Don’t Cross 32 GB!
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,究竟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应用)。
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)。总计分配一个包含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 wangzhenfei
* @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
作者:阿飞的博客
来源:https://www.jianshu.com/p/f6b1fcb46b0e
看完两件小事
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