看elasticsearch官方文档时,提到的一个观点: Don’t Cross 32 GB 。是因为当JVM堆少于32G时,HotSpot虚拟机会启用一个压缩对象指针。而如果超过32G,这个压缩对象指针就会失效。那么,纠结这个临界值的精确值是多大呢?开启压缩指针相比没有开启,能节省多少内存呢?让我们一探究竟!
Don’t Cross 32 GB!
在 Java 的世界里,绝大部分对象分配在堆里,并且被一个指针引用(Student stu = new Student(),new的这个Student对象就是分配在堆里,stu就是持有这个对象的引用)。
32位的操作系统,最大只支持4G内存(即2^32)。当然,对于当下来说,32位服务器应该是绝种了,所以本文讨论的是64位操作系统。对于64位操作系统来说,理论上分配的堆可以非常非常大。但是,64位指针的开销就意味着有更多的浪费空间,这仅仅是因为指针更大。比浪费空间更糟糕的是,64位指针在主内存和多级缓存之间移动数据的时候,还会消费更多的带宽。
Java用" compressed oops "术解决了这个问题,指针不再是指向内存中精确位置,,而是对象的偏移量(原文: Instead of pointing at exact byte locations in memory, the pointers reference object offsets )。这就意味着,32位指针能引用2^32个对象(大约43亿个对象),而不是引用总计2^32个字节大小对象。所以,堆大小直到32G左右还能保持32位指针。
一旦你越过这个32G --
一个具有魔法般的数值。指针将切回到普通的对象指针。每个指针变大,意味着需要更多的CPU,内存和带宽,真正用来保持对象的内存就会更少。这就可能导致一种奇怪的现象,使用compressed oops的32G的堆和40~50G没有使用compressed oops的堆保存的对象数量是一样的。
这个事实告诉我们:即使你有多余的内存,也应该尽量避免超过32G这个界限。它会浪费内存,降低CPU性能,并且大堆情况下GC表现也一般般。更麻烦的是,那么大的堆,DUMP分析将是一件极其痛苦,极其麻烦的事情。相信我,你一定不想碰到那种局面。
应该设置多大?
32G是个近似值,这个临界值跟JVM和平台有关。如果不想精确设置的话,31G是个决定安全的数值,31G肯定默认开启compressed oops。我们可以通过增加JVM参数 -XX:+PrintFlagsFinal
,验证 UseCompressedOops
的值,从而得知,到底是不是真的开启了压缩指针,还是压缩指针失效!
实践才是检验真理的唯一标准!JUST DO IT!让我们动手验证这个临界值吧!
验证情况 --
JDK8前提下,32760m的堆是开启压缩指针的,32770m的堆压缩指针已经关闭:
[afei@afei ~]$ java -version java version "1.8.0_151" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_151-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode) [afei@afei ~]$ java -Xmx32760m -XX:+PrintFlagsFinal 2> /dev/null | grep UseCompressedOops bool UseCompressedOops := true {lp64_product} [afei@afei ~]$ java -Xmx32770m -XX:+PrintFlagsFinal 2> /dev/null | grep UseCompressedOops bool UseCompressedOops = false {lp64_product}
32G,即32*1024=32768M,刚好在范围[32760, 32770]中。
土豪我有1T内存
JVM大堆的缺点太多了;
-
超过32G压缩指针失效;
-
DUMP分析将是灾难;
-
堆越大,GC表现越差;
总之,不要尝试吃这个螃蟹!那如果我是在一家有钱任性的公司,服务器牛逼的不要不要的,都是128G起步!毕竟不要让贫穷限制了想象!
这种情况下,我有小建议: 开多个32G的JVM实例 。4个32G的JVM实例绝对比1个128G实例表现要好。
简单测试验证
笔者做了一个简单测试,验证一下这个问题:分配设置Xmx为 Xmx32760m
和 Xmx32770m
,Xmn都是100M(S0:S1:Eden默认1:1:8)。总结分配一个包含8个对象类型和8个原子类型以及String,总计17个类型属性的对象1kw次。看它们分别触发了多少YGC,结论如下表所示:
实验次数 | 开启压缩指针YGC次数 | 关闭压缩指针YGC次数 |
---|---|---|
1 | 17.53 | 21.91 |
2 | 17.54 | 21.92 |
3 | 17.52 | 21.94 |
由执行结果可知,Young区完全一样的情况下,开启压缩指针相比关闭压缩指针,能节省20%多的内存。由此可知, 32G还真是一个奇妙的魔法数值 !另外需要说明的是YGC次数有小数,是表示Eden区占用比例,比如17.52次YGC表示发生了17次YGC并且Eden还占了52%。
执行的命令:
java -verbose:gc -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -Xmx32770m -Xms32770m -Xmn100m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60 -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly Test
说明: -Xmx32760m -Xms32760m
即表示开启压缩指针; -Xmx32770m -Xms32770m
即表示关闭压缩指针。
-
附:测试源码
/** * @author afei * @date 2018-09-05 * @since 1.0.0 */ class Student{ private byte a; private short b; private int c; private long d; private float e; private double f; private boolean g; private char h; private Byte i; private Short j; private Integer k; private Long l; private Float m; private Double n; private Boolean o; private Character p; private String q; // 省略带参数构造方法 } public class Test { public static void main(String[] args) throws Exception{ for (int i = 0; i < 10000000; i++) { Student stu = new Student( (byte)(i%128), (short)(i%256), i, i, i, i, i%2==0?true:false, 'a', (byte)(i%128), (short)(i%256), i, (long)i, (float)i, (double)i, i%2==0?Boolean.TRUE:Boolean.FALSE, 'a', String.valueOf(i)); if(i>0 && i%100000==0){ System.out.println("i="+i); } } // 留点时间采集GC信息 Thread.sleep(20000); } }
参考:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/heap-sizing.html
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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