本文介紹了Java速度較慢，堆較大，沒有過多的GC的處理方法，對大家解決問題具有一定的參考價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習吧！
問題描述
原始問題
我正在運行一個Java程序，比如Program.jar，它有一個”小”初始堆(1 GB)和一個”大”初始堆(16 GB)。當我使用較小的初始堆(即
)運行它時
java -jar -Xms1g -Xmx16g program.jar
程序在12秒內終止(多次運行的平均值)。相反，當我使用較大的初始堆(即
)運行它時
java -jar -Xms16g -Xmx16g program.jar
程序在30秒后終止(多次運行的平均值)。
我從上的其他問題了解到，通常情況下，大堆可能會導致垃圾收集過多，從而降低程序運行速度：
Java very large heap sizes
Does the Sun JVM slow down when more memory is allocated via -Xmx?
Under what circumstances does Java performance degrade with more memory?
Java slower with big heap
但是，當我使用標志-verbose:gc運行Program.jar時，對于較大的初始堆，不會報告任何GC活動。對于較小的初始堆，在我開始測量時間之前，程序的初始化階段只有一些GC活動。因此，過度收集垃圾似乎并不能澄清我的觀察。
更令人困惑的是(至少對我而言)，我有一個功能等價的程序，比如Program2.jar，它的輸入輸出行為與Program.jar相同。主要區別在于，至少在內存方面，Program2.jar使用的數據結構不如Program.jar高效(實際上我想確定的是，Program2.jar在時間方面是否也不如Program.jar高效)。但是，無論我是使用較小的初始堆還是較大的初始堆運行Program2.jar，它總是在大約22秒內終止(包括大約2-3秒的GC-ing)。
所以，這就是我的問題：(如何)大型堆可以降低程序的速度，而不考慮過度的GC？
(這個問題可能看起來類似于”Java slower with big heap”中Georg的問題，但他的問題原來與堆無關。在我的例子中，我覺得必須與堆有關，因為這是Program.jar的兩次運行之間的唯一區別。)
以下是一些可能相關的詳細信息。我使用的是Java 7，OpenJDK：
> java -version
java version "1.7.0_75"
OpenJDK Runtime Environment (rhel-2.5.4.0.el6_6-x86_64 u75-b13)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 24.75-b04, mixed mode)
我的機器在兩個插槽中有兩個E5-2690V3處理器(http://ark.intel.com/products/81713)(超線程和Turbo Boost禁用)，并且有充足的內存(64 GB)，其中大約一半在運行程序之前是空閑的：
> free
total used free shared buffers cached
Mem: 65588960 31751316 33837644 20 154616 23995164
-/+ buffers/cache: 7601536 57987424
Swap: 1023996 11484 1012512
最后，該程序有多個線程(大約70個)。
編輯%1
響應Bruno Reis和kdgregory
我收集了一些額外的統計數據。這適用于初始堆較小的Program.jar：
Command being timed: "java -Xms1g -Xmx16g -verbose:gc -jar program.jar"
User time (seconds): 339.11
System time (seconds): 29.86
Percent of CPU this job got: 701%
Elapsed (wall clock) time (h:mm:ss or m:ss): 0:52.61
Average shared text size (kbytes): 0
Average unshared data size (kbytes): 0
Average stack size (kbytes): 0
Average total size (kbytes): 0
Maximum resident set size (kbytes): 12192224
Average resident set size (kbytes): 0
Major (requiring I/O) page faults: 1
Minor (reclaiming a frame) page faults: 771372
Voluntary context switches: 7446
Involuntary context switches: 27788
Swaps: 0
File system inputs: 10216
File system outputs: 120
Socket messages sent: 0
Socket messages received: 0
Signals delivered: 0
Page size (bytes): 4096
Exit status: 0
這是針對初始堆較大的Program.jar：
Command being timed: "java -Xms16g -Xmx16g -verbose:gc -jar program.jar"
User time (seconds): 769.13
System time (seconds): 28.04
Percent of CPU this job got: 1101%
Elapsed (wall clock) time (h:mm:ss or m:ss): 1:12.34
Average shared text size (kbytes): 0
Average unshared data size (kbytes): 0
Average stack size (kbytes): 0
Average total size (kbytes): 0
Maximum resident set size (kbytes): 10974528
Average resident set size (kbytes): 0
Major (requiring I/O) page faults: 16
Minor (reclaiming a frame) page faults: 687727
Voluntary context switches: 6769
Involuntary context switches: 68465
Swaps: 0
File system inputs: 2032
File system outputs: 160
Socket messages sent: 0
Socket messages received: 0
Signals delivered: 0
Page size (bytes): 4096
Exit status: 0
(由于以前未計時的初始化階段，此處報告的掛鐘時間與我的原始帖子中報告的掛鐘時間不同。)
編輯%2
響應8472的初始answer和之后的comment
我收集了一些有關緩存的統計數據。這適用于初始堆較小(平均超過30次)的Program.jar：
2719852136 cache-references ( +- 1.56% ) [42.11%]
1931377514 cache-misses # 71.010 % of all cache refs ( +- 0.07% ) [42.11%]
56748034419 L1-dcache-loads ( +- 1.34% ) [42.12%]
16334611643 L1-dcache-load-misses # 28.78% of all L1-dcache hits ( +- 1.70% ) [42.12%]
24886806040 L1-dcache-stores ( +- 1.47% ) [42.12%]
2438414068 L1-dcache-store-misses ( +- 0.19% ) [42.13%]
0 L1-dcache-prefetch-misses [42.13%]
23243029 L1-icache-load-misses ( +- 0.66% ) [42.14%]
2424355365 LLC-loads ( +- 1.73% ) [42.15%]
278916135 LLC-stores ( +- 0.30% ) [42.16%]
515064030 LLC-prefetches ( +- 0.33% ) [10.54%]
63395541507 dTLB-loads ( +- 0.17% ) [15.82%]
7402222750 dTLB-load-misses # 11.68% of all dTLB cache hits ( +- 1.87% ) [21.08%]
20945323550 dTLB-stores ( +- 0.69% ) [26.34%]
294311496 dTLB-store-misses ( +- 0.16% ) [31.60%]
17012236 iTLB-loads ( +- 2.10% ) [36.86%]
473238 iTLB-load-misses # 2.78% of all iTLB cache hits ( +- 2.88% ) [42.12%]
29390940710 branch-loads ( +- 0.18% ) [42.11%]
19502228 branch-load-misses ( +- 0.57% ) [42.11%]
53.771209341 seconds time elapsed ( +- 0.42% )
這是針對初始堆較大(平均超過30次)的Program.jar：
10465831994 cache-references ( +- 3.00% ) [42.10%]
1921281060 cache-misses # 18.358 % of all cache refs ( +- 0.03% ) [42.10%]
51072650956 L1-dcache-loads ( +- 2.14% ) [42.10%]
24282459597 L1-dcache-load-misses # 47.54% of all L1-dcache hits ( +- 0.16% ) [42.10%]
21447495598 L1-dcache-stores ( +- 2.46% ) [42.10%]
2441970496 L1-dcache-store-misses ( +- 0.13% ) [42.10%]
0 L1-dcache-prefetch-misses [42.11%]
24953833 L1-icache-load-misses ( +- 0.78% ) [42.12%]
10234572163 LLC-loads ( +- 3.09% ) [42.13%]
240843257 LLC-stores ( +- 0.17% ) [42.14%]
462484975 LLC-prefetches ( +- 0.22% ) [10.53%]
62564723493 dTLB-loads ( +- 0.10% ) [15.80%]
12686305321 dTLB-load-misses # 20.28% of all dTLB cache hits ( +- 0.01% ) [21.06%]
19201170089 dTLB-stores ( +- 1.11% ) [26.33%]
279236455 dTLB-store-misses ( +- 0.10% ) [31.59%]
16259758 iTLB-loads ( +- 4.65% ) [36.85%]
466127 iTLB-load-misses # 2.87% of all iTLB cache hits ( +- 6.68% ) [42.11%]
28098428012 branch-loads ( +- 0.13% ) [42.10%]
18707911 branch-load-misses ( +- 0.82% ) [42.10%]
73.576058909 seconds time elapsed ( +- 0.54% )
比較絕對數字，較大的初始堆導致L1-dcache加載未命中增加約50%，dTLB加載未命中增加70%。我對dTLB加載未命中進行了粗略的計算，假設在我的2.6 GHz機器上有100個周期/未命中(來源：Wikipedia)，對于較大的初始堆，延遲為484秒，而對于較小的初始堆，延遲為284秒。我不知道如何將這個數字轉換回每個內核的延遲(可能不只是除以內核數量？)，但是這個數量級似乎是合理的。
收集完這些統計數據后，我還比較了大型和小型初始堆的-XX:+PrintFlagsFinal輸出(基于這兩種情況下的一次運行)：
< uintx InitialHeapSize := 17179869184 {product}
---
> uintx InitialHeapSize := 1073741824 {product}
因此，似乎沒有其他標志受-Xms影響。以下也是具有較小初始堆的Program.jar的-XX:+PrintGCDetails輸出：
[GC [PSYoungGen: 239882K->33488K(306176K)] 764170K->983760K(1271808K), 0.0840630 secs] [Times: user=0.70 sys=0.66, real=0.09 secs]
[Full GC [PSYoungGen: 33488K->0K(306176K)] [ParOldGen: 950272K->753959K(1508352K)] 983760K->753959K(1814528K) [PSPermGen: 2994K->2993K(21504K)], 0.0560900 secs] [Times: user=0.20 sys=0.03, real=0.05 secs]
[GC [PSYoungGen: 234744K->33056K(306176K)] 988704K->983623K(1814528K), 0.0416120 secs] [Times: user=0.69 sys=0.03, real=0.04 secs]
[GC [PSYoungGen: 264198K->33056K(306176K)] 1214765K->1212999K(1814528K), 0.0489600 secs] [Times: user=0.61 sys=0.23, real=0.05 secs]
[Full GC [PSYoungGen: 33056K->0K(306176K)] [ParOldGen: 1179943K->1212700K(2118656K)] 1212999K->1212700K(2424832K) [PSPermGen: 2993K->2993K(21504K)], 0.1589640 secs] [Times: user=2.27 sys=0.10, real=0.16 secs]
[GC [PSYoungGen: 230538K->33056K(431616K)] 1443238K->1442364K(2550272K), 0.0523620 secs] [Times: user=0.69 sys=0.23, real=0.05 secs]
[GC [PSYoungGen: 427431K->33152K(557568K)] 1836740K->1835676K(2676224K), 0.0774750 secs] [Times: user=0.64 sys=0.72, real=0.08 secs]
[Full GC [PSYoungGen: 33152K->0K(557568K)] [ParOldGen: 1802524K->1835328K(2897920K)] 1835676K->1835328K(3455488K) [PSPermGen: 2993K->2993K(21504K)], 0.2019870 secs] [Times: user=2.74 sys=0.13, real=0.20 secs]
[GC [PSYoungGen: 492503K->33280K(647168K)] 2327831K->2327360K(3545088K), 0.0870810 secs] [Times: user=0.61 sys=0.92, real=0.09 secs]
[Full GC [PSYoungGen: 33280K->0K(647168K)] [ParOldGen: 2294080K->2326876K(3603968K)] 2327360K->2326876K(4251136K) [PSPermGen: 2993K->2993K(21504K)], 0.0512730 secs] [Times: user=0.09 sys=0.12, real=0.05 secs]
Heap
PSYoungGen total 647168K, used 340719K [0x00000006aaa80000, 0x00000006dd000000, 0x0000000800000000)
eden space 613376K, 55% used [0x00000006aaa80000,0x00000006bf73bc10,0x00000006d0180000)
from space 33792K, 0% used [0x00000006d2280000,0x00000006d2280000,0x00000006d4380000)
to space 33792K, 0% used [0x00000006d0180000,0x00000006d0180000,0x00000006d2280000)
ParOldGen total 3603968K, used 2326876K [0x0000000400000000, 0x00000004dbf80000, 0x00000006aaa80000)
object space 3603968K, 64% used [0x0000000400000000,0x000000048e0572d8,0x00000004dbf80000)
PSPermGen total 21504K, used 3488K [0x00000003f5a00000, 0x00000003f6f00000, 0x0000000400000000)
object space 21504K, 16% used [0x00000003f5a00000,0x00000003f5d68070,0x00000003f6f00000)
對于初始堆較大的Program.jar：
Heap
PSYoungGen total 4893696K, used 2840362K [0x00000006aaa80000, 0x0000000800000000, 0x0000000800000000)
eden space 4194816K, 67% used [0x00000006aaa80000,0x000000075804a920,0x00000007aab00000)
from space 698880K, 0% used [0x00000007d5580000,0x00000007d5580000,0x0000000800000000)
to space 698880K, 0% used [0x00000007aab00000,0x00000007aab00000,0x00000007d5580000)
ParOldGen total 11185152K, used 0K [0x00000003fff80000, 0x00000006aaa80000, 0x00000006aaa80000)
object space 11185152K, 0% used [0x00000003fff80000,0x00000003fff80000,0x00000006aaa80000)
PSPermGen total 21504K, used 3489K [0x00000003f5980000, 0x00000003f6e80000, 0x00000003fff80000)
object space 21504K, 16% used [0x00000003f5980000,0x00000003f5ce8400,0x00000003f6e80000)
推薦答案
訪問內存需要占用cpu時間。訪問更多內存不僅會線性增加CPU時間，還可能會增加高速緩存壓力，從而增加未命中率，從而超線性地增加CPU時間。
使用perf stat java -jar ...運行您的程序以查看緩存未命中的數量。請參見Perf tutorial
圖片來源：
“系統性能：企業與云平裝書”，布蘭登·格雷格，ISBN978-0133390094
由于初始堆大小也會影響Eden空間大小，并且較小的Eden空間會觸發GC，因此可以產生更緊湊的堆，從而對緩存更友好(不會有臨時啟動對象散布在堆中)。
要減少兩個運行之間的差異，請嘗試將兩個運行的初始和最大年輕一代大小設置為相同的值，以便只有老一代大小不同。這應該–很可能–會帶來同樣的表現。
順便說一句：您還可以嘗試用巨大的頁面啟動JVM，可能(您需要衡量！)通過進一步減少TLB未命中，為您帶來幾個額外的性能百分比。
未來讀者注意：限制新的生成大小不一定會使您的JVM更快，它只會觸發GC，而GC恰好會使@Peng的特定工作負載更快。
啟動后手動觸發GC將具有相同的效果。
這篇關于Java速度較慢，堆較大，沒有過多的GC的文章就介紹到這了，希望我們推薦的答案對大家有所幫助，
