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 1. 惡鄰A君

唯品會在服務化體系改造的初期，一個對延時敏感的應用，偶然會發生一些超時，事發當時zabbix分鐘級監控，dstat秒級監控的服務器指標都正常，應用，數據庫，緩存，網絡也正常，那這是為什么呢?

某天腦洞大開，把懷疑的目光投向了在后臺運行日志收集程序Flume，發現它的GC運行得比較狂野，于是對它的GC線程數做了限制：

• 修改前：15分鐘內， 大于30ms的業務調用173次， 大于50ms的23次
• 修改后： 246分鐘內，大于30ms的業務調用41次， 大于50ms的4次

2. 惡鄰B君

又過了若干個月，又有某些應用，又開始抽風。這次相對好查一些，因為我們新升級了服務器的監控系統，只要在兩臺機器上做一下對比測試就好了。 只花了一個晚上，基本就能驗明兇手了。

那這個新升級的監控系統，又是怎么影響到主應用的呢?找出它與應用有交互的部分，原來對于JVM的各種線程數信息，堆內存各代的信息，每拿一個數據都會啟動一次JMX Client，所以每分鐘都有一秒要連拿7個數據，啟動7個JMX Client。

改進方法很簡單，我們自己定制了一下JMX Client，將7個數據合并在一個命令里獲得，另外定制了一下JMX Client的JVM參數，將它啟動的動靜盡量減少。

3. 逆優化

可見，JVM是個運行服務端應用的好VM，但體量有點大。如果你只是想頻繁地運行一段Java寫的腳本，或者在跑一些輔助性的程序比如監控和日志收集，往常推薦的JVM參數也就不再合適里，需要進行逆優化才能做個安靜的好鄰居：

• 啟動快速，動靜小。
• 低成本，節約CPU、內存和線程。
• 低擾動，不干擾主應用的運行。

4. 從失敗的取經開始

***時間，覺得和JDK自帶的jmap，jstack們用一樣的參數就好了，多簡單。

在它們運行時，跑jps -v ，結果發現通通只有一個-Xms8m 。

還不死心，又去翻源碼，JDK7在 Makefile.launcher，JDK8在CompileLaunchers.gmk，結果發現全部8M，通通8M，再沒別的參數了。

有同學又從久遠的記憶中想起一個-client，感覺也是比較弱氣的選項，但在這個多核的64位Linux服務器上是根本無效的，一定是-server，必須是-server。

5. 逆優化的思路

JVM與上述訴求相沖的幾個地方：

• 各種吃內存
• 各種后臺線程
• JIT時CPU表現狂野
• GC時CPU表現狂野
• 那我們就從這幾個方面著手。

在開始折騰前，先準備好測試手段：

首先，給工具腳本配上GC 日志參數，在GC日志里就能看到實際啟動參數，GC紀錄，以及運行結束時內存各代的占用。

-Xloggc:gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime

其次，長期跑一個 pidstat -l 1| grep xxx ，緊密監控進程的CPU消耗。

***，jstack看線程。

6. 類的加載和編譯優化

6.1 -Xverify:none

來自優化Eclipse啟動速度的經驗，說關閉Java類加載驗證可以加快10% -15%的啟動速度，嗯，好，加。

6.2 設定編譯級別

JIT編譯之后的代碼比解釋執行字節碼更快，更省CPU。比如vjtools里的vjtop，沒編譯時每回運行要50%單核CPU，75ms執行完一個探測循環，而編譯后10%單核，15ms就能完工。

但編譯本身就需要CPU，也需要額外的編譯線程。

如果腳本只簡單的跑一次，比如vjtools里的vjmxcli，建議就不要進行JIT編譯了，編譯完了也用不上，直接解釋執行就好。禁止它：-Djava.compiler=NONE

如果腳本用于密集計算，比如vjtools里的vjmap，則建議打開多層編譯，一開始就對運行到的方法進行靜態編譯，不用等方法被調用1萬次。多層編譯在JDK8默認打開，顯式打開：-XX:+TieredCompilation。

但打開多層編譯也會導致程序運行初期有較多的編譯任務，吃比較多的CPU，可以顯式關掉多層編譯 -XX:-TieredCompilation來對比一下，綜合其帶來的性能提升，腳本的運行時間的長短，以及額外的CPU支出來綜合評價。

6.3 編譯線程的設定

在24核服務器上，默認有4條C1編譯線程，8條C2編譯線程(多層編譯下)，可以把它設到最小的-XX:CICompilerCount=2。

6.4 未來黑科技-AOT

JIT真的不適合腳本，還是預先把代碼編譯(Ahead-of-Time，AOT) 更好。 JDK9里有一個Hotspot編譯器組搞的試驗性的jaotc，另一個選擇是GraalVM全家桶里帶的SubstrateVM，支持JDK8。

看各位大大炫，但我還沒玩過。

7. GC 優化

腳本們一般不介意GC延時，建議使用吞度量最的串行收集算法 -XX:+UseSerialGC，避免了其他GC算法所需的大量GC線程，更絕對保證了自己GC時不會影響到主應用。

如果依然想使用并行算法，就一定要設置GC線程數，在24核機器上YGC和CMS GC的線程數默認分別是18和5，為了避免成為惡鄰A君。可設為：

-XX:ParallelGCThreads=4 -XX:ConcGCThreads=2

8. 內存優化

• 首先，JVM的堆內存
• 默認的JVM初始內存大小，在大內存的服務器上會比較大，必須設置。
• -Xms 與 -Xmx 不等時， 自動擴張并沒有想象中那么智能和合理。
• 新生代默認只有1/3堆大小，而在腳本看來新生代才是大頭。

建議根據GC日志的結果，完整設置-Xms 和 -Xmx，并用-Xmn(新生代占大頭) 或-XX:NewRatio=1(一半半) 來設置新生代大小。

其次，每條線程的內存，從默認1M回到256k: -xss256k

其他***代，CodeCache的初始值還算合理，沒看到特別浪費的情況不用管。