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1. 概述篇
1.1. 大厂面试题
支付宝:
支付宝三面:JVM 性能调优都做了什么?
小米:
有做过 JVM 内存优化吗?
从 SQL、JVM、架构、数据库四个方面讲讲优化思路
蚂蚁金服:
JVM 的编译优化
jvm 性能调优都做了什么
JVM 诊断调优工具用过哪些?
二面:jvm 怎样调优,堆内存、栈空间设置多少合适
三面:JVM 相关的分析工具使用过的有哪些?具体的性能调优步骤如何
阿里:
如何进行 JVM 调优?有哪些方法?
如何理解内存泄漏问题?有哪些情况会导致内存泄漏?如何解决?
字节跳动:
三面:JVM 如何调优、参数怎么调?
拼多多:
从 SQL、JVM、架构、数据库四个方面讲讲优化思路
京东:
JVM 诊断调优工具用过哪些?
每秒几十万并发的秒杀系统为什么会频繁发生 GC?
日均百万级交易系统如何优化 JVM?
线上生产系统 OOM 如何监控及定位与解决?
高并发系统如何基于 G1 垃圾回收器优化性能?
1.2. 背景说明
生产环境中的问题
- 生产环境发生了内存溢出该如何处理?
- 生产环境应该给服务器分配多少内存合适?
- 如何对垃圾回收器的性能进行调优?
- 生产环境 CPU 负载飙高该如何处理?
- 生产环境应该给应用分配多少线程合适?
- 不加 log,如何确定请求是否执行了某一行代码?
- 不加 log,如何实时查看某个方法的入参与返回值?
为什么要调优
- 防止出现 OOM
- 解决 OOM
- 减少 Full GC 出现的频率
不同阶段的考虑
- 上线前
- 项目运行阶段
- 线上出现 OOM
1.3. 调优概述
监控的依据
- 运行日志
- 异常堆栈
- GC 日志
- 线程快照
- 堆转储快照
调优的大方向
- 合理地编写代码
- 充分并合理的使用硬件资源
- 合理地进行 JVM 调优
1.4. 性能优化的步骤
第 1 步:性能监控
- GC 频繁
- cpu load 过高
- OOM
- 内存泄露
- 死锁
- 程序响应时间较长
第 2 步:性能分析
- 打印 GC 日志,通过 GCviewer 或者 http://gceasy.io 来分析异常信息
- 灵活运用命令行工具、jstack、jmap、jinfo 等
- dump 出堆文件,使用内存分析工具分析文件
- 使用阿里 Arthas、jconsole、JVisualVM 来实时查看 JVM 状态
- jstack 查看堆栈信息
第 3 步:性能调优
- 适当增加内存,根据业务背景选择垃圾回收器
- 优化代码,控制内存使用
- 增加机器,分散节点压力
- 合理设置线程池线程数量
- 使用中间件提高程序效率,比如缓存、消息队列等
- 其他……
1.5. 性能评价/测试指标
(1)停顿时间(或响应时间)
提交请求和返回该请求的响应之间使用的时间,一般比较关注平均响应时间。常用操作的响应时间列表:
操作 | 响应时间 |
---|---|
打开一个站点 | 几秒 |
数据库查询一条记录(有索引) | 十几毫秒 |
机械磁盘一次寻址定位 | 4 毫秒 |
从机械磁盘顺序读取 1M 数据 | 2 毫秒 |
从 SSD 磁盘顺序读取 1M 数据 | 0.3 毫秒 |
从远程分布式换成 Redis 读取一个数据 | 0.5 毫秒 |
从内存读取 1M 数据 | 十几微妙 |
Java 程序本地方法调用 | 几微妙 |
网络传输 2Kb 数据 | 1 微妙 |
在垃圾回收环节中:
- 暂停时间:执行垃圾收集时,程序的工作线程被暂停的时间。
- -XX:MaxGCPauseMillis
(2)吞吐量
- 对单位时间内完成的工作量(请求)的量度
- 在 GC 中:运行用户代码的事件占总运行时间的比例(总运行时间:程序的运行时间+内存回收的时间)
- 吞吐量为 1-1/(1+n),其中-XX::GCTimeRatio=n
(3)并发数
- 同一时刻,对服务器有实际交互的请求数
(4)内存占用
- Java 堆区所占的内存大小
(5)相互间的关系
以高速公路通行状况为例
- 吞吐量:每天通过高速公路收费站的车辆的数据
- 并发数:高速公路上正在行驶的车辆的数目
- 响应时间:车速