JVM 内存预警排查

转自:JVM 内存预警排查

问题:JVM 内存频繁预警,内存规律性波动。

一. 查看JVM 的GC Collector:Young GC:PS Scavenge | Full GC:PS MarkSweep

PS Scavenge 新生代的收集器,也叫 Parallel Scavenge。

PS MarkSweep 老生代的收集器,也叫 Serial Old。

二. 内存曲线分析

1. 频繁 Young GC,产生大量碎片
2. 大对象直接进入老生代

三. 尝试优化

1. 调整内存

调大 JVM 之后(1G > 4G),曲线趋势并没有变化,更糟糕的是,内存越大,Full GC 扫描时间越长,时间越长, Stop the world 的时间越长,造成吞吐量损失越大。

2. 调整 JVM

(1) 调试 JVM:-Xms -Xmx -Xmn

(2) 调试 JVM Collector:-XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC

(2.1) 年轻代

1
-XX:+UseParNewGC

ParNew 基本上和 Parallel Scavenge 非常相似,唯一的区别,在于它做了强化能够和 CMS 一起使用。

(2.2) 老生代

1
-XX:+UseConcMarkSweepGC

相当于”ParNew” + “CMS” + “Serial Old”,即在 young generation 中采用 ParNew,多线程处理;在 tenured generation 中使用CMS,以求得到最低的暂停时间,但是,采用 CMS 有可能出现”Concurrent Mode Failure”,如果出现了,就只能采用”SerialOld”模式了。

通过上述2种方法的调试,没有从根本上解决大对象的产生,依然存在频繁 full gc,即使调整 collector,JVM 的响应时间上去了,但吞吐量降低了。

3. 使用弱引用

虽然使用了弱引用,但是并没有改变大数据对象直接进入堆的情况。

转载请并标注: “本文转载自 linkedkeeper.com (文/张松然)”

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