前言

這篇文章，給大家聊一個(gè)生產(chǎn)環(huán)境的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)：線上系統(tǒng)部署的時(shí)候，JVM堆內(nèi)存大小是越大越好嗎？

先說明白一個(gè)前提，本文主要討論的是Kafka和Elasticsearch兩種分布式系統(tǒng)的線上部署情況，不是普通的Java應(yīng)用系統(tǒng)。

1、是否依賴Java系統(tǒng)自身內(nèi)存處理數(shù)據(jù)？

先說明一點(diǎn)，不管是我們自己開發(fā)的Java應(yīng)用系統(tǒng)，還是一些中間件系統(tǒng)，在實(shí)現(xiàn)的時(shí)候都需要選擇是否基于自己Java進(jìn)程的內(nèi)存來處理數(shù)據(jù)。

大家應(yīng)該都知道，Java、Scala等編程語言底層依賴的都是JVM，那么只要是使用JVM，就可以考慮在JVM進(jìn)程的內(nèi)存中來放置大量的數(shù)據(jù)。

還是給大家舉個(gè)例子，大家應(yīng)該還記得之前聊過消息中間件系統(tǒng)。

比如說系統(tǒng)A可以給系統(tǒng)B發(fā)送一條消息，那么中間需要依賴一個(gè)消息中間件，系統(tǒng)A要先把消息發(fā)送到消息中間件，然后系統(tǒng)B從這個(gè)消息中間件消費(fèi)到這條消息。

大家看下面的示意圖。

大家應(yīng)該都知道，一條消息發(fā)送到消息中間件之后，有一種處理方式，就是把這條數(shù)據(jù)先緩沖在自己的JVM內(nèi)存里。

然后過一段時(shí)間之后，再從自己的內(nèi)存刷新到磁盤上去，這樣可以持久化保存這條消息，如下圖。

2、依賴Java系統(tǒng)自身內(nèi)存有什么缺陷

如果用類似上述的方式，依賴Java系統(tǒng)自身內(nèi)存處理數(shù)據(jù)，比如說設(shè)計(jì)一個(gè)內(nèi)存緩沖區(qū)，來緩沖住高并發(fā)寫入的大量消息，那么是有其缺陷的。

最大的缺陷，其實(shí)就是JVM的GC問題，這個(gè)GC就是垃圾回收，這里簡單說一下他是怎么回事。

大家可以想一下，如果一個(gè)Java進(jìn)程里老是塞入很多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是用來緩沖在內(nèi)存里的，但是過一會(huì)兒這些數(shù)據(jù)都會(huì)寫入磁盤。

那么寫入磁盤之后，這些數(shù)據(jù)還需要繼續(xù)放在內(nèi)存里嗎？

明顯是不需要的了，此時(shí)就會(huì)依托JVM垃圾回收機(jī)制，把內(nèi)存里那些不需要的數(shù)據(jù)給回收掉，釋放掉那些內(nèi)存空間騰出來。

但是JVM垃圾回收的時(shí)候，有一種情況叫做stop the world，就是他會(huì)停止你的工作線程，就專門讓他進(jìn)行垃圾回收。

這個(gè)時(shí)候，他在垃圾回收的時(shí)候，有可能你的這個(gè)中間件系統(tǒng)就運(yùn)行不了了。

比如你發(fā)送請(qǐng)求給他，他可能都沒法響應(yīng)給你，因?yàn)樗慕邮照?qǐng)求的工作線程都停了，現(xiàn)在人家后臺(tái)的垃圾回收線程正在回收垃圾對(duì)象。

大家看下圖。

雖然說現(xiàn)在JVM的垃圾回收器一直在不斷的演進(jìn)和發(fā)展，從CMS到G1，盡可能的在降低垃圾回收的時(shí)候的影響，減少工作線程的停頓。

但是你要是完全依賴JVM內(nèi)存來管理大量的數(shù)據(jù)，那在垃圾回收的時(shí)候，或多或少總是有影響的。

所以特別是對(duì)于一些大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，中間件系統(tǒng)，這個(gè)JVM的GC（Garbage Collector，垃圾回收）問題，真是最頭疼的一個(gè)問題。

3、優(yōu)化為依賴OS Cache而不是JVM

所以類似Kafka、Elasticsearch等分布式中間件系統(tǒng)，雖然也是基于JVM運(yùn)行的，但是他們都選擇了依賴OS Cache來管理大量的數(shù)據(jù)。

也就是說，是操作系統(tǒng)管理的內(nèi)存緩沖，而不是依賴JVM自身內(nèi)存來管理大量的數(shù)據(jù)。

具體來說，比如說Kafka吧，如果你寫一條數(shù)據(jù)到Kafka，他實(shí)際上會(huì)直接寫入磁盤文件。

但是磁盤文件在寫入之前其實(shí)會(huì)進(jìn)入os cache，也就是操作系統(tǒng)管理的內(nèi)存空間，然后過一段時(shí)間，操作系統(tǒng)自己會(huì)選擇把他的os cache的數(shù)據(jù)刷入磁盤。

然后后續(xù)在消費(fèi)數(shù)據(jù)的時(shí)候，其實(shí)也會(huì)優(yōu)先從os cache（內(nèi)存緩沖）里來讀取數(shù)據(jù)。

相當(dāng)于寫數(shù)據(jù)和讀數(shù)據(jù)都是依托于os cache來進(jìn)行的，完全依托操作系統(tǒng)級(jí)別的內(nèi)存區(qū)域來進(jìn)行，讀寫性能都很高。

此外，還有另外一個(gè)好處，就是不要依托自身JVM來緩沖大量的數(shù)據(jù)，這樣可以避免復(fù)雜而且耗時(shí)的JVM垃圾回收操作。

大家看下面的圖，其實(shí)就是一個(gè)典型的Kafka的運(yùn)行流程。

然后比如Elasticsearch，他作為一個(gè)現(xiàn)在最流行的分布式搜索系統(tǒng)，也是采用類類似的機(jī)制。

大量的依賴os cache來緩沖大量的數(shù)據(jù)，然后在進(jìn)行搜索和查詢的時(shí)候，也可以優(yōu)先從os cache（內(nèi)存區(qū)域）中讀取數(shù)據(jù)，這樣就可以保證非常高的讀寫性能。

4、老司機(jī)經(jīng)驗(yàn)之談

依賴os cache的系統(tǒng)JVM內(nèi)存越大越好？

所以現(xiàn)在就可以進(jìn)入我們的主題了，那么比如就以上述說的kafka、elasticsearch等系統(tǒng)而言，在線上生產(chǎn)環(huán)境部署的時(shí)候，你知道他們是大量依賴于os cache來緩沖大量數(shù)據(jù)的。

那么，給他們分配JVM堆內(nèi)存大小的時(shí)候是越大越好嗎？

明顯不是的，假如說你有一臺(tái)機(jī)器，有32GB的內(nèi)存，現(xiàn)在你如果在搞不清楚狀況的情況下，要是傻傻的認(rèn)為還是給JVM分配越大內(nèi)存越好，此時(shí)比如給了16G的堆內(nèi)存空間給JVM，那么os cache剩下的內(nèi)存，可能就不到10GB了，因?yàn)楸旧砥渌某绦蜻€要占用幾個(gè)GB的內(nèi)存。

那如果是這樣的話，就會(huì)導(dǎo)致你在寫入磁盤的時(shí)候，os cache能容納的數(shù)據(jù)量很有限。

比如說一共有20G的數(shù)據(jù)要寫入磁盤，現(xiàn)在就只有10GB的數(shù)據(jù)可以放在os cache里，然后另外10GB的數(shù)據(jù)就只能放在磁盤上。

此時(shí)在讀取數(shù)據(jù)的時(shí)候，那么起碼有一半的讀取請(qǐng)求，必須從磁盤上去讀了，沒法從os cache里讀，誰讓你os cache里就只能放的下10G的一半大小的數(shù)據(jù)啊，另外一半都在磁盤里，這也是沒辦法的，如下圖。

那此時(shí)你有一半的請(qǐng)求都是從磁盤上在讀取數(shù)據(jù)，必然會(huì)導(dǎo)致性能很差。

所以很多人在用Elasticsearch的時(shí)候就是這樣的一個(gè)問題，老是覺得ES讀取速度慢，幾個(gè)億的數(shù)據(jù)寫入ES，讀取的時(shí)候要好幾秒。

那能不花費(fèi)好幾秒嗎？你要是ES集群部署的時(shí)候，給JVM內(nèi)存過大，給os cache留了幾個(gè)GB的內(nèi)存，導(dǎo)致幾億條數(shù)據(jù)大部分都在磁盤上，不在os cache里，最后讀取的時(shí)候大量讀磁盤，耗費(fèi)個(gè)幾秒鐘是很正常的。

5、正確的做法

針對(duì)場(chǎng)景合理給os cache更大內(nèi)存。

所以說，針對(duì)類似Kafka、Elasticsearch這種生產(chǎn)系統(tǒng)部署的時(shí)候，應(yīng)該要給JVM比如6GB或者幾個(gè)GB的內(nèi)存就可以了。

因?yàn)樗麄兛赡懿恍枰馁M(fèi)過大的內(nèi)存空間，不依賴JVM內(nèi)存管理數(shù)據(jù)，當(dāng)然具體是設(shè)置多少，需要你精準(zhǔn)的壓測(cè)和優(yōu)化。

但是對(duì)于這類系統(tǒng)，應(yīng)該給os cache留出來足夠的內(nèi)存空間，比如32GB內(nèi)存的機(jī)器，完全可以給os cache留出來20多G的內(nèi)存空間，那么此時(shí)假設(shè)你這臺(tái)機(jī)器總共就寫入了20GB的數(shù)據(jù)，就可以全部駐留在os cache里了。

然后后續(xù)在查詢數(shù)據(jù)的時(shí)候，不就可以全部從os cache里讀取數(shù)據(jù)了，完全依托內(nèi)存來走，那你的性能必然是毫秒級(jí)的，不可能出現(xiàn)幾秒鐘才完成一個(gè)查詢的情況。

整個(gè)過程，如下圖所示：

所以說，建議大家在線上生產(chǎn)系統(tǒng)引入任何技術(shù)的時(shí)候，都應(yīng)該先對(duì)這個(gè)技術(shù)的原理，甚至源碼進(jìn)行深入的理解，知道他具體的工作流程是什么，然后針對(duì)性的合理設(shè)計(jì)生產(chǎn)環(huán)境的部署方案，保證最佳的生產(chǎn)性能。