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优化 Java 垃圾收集器改进系统性能

 2008-01-05 08:30:24 来源:WEB开发网   
核心提示:2006 年 11 月 30 日 在系统的性能测试过程中,当系统的处理能力有某种变化趋势时,优化 Java 垃圾收集器改进系统性能, 除了关于等待队列、执行线程,EJB 池以及数据库连接池和 Statement Cache 方面的调优外,jcommon-1.0.0-rc1.jar 和GCCollector.jar拷贝

2006 年 11 月 30 日

   在系统的性能测试过程中,当系统的处理能力有某种变化趋势时, 除了关于等待队列、执行线程,EJB 池以及数据库连接池和 Statement Cache 方面的调优外,还要考虑到 java 垃圾收集器(Garbage Collection,本文简称 GC)对系统性能的影响。本文介绍了如何分析系统的处理能力和 GC 之间的关系,以及如何通过改进 JVM 的配置来优化 GC,以提高系统的性能。

项目背景

   某个大型项目的 CPU100% 的压力性能测试, 用以检查在系统运行环境不正常的情况下,系统可以运行到何种程度。测试过程是: 请求测试的模拟器向系统不断发出大量请求, 系统接受由模拟器发出的请求,然后将请求置于一个任务池中,假如当前有空闲的线程,则该线程会从任务池中取出一个任务进行处理,假如没有空闲的线程,则该任务一直会待在任务池中,直到有空闲的线程来处理它。因此,任务池的队列的长度从某种意义上可以代表整个系统的处理能力,任务池队列的长度用 Q 值来表示,假如 Q 值超出了一定限额,将会有流量控制的线程将超出限额的待处理任务丢弃,以保证系统的稳定性。

   整个测试要求得到系统所在服务器的负载达到将近 100% 时,系统的吞吐量,相应时间以及在超负荷下业务请求成功率。

问题现象描述

   在测试过程中,任务池中累积的任务数起伏很大,正常时累积的任务数很小,但是每隔一段时间会累积大量的任务。由于累积的任务数超出任务池流量控制所定义的限额,所以每隔一段时间,大量的待处理任务被清除。因此测试结束后得到的在超负荷下业务请求成功率也不是很理想。

应用服务器的物理部署

   一台AIX服务器(4CPU,4GMemory)来部署本Web应用程序;Web应用程序部署在中间件应用服务器上;部署了一个节点(Node),只配置一个应用服务器实例(Instance),没有做Cluster部署。

分析

   检测WebSphere application Server上的Web Container,EJB Container , ORB Service,数据库连接池等设置均合理,然后怀疑问题的现象是不是与系统GC有关。当前Java Virtual Machine的配置为: Initial Heap Size:256 , Maximum Heap Size: 3072。

   为了验证任务池中累积的任务数的大幅度变化和系统GC是否存在一定的关系,通过对任务池的累积任务数和系统GC进行采样, 将采样后的数据进行分析,用以得出二者的关系。采样时遵循Nyquist采样定例: 采样频率要大于被采集对象的频率的2倍。 否则,采样点很可能每次位于被采集对象的波形的某个点上,从而不能正确反映被采集对象的变化规律。

采样

   通过观察,发现任务池的任务数目(以下用Q值代替)的变化周期大概是5到6秒,因此根据Nyquist采样定例,采样的时间间隔不能超过2-3秒,所以按照每秒来采样。 测试时间是3分钟,采样180次,系统的当前负载率是99%。采样图如下所示:


图一 任务池Q值的采样图
优化 Java 垃圾收集器改进系统性能(图一)

   由于系流量控制要求的限额是450个任务,也就是任务池中最多能累积450个任务,当任务池中累积的任务数超过450时,多余的任务会被流量控制直接丢弃,从上图可以看出,系统的Q值在很多时刻都大于450,因此多次被丢弃任务,从而导致了任务请求成功率不高。

 

系统GC的采样

1: 在WebSphere Administrative Console上, 点击进入:Servers, 然后Application servers > server1 > PRocess Definition > Java Virtual Machine, 在Configuration面板上,选上Verbose garbage collection选项。


图二 WebSphere Application Server的JVM配置示图
优化 Java 垃圾收集器改进系统性能(图二)

2:进入<%WebSphere Application Server的安装目录%>/profiles/<%所在的profiles%>/logs/ <%所在的Server%>, 可以看到native_stderr.log文件,将其清空

3:在高负载的条件下,进行高压测试3分钟

4:将native_stderr.log文件拷贝出来,用GCCollector工具进行分析,其中native_stderr.log文件上记录了系统GC的数据。

5:安装GCCollector工具: 下载完GCCollector.zip后,解压缩,将里面Lib里的3个文件 jfreechart-1.0.0-rc1.jar,jcommon-1.0.0-rc1.jar 和GCCollector.jar拷贝至JRE的lib目录下,然后在命令行控制台上进入JRE的安装目录,而后运行: java -classpath jfreechart-1.0.0-rc1.jar;jcommon-1.0.0-rc1.jar -jar GCCollector.jar。


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