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2011年(76)

2010年(18)

分类: LINUX

2011-08-02 14:39:54

WebSphere优化中不得不提的是对JVM的优化,OutOfMemory、GC时间太长太频繁、内存碎片、大对象问题……虽说JVM运行效率如何很大程度是和代码有关,但是恰当的参数设置还是可以避免很多问题。因为在JAVA程序中,垃圾回收(Garbage Collection——GC)是内存发生瓶颈的主要因素(在程序没有问题的情况下)。

但是JVM的优化(也就是优化GC)是一个很令人头疼的活。调整JVM需要根据不同的平台分别对待,如果不了解直接Google一个参数加上无法生效事小,适得其反就不好了。在 Sun ™Solaris™ 和 HP-UX 平台上,WebSphere使用的是Sun和HP提供的JDK,而所有其他平台,WebSphere提供的是IBM JDK。所以优化参数主要区别在IBM JDK和非IBM JDK上,Sun和Hp环境下的优化方案基本能共享。

通用配置

          GC优化的关键是降低频率(frequency)和减少持续时间(duration)。但是两者此消彼长,所以平衡一个恰当的值十分关键。频率和堆的大小和分配增长速度有关,而持续时间则和堆大小和堆中对象的多少有关。由此可以看出最先要考虑的就是堆的大小。

          最大堆、最小堆设置:现在32位的堆,一般设置为256~512M或者512~1024M,但是

       对于不同的应用程序,最优化堆大小的设置都有可能不同。如果堆设置较大,可能导致 GC 的次数变少,但每次 GC 所花的时间很长,从而导致系统的处理能力抖动很大。此外如果堆设置过大,会占用过多的内存,使内存资源耗尽,从而会频繁的进行 IO 操作来使用虚拟内存。 如果堆设置较小,可能导致 GC 变的频繁,但每次 GC 所花的时间不会太长,每次 GC 对系统的性能影响相对也会小些。但是如果堆设置过小, 会使得对象可分配空间变小,从而会频繁的 GC 来释放内存空间,而每次 GC,都会耗用一定的系统资源。因此,要通过试验和监控数据,设法使的我们所设置的堆大小能够使得系统运行最优化。

          具体合适的值,可以启用-verbose:gc来观察。一般良好的堆大小,要让回收频率保持在10秒左右,而一次的full gc回收时间在1到2秒之内(一般的回收时间更短才好)。要注意的是,对于32位的JDK,在Windows环境下单个堆不要超过1.7G,AIX平台不要超过3.2G。下面摘自 出色的“清洁工具” ― 理解 IBM Java 垃圾收集器,第一部分:: 对象分配

 

问题 建议措施
在堆达到稳定状态以前,GC 的频率太高。 使用 verbosegc 确定处于稳定状态的堆大小并将 -Xms 设置成这个值。
堆被完全扩展并且占用率大于 70%。 增加 -Xmx 值使堆占用率不超过 70%。为了获取最佳性能,尝试确保堆从不换页。物理内存应该能容纳最大的堆大小(如果可能)。
占用率为 70% 时,GC 的频率过大。 更改 -Xminf 的设置。缺省值是 0.3,它将通过扩充堆来尝试维持 30% 可用空间。设置为 0.4 将可用空间目标增加到 40%,从而降低 GC 的频率。
暂停时间过长。 尝试使用 -Xgcpolicy:optavgpause (在 1.3.1 中引入),它在堆占用增加时减少暂停时间并且使它们更一致。在吞吐量方面要付出代价。代价是变化的,大约在 5% 左右。

确定了堆大小,接下来要考虑的是

GC的策略

IBM JDK(1.5)下WebSphere首先要了解的是4个Policy

IBM SDK 5.0 中的 GC 策略

针对吞吐量进行优化
-Xgcpolicy:optthruput(可选)
默认策略。对于吞吐量比短暂的 GC 停顿更重要的应用程序,通常使用这种策略。每当进行垃圾收集时,应用程序都会停顿。

针对停顿时间进行优化
-Xgcpolicy:optavgpause
通过并发地执行一部分垃圾收集,在高吞吐量和短 GC 停顿之间进行折中。应用程序停顿的时间更短。

分代并发
-Xgcpolicy:gencon
以不同方式处理短期存活的对象和长期存活的对象。采用这种策略时,具有许多短期存活对象的应用程序会表现出更短的停顿时间,同时仍然产生很好的吞吐量。

子池 (一般平台用不到)
-Xgcpolicy:subpool
采用与默认策略相似的算法,但是采用一种比较适合多处理器计算机的分配策略。建议对于有 16 个或更多处理器的 SMP 计算机使用这种策略。这种策略只能在 IBM pSeries® 和 zSeries® 平台上使用。需要扩展到大型计算机上的应用程序可以从这种策略中受益。

其中optthruput是默认的IBM JDK GC策略,我觉得不是很适合一般电子商务的情况。因为它的GC停顿时间是三种策略里最长的,而且对于频繁分配短生命周期、小对象的应用来说,很容易就产生了内存碎片,虽然标志-扫描-紧凑排列(mark-sweep-compact)的第三个阶段“紧凑排列”可以消除碎片,但是这种动作开销很大。一般需要设置P cluster、K cluster参数来减少碎片 (这个参数在1.5中也适用)

optavgpause是以一点吞吐量的牺牲(官方说是5%)换来响应时间的提高,用并发标记(JDK1.4)外加并发扫描(JDK1.5引入)的方式来减少GC “Stop the world”的时间。

但一般而言,我都是设置成-Xgcpolicy:gencon ,gencon就是我们常说的“分代回收”策略,在HP和SUN的JDK实现中是默认的回收策略。这篇文章Java 理论与实践: JVM 1.4.1 中的垃圾收集,介绍的就是分代回收策略,而且肯定是针对SUN的JDK,当然HP的也适用。可以关注下面这张图:

形象直观,文章里的文字总忘掉七零八落,但那些原理可以日后巩固,这幅图保存好了设置参数就没啥大问题。

注意下图显示的IBM JDK的分代回收参数设置和SUN/HP的不同

IBM没有设置MaxPermSize的地方,这点要注意了。

HP和SUN的JDK也有两种主要的回收策略,分别是对应高吞吐率的-XX:+UseParallelGC和快速响应时间的-XX:+UseConcMarkSweepGC。

本文主要是描述GC优化的纲领,指出不同的JDK优化对策的不同。详细的参数测试有待以后慢慢写。

 
 
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