优化 Java 垃圾收集器改进系统性能

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

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。

    接着可以看到GCCollector的用户界面，在它的Parser菜单中选择JRE的版本，而后在File菜单中选择并打开刚才拷出的native_stderr.log文件。

下图是在高负载情况下，系统在当前配置下的GC分析图。

图三 系统的GC分析图

    由图三可以看出，系统没有内存泄漏的现象，每次GC所花的时间为220ms左右，从GCCollector的Spreadsheet可以查到，GC的时间周期为5-6 s，每次具体GC发生的时间，每次GC所花的时间。

6:同样遵循Nyquist采样定例，对GC进行采样，采样后的数据同任务池中Q值的采样数据进行比较和分析，得出两者之间存在着密切的关系。下图为任务池Q值和GC数据采样分析图，由图中可以看出，每次任务池的Q值大幅度增长时，系统刚好发生GC。二者的时间和周期几乎可以完全匹配。 因此可以初步下一个结论，由于系统的GC，导致了系统在某些时刻不能有足够的能力来处理请求，因此任务池的Q值在这些时候会因为任务的大量累积而巨幅涨大，即而超出限额的任务被流控所清除，导致了在超负荷下任务请求成功率不是很理想。

图四 任务池Q值和GC数据采样分析图
 

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【责编:Peng】