本文主要是介绍【分析 GClog 的吞吐量和停顿时间、heapdump 内存泄漏分析】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 🔊博主介绍
- 🥤本文内容
- GClog分析以优化吞吐量和停顿时间
- 步骤1: 收集GClog
- 步骤2: 分析GClog
- 步骤3: 优化建议
- 步骤4: 实施优化
- Heapdump内存泄漏分析
- 步骤1: 获取Heapdump
- 步骤2: 分析Heapdump
- 步骤3: 定位泄漏对象
- 步骤4: 分析泄漏原因
- 步骤5: 修复泄漏
- 📢文章总结
- 📥博主目标
🔊博主介绍
🌟我是廖志伟，一名Java开发工程师、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、51CTO专家博主、阿里云专家博主、清华大学出版社签约作者、产品软文专业写手、技术文章评审老师、问卷调查设计师、个人社区创始人、开源项目贡献者。🌎跑过十五公里、🚀徒步爬过衡山、🔥有过三个月减肥20斤的经历、是个喜欢躺平的狠人。
📕拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、Spring MVC、SpringCould、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RockerMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。
📙有过从0到1的项目高并发项目开发与管理经验，对JVM调优、MySQL调优、Redis调优 、ElasticSearch调优、消息中间件调优、系统架构调优都有着比较全面的实战经验。
📘有过云端搭建服务器环境，自动化部署CI/CD，弹性伸缩扩容服务器（最高200台），了解过秒级部署（阿里云的ACK和华为云的云容器引擎CCE）流程，能独立开发和部署整个后端服务，有过分库分表的实战经验。
🎥经过多年在CSDN创作上千篇文章的经验积累，我已经拥有了不错的写作技巧，与清华大学出版社签下了四本书籍的合约，并将陆续在明年出版。这些书籍包括了基础篇、进阶篇、架构篇的📌《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》📌，以及📚《解密程序员的思维密码–沟通、演讲、思考的实践》📚。具体出版计划会根据实际情况进行调整，希望各位读者朋友能够多多支持！
文章目录
- 🔊博主介绍
- 🥤本文内容
- GClog分析以优化吞吐量和停顿时间
- 步骤1: 收集GClog
- 步骤2: 分析GClog
- 步骤3: 优化建议
- 步骤4: 实施优化
- Heapdump内存泄漏分析
- 步骤1: 获取Heapdump
- 步骤2: 分析Heapdump
- 步骤3: 定位泄漏对象
- 步骤4: 分析泄漏原因
- 步骤5: 修复泄漏
- 📢文章总结
- 📥博主目标
🌾阅读前，快速浏览目录和章节概览可帮助了解文章结构、内容和作者的重点。了解自己希望从中获得什么样的知识或经验是非常重要的。建议在阅读时做笔记、思考问题、自我提问，以加深理解和吸收知识。
💡在这个美好的时刻，本人不再啰嗦废话，现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来，我将为大家呈现正文内容。
🥤本文内容
GClog分析以优化吞吐量和停顿时间
步骤1: 收集GClog
首先，我们需要开启GC日志记录功能。这可以通过JVM启动参数来实现，比如：
-Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime,tags:filecount=10,filesize=10m
这个参数会记录GC的详细信息到gc.log文件中，并且会按照时间和标签进行标记。
步骤2: 分析GClog
收集GClog后，我们可以使用工具如GCViewer、GCLogParser或自定义脚本来分析日志。这些工具可以帮助我们提取关键指标，如GC类型、发生时间、持续时间、回收的内存量等。
例如，使用GCViewer打开gc.log文件，我们可以看到如下信息：
GC类型（如Young GC, Full GC）
GC发生的时间戳
GC持续时间
堆内存使用前后对比
步骤3: 优化建议
基于GClog的分析结果，我们可以提出以下优化建议：
减少Full GC频率：如果Full GC频繁发生，可能是因为老年代空间不足。考虑调整堆大小、新生代与老年代的比例或优化代码来减少大对象进入老年代。
减少GC停顿时间：如果GC停顿时间过长，可以尝试使用低延迟的GC算法，如G1 GC或ZGC。
调整堆大小：根据应用程序的内存使用情况，适当调大堆内存可以减少GC频率。
步骤4: 实施优化
根据分析结果，修改JVM启动参数或代码，然后重新运行应用程序并收集新的GClog进行分析，以验证优化效果。
Heapdump内存泄漏分析
步骤1: 获取Heapdump
当怀疑应用程序存在内存泄漏时，可以使用如下命令获取Heapdump：
jmap -dump:live,format=b,file=heapdump.bin <pid>
其中是Java进程的进程ID。
步骤2: 分析Heapdump
使用MAT（Memory Analyzer Tool）或VisualVM等内存分析工具打开heapdump.bin文件。这些工具可以帮助我们识别内存泄漏的根源。
在MAT中，我们可以：
查看对象的数量、大小以及引用关系。
使用Histogram功能查看各类对象的实例数量和内存占用。
使用Dominator Tree功能查看对象之间的支配关系。
使用Leak Suspects功能自动检测可能的内存泄漏。
步骤3: 定位泄漏对象
通过分析工具提供的图表和数据，我们可以定位到那些疑似泄漏的对象，以及它们的持有者和创建者。
步骤4: 分析泄漏原因
根据泄漏对象的特征和上下文信息，分析为什么这些对象没有被垃圾回收器回收。常见的原因包括：
长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用。
静态变量或单例对象持有大量数据。
缓存未正确管理，导致对象无法释放。
步骤5: 修复泄漏
根据分析结果，修改代码以修复内存泄漏问题。这可能包括清除不必要的引用、改进缓存策略、优化数据结构等。
总结
通过分析GClog和heapdump，我们可以有效地识别和解决JVM的性能问题，包括优化吞吐量和停顿时间以及修复内存泄漏。在实施优化后，建议持续监控应用程序的性能指标，以确保优化效果并及时应对新出现的问题。
📢文章总结
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