码执行时间/（用户代码执行时间+垃圾收集执行时间）
2、响应时间快=用户线程停顿的时间短，STW越短，响应时间越好。
确定调优之前，应该确定到底是哪个优先，是计算型任务还是响应型任务。
科学计算，吞吐量优先的一般：（PS+PO）
响应时间：网站 GUI API (1.8 G1) po调优实战

调优
1、根据需求进行JVM规划和预调优
2、优化运行JVM运行环境（慢、 卡顿）
3、解决JVM运行过程中出现的各种问题

优化环境
1、有一个50万PV的资料类网站（从磁盘提取文档到内存）原服务器32位，1.5G的堆，用户反馈网站比较缓慢，因此公司决定升级，新的服务器为64位，16G的堆内存，结果用户反馈卡顿十分严重，反而比以前效率更低了

为什么？
内存较小，频繁GC，STW时间较长。
为什么更卡顿了
内存越大，GC频率虽然低了，但是FGC时间边长，STW时间过长。
解决措施
将原有的ps+po，更换为pn+cms或者G1

2、系统CPU经常100，如何调优？

CPU100一定有线程在占用系统资源，先确认工作线程占比高，垃圾回收占比高。

• 找出哪个进程CPU高 （top）
• 该进程中哪个线程cpu高（top-Hp）
• 导出该线程的堆栈（jstack）
• 查找哪个方法（栈帧）消耗时间（jstack）

3、系统内存飙高，如何查找问题？

导出堆内存（jmap）
分析（jhat jvisualvm mat jprofiler…）

4、如何监控JVM

jstat jvisualvm jprofiler arthas top 。。。

调优，从规划开始

• 调优，从业务场景开始
• 无监控（压力测试，能看到结果），不调优
• 步骤
      1、
      2、选择回收器组合
      3、计算内存需求
      4、选定CPU（越高越好）
      5、设定年代大小，升级年龄
      6、设定日志参数

-Xloggc:/opt/xxx/logs/systemname-xxx-%t.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=20M
-XX:+PrintGCDetails -XX:PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCCause
    7、观察日志情况

• 大流量的处理方法：分而治之
• 案例1：垂直电商，最高每日百万订单，处理订单系统需要什么样的服务器配置？

这个问题比较业余，因为很多不同的服务器配置都能支撑(1.5G 16G)
1小时360000集中时间段， 100个订单/秒，（找一小时内的高峰期，1000订单/秒）
经验值，
非要计算：一个订单产生需要多少内存？512K * 1000 500M内存
专业一点儿问法：要求响应时间100ms
压测！

• 案例2：12306遭遇春节大规模抢票应该如何支撑？

12306应该是中国并发量最大的秒杀网站：
号称并发量100W最高
CDN -> LVS -> NGINX -> 业务系统 -> 每台机器1W并发（10K问题） 100台机器
普通电商订单 -> 下单 ->订单系统（IO）减库存 ->等待用户付款
12306的一种可能的模型： 下单 -> 减库存 和 订单(redis kafka) 同时异步进行 ->等付款
减库存最后还会把压力压到一台服务器
可以做分布式本地库存 + 单独服务器做库存均衡
大流量的处理方法：分而治之

9.2 案例分析

1、入门案例

触发GC代码：

import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 从数据库中读取信用数据，套用模型，并把结果进行记录和传输
 */

public class T15_FullGC_Problem01 {

    private static class CardInfo {
        BigDecimal price = new BigDecimal(0.0);
        String name = "张三";
        int age = 5;
        Date birthdate = new Date();

        public void m() {}
    }

    private static ScheduledThreadPoolExecutor executor = new ScheduledThreadPoolExecutor(50,
            new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        executor.setMaximumPoolSize(50);

        for (;;){
            modelFit();
            Thread.sleep(100);
        }
    }

    private static void modelFit(){
        List<CardInfo> taskList = getAllCardInfo();
        taskList.forEach(info -> {
            // do something
            executor.scheduleWithFixedDelay(() -> {
                //do sth with info
                info.m();

            }, 2, 3, TimeUnit.SECONDS);
        });
    }

    private static List<CardInfo> getAllCardInfo(){
        List<CardInfo> taskList = new ArrayList<>();

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            CardInfo ci = new CardInfo();
            taskList.add(ci);
        }

        return taskList;
    }
}

2、arthas

arthas命令参考文章

10 垃圾回收的算法

10.1 CMS

1、 实现逻辑
1） 初始标记：标记根， GC roots ，此阶段是STW，但是时间很短
2） 并发标记：并发标记阶段，比较耗时间，但是业务程序依然运行；
3） 重新标记：remark阶段，是STW，但是依然很短；
4） 并发清理：多线程并发清理，会产生浮动垃圾（floating Garbage）

10.2 G1

10.3 三色标记法

11 日志及参数分析

11.1 CMS日志

-XX:+UseConcMarkSweepGC  // 开启cmsGC，默认在young区开启PN

11.2 G1日志分析

-XX:+UseG1GC  // 开启g1

G1不推荐指定young区的大小，通过设置暂停时间，G1会动态调整young区的大小（5%~60%）
G1的调优目标是不要有FGC

11.3 GC常用参数

-Xmn -Xms -Xmx -Xss 年轻代 最小堆，最大堆，栈空间
-XX:+PrintGC -XX:PrintGCDetails
java -XX:+PrintFlagsFinal -version | grep G1 查找G1的相关参数
-Xloggc:opt/log/gc.log 日志打印位置
-XX:MaxTenuringThreshold 升代年龄

11.4 Parallel常用参数

11.5 CMS常用参数

12 纤程（协程）

支持语言：go语言，python。。。
至jdk13都不支持，想用需要引入依赖库

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