一. 调优需要关注的几个方面

  • 内存调优
  • CPU 使用调优
  • 锁竞争调优
  • I/O 调优

二. Twitter 最大的敌人:延迟

导致延迟的几个原因?

  • 最大影响因素是 GC
  • 其他的有:锁和线程调度、I/O、算法数据结构选取不当效率低

三. 内存性能调优

(1)内存占用调优

OutOfMemoryError 异常原因:可能真的数据量太大、可能要数据显示的太多、可能内存泄露

数据量太大观察及解决:

  • 查看 GC 日志, 看 Full GC 前后内存变化, 变化不大说明确实数据量太大
  • 尝试增加 JVM 的内存使用
  • 考虑这些数据是否真的需要都在内存中吗? 可以考虑使用: LRU 算法换入换出等, 弱引用(Soft References)

数据臃肿(Fat data)

  • 当你想做一些奇怪的事情时候回发生数据占用太大问题,比如:把整个社交图谱加载到单个 JVM 实例上、加载全部用户的元数据到单个 JVM 实例上
  • 在 Twitter 这样大的规模下减少内部数据呈现工作

数据臃肿原因:

(1)对象头(JVM 对象头一般占用两个机器码,在 32-bit JVM 上占用 64bit, 在 64-bit JVM 上占用 128bit 即 16 bytes, 例如:new java.lang.Object() 占用 16 bytes; new byte[0] 占用 24 bytes)  更多对象头内容参考:http://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50939410

(2)填充补全

看个例子

public static class D {  
    byte d1;  
}  
public static class E extends D {  
    byte e1;  
}

new D() 占用 24 bytes 空间, new E() 占用 32 bytes 空间。 具体空间计算参考:http://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50958892

现在一般是 64-bit 的 JVM,64-bit 的指针会导致 CPU 缓存相比 32-bit 指针减少很多, 所以建议 JVM 参数加入 -XX:+UseCompressedOops 采用指针压缩将 64-bit 指针压缩为 32-bit, 但是却又能使用 64-bit 的内存空间, 达到一举两得的作用。另外,建议最大堆小于 30G。

尽量别使用原始类型对象的包装类

在 Scala 2.7.7 中:Seq[Int] 存 Integer,Array[Int] 存 int, 第一个空间占用 (24 + 32*length) bytes,第二个空间占用 (24 + 4*length) bytes。

在 Scala 2.8 中修复了这个问题, 从这我们可以看出:

  • 你不清楚你所使用类库的性能特征(比如能用 int 就用 int)
  • 除非在性能分析工具下运行, 否则你可能永远不知道这个问题

Map 空间占用(Map footprints)

  • Guava MapMaker.makeMap() 占用 2272 bytes
  • MapMaker.concurrencyLevel(1).makeMap() 占用 352 bytes

小心使用 Thread Local

典型的问题在线程池 m*n 的资源相关,如 200 线程池使用了 50 个连接,最终有 10000 个连接缓存

考虑使用同步对象或者每次新建一个对象

四. 与延迟做斗争

性能三角 图1:内存占用下降,延迟下降,吞吐量上升

图2:压缩(Compactness,即减小内存占用)率上升,吐量上升,响应速度上升

新生代是如何工作的?

  • 所有新对象分配在 Eden 代,因为新生代 GC 有压缩,所以内存分配用指针碰撞
  • 当 Eden 满的时候,进行一次 stop-the-world 的 Minor GC,存活下来的放到 Survivor
  • 经过几次 Minor GC,还存活下来的对象会被提升(tenured)到老年代

理想化得新生代操作

  • Eden 代足够容纳超过一组并发的请求和响应对象(这样没有 stop-the-world,吞吐量会比较高)
  • 每个 Survivor 空间足够容纳活跃对象和有年龄的对象(减少过早提升到老年代)
  • 提升阈值正好能让存活时间长的对象早点提升到老年代(给 Survivor 腾出空间)

从新生代开始调优

  • 打印详细 GC 日志, 如开启 JVM 参数:-XX:+PrintGCDetails,-XX:+PrintGCDateStamps,-XX:+PrintHeapAtGC,-XX:+PrintTenuringDistribution 等等…
  • 关注 Survivor 大小,设置合适的 Survivor 大小
  • 关注提升阈值,使长期存活对象快速提升到老年代

(1)-XX:+PrintHeapAtGC

Heap after GC invocations=1 (full 0):  
 par new generation   total 943744K, used 54474K [0x0000000757000000, 0x0000000797000000, 0x0000000797000000)  
  eden space 838912K,   0% used [0x0000000757000000, 0x0000000757000000, 0x000000078a340000)  
  from space 104832K,  51% used [0x00000007909a0000, 0x0000000793ed2ae0, 0x0000000797000000)  
  to   space 104832K,   0% used [0x000000078a340000, 0x000000078a340000, 0x00000007909a0000)  
 concurrent mark-sweep generation total 1560576K, used 0K [0x0000000797000000, 0x00000007f6400000, 0x00000007f6400000)  
 concurrent-mark-sweep perm gen total 159744K, used 38069K [0x00000007f6400000, 0x0000000800000000, 0x0000000800000000)  
}

(2)-XX:+PrintTenuringDistribution

Desired survivor size 53673984 bytes, new threshold 4 (max 6)  
- age   1:    9165552 bytes,    9165552 total  
- age   2:    2493880 bytes,   11659432 total  
- age   3:    6817176 bytes,   18476608 total  
- age   4:   36258736 bytes,   54735344 total  
: 899459K->74786K(943744K), 0.0654030 secs] 1225769K->401096K(2504320K), 0.0657530 secs] [Times: user=0.55 sys=0.00, real=0.07 secs]

CMS 调优

  • CMS 收集器需要更多的内存, 尽量多分配就对了
  • 减少碎片、避免 Full GC
  • -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=n n一般设置为 75-80(太早启动降低吞吐量,太晚启动导致 concurrent mode failed)

响应速度还是太慢?

  • Minor GC 时有太多存活对象,尝试减少新生代空间,减少 Survivor 空间,减少晋升阈值
  • 太多线程。尝试找到最小的并发层次或者增加更多 JVM 实例
  • 尝试使用 Volatile 而不是 synchronized 减少锁竞争,尝试使用 Atomic* 的原子类

用分配 slab 应对 CMS 的碎片问题

Apache 的 Cassandra 内部使用 slab 分配。每个 slab 大小为 2MB,使用 CAS 复制 byte[] 到里面,使用 Cassandra 前开销为 30-60 秒每小时, 使用后在3天零十小时开销 5 秒。

使用分配 slab 的方式有一些局限性:在缓存满的时候才把缓存内容写进磁盘,而且对象需要转化为二进制等问题。

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dexcoder

这家伙太懒了 <( ̄ ﹌  ̄)>
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