JVM高级篇之GC

文章目录

  • 版权声明
  • 垃圾回收器的技术演进
  • Shenandoah
    • Shenandoah GC体验
    • Shenandoah GC循环过程
  • ZGC
    • ZGC简介
    • ZGC的版本更迭
    • ZGC体验&使用
    • ZGC的参数设置
    • ZGC的调优

版权声明

  • 本博客的内容基于我个人学习黑马程序员课程的学习笔记整理而成。我特此声明,所有版权属于黑马程序员或相关权利人所有。本博客的目的仅为个人学习和交流之用,并非商业用途。
  • 我在整理学习笔记的过程中尽力确保准确性,但无法保证内容的完整性和时效性。本博客的内容可能会随着时间的推移而过时或需要更新。
  • 若您是黑马程序员或相关权利人,如有任何侵犯版权的地方,请您及时联系我,我将立即予以删除或进行必要的修改。
  • 对于其他读者,请在阅读本博客内容时保持遵守相关法律法规。
  • 本博客中的部分观点和意见仅代表我个人,不代表黑马程序员的立场。

垃圾回收器的技术演进

在这里插入图片描述

  • CMS会产生内存碎片:没有整理功能,会导致最终产生需要碎片,导致内存浪费
    在这里插入图片描述
  • 解决方案:
  1. 产生FULLGC并且进行整理,此时会产生长时间STW
  2. 退化成串行回收,产生长时间的STW

  • 新一代的垃圾回收器
    在这里插入图片描述
  • 不同的垃圾回收器设计的目标是不同的。Parallel GC、G1更注重较高的吞吐量;Shenandoah、ZGC更注重较低的延迟时间

在这里插入图片描述

Shenandoah

  • Shenandoah 是由Red Hat开发的一款低延迟的垃圾收集器,Shenandoah 并发执行大部分 GC 工作,包括并发的整理,堆大小对STW的时间基本没有影响。
  • Shenandoah GC文档
    在这里插入图片描述

Shenandoah GC体验

  • 可以使用docker构建Shenandoah GC体验
# Update the image to the most recent one:
$ docker pull shipilev/openjdk
$ docker pull shipilev/openjdk:17
$ docker pull shipilev/openjdk:11# Run the latest version:
$ docker run --rm -it shipilev/openjdk java -XX:+UseShenandoahGC -Xlog:gc -version
[0.007s][info][gc] Using Shenandoah
...# Run the JDK 17 version:
$ docker run --rm -it shipilev/openjdk:17 java -XX:+UseShenandoahGC -Xlog:gc -version
[0.007s][info][gc] Using Shenandoah
...# Run the JDK 11 version:
$ docker run --rm -it shipilev/openjdk:11 java -XX:+UseShenandoahGC -Xlog:gc -version
[0.008s][info][gc] Using Shenandoah
...

Shenandoah GC循环过程

在这里插入图片描述

GC(3) Pause Init Mark 0.771ms
GC(3) Concurrent marking 76480M->77212M(102400M) 633.213ms
GC(3) Pause Final Mark 1.821ms
GC(3) Concurrent cleanup 77224M->66592M(102400M) 3.112ms
GC(3) Concurrent evacuation 66592M->75640M(102400M) 405.312ms
GC(3) Pause Init Update Refs 0.084ms
GC(3) Concurrent update references  75700M->76424M(102400M) 354.341ms
GC(3) Pause Final Update Refs 0.409ms
GC(3) Concurrent cleanup 76244M->56620M(102400M) 12.242ms
  • 这些阶段大致执行以下操作:
  1. Init Mark(初始化标记)启动并发标记。它为堆和应用程序线程准备并发标记,然后扫描根集。这是周期中的第一次暂停,最主要的时间消耗者是根集扫描。因此,其持续时间依赖于根集的大小。
  2. Concurrent Marking(并发标记)遍历堆,并追踪可达对象。这个阶段与应用程序并行运行,其持续时间取决于堆中活跃对象的数量和对象图的结构。由于应用程序在此阶段可以自由分配新数据,因此堆占用率在并发标记期间上升。
  3. Final Mark(最终标记)通过排空所有待处理的标记/更新队列并重新扫描根集来完成并发标记。它还通过确定要疏散的区域(收集集)、预先疏散一些根,并通常为下一个阶段准备运行时来初始化疏散。这部分工作可以在Concurrent Precleaning(并发预清理)阶段并发完成。这是周期中的第二次暂停,这里最主要的时间消耗者是排空队列和扫描根集。
  4. Concurrent Cleanup(并发清理)回收即时垃圾区域——即,并发标记后检测到没有活跃对象存在的区域。
  5. Concurrent Evacuation(并发疏散)将对象从收集集复制到其他区域。这是与其他OpenJDK GCs的主要区别。这个阶段再次与应用程序并行运行,因此应用程序可以自由分配。其持续时间取决于本周期选择的收集集的大小。
  6. Init Update Refs(初始化更新引用)启动更新引用阶段。它几乎不做任何事情,只确保所有GC和应用程序线程已完成疏散,然后为下一个阶段准备GC。这是第三次暂停,也是所有中最短的。
  7. Concurrent Update References(并发更新引用)遍历堆,并更新在并发疏散期间移动的对象的引用。这是与其他OpenJDK GCs的主要区别。其持续时间取决于堆中的对象数量,但不依赖于对象图的结构,因为它是线性扫描堆的。这个阶段与应用程序并行运行。
  8. Final Update Refs(最终更新引用)通过重新更新现有根集来完成更新引用阶段。它还回收收集集中的区域,因为现在堆不再有对那些(过时的)对象的引用。这是周期中的最后一次暂停,其持续时间取决于根集的大小。
    9。 Concurrent Cleanup(并发清理)回收现在没有引用的收集集区域。

ZGC

ZGC简介

  • ZGC 是一种可扩展的低延迟垃圾回收器。ZGC 在垃圾回收过程中,STW的时间不会超过一毫秒,适合需要低延迟的应用。支持几百兆到16TB 的堆大小,堆大小对STW的时间基本没有影响。
  • ZGC降低了停顿时间,能降低接口的最大耗时,提升用户体验。但吞吐量不佳,所以如果服务关注QPS(每秒的查询次数)G1是比较不错的选择。
    在这里插入图片描述

ZGC的版本更迭

在这里插入图片描述

ZGC体验&使用

  • OracleJDK和OpenJDK中都支持ZGC,阿里的DragonWell龙井JDK也支持ZGC但属于其自行对OpenJDK 11的
    ZGC进行优化的版本。

  • 【建议使用JDK17之后的版本,延迟较低同时无需手动配置并行线程数。】

  • 分代 ZGC添加如下参数启用 -XX:+UseZGC -XX:+ZGenerational

  • 非分代 ZGC通过命令行选项启用 -XX:+UseZGC

  • 使用 adoptopenjdk:17 作为基础镜像,进行体验,创建名称为Dockerfile的普通文本文件

#使用adoptopenjdk作为基础镜像,选择Java 17版本
FROM adoptopenjdk:17-jdk-hotspot#设置工作目录
WORKDIR /app#拷贝应用程序jar包到镜像中
COPY target/your-application.jar /app/your-application.jar#暴露应用程序的端口(如果需要)
EXPOSE 8080#设置启动命令,指定使用ZGC作为垃圾收集器
CMD ["java", "-XX:+UseZGC", "-jar", "your-application.jar"]
  1. 构建 Docker 镜像并运行容器, 并配置 ZGC 的 Java 应用程序
docker build -t your-image-name .
docker run -d -p 8080:8080 your-image-name

ZGC的参数设置

  • ZGC在设计上做到了自适应,根据运行情况自动调整参数,让用户手动配置的参数最少化。
    • 自动设置年轻代大小,无需设置-Xmn参数。
    • 自动晋升阈值(复制中存活多少次才搬运到老年代),无需设置-XX:TenuringThreshold
    • JDK17之后支持自动的并行线程数,无需设置-XX:ConcGCThreads
  • 需要设置的参数:
    -Xmx 值 (最大堆内存大小):ZGC最重要的一个参数,必须设置。ZGC在运行过程中会使用一部分内存用来处理垃圾回收,所以尽量保证堆中有足够的空间。设置多少值取决于对象分配的速度,根据测试情况来决定。
  • 可以设置的参数:
    -XX:SoftMaxHeapSize=值:ZGC会尽量保证堆内存小于该值,在内存靠近这个值时会尽早地进行垃圾回收,但是依然有可能会超过该值。例如,-Xmx5g -XX:SoftMaxHeapSize=4g ZGC会尽量保证堆内存小于4GB,最多不会超过5GB。

ZGC的调优

  • ZGC 中可以使用Linux的Huge Page大页技术优化性能,提升吞吐量、降低延迟。
  • 注意:安装过程需要 root 权限,所以ZGC默认没有开启此功能。

操作步骤:

  1. 计算所需页数,Linux x86架构中大页大小为 2 M B 2MB 2MB,根据所需堆内存的大小估算大页数量。比如堆空间需要 16 G 16G 16G,预留 2 G 2G 2G(JVM需要额外的一些非堆空间),那么页数就是 18 G / 2 M B = 9216 18G / 2MB = 9216 18G/2MB=9216
  2. 配置系统的大页池以具有所需的页数(需要root权限):
$ echo 9216 > /sys/kernel/mm/hugepages/hugepages-2048kB/nr_hugepages
  1. 添加参数 − X X : + U s e L a r g e P a g e s -XX:+UseLargePages XX:+UseLargePages 启动程序进行测试

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/797597.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MySQL-相关约束

MySQL-约束 前提: 防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息。为了保证数据的完整性,SQL规范以约束的方式对表数据进行额外的条件限制。有以下考虑要点: ①实体完整性(Entity In…

【C++】拆分详解 - 内存管理

文章目录 前言一、C/C内存分布二、C语言中动态内存管理方式:malloc/calloc/realloc/free三、C内存管理方式  3.1 new/delete操作内置类型  3.2 new和delete操作自定义类型  3.3 operator new与operator delete函数 四、new和delete的实现原理  4.1 内置类型…

C++中,`::`

在C中,:: 是作用域解析运算符(Scope Resolution Operator)。它有以下几种主要的作用: 访问命名空间中的成员:可以使用 :: 来访问命名空间中的变量、函数、类等成员。例如: namespace A {int x 5; }int mai…

【微服务】SpringCloud之Feign远程调用

🏡浩泽学编程:个人主页 🔥 推荐专栏:《深入浅出SpringBoot》《java对AI的调用开发》 《RabbitMQ》《Spring》《SpringMVC》《项目实战》 🛸学无止境,不骄不躁,知行合一 文章目录 …

Solo 开发者周刊 (第10期):Sora 之后,谁是被遗忘的?谁又是被仰望的?

这里会整合 Solo 社区每周推广内容、产品模块或活动投稿,每周五发布。在这期周刊中,我们将深入探讨开源软件产品的开发旅程,分享来自一线独立开发者的经验和见解。本杂志开源,欢迎投稿。 好文推荐 Solo 社区 x 机器之心-再谈复现 …

如何利用HubSpot 出海CRM实现精准海外客户定位与拓展?

在当今全球化的商业环境中,企业寻求海外市场的拓展已成为增长的重要策略。然而,海外市场的复杂性和多样性为企业带来了巨大的挑战。为了有效地定位和拓展海外客户,许多企业选择了HubSpot 出海CRM作为他们的营销和销售管理工具。今天运营坛将带…

Android Glide

1.引入glide implementation com.github.bumptech.glide:glide:4.14.2 // Skip this if you dont want to use integration libraries or configure Glide. annotationProcessor com.github.bumptech.glide:compiler:4.14.2 //Glide 注解处理器 2.AndroidManifest.xml 中添加…

HarmonyOS NEXT应用开发之LocalStorage:页面级UI状态存储

LocalStorage是页面级的UI状态存储,通过Entry装饰器接收的参数可以在页面内共享同一个LocalStorage实例。LocalStorage支持UIAbility实例内多个页面间状态共享。 本文仅介绍LocalStorage使用场景和相关的装饰器:LocalStorageProp和LocalStorageLink。 说…

购买代码签名证书时需提供哪些认证资料?

在软件开发与发布过程中,确保软件的可靠性和完整性至关重要,为此购买代码签名证书是必不可少的环节。然而,许多开发者对于购买该证书所需的具体材料并不十分清楚。下面就为大家详细介绍购买代码签名证书所需材料,助您更好地筹备和…

文心一言指令词宝典之自媒体篇

作者:哈哥撩编程(视频号、抖音、公众号同名) 新星计划全栈领域优秀创作者博客专家全国博客之星第四名超级个体COC上海社区主理人特约讲师谷歌亚马逊演讲嘉宾科技博主极星会首批签约作者 🏆 推荐专栏: 🏅…

考研||考公||就业||其他?-------愿不再犹豫

大三下了,现在已经开学一个多月了,在上个学期的时候陆陆续续吧周围有的行动早的人已经开始准备考研了,当然这只是下小部分人吧,也有一部分人是寒假可能就开始了,更多的则是开学的时候,我的直观感受是图书馆…

【Easy云盘 | 第二篇】后端统一设计思想

文章目录 4.1后端统一设计思想4.1.1后端统一返回格式对象4.1.2后端统一响应状态码4.1.3后端统一异常处理类4.1.4StringUtils类4.1.5 RedisUtils类 4.1后端统一设计思想 4.1.1后端统一返回格式对象 com.easypan.entity.vo.ResponseVO Data public class ResponseVO<T> …

Sharding

Sharding操作 什么是ShardingSharding-JDBC一、引入maven依赖 &#xff08;sharding-jdbc-spring-boot-starter&#xff09;二、水平分表操作&#xff08;一个库多个相同结构表&#xff09;其他的maven依赖版本 &#xff08;shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter&…

鸿蒙:应用级变量的状态管理

状态管理模块提供了应用程序的数据存储能力、持久化数据管理能力、UIAbility数据存储能力和应用程序需要的环境状态。 说明 本模块首批接口从API version 7开始支持&#xff0c;后续版本的新增接口&#xff0c;采用上角标单独标记接口的起始版本。 本文中T和S的含义如下&…

【翻译】F - Max Sum Counting Editorial by en_translator

给定两个序列 A 和 B&#xff0c;按照 A_i 的增序对它们进行排序&#xff08;如果 A_i 相等&#xff0c;则按照 B_i 来确定顺序&#xff09;。对于集合 {1, 2, ..., N} 的每个非空子集 S&#xff0c;满足 max_{i∈S} A_i A_{max(S)}。因此&#xff0c;我们可以将问题转化如下。…

Tensor.view()的用法

view() x.view() 是 PyTorch 中用于改变张量形状的方法之一&#xff0c;它允许你在保持张量元素总数不变的情况下&#xff0c;重新组织张量的维度和大小。 view() 方法的用法如下&#xff1a; x.view(*shape)其中 x 是要进行形状变换的张量&#xff0c;shape 是一个整数或整…

vmware 中的Ubuntu系统虚拟机忘记root密码强制重置操作

忘记密码情况下&#xff0c;vmware虚拟机重置Ubuntu的root密码 在企业使用的vmware ESXI中重置Ubuntu系统root密码 1-本地电脑安装个人版的vmware workstation&#xff0c;目的&#xff1a;vmware ESXI自带的远程控制台无法输入指定的键盘按键&#xff0c;需要借助外部的远程辅…

mac在终端使用命令启动IDEA打开项目

mac 在终端使用命令启动IDEA打开项目 背景&#xff1a;每次从 git 中 clone 下来项目&#xff0c;都需要手动打开 finder&#xff0c;然后拖到 IDEA 图标上打开项目&#xff0c;探索类似 vscode 一样使用 code 命令打开项目&#xff0c;一键启动IDEA并打开项目。 macOS 终端 创…

【ELK】搭建elk日志平台(使用docker-compose),并接入springboot项目

1、环境搭建 前提条件&#xff1a;请自行安装docker以及docker-compose环境 version: 3 services:elasticsearch:image: elasticsearch:7.14.0container_name: elasticsearchports:- "9200:9200"- "9300:9300"environment:# 以单一节点模式启动discovery…

【算法 | 背包专题】01背包(解题思路+题单)

前言 什么是背包问题&#xff1f; 背包问题是一种经典的组合优化问题&#xff0c;它的核心思想是在有限的资源&#xff08;如背包的容量&#xff09;下&#xff0c;如何选择物品以达到某种目标&#xff08;如最大价值&#xff09;的最优解。 背包问题可以分为几种类型&#…