JAVA调优

1 JAVA虚拟机

1.1 基本组成

通常来说Java平台标准版（Java SE）包括 Java SE开发工具包（JDK）和Java SE运行时环境（JRE）。

JRE提供了运行以Java编程语言编写的applet和应用程序所必需的库，Java虚拟机和其他组件；JDK包括JRE以及编译器和调试器等命令行开发工具，可以用来开发Java应用程序 。

虚拟机栈为虚拟机执行 Java 方法 （也就是字节码）服务，而本地方法栈则为虚拟机使用到的 Native 方法服务，在 HotSpot 虚拟机中直接将虚拟机栈和本地方法栈合二为一。

1）对象创建

在java程序中，创建对象的方式有多种。最常用的方式是new语句，还可以通过反射机制、Object.clone方法、反序列化以及Unsafe.allocateInstance方法来新建对象。

（1）类加载过程

虚拟机遇到一条 new 指令时，首先将去检查这个指令的参数是否能在常量池中定位到这个类的符号引用，并且检查这个符号引用代表的类是否已被加载过、解析和初始化过。如果没有，那必须先执行相应的类加载过程。

new对象创建过程：

（2）内存分配

对象所需的内存大小在类加载完成后便可确定，为对象分配空间的任务等同于把一块确定大小的内存从 Java 堆中划分出来。分配方式有 “指针碰撞” 和 “空闲列表” 两种，选择哪种分配方式由 Java 堆是否规整决定，而Java堆是否规整又由所采用的垃圾收集器是否带有压缩整理功能决定。

指针碰撞：

• 场景：Java堆中内存是绝对规整的；
• 原理：所有用过的内存都放在一边，空闲的内存放在另外一边，中间放一个指针作为分界点的指示器，分配内存时只需要把那个指针向空闲空间那边挪动一段与对象大小相等的距离就可以了；
• GC收集器：Serial、ParNew等带Compact过程的收集器。

空闲列表：

• 场景：Java堆中内存不是规整的；
• 原理：虚拟机会维护一个列表，记录上哪些内存块是可用的，在分配的时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例，并更新列表上的记录；
• GC收集器：CMS基于Mark-Sweep算法的收集器。

在Hotspot虚拟机里，对象在堆里的存储布局主要分为三部分对象头，实例数据和对象填充。

2）对象访问

Java程序通过栈上的 reference 数据来操作堆上的具体对象。对象的访问方式由虚拟机实现而定，目前主流的访问方式有使用句柄和直接指针两种。

（1）使用句柄

Java堆中将会划分出一块内存来作为句柄池，reference 中存储的就是对象的句柄地址，而句柄中包含了对象实例数据与类型数据各自的具体地址信息。

（2）直接指针

Java 堆对象的布局中就必须考虑如何放置访问类型数据的相关信息，而reference 中存储的直接就是对象的地址。

1.2 堆栈分配

应用程序的内存分配： 

堆的详细结构： 

• 对象优先在Eden区进行分配，如果Eden区满了之后会触发一次Minor GC大部分对象在Eden区中生成。
• Minor GC之后从Eden存活下来的对象将会被移动到S0区域，当S0内存满了之后又会被触发一次Minor GC，S0区存活下来的对象会被移动到S1区，S0区空闲；S1满了之后再Minor GC，存活下来的再次移动到S0区，S1区空闲，这样反反复复GC，他的年龄会增长1，到达15的时候，这些对象就会移步到老年代。（年龄阈值可以通过参数 -XX:MaxTenuringThreshold设置）
• 持久代用于存放静态文件，如今Java类、方法等。JDK1.8之后没有持久代，变为元空间了。

Full GC触发机制：
（1）调用System.gc时，系统建议执行Full GC，但是不必然执行
（2）老年代空间不足
（3）方法区空间不足
（4）通过Minor GC后进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存
（5）由Eden区、survivor space1（From Space）区向survivor space2（To Space）区复制时，对象大小大于To Space可用内存，则把该对象转存到老年代，且老年代的可用内存小于该对象大小

Major GC是清除老年代，往往Major GC发生一次就会发生Minor GC，所以也叫FULL GC。FULL GC 的速度往往会比 Minor GC 慢 10 倍。

1.3 JVisualVM

JVisualVM，能够监控线程，内存情况，查看方法的CPU时间和内存中的对 象，已被GC的对象，反向查看分配的堆栈。

demo1

public class HeapTest {
    byte[] a = new byte[1024 * 100];    //100kb

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        ArrayList<HeapTest&gt; heapTests = new ArrayList<&gt;();
        while(true){
            heapTests.add(new HeapTest());
            Thread.sleep(10);
        }
    }
}

运行程序跟工具：

note 插件安装：

地址：VisualVM: Plugins Centers

（1）选择版本

（2）选择插件下载

（3）安装插件

将“GC Roots”对象作为起点从这些节点开始向下搜索引用的对象,找到的对象都标记为非垃圾对象，其余未标记的对象都是垃圾对象

GC Roots根节点: 线程栈的本地变量、静态变量、本地方法栈的变量等等

2 Arthas调优工具

Arthas 是阿里巴巴开源的一款线上监控诊断产品，通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的出入参、异常，监测方法执行耗时，类加载信息等，大大提升线上问题排查效率。

curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar

运行后会列出所有的进程 

常用命令：

1）dashboard,按ctrl+c可以中断执行

2）thread 1会打印线程 ID 1 的栈，通常是 main 函数的线程。

3） jad 来反编译

4）其他命令

命令列表 | arthas

3 垃圾收集器

3.1 基础介绍

什么是垃圾？

一个对象没有任何引用指向他，那他就认作是需要回收的垃圾对象。

如何寻找垃圾对象？

1）引用计数法：对每一个对象保存一个整型的引用计数器属性，用于记录对象被引用的数量。对象的引用计数器的值为0，即表示对象A不能在被使用，可进行回收。

        缺点：（1）他需要单独的字段存储计数器，这样的做法增加了存储空间的开销。

                   （2）每次赋值都需要更新计数器，伴随着加法和减法操作，这增加了时间开销。

                   （3）引用计数器还有一个严重的问题，即无法处理循环引用的问题，这是一条致命的缺陷，导致在Java回收的垃圾回收器中没有使用这类算法。

2）GC roots 可达性分析算法：

根可达：判断一个对象到 Gc Roots这些根对象之间存不存在引用链，存在的话，不回收，不存在的话，回收掉即可。

GC Roots 根对象：

1、虚拟机栈中引用的对象；开发人员写的方法里面的变量指向的对象；比如：Deque<Integer&gt; numbers = new LinkedList<>();
2、方法区中的静态属性引用的对象；类中定义的静态的类变量引用的对象；例如：private static String s1 = “Java”;
3、本地方法栈中引用的对象，native 方法里面的变量指向的对象
4、Java 虚拟机内部的引用，比如基本数据类型对应的 Class 对象； JVM 里面常驻的异常对象，比如空指针异常 NullPointException；
5、被同步锁 synchornized 持有的对象；

如何清楚垃圾对象？

1）Mark-Sweep (标记清除)

2）Copying (拷贝)

3）(标记压缩)Mark-Compact

3.2 垃圾回收器 

新生代的垃圾回收器共有三个：Serial，Parallel Scavenge 和 Parallel New。这三个采用的都是标记 – 复制算法。

• Serial 是一个单线程的，Parallel New 可以看成 Serial 的多线程版本。Parallel Scavenge 和 Parallel New 类似，但更加注重吞吐率。此外，Parallel Scavenge 不能与 CMS 一起使用。

老年代的垃圾回收器也有三个：Serial Old 和 Parallel Old，以及 CMS。

• Serial Old 和 Parallel Old 都是标记 – 压缩算法。同样，前者是单线程的，而后者可以看成前者的多线程版本。

G1（Garbage First）是一个横跨新生代和老年代的垃圾回收器。

• 由于 G1 的出现，CMS 在 Java 9 中已被废弃。G1每个区域都可以充当 Eden 区、Survivor 区或者老年代中的一个。它采用的是标记 – 压缩算法，而且和 CMS 一样都能够在应用程序运行过程中并发地进行垃圾回收。G1 能够针对每个细分的区域来进行垃圾回收。在选择进行垃圾回收的区域时，它会优先回收死亡对象较多的区域。

java 11 引入了 ZGC，宣称暂停时间不超过 10ms。

1）Serial 

• 进行垃圾收集工作的时候，其他线程都必须暂停直到垃圾收集结束（Stop The World）。
• 在并行能力较弱的单CPU环境下往往表现优于其他收集器。

2）ParNew 

ParNew收集器是Serial收集器的多线程版本；除了使用了多线程进行垃圾收集以外，其他的都和Serial一致；它默认开始的线程数与CPU的核数相同，可以通过参数-XX:ParallelGCThreads来设置线程数。

3）Parallel Scavenge

Parallel Scavenge收集器依然是个采用复制算法的多线程新生代收集器，它与其他的收集器的不同之处在于它主要关心的是吞吐量。

吞吐量=用户线程执行时间/(用户线程执行时间+垃圾收集时间)

4）Serial Old

5）Parallel Old

6）CMS 

CMS收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器，在互联网网站、B/S架构的中常用的收集器就是CMS。

缺点：

• 1、当系统的 cpu 核心数比较少的时候，对于整个系统的资源的开销是比较大的；CMS 默认启动的垃圾回收的核心线程数目：（处理器核心数量 + 3）/ 4;
• 2、CMS 没有办法处理浮动垃圾；当 CMS 在并发标记以及并发清理的时候，由于程序在继续的运行，所以任然在产生垃圾，但是这一部分的垃圾是在标记之后产生的，所以在此次的垃圾回收中，是不会被清理的，只能在下一次的垃圾回收中清理这些浮动垃圾；
• 3、该垃圾收集器本身是基于 标记 – 清除 算法的，所以存在内存空间碎片的问题；在一定程度上面是需要整理内存碎片的；

5）Garbage First （G1 回收器）

G1是一款面向服务端应用的垃圾回收器。

• 并行与并发：与CMS类似，充分里用多核CPU的优势，G1仍然可以不暂停用户线程执行垃圾收集工作
• 分代收集：分代的概念依然在G1保留，当时它不需要和其他垃圾收集器配合使用，可以独立管理整个堆内存
• 空间的整合：G1整体上采用的是标记-整理算法，从局部（Region）采用的是复制算法，这两种算法都意味着G1不需要进行内存碎片整理
• 可预测的停顿：能够让用户指定在时间片段内，消耗在垃圾收集的时间不超过多长时间。

3.3 GC设置参数

4 JVM调优

JVM调优主要是优化FULL GC：

• 第一：调整 JVM 参数进行优化
• 第二：GC 回收器优化

4.1 JVM参数

Tomcat 常见的几个 JVM 异常：

• 第一：OutOfMemoryError:Java heap space，表示堆内存满了

-Xms512m        -Xmx2048m

• 第二：OutOfMemoryError:PermGen space，表示静态内存区满了

-XX:PermSize=50m        -XX:MaxPermSize=50m

• 第三：StackOverflowError，表示栈内存溢出

检查代码是否陷入死循环，导致内存溢出

5 系统调优

5.1 中间件优化

如果并发量很高的情况，光靠分布式架构是解决不了的，我们还得集成一些高性能的中间件来提高系统的吞吐量。常见的中间件：

5.2 JAVA代码优化

1）HashMap、HashTable、ConcurrentHashMap的区别

• HashMap线程不安全，HashTable线程安全，ConcurrentHashMap基于分段锁实现的线程安全的。如果高并发下可以使用ConcurrentHashMap来代替HashMap。

Map<String,String> map=new HashMap<>(); //线程不安全
Map map=Collections.synchronizedMap(new HashMap());//线程安全

2）在海量元素中（例如：10亿无序、不定长、不重复）快速判断一个元素是否存在

• 使用布隆过滤器（Bloom Filter）

3）IO合理使用

• 如果使用传统的BIO（也就是IO），它是面向流的，那么尽量使用带缓冲的，Buffer开头的；
• 如果操作本地IO，则尽量使用NIO，它是面向缓冲区的，直接缓冲区、非直接缓冲区、零拷贝合理的选择使用；
• 网络通信的话，基于Netty框架去实现，它的底层的NIO（同步非堵塞的），相比BIO（同步堵塞）性能要高很多。

4）并发编程

5）SQL语句性能优化

6）场景设计思路

（1）案例1：如果用户下单成功，15分钟未付款，自动取消订单

• 方案：定时器、Redis监听、消息队列的延迟队列。后面两种的方案的性能肯定比定时器要高。

（2）案例2：比如登录的时候通过短信验证码进行验证，60s只能不能重复发送，验证码有效期5分钟        

• 方案1：依赖数据库实现，数据库创建相应的表即可。
• 方案2：依赖Redis实现，每次发送验证码则保存到Redis

（3）案例3：从Excel读取并且导入100万条数据

• 方案：解析Excel，解析每一行则先放入本地队列里面，另外一个线程不断监听Queue，获取到Queue的数据的时候往消息队列发送，由消息队列的消费端负责处理。消费端可以批量插入数据库；也可以先把数据存入Redis后期再通过同步工具同步到数据库。

5.3 运维

性能提升方案：

• Tomcat的性能调优、集群部署；Tomcat负载方案可以有：Nginx、LVS、硬件负载等等
• MySQL性能调优、主从复制集群、基于主从复制实现读写分离及负载均衡等等；使用中间件实现分库分表。
• 静态缓存，比如一些静态资源可以往前挪，比如说原来html页面的图片是存储在Tomcat里面的，可以把它缓存在Nginx、客户端本地、CND等。基于Nginx分发到CND和OSS，而不是每次都从后端服务器获取，提高性能。

代码007普通

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