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java gc深入分析

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http://www.importnew.com/tag/gc

本文的目的是以一种简单的方式向你介绍GC机制。我希望这些文章能够帮到你。实际上,我的学生已经在Twitter上发布了一些很好的关于Java内核的文章,并且大受欢迎。有兴趣的话,你也可以关注他们。

回到正题,咱们继续谈垃圾回收,在学习GC之前,你首先应该记住一个单词:“stop-the-world”。
Stop-the-world会在任何一种GC算法中发生。Stop-the-world意味着 JVM
因为要执行GC而停止了应用程序的执行。当Stop-the-world发生时,除了GC所需的线程以外,所有线程都处于等待状态,直到GC任务完成。
GC优化很多时候就是指减少Stop-the-world发生的时间。

按代的垃圾回收机制

在Java程序中不能显式地分配和注销内存。有些人把相关的对象设置为null或者调用System.gc()来试图显式地清理内存。设置为
null至少没什么坏处,但是调用System.gc()会显著地影响系统性能,必须彻底杜绝(还好,我还没有见到NHN的哪个开发者调用这个方法)。

在Java中,开发人员无法直接在程序代码中清理内存,而是由垃圾回收器自动寻找不必要的垃圾对象,并且清理掉他们。垃圾回收器会在下面两种假设
(hypotheses)成立的情况下被创建(称之为假设不如改为推测(suppositions)或者前提(preconditions))。

  • 大多数对象会很快变得不可达

  • 只有很少的由老对象(创建时间较长的对象)指向新生对象的引用

这些假设我们称之为弱年代假设weak generational hypothesis)。为了强化这一假设,HotSpot虚拟机将其物理上划分为两个–新生代(young generation)和老年代(old generation)。
新生代(Young generation): 绝大多数最新被创建的对象会被分配到这里,由于大部分对象在创建后会很快变得不可到达,所以很多对象被创建在新生代,然后消失。对象从这个区域消失的过程我们称之为”minor GC“。

老年代(Old generation): 对象没有变得不可达,并且从新生代中存活下来,会被拷贝到这里。其所占用的空间要比新生代多。也正由于其相对较大的空间,发生在老年代上的GC要比新生代少得多。对象从老年代中消失的过程,我们称之为”major GC“(或者”full GC“)

请看下面这个图表。

 图1 : GC 空间 & 数据流

上图中的持久代( permanent generation )也被称为方法区method area)。他用来保存类常量以及字符串常量。因此,这个区域不是用来永久的存储那些从老年代存活下来的对象。这个区域也可能发生GC。并且发生在这个区域上的GC事件也会被算为major GC。

有些人可能会问:
如果老年代的对象需要引用一个新生代的对象,会发生什么呢?
为了解决这个问题,老年代中存在一个”card table“,他是一个512 byte大小的块。所有老年代的对象指向新生代对象的引用都会被记录在这个表中。当针对新生代执行GC的时候,只需要查询card table来决定是否可以被收集,而不用查询整个老年代。这个card table由一个write barrier来管理。write barrier给GC带来了很大的性能提升,虽然由此可能带来一些开销,但GC的整体时间被显著的减少。

图 2: Card Table 结构

 新生代的构成

为了更好地理解GC,我们现在来学习新生代,新生代是用来保存那些第一次被创建的对象,他可以被分为三个空间

  •  一个伊甸园空间(Eden

  •  两个幸存者空间(Survivor

一共有三个空间,其中包含两个幸存者空间。每个空间的执行顺序如下:

  1. 绝大多数刚刚被创建的对象会存放在伊甸园空间。

  2. 在伊甸园空间执行了第一次GC之后,存活的对象被移动到其中一个幸存者空间。

  3.   此后,在伊甸园空间执行GC之后,存活的对象会被堆积在同一个幸存者空间。

  4.  当一个幸存者空间饱和,还在存活的对象会被移动到另一个幸存者空间。之后会清空已经饱和的那个幸存者空间。

  5. 在以上的步骤中重复几次依然存活的对象,就会被移动到老年代。

如果你仔细观察这些步骤就会发现,其中一个幸存者空间必须保持是空的。如果两个幸存者空间都有数据,或者两个空间都是空的,那一定标志着你的系统出现了某种错误。
通过频繁的minor GC将数据移动到老年代的过程可以用下图来描述:

图 3: GC执行前后对比

需要注意的是HotSpot虚拟机使用了两种技术来加快内存分配。他们分别是是”bump-the-pointer“和“TLABs(Thread-Local Allocation Buffers)”。

Bump-the-pointer
术跟踪在伊甸园空间创建的最后一个对象。这个对象会被放在伊甸园空间的顶部。如果之后再需要创建对象,只需要检查伊甸园空间是否有足够的剩余空间。如果有
足够的空间,对象就会被创建在伊甸园空间,并且被放置在顶部。这样以来,每次创建新的对象时,只需要检查最后被创建的对象。这将极大地加快内存分配速度。
但是,如果我们在多线程的情况下,事情将截然不同。如果想要以线程安全的方式以多线程在伊甸园空间存储对象,不可避免的需要加锁,而这将极大地的影响性
能。TLABs 是HotSpot虚拟机针对这一问题的解决方案。该方案为每一个线程在伊甸园空间分配一块独享的空间,这样每个线程只访问他们自己的TLAB空间,再与bump-the-pointer技术结合可以在不加锁的情况下分配内存。
以上是针对新生代空间GC技术的简要介绍,你不需要刻意记住我刚刚提到的两种技术。不知道他们不会对你产生什么影响,但是请务必记住在对象刚刚被创建之后,是保存在伊甸园空间的。那些长期存活的对象会经由幸存者空间转存在老年代空间。

老年代GC处理机制

老年代空间的GC事件基本上是在空间已满时发生,执行的过程根据GC类型不同而不同,因此,了解不同的GC类型将有助于你理解本节的内容。
JDK7一共有5种GC类型:

  1. Serial GC

  2. Parallel GC

  3. Parallel Old GC (Parallel Compacting GC)

  4. Concurrent Mark & Sweep GC  (or “CMS”)

  5. Garbage First (G1) GC

其中,Serial GC不应该被用在服务器上。这种GC类型在单核CPU的桌面电脑时代就存在了。使用Serial GC会显著的降低应用的性能指标。
现在,让我们共同学习每一种GC类型

1. Serial GC (-XX:+UseSerialGC)

新生代空间的GC方式我们在前面已经介绍过了,在老年代空间中的GC采取称之为”mark-sweep-compact“的算法。

  1. 算法的第一步是标记老年代中依然存活对象。(标记)

  2. 第二步,从头开始检查堆内存空间,并且只留下依然幸存的对象。(清理)

最后一步,从头开始,顺序地填满堆内存空间,并且将对内存空间分成两部分:一个保存着对象,另一个空着(压缩)。

2. Parallel GC (-XX:+UseParallelGC)

图 4: Serial GC 与 Parallel GC的区别

从上图中,你可以轻易地看出serial GC和parallel GC的区别,serial GC只使用一个线程执行GC,而parallel GC使用多个线程,因此parallel GC更高效。这种GC在内存充足以及多核的情况下会很有用,因此我们也称之为”throughput GC“。

3. Parallel Old GC(-XX:+UseParallelOldGC)

Parallel Old GC在JDK5之后出现。与parallel GC相比,唯一的区别在于针对老年代的GC算法。Parallel Old GC分为三步:标记-汇总-压缩(mark – summary – compaction)。汇总(summary)步骤与清理(sweep)的不同之处在于,其将依然幸存的对象分发到GC预先处理好的不同区域,算法相对清理来说略微复杂一点。

4. CMS GC (-XX:+UseConcMarkSweepGC)

图 5: Serial GC & CMS GC

就像你从上图看到的那样, CMS GC比我之前解释的各种算法都要复杂很多。第一步初始化标记(initial mark) 比较简单。这一步骤只是查找那些距离类加载器最近的幸存对象。因此,停顿的时间非常短暂。在之后的并行标记( concurrent mark )步骤,所有被幸存对象引用的对象会被确认是否已经被追踪和校验。这一步的不同之处在于,在标记的过程中,其他的线程依然在执行。在重新标记(remark)步骤,会再次检查那些在并行标记步骤中增加或者删除的与幸存对象引用的对象。最后,在并行交换( concurrent sweep )步骤,转交垃圾回收过程处理。垃圾回收工作会在其他线程的执行过程中展开。一旦采取了这种GC类型,由GC导致的暂停时间会极其短暂。CMS GC也被称为低延迟GC。它经常被用在那些对于响应时间要求十分苛刻的应用之上。

当然,这种GC类型在拥有stop-the-world时间很短的优点的同时,也有如下缺点:

  •  它会比其他GC类型占用更多的内存和CPU

  •  默认情况下不支持压缩步骤

在使用这个GC类型之前你需要慎重考虑。如果因为内存碎片过多而导致压缩任务不得不执行,那么stop-the-world的时间要比其他任何GC类型都长,你需要考虑压缩任务的发生频率以及执行时间。

5. G1 GC

最后,我们来学习垃圾回收优先(G1)GC类型。

图 6:  G1 GC的结构

 如果你想要理解G1,首先你要忘记你所学过的新生代和老年代的概念。正如你在上图所看到的,每个对象被分配到不同的格子,随后GC执行。当一个区
域装满之后,对象被分配到另一个区域,并执行GC。这中间不再有从新生代移动到老年代的三个步骤。这个类型是为了替代CMS GC而被创建的,因为CMS
GC在长时间持续运作时会产生很多问题。

G1最大的好处是性能,他比我们在上面讨论过的任何一种GC都要快。但是在JDK
6中,他还只是一个早期试用版本。在JDK7之后才由官方正式发布。就我个人看来,NHN在将JDK
7正式投入商用之前需要很长的一段测试期(至少一年)。因此你可能需要再等一段时间。并且,我也听过几次使用了JDK
6中的G1而导致Java虚拟机宕机的事件。请耐心的等到它更稳定吧。

下一次我将讨论GC优化相关的问题,但是在此之前我要先明确一件事情,假如应用中创建的所有对象的大小和类型都是统一的,那么公司使用的WAS的
GC参数可以是相同的。但是WAS所创建对象的大小和生命周期根据服务以及硬件的不同而不同。换句话说,不能因为某个应用使用的GC参数“A”,就说明同
样的参数也能给其他服务带来最佳的效果。而是要因地制宜,有的放矢。我们需要找到适合每个WAS线程的参数,并且持续的监控和优化每个设备上的WAS实
例。这并不是我的一家之谈,而是负责Oracle Java虚拟机研发的工程师在 JavaOne 2010上已经讨论过的。

本文中我们简略的介绍了Java的GC机制,请继续关于我们的后续文章,我们将会讨论如何监控Java GC状态以及优化GC。

另外,我特别推荐一本2011年12月发布的《Java性能》(Amazon,也可以通过safari在线阅读),还有在Oracle官网发布的白皮书《Java HotSpotTM虚拟机内存管理》(这本书与Java性能优化不是同一本) 作者Sangmin Lee, NHN公司,性能工程师实验室高级工程师。

========================================

本文中,我将解释JVM到底是如何执行垃圾回收处理的

什么是GC监控?

垃圾回收收集监控指的是搞清楚JVM如何执行GC的过程,例如,我们可以查明:

1.        何时一个新生代中的对象被移动到老年代时,所花费的时间。

2.       Stop-the-world 何时发生的,持续了多长时间。

GC监控是为了鉴别JVM是否在高效地执行GC,以及是否有必要进行额外的性能调优。基于以上信息,我们可以修改应用程序或者调整GC算法(GC优化)。

如何监控GC

有很多种方法可以监控GC,但其差别仅仅是GC操作通过何种方式展现而已。GC操作是由JVM来完成,而GC监控工具只是将JVM提供的GC信息展
现给你,因此,不论你使用何种方式监控GC都将得到相同的结果。所以你也就不必去学习所有的监控GC的方法。但是因为学习每种监控方法不会占用太多时间,
了解多一点可以帮助你根据不同的场景选择最为合适的方式。

下面所列的工具以及JVM参数并不适用于所有的HVM供应商。这是因为并没有关于GC信息的强制标准。本文我们将使用HotSpot JVM
(Oracle JVM)。因为NHN 一直在使用Oracle (Sun) JVM,所以用它作为示例来解释我们提到的工具和JVM参数更容易些。
首先,GC监控方法根据访问的接口不同,可以分成CUI 和GUI 两大类。CUI GC监控方法使用一个独立的叫做”jstat”的CUI应用,或者在启动JVM的时候选择JVM参数”verbosegc”。
GUI GC监控由一个单独的图形化应用来完成,其中三个最常用的应用是”jconsole”, “jvisualvm” 和 “Visual GC”。
下面我们来详细学习每种方法。

jstat

jstat 是HotSpot JVM提供的一个监控工具。其他监控工具还有jps
和jstatd。有些时候,你可能需要同时使用三种工具来监控你的应用。jstat
不仅提供GC操作的信息,还提供类装载操作的信息以及运行时编译器操作的信息。本文将只涉及jstat能够提供的信息中与监控GC操作信息相关的功能。
jstat 被放置在$JDK_HOME/bin。因此只要java 和 javac能执行,jstat 同样可以执行。
你可以在命令行环境下执行如下语句。

 

1
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4
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6
7
8
$> jstat –gc  $<vmid$> 1000
 
S0C       S1C       S0U    S1U      EC         EU          OC         OU         PC         PU         YGC     YGCT    FGC      FGCT     GCT
3008.0   3072.0    0.0     1511.1   343360.0   46383.0     699072.0   283690.2   75392.0    41064.3    2540    18.454    4      1.133    19.588
3008.0   3072.0    0.0     1511.1   343360.0   47530.9     699072.0   283690.2   75392.0    41064.3    2540    18.454    4      1.133    19.588
3008.0   3072.0    0.0     1511.1   343360.0   47793.0     699072.0   283690.2   75392.0    41064.3    2540    18.454    4      1.133    19.588
 
$>

在上图的例子中,实际的数据会按照如下列输出:

1
S0C    S1C     S0U     S1U    EC     EU     OC     OU     PC

vmid (虚拟机
ID),正如其名字描述的,它是虚拟机的ID,Java应用不论运行在本地还是远程的机器都会拥有自己独立的vmid。运行在本地机器上的vmid称之为
lvmid
(本地vmid),通常是PID。如果想得到PID的值你可以使用ps命令或者windows任务管理器,但我们推荐使用jps来获取,因为PID和
lvmid有时会不一致。jps 通过Java PS实现,jps命令会返回vmids和main方法的信息,正如ps命令展现PIDS和进程名字那样。
首先通过jps命令找到你要监控的Java应用的vmid,并把它作为jstat的参数。当几个WAS实例运行在同一台设备上时,如果你只使用jps命
令,将只能看到启动(bootstrap)信息。我们建议在这种情况下使用ps -ef | grep java与jps配合使用。
想要得到GC性能相关的数据需要持续不断地监控,因此在执行jstat时,要规则地输出GC监控的信息。
例如,执行”jstat –gc 1000″ (或 1s)会每隔一秒展示GC监控数据。”jstat –gc 1000 10″会每隔1秒展现一次,且一共10次。

参数名称

描述

gc

输出每个堆区域的当前可用空间以及已用空间(伊甸园,幸存者等等),GC执行的总次数,GC操作累计所花费的时间。

gccapactiy

输出每个堆区域的最小空间限制(ms)/最大空间限制(mx),当前大小,每个区域之上执行GC的次数。(不输出当前已用空间以及GC执行时间)。

gccause

输出-gcutil提供的信息以及最后一次执行GC的发生原因和当前所执行的GC的发生原因

gcnew

输出新生代空间的GC性能数据

gcnewcapacity

输出新生代空间的大小的统计数据。

gcold

输出老年代空间的GC性能数据。

gcoldcapacity

输出老年代空间的大小的统计数据。

gcpermcapacity

输出持久带空间的大小的统计数据。

gcutil

输出每个堆区域使用占比,以及GC执行的总次数和GC操作所花费的事件。

你可以只关心那些最常用的命令,你会经常用到 -gcutil (或-gccause), -gc and –gccapacity。

·         -gcutil 被用于检查堆间的使用情况,GC执行的次数以及GC操作所花费的时间。

·         -gccapacity以及其他的参数可以用于检查实际分配内存的大小。

使用-gc 参数你可以看到如下输出:

1
2
3
4
S0C      S1C    …   GCT
1248.0   896.0  …   1.246
1248.0   896.0  …   1.246
…        …      …   …

不同的jstat参数输出不同类型的列,如下表所示,根据你使用的”jstat option”会输出不同列的信息。

说明 Jstat参数
S0C 输出Survivor0空间的大小。单位KB。 -gc
-gccapacity
-gcnew
-gcnewcapacity
S1C 输出Survivor1空间的大小。单位KB。 -gc
-gccapacity
-gcnew
-gcnewcapacity
S0U 输出Survivor0已用空间的大小。单位KB。 -gc
-gcnew
S1U 输出Survivor1已用空间的大小。单位KB。 -gc
-gcnew
EC 输出Eden空间的大小。单位KB。 -gc
-gccapacity
-gcnew
-gcnewcapacity
EU 输出Eden已用空间的大小。单位KB。 -gc
-gcnew
OC 输出老年代空间的大小。单位KB。 -gc
-gccapacity
-gcold
-gcoldcapacity
OU 输出老年代已用空间的大小。单位KB。 -gc
-gcold
PC 输出持久代空间的大小。单位KB。 -gc
-gccapacity
-gcold
-gcoldcapacity
-gcpermcapacity
PU 输出持久代已用空间的大小。单位KB。 -gc
-gcold
YGC 新生代空间GC时间发生的次数。 -gc
-gccapacity
-gcnew
-gcnewcapacity
-gcold
-gcoldcapacity
-gcpermcapacity
-gcutil
-gccause
YGCT 新生代GC处理花费的时间。 -gc
-gcnew
-gcutil
-gccause
FGC full GC发生的次数。 -gc
-gccapacity
-gcnew
-gcnewcapacity
-gcold
-gcoldcapacity
-gcpermcapacity
-gcutil
-gccause
FGCT full GC操作花费的时间 -gc
-gcold
-gcoldcapacity
-gcpermcapacity
-gcutil
-gccause
GCT GC操作花费的总时间。 -gc
-gcold
-gcoldcapacity
-gcpermcapacity
-gcutil
-gccause
NGCMN 新生代最小空间容量,单位KB。 -gccapacity
-gcnewcapacity
NGCMX 新生代最大空间容量,单位KB。 -gccapacity
-gcnewcapacity
NGC 新生代当前空间容量,单位KB。 -gccapacity
-gcnewcapacity
OGCMN 老年代最小空间容量,单位KB。 -gccapacity
-gcoldcapacity
OGCMX 老年代最大空间容量,单位KB。 -gccapacity
-gcoldcapacity
OGC 老年代当前空间容量制,单位KB。 -gccapacity
-gcoldcapacity
PGCMN 持久代最小空间容量,单位KB。 -gccapacity
-gcpermcapacity
PGCMX 持久代最大空间容量,单位KB。 -gccapacity
-gcpermcapacity
PGC 持久代当前空间容量,单位KB。 -gccapacity
-gcpermcapacity
PC 持久代当前空间大小,单位KB -gccapacity
-gcpermcapacity
PU 持久代当前已用空间大小,单位KB -gc
-gcold
LGCC 最后一次GC发生的原因 -gccause
GCC 当前GC发生的原因 -gccause
TT 老年化阈值。被移动到老年代之前,在新生代空存活的次数。 -gcnew
MTT 最大老年化阈值。被移动到老年代之前,在新生代空存活的次数。 -gcnew
DSS 幸存者区所需空间大小,单位KB。 -gcnew

jstat 的好处是它可以持续的监控GC操作数据,不论Java应用是运行在本地还是远程,只要有控制台的地方就可以使用。当使用–gcutil 会输出如下信息。在GC优化的时候,你需要特别注意YGC, YGCT, FGC, FGCT 和GCT。

1
2
3
4
S0      S1       E        O        P        YGC    YGCT     FGC    FGCT     GCT
0.00    66.44    54.12    10.58    86.63    217    0.928     2     0.067    0.995
0.00    66.44    54.12    10.58    86.63    217    0.928     2     0.067    0.995
0.00    66.44    54.12    10.58    86.63    217    0.928     2     0.067    0.995

这些信息很重要,因为它们展示了GC处理到底花费了多少时间。
在这个例子中,YGC 是217而YGCT 是0.928,这样在简单的计算数据平均数后,你可以知道每次新生代的GC大概需要4ms(0.004秒),而full GC的平均时间为33ms。
但是,只看数据平均数经常无法分析出真正的GC问题。这是主要是因为GC操作时间严重的偏差(换句话说,假如两次full GC的时间是
67ms,那么其中的一次full GC可能执行了10ms而另一个可能执行了57ms。)为了更好地检测每次GC处理时间,最好使用
–verbosegc来替代数据平均数。

-verbosegc

-verbosegc 是在启动一个Java应用时可以指定的JVM参数之一。而jstat 可以监控任何JVM应用,即便它没有制定任何参数。
-verbosegc 需要在启动的时候指定,因此你可能会认为它没有必要(因为jstat可以替代之)。但是, -verbosegc
会以更浅显易懂的方式展现GC发生的结果,因此他对于监控监控GC信息十分有用。

 

jstat -verbosegc
监控对象 运行在本机的Java应用可以把日志输出到终端上,或者借助jstatd命令通过网络连接远程的Java应用。 只有那些把-verbogc作为启动参数的JVM。
输出信息 堆状态(已用空间,最大限制,GC执行次数/时间,等等) 执行GC前后新生代和老年代空间大小,GC执行时间。
输出时间 Every designated time
每次设定好的时间。
每次GC发生的时候。
何时有用。 当你试图观察堆空间变化情况 当你试图了解单次GC产生的效果。

下面是-verbosegc 的可用参数
· -XX:+PrintGCDetails
· -XX:+PrintGCTimeStamps
· -XX:+PrintHeapAtGC
· -XX:+PrintGCDateStamps (from JDK 6 update 4)

如果只是用了 -verbosegc 。那么默认会加上 -XX:+PrintGCDetails。 –verbosgc 的附加参数并不是独立的。而是经常组合起来使用。
使用 –verbosegc后,每次GC发生你都会看到如下格式的结果。

[GC [<collector>: <starting occupancy1> -> <ending
occupancy1>, <pause time1> secs] <starting occupancy3>
-> <ending occupancy3>, <pause time3> secs]

收集器 minor gc使用的收集器的名字。
starting occupancy1 GC执行前新生代空间大小。
ending occupancy1 GC执行后新生代空间大小。
pause time1 因为执行minor GC,Java应用暂停的时间。
starting occupancy3 GC执行前堆区域总大小
ending occupancy3 GC执行后堆区域总大小
pause time3 Java应用由于执行堆空间GC(包括major GC)而停止的时间。

这是-verbosegc 输出的minor GC的例子。

1
2
3
4
S0    S1     E      O      P        YGC    YGCT    FGC    FGCT     GCT
0.00  66.44  54.12  10.58  86.63    217    0.928     2    0.067    0.995
0.00  66.44  54.12  10.58  86.63    217    0.928     2    0.067    0.995
0.00  66.44  54.12  10.58  86.63    217    0.928     2    0.067    0.995

这是 Full GC发生时的例子

1
[Full GC [Tenured: 3485K->4095K(4096K), 0.1745373 secs] 61244K->7418K(63104K), [Perm : 10756K->10756K(12288K)], 0.1762129 secs] [Times: user=0.19 sys=0.00, real=0.19 secs]

如果使用了 CMS collector,那么如下CMS信息也会被输出。
由于 –verbosegc 参数在每次GC事件发生的时候都会输出日志,我们可以很轻易地观察到GC操作对于堆空间的影响。

(Java) VisualVM  + Visual GC

Java Visual VM是由Oracle JDK提供的图形化的汇总和监控工具。

图1: VisualVM 截图

除了JDK
中自带的版本,你还可以直接从官网下载Visual VM。出于便利性的考虑,JDK中包含的版本被命名为Java VisualVM
(jvisualvm),而官网提供的版本被命名为Visual VM
(visualvm)。两者的功能基本相同,只有一些细小的差别,例如安装组件的时候。就个人而言,我更喜欢可以从官网下载的Visual VM。

图 2: Viusal GC 安装截图

通过Visual GC,你可以更直观的看到执行jstatd 所得到的信息。

 

图3: Visual GC 执行截图

HPJMeter

HPJMeter
可以很方便的分析 -verbosegc 输出的结果,如果Visual GC可以视作jstat的图形化版本,那么HPJMeter就相当于
–verbosgc的图形化版本。当然,GC分析只是HPJMeter提供的众多功能之一,HPJMeter是由惠普开发的性能监控工具,他可以支持
HP-UX,Linux以及MS Windows。
起初,一个成为HPTune 被设计用来图形化的分析-verbosegc.输出的结果。但是,随着HPTune的功能被集成到HPJMeter
3.0版本之后,就没有必要单独下载HPTune了。但运行一个应用时, -verbosegc 的结果会被输出到一个独立的文件中。
你可以用HPJMeter直接打开这个文件,以便更直观的分析GC性能数据。

 图4: HPJMeter

下次预告

本文我们主要讲述了如果监控GC操作信息,这将是GC优化的前提。就我个人经验而言,我推荐使用jstat
来监控GC操作,如果你感觉到GC操作的执行时间过长,那就可以使用verbosegc
参数来分析GC。GC优化的大体步骤就是在添加verbosegc
参数后,调整GC参数,分析修改后的结果。在下一篇文章中,我们将通过真实的例子来讲解优化GC的最佳选择。
作者Sangmin Lee, NHN公司,性能工程师实验室高级工程师。

 

英文原文:cubrid,编译:ImportNew-王晓杰

译文地址: http://www.importnew.com/2057.html

【如需转载,请在正文中标注并保留原文链接、译文链接和译者等信息,谢谢合作!】

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