如何在高效能伺服器上進行JVM調優？

為了充分利用高效能伺服器的硬體資源，有兩種JVM調優方案，它們都有各自的優缺點，需要根據具體的情況進行選擇。

1. 採用64位作業系統，併為JVM分配大記憶體

我們知道，如果JVM中堆記憶體太小，那麼就會頻繁地發生垃圾回收，而垃圾回收都會伴隨不同程度的程式停頓，因此，如果擴大堆記憶體的話可以減少垃圾回收的頻率，從而避免程式的停頓。

因此，人們自然而然想到擴大記憶體容量。而32位作業系統理論上最大隻支援4G記憶體，64位作業系統最大能支援128G記憶體，因此我們可以使用64位作業系統，並使用64位JVM，併為JVM分配更大的堆記憶體。但問題也隨之而來。

堆記憶體變大後，雖然垃圾收集的頻率減少了，但每次垃圾回收的時間變長。如果對記憶體為14G，那麼每次Full GC將長達數十秒。如果Full GC頻繁發生，那麼對於一個網站來說是無法忍受的。

因此，對於使用大記憶體的程式來說，一定要減少Full GC的頻率，如果每天只有一兩次Full GC，而且發生在半夜， 那完全可以接受。

要減少Full GC的頻率，就要儘量避免太多物件進入老年代，可以有以下做法：

確保物件都是“朝生夕死”的

一個物件使用完後應儘快讓他失效，然後儘快在新生代中被Minor GC回收掉，儘量避免物件在新生代中停留太長時間。

提高大物件直接進入老年代的門檻

通過設定引數-XX:PretrnureSizeThreshold來提高大物件的門檻，儘量讓物件都先進入新生代，然後儘快被Minor GC回收掉，而不要直接進入老年代。

注意：使用64位JDK的注意點

64位JDK支援更大的堆記憶體，但更大的堆記憶體會導致一次垃圾回收時間過長。

現階段，64位JDK的效能普遍比32位JDK低。

堆記憶體過大無法在發生記憶體溢位時生成記憶體快照

若將堆記憶體設為10G，那麼當堆記憶體溢位時就要生成10G的大檔案，這基本上是不可能的。

相同程式，64位JDK要比32位JDK消耗更大的記憶體

2. 使用32位JVM叢集

針對於64位JDK種種弊端，我們更多選擇使用32位JDK叢集來充分利用高效能機器的硬體資源。

如何實現？

在一臺伺服器上執行多個伺服器程式，這些程式都執行在32位的JDK上。然後再執行個伺服器作為反向代理伺服器，由它來實現負載均衡。

由於32位JDK最多支援2G記憶體，因此每個虛擬結點的堆記憶體可以分配1.6G，一共執行10個虛擬結點的話，這臺物理伺服器可以擁有16G的堆記憶體。

有啥弊端？

多個虛擬節點競爭共享資源時容易出現問題

如多個虛擬節點共同競爭IO操作，很可能會引起IO異常。

很難高效地使用資源池

如果每個虛擬節點使用各自的資源池，那麼無法實現各個資源池的負載均衡。如果使用集中式資源池，那麼又存在競爭的問題。

每個虛擬節點最大記憶體為2G

別忘了直接記憶體也可能導致記憶體溢位！

問題描述

有個小型網站，使用32位JDK，堆1.6G。執行期間發現老是出現記憶體溢位。為了判斷是否是堆記憶體溢位，在程式執行前新增引數：-XX:+HeapDumpOnOutOfMemeryError(新增這個引數後當堆記憶體溢位時就會輸出異常日至)。但當再次發生記憶體溢位時，沒有生成相關異常日誌。從而可以判定，不是堆記憶體發生溢位。

問題分析

我們可以發現，在32位JDK中，將1.6G分配給了堆，還有一部分分配給了JVM的其它記憶體，只有少於0.4G的記憶體為非JVM記憶體。我們知道，如果使用了NIO，那麼JVM會在JVM記憶體之外分配記憶體空間，這部分記憶體也叫“直接記憶體”。因此，如果程式中使用了NIO，那麼就要小心“直接記憶體”不足時發生記憶體溢位異常了！

直接記憶體的垃圾回收過程

直接記憶體雖然不是JVM記憶體空間，但它的垃圾回收也有JVM負責。直接記憶體的垃圾回收發生在Full GC時，只有當老年代記憶體滿時，垃圾收集器才會順便收集一下直接記憶體中的垃圾。

如果直接記憶體已滿，但老年代沒滿，這時直接記憶體先是丟擲異常，相應的catch塊中呼叫System.gc()。由於System.gc()只是建議JVM回收，JVM可能不馬上回收記憶體，那麼這時直接記憶體就丟擲記憶體溢位異常，使得程式終止。

JVM崩潰的原因

當記憶體溢位時，JVM僅僅會終止當前執行的程式，那麼什麼時候JVM會崩潰呢？

什麼是非同步請求？

我們知道，Web伺服器和客戶端採用HTTP通訊，而HTTP底層採用TCP通訊。非同步通訊就是當客戶端向伺服器傳送一個HTTP請求後，將這個請求的TCP連線委託給其它執行緒，然後它轉而做別的事，那條被委託的執行緒保持TCP連線，等待伺服器的回信。當收到伺服器回信後，再將收到的資料轉交給剛才的執行緒。這個過程就是非同步通訊過程。

非同步請求如何造成JVM崩潰？

如果一個Web應用使用了較多的非同步請求(AJAX)，每次主執行緒傳送完請求後都將TCP連線交給一條新的執行緒去等待伺服器回信，那麼如果網路不流暢時，這些受委託的執行緒遲遲等不到伺服器的回信，因此保持著TCP連線。當TCP連線過多時，超過JVM的承受能力，JVM就發生崩潰。

如何處理大物件？

大物件對於JVM來說是個噩耗。如果物件過大，當前新生代的剩餘空間裝不下它，那麼就需要使用分配擔保機制，將當前新生代的物件都複製到老年代中，給大物件騰出空間。分配擔保涉及到大量的複製，因此效率很低。

那麼，如果將大物件直接放入老年代，雖然避免了分配擔保過程，但該物件只有當Full GC時才能被回收，而Full GC的代價是高昂的。如果大物件過多時，老年代很快就裝滿了，這時就需要進行Full GC，如果Full GC頻率過高，程式就會變得很卡。

因此，對於大物件，有如下幾種處理方法：

1. 在寫程式的時候儘量避免大物件

從源頭降低大物件的出現，儘量選擇空間利用率較高的資料結構儲存。

2. 儘量縮短大物件的有效時間

物件用完後儘快讓它失效，好讓垃圾收集器儘快將他回收，避免因在新生代呆的時間過長而進入老年代。

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