【分析 GClog 的吞吐量和停顿时间、heapdump 内存泄漏分析】

2024-04-10 23:04

本文主要是介绍【分析 GClog 的吞吐量和停顿时间、heapdump 内存泄漏分析】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 🔊博主介绍
  • 🥤本文内容
    • GClog分析以优化吞吐量和停顿时间
      • 步骤1: 收集GClog
      • 步骤2: 分析GClog
      • 步骤3: 优化建议
      • 步骤4: 实施优化
    • Heapdump内存泄漏分析
      • 步骤1: 获取Heapdump
      • 步骤2: 分析Heapdump
      • 步骤3: 定位泄漏对象
      • 步骤4: 分析泄漏原因
      • 步骤5: 修复泄漏
  • 📢文章总结
  • 📥博主目标

🔊博主介绍

🌟我是廖志伟,一名Java开发工程师、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、51CTO专家博主、阿里云专家博主、清华大学出版社签约作者、产品软文专业写手、技术文章评审老师、问卷调查设计师、个人社区创始人、开源项目贡献者。🌎跑过十五公里、🚀徒步爬过衡山、🔥有过三个月减肥20斤的经历、是个喜欢躺平的狠人。

📕拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、Spring MVC、SpringCould、Mybatis、Dubbo、Zookeeper),消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RockerMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。

📙有过从0到1的项目高并发项目开发与管理经验,对JVM调优、MySQL调优、Redis调优 、ElasticSearch调优、消息中间件调优、系统架构调优都有着比较全面的实战经验。

📘有过云端搭建服务器环境,自动化部署CI/CD,弹性伸缩扩容服务器(最高200台),了解过秒级部署(阿里云的ACK和华为云的云容器引擎CCE)流程,能独立开发和部署整个后端服务,有过分库分表的实战经验。

🎥经过多年在CSDN创作上千篇文章的经验积累,我已经拥有了不错的写作技巧,与清华大学出版社签下了四本书籍的合约,并将陆续在明年出版。这些书籍包括了基础篇、进阶篇、架构篇的📌《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》📌,以及📚《解密程序员的思维密码–沟通、演讲、思考的实践》📚。具体出版计划会根据实际情况进行调整,希望各位读者朋友能够多多支持!


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  • 🥤本文内容
    • GClog分析以优化吞吐量和停顿时间
      • 步骤1: 收集GClog
      • 步骤2: 分析GClog
      • 步骤3: 优化建议
      • 步骤4: 实施优化
    • Heapdump内存泄漏分析
      • 步骤1: 获取Heapdump
      • 步骤2: 分析Heapdump
      • 步骤3: 定位泄漏对象
      • 步骤4: 分析泄漏原因
      • 步骤5: 修复泄漏
  • 📢文章总结
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🌾阅读前,快速浏览目录和章节概览可帮助了解文章结构、内容和作者的重点。了解自己希望从中获得什么样的知识或经验是非常重要的。建议在阅读时做笔记、思考问题、自我提问,以加深理解和吸收知识。

💡在这个美好的时刻,本人不再啰嗦废话,现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来,我将为大家呈现正文内容。

🥤本文内容

CSDN

GClog分析以优化吞吐量和停顿时间

步骤1: 收集GClog

首先,我们需要开启GC日志记录功能。这可以通过JVM启动参数来实现,比如:

-Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime,tags:filecount=10,filesize=10m

这个参数会记录GC的详细信息到gc.log文件中,并且会按照时间和标签进行标记。

步骤2: 分析GClog

收集GClog后,我们可以使用工具如GCViewer、GCLogParser或自定义脚本来分析日志。这些工具可以帮助我们提取关键指标,如GC类型、发生时间、持续时间、回收的内存量等。

例如,使用GCViewer打开gc.log文件,我们可以看到如下信息:

GC类型(如Young GC, Full GC)
GC发生的时间戳
GC持续时间
堆内存使用前后对比

步骤3: 优化建议

基于GClog的分析结果,我们可以提出以下优化建议:

减少Full GC频率:如果Full GC频繁发生,可能是因为老年代空间不足。考虑调整堆大小、新生代与老年代的比例或优化代码来减少大对象进入老年代。
减少GC停顿时间:如果GC停顿时间过长,可以尝试使用低延迟的GC算法,如G1 GC或ZGC。
调整堆大小:根据应用程序的内存使用情况,适当调大堆内存可以减少GC频率。

步骤4: 实施优化

根据分析结果,修改JVM启动参数或代码,然后重新运行应用程序并收集新的GClog进行分析,以验证优化效果。

Heapdump内存泄漏分析

步骤1: 获取Heapdump

当怀疑应用程序存在内存泄漏时,可以使用如下命令获取Heapdump:

jmap -dump:live,format=b,file=heapdump.bin <pid>

其中是Java进程的进程ID。

步骤2: 分析Heapdump

使用MAT(Memory Analyzer Tool)或VisualVM等内存分析工具打开heapdump.bin文件。这些工具可以帮助我们识别内存泄漏的根源。

在MAT中,我们可以:

查看对象的数量、大小以及引用关系。
使用Histogram功能查看各类对象的实例数量和内存占用。
使用Dominator Tree功能查看对象之间的支配关系。
使用Leak Suspects功能自动检测可能的内存泄漏。

步骤3: 定位泄漏对象

通过分析工具提供的图表和数据,我们可以定位到那些疑似泄漏的对象,以及它们的持有者和创建者。

步骤4: 分析泄漏原因

根据泄漏对象的特征和上下文信息,分析为什么这些对象没有被垃圾回收器回收。常见的原因包括:

长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用。
静态变量或单例对象持有大量数据。
缓存未正确管理,导致对象无法释放。

步骤5: 修复泄漏

根据分析结果,修改代码以修复内存泄漏问题。这可能包括清除不必要的引用、改进缓存策略、优化数据结构等。
总结

通过分析GClog和heapdump,我们可以有效地识别和解决JVM的性能问题,包括优化吞吐量和停顿时间以及修复内存泄漏。在实施优化后,建议持续监控应用程序的性能指标,以确保优化效果并及时应对新出现的问题。

CSDN

📢文章总结

对本篇文章进行总结:

🔔以上就是今天要讲的内容,阅读结束后,反思和总结所学内容,并尝试应用到现实中,有助于深化理解和应用知识。与朋友或同事分享所读内容,讨论细节并获得反馈,也有助于加深对知识的理解和吸收。

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📥博主目标

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