Linux使用运行Java GC的系统/内核CPU

Zig*_*F2B 5 java linux garbage-collection jvm

索姆背景信息;

服务器;

具有130 GB Ram的新SLES 12服务器旨在为大型数据库(150G +数据)运行MySQL.

服务器还将托管一些Java应用程序.

Java版本(默认来自Oracle) - Java(TM)SE运行时环境(版本1.7.0-b147) - Java HotSpot(TM)64位服务器VM(版本21.0-b17,混合模式)

我们偶然发现了以下问题;

运行一些特定的Java应用程序会使kerne/system cpu峰值减慢/暂停应用程序一段时间.我通过制作一个Java应用程序来重现它,它只是随着时间的推移而占用内存并使用一些cpu.

调查显示在减速期间(10000-25000)有大量的中断.

每次放缓之后,Java都会获得更多内存.将Java设置为以固定内存开始似乎也可以减少问题(将-Xmx和-Xms设置为相同的值).详细垃圾收集也表明GC正在开始并可能成为触发器.

由于某种原因,GC和内存分配非常昂贵,我们不确定从这里查看.来自GC的详细信息:

[GC^C 1024064K->259230K(3925376K), 87,3591890 secs]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

在低端linux服务器上运行GC的同一程序(从SUN运行SLES,Java 1.6.0_11);

[GC 1092288K->253266K(3959488K), 3.0125460 secs]    
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

在减速期间TOP:

top - 11:23:33 up 87 days, 19:55,  5 users,  load average: 14.27, 4.50, 10.17
Tasks: 250 total,  39 running, 211 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
Cpu(s):  0.0%us, 71.8%sy,  0.0%ni, 28.2%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si,  0.0%st
Mem:    129033M total,   128576M used,      457M free,     1388M buffers
Swap:    32765M total,       13M used,    32752M free,   113732M cached
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

减速期间的vmstat(从3.行开始);

procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- -----cpu------
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 0  0  13552 1714328 1422268 116462260    0    0    10     9    0    0  0  0 100  0  0
 1  0  13552 1241780 1422268 116462292    0    0     0     0  240  353  1  0 99  0  0
 1  0  13552 695616 1422268 116462292    0    0     0    17  419  431  3  0 97  0  0
55  0  13552 486384 1422268 116462292    0    0     0     2 20228  458  1 57 43  0  0
75  0  13552 476172 1422268 116462300    0    0     0     8 12782  684  0 70 30  0  0
65  0  13552 470304 1422268 116462304    0    0     0     0 13108  792  0 72 28  0  0
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

为什么GC在高端服务器上比在低端服务器上如此昂贵?有什么想法寻找线索?

更新 - 调用参数2012-11-26 调用参数;

java -Xmx4g -Xms4g -verbose:gc -server -cp "./dest/" UseMemoryMain
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

给予

[GC^C 1024064K->259230K(3925376K), 87,3591890 secs]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

变成;

java -Xmx4g -Xms4g -XX:+UseParallelGC -verbose:gc -cp "./dest/" UseMemoryMain
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

给予

[GC 1048640K->265430K(4019584K), 0,0902660 secs]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

变成;

java -Xmx4g -Xms4g -XX:+UseConcMarkSweepGC -verbose:gc -cp "./dest/" UseMemoryMain
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

给予

[GC 1092288K->272230K(3959488K), 0,1791320 secs]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

真正有趣的是,今天重新运行而不告诉使用哪种GC方法给出了这个;

java -Xmx4g -Xms4g -verbose:gc -server -cp "./dest/" UseMemoryMain
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

给予

[GC 1024064K->259238K(3925376K), 0,0839190 secs]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

Java以某种方式改变了违约GC的策略......

Fab*_*nge 4

垃圾收集确实是一个棘手的话题。为了给出最佳答案,您应该发布用于调用 java 的完整命令行。

正如您所说,搁浅时使用 GC 开关会有所帮助。原因是不幸的是,默认设置对于当今使用的许多应用程序来说并不是最佳的。对于许多需要快速响应的应用程序,因为它们是交互式的,参数

-XX:+使用ConcMarkSweepGC

将会产生很大的影响。

值得注意的是,使用您提到的 JVM、使用更大的堆(比如说更大的 10GB)总是需要进行一些调整。获取您拥有的 GC 日志并观察使用 GC 选项时行为如何变化。我建议尝试不同的收集器策略(例如 CMS 或 G1),并尝试使用 Eden Space 的配置(例如 Xmn)。

最后但并非最不重要的一点是,您可以使用探查器研究应用程序对内存的作用。也许可以改进代码,从而避免大量GC。