第16章

🚀 高并发场景JVM调优

掌握高并发应用的JVM调优策略，优化并发性能，解决高并发场景下的性能瓶颈

学习目标

高并发场景特点

高并发场景是指系统需要同时处理大量用户请求的情况，这对JVM的性能提出了严峻挑战。在高并发环境下，JVM需要高效地管理大量线程、处理频繁的内存分配和回收、优化锁竞争等问题。

核心理解

高并发调优的核心是在保证系统稳定性的前提下，最大化系统的吞吐量和响应速度，同时控制资源消耗。

高并发挑战

线程竞争
大量线程同时访问共享资源，导致锁竞争激烈，影响系统性能。
内存压力
频繁的对象创建和销毁，增加GC压力，可能导致长时间停顿。
响应延迟
系统负载增加导致响应时间变长，影响用户体验。
资源争用
CPU、内存、网络等资源的激烈竞争，需要合理分配和调度。

并发调优策略

高并发场景下的JVM调优需要从多个维度进行优化，包括线程池配置、锁优化、内存管理、GC调优等方面。

线程池优化

合理配置线程池参数是高并发调优的关键。需要根据业务特点和系统资源来设置核心线程数、最大线程数、队列大小等参数。 

// 线程池配置示例
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    corePoolSize,           // 核心线程数
    maximumPoolSize,        // 最大线程数
    keepAliveTime,          // 线程存活时间
    TimeUnit.SECONDS,       // 时间单位
    new LinkedBlockingQueue<>(queueCapacity), // 工作队列
    new ThreadFactoryBuilder()
        .setNameFormat("business-thread-%d")
        .setDaemon(false)
        .build(),
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 拒绝策略
);

// 监控线程池状态
ScheduledExecutorService monitor = Executors.newScheduledThreadPool(1);
monitor.scheduleAtFixedRate(() -> {
    System.out.println("Active threads: " + executor.getActiveCount());
    System.out.println("Queue size: " + executor.getQueue().size());
    System.out.println("Completed tasks: " + executor.getCompletedTaskCount());
}, 0, 30, TimeUnit.SECONDS);
💻 查看完整代码 - 在线IDE体验

锁优化策略

内存模型优化

在高并发场景下，内存访问模式对性能有重要影响。需要关注缓存行、伪共享、内存屏障等底层优化技术。

避免伪共享

伪共享是高并发场景下的性能杀手，当多个线程访问同一缓存行的不同变量时，会导致缓存失效，严重影响性能。 

// 避免伪共享的示例
public class PaddedCounter {
    // 使用@Contended注解避免伪共享（JDK 8+）
    @sun.misc.Contended
    private volatile long counter = 0;
    
    // 或者使用填充字段
    private long p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7; // 缓存行填充
    private volatile long value = 0;
    private long p8, p9, p10, p11, p12, p13, p14; // 缓存行填充
    
    public void increment() {
        counter++;
    }
    
    public long getCounter() {
        return counter;
    }
}

内存分配优化

GC并发优化

高并发场景下，GC停顿时间对系统性能影响巨大。需要选择合适的垃圾回收器，并进行精细化调优。

垃圾回收器选择

G1GC
适合大堆内存，可控制停顿时间，适合高并发场景。
ZGC
超低延迟垃圾回收器，停顿时间在10ms以内。
Shenandoah
低延迟垃圾回收器，并发回收，减少停顿。

GC调优参数

# G1GC高并发调优参数
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=200          # 目标停顿时间
-XX:G1HeapRegionSize=16m          # Region大小
-XX:G1NewSizePercent=30           # 新生代最小比例
-XX:G1MaxNewSizePercent=40        # 新生代最大比例
-XX:G1MixedGCCountTarget=8        # 混合GC目标次数
-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=85  # 混合GC存活阈值

# 并发线程数调优
-XX:ConcGCThreads=4               # 并发GC线程数
-XX:ParallelGCThreads=8           # 并行GC线程数

# 内存分配优化
-XX:+UseTLAB                      # 启用TLAB
-XX:TLABSize=1m                   # TLAB大小
-XX:ResizeTLAB                    # 动态调整TLAB

高并发问题诊断

高并发场景下容易出现各种性能问题，需要掌握有效的诊断方法和工具。

常见问题类型

诊断工具和方法

# 线程状态分析
jstack  > thread_dump.txt

# 死锁检测
jcmd  Thread.print -l

# 内存分析
jmap -dump:live,format=b,file=heap.hprof 

# GC分析
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-Xloggc:gc.log

# 性能监控
jstat -gc  1s

高并发调优最佳实践

基于实际项目经验，总结高并发场景下的JVM调优最佳实践。

调优原则

关键提示

高并发调优是一个持续的过程，需要根据业务发展和系统变化不断调整优化策略。

上一章：大数据场景JVM调优 下一章：故障诊断与问题排查