东方龙马 | 慎用java.lang.ref.SoftReference实现缓存

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  在JVM组织组织结构实现缓存容器,东方龙马认为最麻烦的事情是要对缓存大小进行控制。为何么从前说?当让让我们都都 缓存的是许多值对象(ValueObject)时,另还还有一个多难点是计算这俩 些对象(及对象引用的大小)。JVM的API并那末赋予让让我们都都 通过简单的调用即可获得对象(及其引用)大小的能力。当然,让我通过ObjectOutputStream又机会自定义的辦法 将对象转加进去二进制数据[bytes],从而做到精确控制缓存占用的内存,而且带来的另还还有一个多问題是对象的序列化与反序列化带来的开销。

  JVM的Reference(java.lang.ref.Reference:Since JDK1.2)的出先似乎给开发者带来了美好的前景。关于Java编程中的引用,粗略介绍如下:

  1.强引用

  这是使用最普遍的引用。机会另还还有一个多对象具有强引用,那就这类于必不可少的生活用品,垃圾回收器绝不需要回收它。当内存空 间匮乏,Java虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError错误,使应用应用程序异常终止,如果会靠随意回收具有强引用的对象来出理 内存匮乏问題。

  强引用的例子:辦法 局部变量、JNI变量、类变量,概括起来,如果所有GC Root引用可达的时需强引用;

  2.软引用(SoftReference)

  机会另还还有一个多对象只具有软引用,那就这类于可有可无的生活用品。机会内存空间足够,垃圾回收器就不需要回收它,机会内存空间匮乏了,就会回收什么对象的内存。假若垃圾回收器那末回收它,该对象就能非要被应用应用程序使用。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。

  软引用能非要和另还还有一个多引用队列(ReferenceQueue)联合使用,机会软引用所引用的对象被垃圾回收,Java虚拟机就会把这俩 软引用加入到与之关联的引用队列中。

  3.弱引用(WeakReference)

  机会另还还有一个多对象只具有弱引用,那就这类于可有可无的生活用品。 弱引用与软引用的区别在于:只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器应用应用程序扫描它 所管辖的内存区域的过程中,一旦发现了只具有弱引用的对象,不管当前内存空间足够是算不算,一定会回收它的内存。不过,机会垃圾回收器是另还还有一个多优先级很低的应用应用程序, 而且不一定会比较慢发现什么只具有弱引用的对象。

  弱引用能非要和另还还有一个多引用队列(ReferenceQueue)联合使用,机会弱引用所引用的对象被垃圾回收,Java虚拟机就会把这俩 弱引用加入到与之关联的引用队列中。

  4.虚引用(PhantomReference)

  "虚引用"顾名思义,如果形同虚设,与许多几种引用时需同,虚引用不需要会决定对象的生命周期。机会另还还有一个多对象仅持有虚引用,那末它就和那末任何引用一样,在任何从前都机会被垃圾回收。

  虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。虚引用与软引用和弱引用的另还还有一个多区别在于:虚引用时需和引用队列(ReferenceQueue)联合使用。当垃 圾回收器准备回收另还还有一个多对象时,机会发现它还有虚引用,就会在回收对象的内存从前,把这俩 虚引用加入到与之关联的引用队列中。应用应用程序能非要通过判断引用队列中是 否机会加入了虚引用,来了解被引用的对象是算不算将要被垃圾回收。应用应用程序机会发现某个虚引用机会被加入到引用队列,那末就能非要在所引用的对象的内存被回收从前采 取必要的行动。

  实际上,虚引用的get,老要返回null。

  java.lang.ref这俩 包(很重是java.lang.ref.SoftReference)似乎把开发者从繁琐的以及容易出先象的内存管理中解放了出来:既不担心在内存消耗很多时咋样快速地释放内存,如果担心缓存管理不当带来的内存泄漏,事实甜得那末么?让让让我们都都 来看另还还有一个多实际的案例。

  某用户使用Gerrit2作为其代码管理的工具。系统运维工程师反映,近期系统在运行过程中频繁出先性能问題,最终用户使用系统时老要出先挂起(无响应)。运行环境如下:

  OS:Linux

  里面件:Gerrit2

  JDK:Sun JDK1.8_0_x

  JVM Heap分配:16G/32G

接到这俩 问題,遵循既定的思路,让用户做一定的准备,调整JVM的参数捕获故障时的现场信息进行问題分析。最后定位为JVM Heap频繁的Full GC问題是因为 应用出先性能故障,参考如下:

  JVM GC日志显示,每一次GC从前,JVM Heap空闲的空间仍然有1GB以上的空间可用;

  而且有Overhead为50%的GC情况报告;

  分析GC Completed以及Overhead情况报告,在接近故障点时,有明显的GC频繁及GC时间上升(峰值5923ms);

  原始的JVM GC日志显示,在故障时间点附过,有非常频繁的Full GC,触发的原机会JVM Old区满,而且每次Full GC后,Old区能释放出来的空闲空间相当少;而且整个JVM总计的空闲Heap仍然有1GB以上的空间。

  性能问題是因为 :JVM Old区满,频繁的Full GC是因为 应用性能下降非常严重;

  附注:

  GC Completed or GC :Time(millisecond) spent during garbage collection.

  Overhead: Ratio(%) time spent in allocation failure vs. time between AF

  继续深入分析问題,让让我们都都 发现了内存中处于的大对象:

  Class Name | Shallow Heap | Retained Heap

  ---------------------------------------------------------------------------------------------------

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.WindowCache @ 0x7ff59077b508| 104 | 20,638,034,208

  ---------------------------------------------------------------------------------------------------

  Type |Name |Value

  -------------------------------------------------------------------------------------------------------

  ref |openBytes |20382985278

  ref |openFiles |1859

  int |windowSize |8192

  int |windowSizeShift|13

  boolean|mmap |false

  long |maxBytes |10485750

  int |maxFiles |16384

  int |evictBatch |64

  ref |evictLock |java.util.concurrent.locks.ReentrantLock @ 0x7ff590c04510

  ref |locks |org.eclipse.jgit.internal.storage.file.WindowCache$Lock[16384] @ 0x7ff590e9c7c0

  ref |table |java.util.concurrent.atomic.AtomicReferenceArray @ 0x7ff59077b5c0

  ref |clock |95846850

  int |tableSize |350

  ref |queue |java.lang.ref.ReferenceQueue @ 0x7ff59077b570

  -------------------------------------------------------------------------------------------------------

  Class Name | Shallow Heap | Retained Heap

  ------------------------------------------------------------------------------------------------------

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf48e46a0| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf47ba558| 48 | 48

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf478bff0| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf478bf40| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf478be90| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf473ef90| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf473eee0| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf473ee50| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf473b950| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf4736210| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf47344e0| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf47343d0| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf4727498| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf46640d0| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf4664020| 48 | 8,264

  Total: 15 of 2,488,502 entries; 2,488,587 more | |

  ------------------------------------------------------------------------------------------------------

  评析:

  Class Name | Shallow Heap | Retained Heap

  -----------------------------------------------------------------------------------------------------

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbf42d39e0| 112 | 6,312

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbf3999e48| 112 | 5,752

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbf385dd28| 112 | 264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbf27e1c20| 112 | 12,504

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbf148de08| 112 | 10,048

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbf0b97010| 112 | 12,240

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbef2869e0| 112 | 9,352

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbeee8bc50| 112 | 41,408

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbeee26698| 112 | 10,000

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbec1c1318| 112 | 9,888

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbec1ba1a0| 112 | 9,920

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbeb619898| 112 | 47,144

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbe94a62a0| 112 | 11,696

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbe90dd688| 112 | 9,050

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository @ 0x7ffbe56b3f88| 112 | 12,344

  Total: 15 of 3,379 entries; 3,364 more | |

  -----------------------------------------------------------------------------------------------------

  评析:

  。

  Class Name | Shallow Heap | Retained Heap

  -----------------------------------------------------------------------------------------------

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff593248670| 128 | 168,684,904

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5ca5e57e0| 128 | 163,743,112

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff65d2797c8| 128 | 150,335,888

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff67ed5a5a0| 128 | 116,092,248

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5d36b1350| 128 | 111,506,864

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff741d9c950| 128 | 92,786,784

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5c56577d0| 128 | 55,945,508

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5d4cb7ed0| 128 | 31,506,712

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5e3ec9c50| 128 | 26,108,840

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff593a07f50| 128 | 21,771,144

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5923c050| 128 | 20,065,688

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5b7dd8768| 128 | 17,462,328

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5d74ec5c0| 128 | 16,689,500

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff65327b220| 128 | 15,634,496

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff677da56e0| 128 | 13,699,508

  Total: 15 of 6,459 entries; 6,444 more | |

  -----------------------------------------------------------------------------------------------

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.WindowCache.openBytes接近20G,org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow对象实例达2,488,50另还还有一个多,每个8K,总计19,908,816KB(20,386,627,584Byte)。org.eclipse.jgit.internal.storage.file.FileRepository对象实例3,379个,org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile对象实例6,459个。

  问題来到这里基本上就清晰了:JGit4.1 org.eclipse.jgit.lib.RepositoryCache以及org.eclipse.jgit.internal.storage.file.WindowCache缓存的PackFile以及ByteArrayWindow占用了大片的内存空间。缓存占用了大片Old区的内存,而且触发了频繁的Full GC是因为 性能问題的处于。结束英文英文的时侯,笔者也犯了另还还有一个多同样肤浅的错误,建议客户通过增大JVM Heap对问題进行缓解,但最终的结果是:服务器处于问題的频率比设置32G的时侯更频繁;

  笔者尝试分析一下缓存的机制,容器组件RepositoryCache以及WindowCache 其使用的是正是java.lang.ref.SoftReference对缓存对象进行引用。而且,RepositoryCache组件那末缓存消耗机制(这类缓存的对象的数量机会缓存总计大小),而WindowCache组件着实有控制缓存文件数量及总计内存大小,而且最终的结果与实际你会控制的差距很多,并未如设想那样有效地控制内存消耗。

  既然应用应用程序是使用java.lang.ref.SoftReference保持对缓存对象的引用,参考从前Sun的说法,机会另还还有一个多对象非要软引用可达,在内存匮乏时,是能非要被回收的,那关键的问題是JVM的GC咋样判定这俩 SoftReference引用的对象多会儿被回收?

  通过Google大神,东方龙马终于找到相关参考的文章,以下为原文参考:

  对于java.lang.ref.SoftReference对象,有另还还有一个多全局的变量clock(实际上如果java.lang.ref.SoftReference的类变量clock,如下图代码所示):其保持了最后一次GC的时间点(以毫秒为单位),即每一次GC处于时,该值均会被重新设置。 并肩,java.lang.ref.SoftReference对象实例均有另还还有一个多timestamp的属性,其被设置为最后一次成功通过SoftReference对象获取其引用对象时的clock的值(最后一次GC)。所以,java.lang.ref.SoftReference对象实例的timestamp属性,保持的是这俩 对象被访问时的最后一次GC的时间戳;

  当GC处于时,以下另还还有一个多因素影响SoftReference引用的对象是算不算被回收:

  1、SoftReference 对象实例的timestamp有多旧;

  2、内存空闲空间的大小;

  是算不算保留SoftReference引用对象的判断参考表达式,true为不回收,false 为回收:

  interval<=free_heap*ms_per_mb

  说明:

  interval:最后一次GC时间和SoftReference对象实例timestamp的属性的差。简单理解如果这俩 SoftReference引用对象的生存的时长;

  free_heap:JVM Heap中空闲空间大小,单位为MB

  ms_per_mb:每1M空闲空间可保持的SoftReference对象生存的时长(单位毫秒)。简单地将这俩 参数理解为另还还有一个多常量就好,默认值是50;Sun JVM能非要通过参数:-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB进行设置;

  东方龙马上述的判断简单地理解如果:机会SoftReference引用对象的生存时长<=空闲内存可保持软引用的最大时间范围,则不清除SoftReference所引用的对象;而且,则将其清除;

  举例:有另还还有一个多SoftReference,其属性timestamp值为50,最后一次GC clock值为500,ms_per_mb值为50,而且空闲空间为1MB,那末表达式:

  500-50<=50*1

  上述表达式返回值为false(50>50),而且,这俩 SoftReference所引用的对象,会被GC所回收;

  机会此时让让我们都都 有4MB的空闲内存,那末这俩 表达式:

  500-50<=50*4

  上述表达式返回值为true(50<500),而且,这俩 SoftReference所引用的对象,不需要被GC所回收;

  时需注意的是,JVM老要保留GC从前访问过的SoftReference引用的对象。为何么?机会GC从前访问过的对象,clock-timestamp老要等于0,即使你通过参数-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB设置ms_per_mb=0,表达式interval<=free_heap*ms_per_mb老要返回true,所以得出上述的结论;

  参考上述的理论,让让我们都都 相当于能非要估算一下当另还还有一个多对象仅有SoftReference引用可达时,其最大生命的周期情况报告:

  SoftRefLRUPolicyMSPerMB:50ms(默认值)

  空闲空间 清理间隔(生存周期上限)

  1M: 1S

  10M: 10S

  50M: 50S

  50M 50S

  SoftRefLRUPolicyMSPerMB:50ms

  空闲空间 清理间隔(生存周期上限)

  1M 0.1S

  10M 1S

  50M 10S

  50M 50S

  SoftRefLRUPolicyMSPerMB:10ms

  空闲空间 清理间隔(生存周期上限)

  1M 0.01S

  10M 0.1S

  50M 1S

  50M 10S

  500M 50S

  SoftRefLRUPolicyMSPerMB:5ms

  空闲空间 清理间隔(生存周期上限)

  2M 0.01S

  20M 0.1S

  50M 1S

  50M 10S

  500M 50S

  SoftRefLRUPolicyMSPerMB:1ms

  空闲空间 清理间隔(生存周期上限)

  1M 0.001S

  10M 0.01S

  50M 0.1S

  50M 1S

  500M 10S

  至此,对于上述案例的故障成因,东方龙马有了另还还有一个多更淬硬层 次的认识:

  设置较大的JVM Heap时,机会Sun的New Generation与Old Generation比例关系,每一次GC从前,New Generation释放出来的空闲空间的数量,老要使SoftReference引用的对象的生存周期保持在另还还有一个多较大的值,换言而之,其淘汰的带宽较慢。而Old Generation满频繁触发的Full GC以及内存碎片下发,使得整个JVM非常卡顿;

  而设置更大的JVM Heap后,使得每一次GC从前,New Generation释放出来的空闲空间的数量更多,从而加剧了这俩 故障的情况报告;

  当然,故障的根本成因,是应用应用应用程序代码并未对缓存进行控制;

  上述案例,在未改动代码及行态的情况报告下,通过增大大JVM Heap,以及通过设置参数:-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0出理 ;

  其它:IBM的JVM针对SoftReference的回收控制,同样有这类参数:-Xsoftrefthreshold进行控制。以下是关于-Xsoftrefthreshold的描述:

  Sets the number of GCs after which a soft reference will be cleared if its referent has not been marked. The default is 32, meaning that on the 32nd GC where the referent is not marked the soft reference will be cleared.

  结束英文英文语:

  JVM的Reference(java.lang.ref.Reference:Since JDK1.2)并未像其描述的那样美好,很重是java.lang.ref.SoftReference的使用。同样地,即使是使用Reference实现In-Box的缓存,也时需充分考虑其对内存的消耗。从前才使让让我们都都 的应用运行得更稳定。

  东方龙马凭借在数据库,里面件领域耕耘20余年,希望让让我们都都 的宝贵经验和独到见解能非要帮助到你。