JVM性能調(diào)優(yōu)實戰(zhàn)：讓你的IntelliJ Idea縱享絲滑
前言
在前面整理了一篇關(guān)于JVM故障診斷和處理工具，考慮到大部分的Java程序員都使用的時IntelliJ Idea，本篇就使用工具來實戰(zhàn)演練對IntelliJ Idea運行速度調(diào)優(yōu)
調(diào)優(yōu)前的運行狀態(tài)
原始配置內(nèi)容
要查詢idea原始配置文件的路徑可以在VisualVM中的概述中查看
原始配置內(nèi)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
打印啟動時間插件開發(fā)
需要直觀地看到優(yōu)化前和優(yōu)化后啟動時間的變化，所以需要簡單做一個Idea的插件開發(fā)，關(guān)于Idea插件開發(fā)的流程建議參考我以前的文章《IDEA插件：多線程文件下載插件開發(fā) 》
JVM的啟動時間到所有組件初始化完成后的時間就看做是IDEA的啟動時間，代碼如下
- 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, "啟動耗時", Messages.getInformationIcon());
- }
- }
plugin.xml中添加如下代碼：
- <extensions defaultExtensionNs="com.intellij">
- <applicationInitializedListener id="MyApplicationInitializedListener"
- implementation="cn.silently9527.MyApplicationInitializedListener"/>
- </extensions>
優(yōu)化前的啟動信息與時間消耗
根據(jù)VisualGC和IDEA啟動插件收集到的信息：
- IDEA啟動耗時 15s
- 總共垃圾收集22次，耗時1.2s，其中新生代GC 17次，耗時324ms; 老年代GC 5次，耗時953ms
- 加載類27526個，耗時 21s
❝
按照這個數(shù)據(jù)來看也算是正常，15s 其實也在接受范圍內(nèi)，由于本文主要演示性能調(diào)優(yōu)，所以需要測試能否再快一些
❞
開始嘗試優(yōu)化
調(diào)整內(nèi)存來控制垃圾回收頻率
圖上我們可以看出，啟動參數(shù)指定的512m的內(nèi)存被分配到新生代的只有169m，由于IDEA是我們開發(fā)常用的工具，平時的編譯過程也需要足夠的內(nèi)存，所以我們需要先把總的內(nèi)存擴大，這里我設(shè)置最大的內(nèi)存-Xmx1024m，為了讓JVM在GC期間不需要再浪費時間再動態(tài)計算擴容大小，同時也設(shè)置了-Xms1024m；
在啟動的過程中Eden共發(fā)生了17次GC，為了減少新生代gc次數(shù)，我把新生代的內(nèi)存大小設(shè)置成-Xmn256m;
重新啟動之后查看VisualGC，新生代gc次數(shù)從 17次 降低到了 7次，耗時從 324ms 降低到了 152ms。
在調(diào)整內(nèi)存前發(fā)生了5次Full GC，調(diào)整內(nèi)存后的依然還是有4次Full GC，但是從兩張圖我們可以看出，老年代的空間還有很多剩余，是不應(yīng)該發(fā)生Full GC的；考慮是否是代碼中有地方手動調(diào)用System.gc()觸發(fā)了Full GC，所以添加了參數(shù)-XX:+DisableExplicitGC，再次重新啟動IDEA，結(jié)果很失望，依然還有4次Full GC；
再次仔細觀察優(yōu)化前的圖，注意看 Last Cause: Metadata GC Threshold , 最后一次gc是應(yīng)該Metaspace區(qū)域內(nèi)存不夠發(fā)生的GC，為了驗證我們的猜想，打印出GC日志來看看。在idea.vmoptions中添加打印日志相關(guān)的參數(shù)：
- -XX:+PrintGCDetails
- -XX:+PrintGCDateStamps
- -Xloggc:../gc.log
❝
JVM的GC日志的主要參數(shù)包括如下幾個：
-XX:+PrintGC 輸出GC日志
-XX:+PrintGCDetails 輸出GC的詳細日志
-XX:+PrintGCTimeStamps 輸出GC的時間戳（以基準時間的形式）
-XX:+PrintGCDateStamps 輸出GC的時間戳（以日期的形式，如 2013-05-04T21:53:59.234+0800）
-XX:+PrintHeapAtGC 在進行GC的前后打印出堆的信息
-Xloggc:../logs/gc.log 日志文件的輸出路徑
❞
重新啟動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前已使用的內(nèi)存大小 -> gc后已使用內(nèi)存大?。ㄔ搮^(qū)域的總內(nèi)存大小）
❞
從日志中我們看出每次Full GC都是因為Metadata GC Threshold，而Metaspace每次gc回收的內(nèi)存幾乎沒有，僅僅是擴大了該區(qū)域的容量；找到了原因那就好辦了，添加如下的參數(shù)調(diào)整Metaspace的大?。?code>
- -XX:MetaspaceSize=256m
再次重啟Idea之后，發(fā)現(xiàn)Full GC沒有了，心情很爽
測試打開大項目點擊編譯代碼，發(fā)現(xiàn)自己的idea卡死了，查看VisualGC之后發(fā)現(xiàn)堆內(nèi)存都還有空閑，只有Metaspace被全部占滿了，所以是自己給的最大空間設(shè)置太小，所以直接去掉了-XX:MaxMetaspaceSize=256m
選擇垃圾收集器
從剛才的gc日志中，我們可以發(fā)現(xiàn)默認使用的是ParallelScavenge + Parallel Old垃圾收集器，這個組合注重的是吞吐量，這里我們嘗試換一個注重低延時的垃圾收集器試一試
- ParNew + CMS 在idea.vmoptions中添加如下配置：
- -XX:+UseConcMarkSweepGC
- -XX:+UseParNewGC
重啟IDEA之后查看VisualGC
很尷尬，同樣發(fā)生了6次gc，ParallelScavenge + Parallel Old的組合耗時197ms，而ParNew + CMS的組合耗時379ms；雖然是這個結(jié)果，但是我們需要考慮當前只發(fā)生了MinorGC，如果發(fā)生FullGC了結(jié)果又會如何了，大家可以自己測試一下
- G1 我們再換一個最新的G1垃圾回收器試試，在idea.vmoptions中添加如下配置：
- -XX:+UseG1GC
這個結(jié)果好像也還是要慢一點點，自己多次測試過這兩個垃圾回收器，雖然每次結(jié)果都不一樣，相差不遠，所以垃圾回收器可以自己選擇，這里我們選擇的是G1
類加載時間優(yōu)化
根據(jù)之前的分析，idea啟動加載類27526個，耗時 21s，這個我們有辦法能優(yōu)化一下嗎？因為idea是常用的開發(fā)工具，經(jīng)常很多人的使用，我們可以認為它的代碼是安全的，是否符合當前虛擬機的要求，不會危害虛擬機的安全，所以我們使用參數(shù)-Xverify:none來禁用字節(jié)碼的驗證過程
重啟IDEA
耗時下降到了11s，效果還是比較明顯的
總結(jié)
做完了所有優(yōu)化之后，經(jīng)過多次重啟測試，平均的啟動時間下降到了11s，為了安慰我本次操作沒有白辛苦，搞一張11s以下的圖
