性能文章>记一次GC频繁且间隔较长解决实战总结>

记一次GC频繁且间隔较长解决实战总结原创

3年前
749301

1.背景
XX大数据项目,进行高并发且长时间的压测验证系统稳定性的表现。

2.异常问题
压测中发现,探针监控到应用服务器集群内存消耗达到85%左右,且压测结束后内存不释放。

3.问题定位
集群中的应用服务器逐一分析,定位到41节点对应的应用服务器,GC回收Old Gen一直处于上升的趋势,Young Gen波动较小,GC频繁且GC回收间隔较长。
异常趋势图如下:
45E6FE25F8C043449F053D60A8251B13.jpeg

4.初步解决方案
-XX:NewSize=3g,-XX:MaxNewSize=3g
调优趋势图如下:
D6F7FB04685C458793F89D7EF3135D83.jpeg

5.总结
性能压测中,对于内存的要求,除了稳定不泄漏、不争Swap等,GC资源回收表现也是一个重要的指标。引起GC频繁的因素除了人为代码、脚本或程序调用的框架中调用了GC方法,内存本身也是个重要因素,当Heap设置较小或默认的过小会引起频繁的GC,所以当类似Spark、大数据、人工智能等对内存性能要求很高的相关的项目或程序时,需分配给Heap较大的内存空间,减少GC频繁导致系统出现性能异常。

点赞收藏
若岛
请先登录,感受更多精彩内容
快去登录吧,你将获得
  • 浏览更多精彩评论
  • 和开发者讨论交流,共同进步

为你推荐

【全网首发】一次想不到的 Bootstrap 类加载器带来的 Native 内存泄露分析

【全网首发】一次想不到的 Bootstrap 类加载器带来的 Native 内存泄露分析

记一次线上RPC超时故障排查及后续GC调优思路

记一次线上RPC超时故障排查及后续GC调优思路

解读JVM级别本地缓存Caffeine青出于蓝的要诀 —— 缘何会更强、如何去上手

解读JVM级别本地缓存Caffeine青出于蓝的要诀 —— 缘何会更强、如何去上手

【全网首发】一次疑似 JVM Native 内存泄露的问题分析

【全网首发】一次疑似 JVM Native 内存泄露的问题分析

解读JVM级别本地缓存Caffeine青出于蓝的要诀2 —— 弄清楚Caffeine的同步、异步回源方式

解读JVM级别本地缓存Caffeine青出于蓝的要诀2 —— 弄清楚Caffeine的同步、异步回源方式

【全网首发】从源码角度分析一次诡异的类被加载问题

【全网首发】从源码角度分析一次诡异的类被加载问题

1
0