Java性能优化攻略详解

Posted 2020-07-08 Joker_Ye

如何让Java应用程序运行是一回事，但让他们跑得快就是另外一回事了。在面对对象的环境中，性能问题就像来势凶猛的野兽。但JVM的复杂性将性能调整的复杂程度增加了一个级别。这里Refcard涵盖了JVM internals、class loading（Java8中更新以映射最新的元空间）、垃圾回收、故障诊断、检测、并发性，等等。

当前Java是目前软件开发领域中使用最广泛的编程语言之一。Java应用程序在许多垂直领域（银行、电信、医疗保健等）中都有广泛使用。Refcard的目的是，帮助开发者通过专注于JVM内部，性能调整原则和最佳实践，以及利用现有监测和故障诊断工具，来提升应用程序在商业环境中的性能。

它能以不同的方式定义“optimal performance（最佳性能）”，但基本要素是：Java程序在业务响应时间要求内执行计算任务的能力，程序在高容量下执行业务功能的能力，并具有可靠性高和延迟低的特点。有时,数字本身变得模式化：对于一些大型网站，优秀的页面响应时间应该在500ms以下。在适当的时候，Refcard包括目标数字。但在大多数情况下，您需要根据业务需求和现有的性能基准自己决定这些。

JVM Internals

代码编译和JIT

编译Java字节码显然没有直接从主机执行本机代码那么快。为了提高性能，Hotspot JVM找出最繁忙的字节码区域，然后将其编译成更高效地原生、机器代码（自适应优化）。然后这种本地代码就会存储在非堆内存中的代码缓存中。

注意：多数的JVM是通过禁用JIT编译器实现的(Djava.compiler=NONE)。您只需要考虑禁用的关键性优化，比如JVM崩溃。

内存空间

HotSpot Java Virtual Machine是由以下的存储空间组成。

存储空间	描述
Java Heap	Java程序类实例和数组的主存储器。
Permanent Generation(JDK 1.7及以下版本） Metaspace (JDK 1.8及以上版本）	Java类元数据的主存储器。 注意：从Java 8开始，PermGen空间就由元空间和使用本地存储器替换了，类似于IBM J9 JVM。
Native Heap(C-Heap)	本地内存存储线程、栈、包括对象的代码缓存，如MMAP文件和第三方本机库。

类加载

Java的另一个重要特点是，在JVM启动之后，它能够加载编译的Java类（字节码）。根据程序的大小，在刚刚重启之后，程序在类加载过程中性能会显著降低。这种现象是因为内部JIT编译器在重启之后需要重新开始优化。

自JDK 1.7版本之后，有一些改进值得大家重视。例如默认的JDK class loader具有更好的装在类并发能力。

热点

关注的区域	建议
JVM重启后的性能下降	避免部署过量的Java类到一个单一的应用程序类加载器（例如：非常大的WAR文件）
运行时发现过多的类加载争夺(thread lock, JAR file searches...) ，降低了整体性能。	分析您的应用程序并识别代码模块进行动态类加载操作过于频繁。积极寻找非一站式类加载错误，如ClassNotFoundException和NoClassDefFoundError。 再访Java映射API和适用情况下优化的过度使用。
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space （JDK 1.7及以下版本） java.lang.OutOfMemoryError：元空间（JDK 1.8及以上版本）	再访JVM Permanent Generation、Metaspace (MaxMetaSpaceSize)和本地内存容量在适用情况下的尺寸。 分析应用程序类加载器和识别元数据的内存泄漏的源头。

垃圾回收

Java垃圾回收流程对于程序性能是至关重要的。为了提供有效的垃圾回收，Heap（堆）本质上是划分在子区域中。

堆区域

区域	描述
最新一代-Young Generation (nursery space)	新的或短暂的对象分配保留堆的一部分。 垃圾被一个fast but stop-the-world YG的收集器进行回收。 在young space中呆了足够久的对象就会提升到old space。 注意：YG space的尺寸和GC频率过高将会显著影响程序的响应时间，从而导致JVM的暂停时间增加。
老一代-Old Generation  (tenured space)	heap的一部分留给了long-lived对象。 垃圾通常通过平行或并发（多数时候）进行收集，诸如CMS或gencon (IBM JVM)。 性能提示：根据应用程序的需求选择并测试最佳的GC策略是非常重要的。例如，当切换到并发GC收集（如CMS或G1）可以显著提高应用程序的平均响应时间（减少延迟）。

GC Collectors

选择正确的collector或GC policy可以将程序的性能、可扩展性和可靠性优化到最佳状态。许多应用程序对于响应时间延迟都很敏感，因此大多需要使用并发的回收器，例如HotSpot CMS或IBM GC policy balanced。

我们强烈建议您通过适当的性能和负载测试确定最合适的GC策略。应该在生产环境中执行全面监控策略，以跟踪整体的JVM性能，并确定在之后需要改进的领域。

Garbage First (G1) Collector

HotSpot G1 collector是专为是专为满足用户定义的垃圾回收（GC）高概率暂停时间设计的，同时实现高吞吐量。

最新的HotSpot collector将heap基本划分到一组大小相等的堆区域，虚拟内存的每个区域连续范围。它将回收压缩的活动集中在heap区域，那里充满了可回收的对象（garbage first）。换句话说就是，这个区域有最低限度的“live”对象。

Oracle建议在以下例子和情况下使用G1 collector，尤其是对于目前正在使用CMS或parallel collectors的：

• 专为large heaps(>= 6 GB)，并限制GC延迟（暂停时间<= 0.5秒)的应用程序设计。
• 超过50%的Java heap被实时数据占用（对象不能被GC回收）。
• 对象分析率和促进作用显著变化。
• 不期望过长的垃圾回收或压缩停顿（超过0.5至1秒）。

Java Heap尺寸

你一定要知道没有GC策略可以挽救Java Heap尺寸不足的现象。这些演习涉及到为不同的存储空间（包括新旧不同的版本）配置最大和最小的容量，包括元数据和本地内存容量。这里有一些建议准则：

• 在32-bit或64-bit JVM之间进行明智的选择。如果程序运行需要超过2GB内存，并且JVM暂停时间在可接受范围内，可以考虑使用64-bit JVM。
• 永远将应用程序放在第一考虑。确保将其配置好，并根据程序的内存占用量调整heap尺寸。建议通过性能和负载测试来衡量实时数据占有量。
• larger heap并不总是表现得更好、更快，因此不需要过度调整Java heap。并行中的JVM性能调优，找准机会减少或“spread”程序的内存占有量，以保证JVM的平均响应时间＜1%。
• 对于32-bit JVM，为了从元数据和本地heap中留出一些内存，考虑2GB的最大heap尺寸。
• 对于64-bit JVM，我们要想办法在垂直和水平层面进行扩展，而不是试图将Java heap尺寸增加到15GB以上。这种做法往往提供更好的吞吐量，更好地利用硬件，提高应用程序的故障切换功能。
• 不许重复开发：充分利用开源以及商业故障排除的优势和监控工具，使这些变成可能。APM（应用性能管理）产品在过去十年里发展迅猛。

JDK 1.8 Metaspace指南

目标

建议

内存大小 GC调整 监控和故障排除

默认情况下，元空间内存空间是无界的，并使用可用于动态扩展的process或OS native memory。内存空间分成快并通过mmap被JVM进行存储。我们建议保持默认设置，以动态调整模式为出发点，将简化的尺寸与密切监测的应用程序元数据占有量相结合，从而进行更好的容量规划。 新增一个JVM选项(-XX:MaxMetaspaceSize= )，可以让您限制分配给class metadata的本地内存。当面临物理资源（RAM）紧张或类似于内存泄露的情况时，建议将它作为一个保障机制。 对那种具有larger class metadata footprint或dynamic classloading的Java应用程序，我们建议通过新的JVM选项调整初始元空间大小 ：-XX:MetaspaceSize= ，例如：1GB。这种调整方法将有助于避免包括class metadata在内的早期垃圾回收，尤其是在Java应用程序的 “warm-up”期。

Java并发性

Java并发性可以定义为程序同时执行多个任务的能力。对于大型的Java EE系统，这意味着执行多个用户的业务功能的同时，实现最佳的吞吐量和性能的能力。

无论是硬件能力还是JVM稳定状况，Java并发性问题可能引起程序的瘫痪，严重影响程序的整体性能和可用性。

Thread Lock Contention

当您评估Java应用程序的并发线程的稳定状况时，你会经常遇到Thread lock contention的问题，这是目前最常见的Java并发问题。

例如：Thread lock contention会触发non-stop，它会尝试将一个缺少Java类（ClassNotFoundException的）加载到默认的JDK 1.7 ClassLoader。

如果您在成熟的技术环境中遇见像Thread Dump analysis这样的问题，我们强烈建议您积极面对它。这个问题的根源通常不同于之前的Java synchronization to legitimate IO blocking或者其他的non-thread safe calls。Lock contention问题往往是另一个问题的“症状”。

Java-level Deadlocks

真正的Java-level deadlocks是不太常见的，它同样可以极大程度地影响应用程序的性能和稳定性。当遇到两个或多个线程永远阻塞的时候，就会触发这样的问题。这种情况不同于其他常见的那种“day-to-day”线程问题，例如 lock contention、threads waiting on blocking IO calls等等。

Oracle HotSpot 和IBM JVM为大多数的deadlock detectors情况提供了解决方案，帮助您快速找出造成这种状况的罪魁祸首的线程。遇到类似lock contention troubleshooting的问题，建议从诸如线程转储分析为出发点来解决该问题。

一旦找到造成问题的代码根源，解决方案涉及lock-ordering条件寻址和来自JDK其他可用的并发编程技术，如java.util.concurrent.locks.ReentrantLock，提供了诸如tryLock()的方法。这种方法给予开发人员更大的灵活性，也为防止deadlock和thread lock “starvation”提供了更多方式。

Clock Time和CPU Burn

在进行JVM调优的同时，也有必要检查应用程序的行为，更确切地说是最高clock time和CPU burn的贡献者。

当Java垃圾回收和线程并发不再是压力点，深入到你的应用程序代码的执行模式，并专注于顶级响应时间贡献者（也叫作clock time）是很重要的。检查应用程序代码的消CPU耗和Java 线程(CPU burn)也同样至关重要。CPU使用率较高（＞75%）是不正常的（良好的物理资源的利用率）。因为这往往意味着效率低下和容量问题。对于大型的Java EE企业应用，保持安全的CPU缓冲区是必要的，以应对突发的负载冲击情况。

摒弃那些传统的跟踪方法，如在代码中加入响应时间“日志”。Java剖析工具和APM解决方案恰恰可以帮助您分析这类型的问题。这种方式更加高效、可靠。对于Java生产环境缺乏一个强大的APM解决方案。您仍然可以依赖诸如Java VisualVM的工具，通过多个快照进行thread dump分析，并使用OS CPU分析每个线程。

最后的建议是，不要妄图同时解决所有的问题。列出排在最前面的5个clock time和CPU burn问题，然后寻找解决方案。

Application预算

其他关于Java应用程序性能的重要方面是稳定性和可靠性。在有着99.9%典型可用目标的SLA umbrella下，稳定和可靠对于程序的操作尤为重要。这些系统应该具有高容错级别，并对应用和资源进行严格的预算，以防止发生多米诺效应。用这种方法可以防止一些这样的情况，例如，一个业务流程使用所有可用的物理，中间件或JVM资源。

超时管理

Java application与外部系统之间缺乏合理的超时时间，由于中间件和JVM线程消耗(blocking IO calls)，可能导致严重的性能下降和中断。合理的超时时间可以避免在遇到外部服务提供商速度缓慢的时候，Java线程等待太久。

工具

目标	建议工具
自动、实时地性能监控、调节、预警、趋势分析、容量管理，等等	Enterprise APM solutions（企业级APM解决方案） 注意：APM解决方案提供了工具，这些现成的功能让您实现以下大部分的Java性能目标。