JVM性能调优实战:让你的IntelliJ Idea纵享丝滑

JVM性能调优实战:让你的IntelliJ Idea纵享丝滑

本文已被github仓库收录 https://github.com/silently9527/javaCore

前言

在前面整理了一篇关于JVM故障诊断和处理工具，考虑到大部分的Java程序员都使用的是IntelliJ Idea，本篇就使用工具来实战演练对IntelliJ Idea运行速度调优

调优前的运行状态

原始配置内容

要查询idea原始配置文件的路径可以在VisualVM中的概述中查看

原始配置内容：

-XX:ReservedCodeCacheSize=240m

-XX:+UseCompressedOops

-Dfile.encoding=UTF-8

-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=50

-ea

-Dsun.io.useCanonCaches=false

-Djava.net.preferIPv4Stack=true

-Djdk.http.auth.tunneling.disabledSchemes=""

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

-XX:-OmitStackTraceInFastThrow

-XX:ErrorFile=$USER_HOME/java_error_in_idea_%p.log

-XX:HeapDumpPath=$USER_HOME/java_error_in_idea.hprof

-Xmx512m

打印启动时间插件开发

需要直观的看到优化前和优化后启动时间的变化，所以需要简单做一个Idea的插件开发，关于Idea插件开发的流程建议参考我以前的文章《IDEA插件：多线程文件下载插件开发》

JVM的启动时间到所有组件初始化完成后的时间就看做是IDEA的启动时间，代码如下

public class MyApplicationInitializedListener implements ApplicationInitializedListener {

@Override

public void componentsInitialized() {

RuntimeMXBean bean = ManagementFactory.getRuntimeMXBean();

long startTime = bean.getStartTime();

long costTime = System.currentTimeMillis() - startTime;

Messages.showMessageDialog("毫秒：" + costTime, "启动耗时", Messages.getInformationIcon());

}

}

plugin.xml中添加如下代码：

implementation="cToskvtEon.silently9527.MyApplicationInitializedListener"/>

优化前的启动信息与时间消耗

根据VisualGC和IDEA启动插件收集到的信息：

IDEA启动耗时 15s 总共垃圾收集22次，耗时1.2s，其中新生代GC 17次，耗时324ms;

老年代GC 5次，耗时953ms 加载类27526个，耗时 21s

按照这个数据来看也算是正常，15s 其实也在接受范围内，由于本文主要演示性能调优，所以需要测试能否在快一些

开始尝试优化

调整内存来控制垃圾回收频率

图上我们可以看出，启动参数指定的512m的内存被分配到新生代的只有169m，由于IDEA是我们开发常用的工具，平时的编译过程也需要足够的内存，所以我们需要先把总的内存扩大，这里我设置最大的内存 -Xmx1024m ，为了让JVM在GC期间不需要再浪费时间再动态计算扩容大小，同时也设置了 -Xms1024m ；

在启动的过程中Eden共发生了17次GC，为了减少新生代gc次数，我把新生代的内存大小设置成 -Xmn256m ;

重新启动之后查看VisualGC，新生代gc次数从 17次 降低到了 7次，耗时从 324ms 降低到了 152ms。

在调整内存前发生了5次Full GC，调整内存后的依然还是有4次Full GC，但是从两张图我们可以看出，老年代的空间还有很多剩余，是不应该发生Full GC的；考虑是否是代码中有地方手动调用 System.gc() 出发了Full GC，所以添加了参数 -XX:+DisableExplicitGC ，再次重新启动IDEA，结果很失望，依然还有4次Full GC；

再次仔细观察优化前的图，注意看 Last Cause: Metadata GC Threshold , 最后一次gc是应该Metaspace区域内存不够发生的GC，为了验证我们的猜想，打印出GC日志来看看。在 idea.vmoptions 中添加打印日志相关的参数：

-XX:+PrintGCDetails

-XX:+PrintGCDateStamps

-Xloggc:../gc.log

JVM的GC日志的主要参数包括如下几个：

-XX:+PrintGC 输出GC日志

-XX:+PrintGCDetails 输出GC的详细日志

-XX:+PrintGCTimeStamps 输出GC的时间戳（以基准时间的形式）

-XX:+PrintGCDateStamps 输出GC的时间戳（以日期的形式，如 2013-05-04T21:53:59.234+0800）

-XX:+PrintHeapAtGC 在进行GC的前后打印出堆的信息

-Xloggc:../logs/gc.log 日志文件的输出路径

重新启动idea，查看gc.log

其中 PSYoungGen: 表示新生代使用的ParallelScavenge垃圾收集器， 31416K->0K(181248K) 表示 gc前已使用的内存大小 -> gc后已使用内存大小（该区域的总内存大小）

从日志中我们看出每次Full GC都是因为 Metadata GC Threshold ，而Metaspace每次gc回收的内存几乎没有，仅仅是扩大了该区域的容量；找到了原因那就好办了，添加如下的参数调整Metaspace的大小：

-XX:MetaspaceSize=256m

再次重启Idea之后，发现Full GC没有了，心情很爽

测试打开大项目点击编译代码，发现自己的idea卡死了，查看VisualGC之后发现堆内存都还有空闲，只有Metaspace被全部占满了，所以是自己给的最大空间设置太小，所以直接去掉了 -XX:MaxMetaspaceSize=256m

选择垃圾收集器

从刚才的gc日志中，我们可以发现默认使用的是ParallelScavenge + Parallel Old垃圾收集器，这个组合注重的是吞吐量，这里我们尝试换一个注重低延时的垃圾收集器试一试

ParNew + cms

在 idea.vmoptions 中添加如下配置：

-XX:+UseConcMarkSweepGC

-XX:+UseParNewGC

重启IDEA之后查看VisualGC

很尴尬，同样发生了6次gc， ParallelScavenge + Parallel Old 的组合耗时197ms，而 ParNew + CMS 的组合耗时379ms；虽然是这个结果，但是我们需要考虑当前只发生了MinorGC，如果发生FullGC了结果又会如何了，大家可以自己测试一下

G1

我们在换一个最新的G1垃圾回收器试试，在 idea.vmoptions 中添加如下配置：

-XX:+UseG1GC

这个结果好像也还是要慢一点点，自己多次测试过这两个垃圾回收器，虽然每次结果都不一样，相差不远，所以垃圾回收器可以自己选择，这里我们选择的是G1

类加载时间优化

根据之前的分析，idea启动加载类27526个，耗时 21s，这个我们有办法能优化一下吗？因为idea是常用的开发工具，经常很多人的使用，我们可以认为它的代码是安全的，是否符合当前虚拟机的要求，不会危害虚拟机的安全，所以我们使用参数 -Xverify:none 来禁用字节码的验证过程

重启IDEA

耗时下降到了11s，效果还是比较明显的

总结

做完了所有优化之后，经过多次重启测试，平均的启动时间下降到了11s，为了安慰我本次操作没有白辛苦，搞一张11s以下的图

我已经从零开始手写了简易版springmvc，以及编写了详细的说明文档，希望能够帮助伙伴们深入理解springmvc核心原理.

源码获取地址：我把开源的项目代码都已经放到了Git仓库，Github仓库地址：https://github.com/silently9527 ，码云仓库地址：https://gitee.com/silently9527 ，

implementation="cToskvtEon.silently9527.MyApplicationInitializedListener"/>

优化前的启动信息与时间消耗

根据VisualGC和IDEA启动插件收集到的信息：

IDEA启动耗时 15s 总共垃圾收集22次，耗时1.2s，其中新生代GC 17次，耗时324ms;

老年代GC 5次，耗时953ms 加载类27526个，耗时 21s

按照这个数据来看也算是正常，15s 其实也在接受范围内，由于本文主要演示性能调优，所以需要测试能否在快一些

开始尝试优化

调整内存来控制垃圾回收频率

图上我们可以看出，启动参数指定的512m的内存被分配到新生代的只有169m，由于IDEA是我们开发常用的工具，平时的编译过程也需要足够的内存，所以我们需要先把总的内存扩大，这里我设置最大的内存 -Xmx1024m ，为了让JVM在GC期间不需要再浪费时间再动态计算扩容大小，同时也设置了 -Xms1024m ；

在启动的过程中Eden共发生了17次GC，为了减少新生代gc次数，我把新生代的内存大小设置成 -Xmn256m ;

重新启动之后查看VisualGC，新生代gc次数从 17次 降低到了 7次，耗时从 324ms 降低到了 152ms。

在调整内存前发生了5次Full GC，调整内存后的依然还是有4次Full GC，但是从两张图我们可以看出，老年代的空间还有很多剩余，是不应该发生Full GC的；考虑是否是代码中有地方手动调用 System.gc() 出发了Full GC，所以添加了参数 -XX:+DisableExplicitGC ，再次重新启动IDEA，结果很失望，依然还有4次Full GC；

再次仔细观察优化前的图，注意看 Last Cause: Metadata GC Threshold , 最后一次gc是应该Metaspace区域内存不够发生的GC，为了验证我们的猜想，打印出GC日志来看看。在 idea.vmoptions 中添加打印日志相关的参数：

-XX:+PrintGCDetails

-XX:+PrintGCDateStamps

-Xloggc:../gc.log

JVM的GC日志的主要参数包括如下几个：

-XX:+PrintGC 输出GC日志

-XX:+PrintGCDetails 输出GC的详细日志

-XX:+PrintGCTimeStamps 输出GC的时间戳（以基准时间的形式）

-XX:+PrintGCDateStamps 输出GC的时间戳（以日期的形式，如 2013-05-04T21:53:59.234+0800）

-XX:+PrintHeapAtGC 在进行GC的前后打印出堆的信息

-Xloggc:../logs/gc.log 日志文件的输出路径

重新启动idea，查看gc.log

其中 PSYoungGen: 表示新生代使用的ParallelScavenge垃圾收集器， 31416K->0K(181248K) 表示 gc前已使用的内存大小 -> gc后已使用内存大小（该区域的总内存大小）

从日志中我们看出每次Full GC都是因为 Metadata GC Threshold ，而Metaspace每次gc回收的内存几乎没有，仅仅是扩大了该区域的容量；找到了原因那就好办了，添加如下的参数调整Metaspace的大小：

-XX:MetaspaceSize=256m

再次重启Idea之后，发现Full GC没有了，心情很爽

测试打开大项目点击编译代码，发现自己的idea卡死了，查看VisualGC之后发现堆内存都还有空闲，只有Metaspace被全部占满了，所以是自己给的最大空间设置太小，所以直接去掉了 -XX:MaxMetaspaceSize=256m

选择垃圾收集器

从刚才的gc日志中，我们可以发现默认使用的是ParallelScavenge + Parallel Old垃圾收集器，这个组合注重的是吞吐量，这里我们尝试换一个注重低延时的垃圾收集器试一试

ParNew + cms

在 idea.vmoptions 中添加如下配置：

-XX:+UseConcMarkSweepGC

-XX:+UseParNewGC

重启IDEA之后查看VisualGC

很尴尬，同样发生了6次gc， ParallelScavenge + Parallel Old 的组合耗时197ms，而 ParNew + CMS 的组合耗时379ms；虽然是这个结果，但是我们需要考虑当前只发生了MinorGC，如果发生FullGC了结果又会如何了，大家可以自己测试一下

G1

我们在换一个最新的G1垃圾回收器试试，在 idea.vmoptions 中添加如下配置：

-XX:+UseG1GC

这个结果好像也还是要慢一点点，自己多次测试过这两个垃圾回收器，虽然每次结果都不一样，相差不远，所以垃圾回收器可以自己选择，这里我们选择的是G1

类加载时间优化

根据之前的分析，idea启动加载类27526个，耗时 21s，这个我们有办法能优化一下吗？因为idea是常用的开发工具，经常很多人的使用，我们可以认为它的代码是安全的，是否符合当前虚拟机的要求，不会危害虚拟机的安全，所以我们使用参数 -Xverify:none 来禁用字节码的验证过程

重启IDEA

耗时下降到了11s，效果还是比较明显的

总结

做完了所有优化之后，经过多次重启测试，平均的启动时间下降到了11s，为了安慰我本次操作没有白辛苦，搞一张11s以下的图

我已经从零开始手写了简易版springmvc，以及编写了详细的说明文档，希望能够帮助伙伴们深入理解springmvc核心原理.

源码获取地址：我把开源的项目代码都已经放到了Git仓库，Github仓库地址：https://github.com/silently9527 ，码云仓库地址：https://gitee.com/silently9527 ，

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。