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多核平台下的Java优化

 

现在多核 CPU 是主流。利用多核技术,可以有效发挥硬件的能力,提升吞吐量,对于 Java 程序,可以实现并发垃圾收集。但是 Java 利用多核技术也带来了一些问题,主要是多线程共享内存引起了。目前内存和 CPU 之间的带宽是一个主要瓶颈,每个核可以独享一部分高速缓存,可以提高性能。JVM 是利用操作系统的“轻量级进程”实现线程,所以线程每操作一次共享内存,都无法在高速缓存中命中,是一次开销较大的系统调用。所以区别于普通的优化,针对多核平台,需要进行一些特殊的优化。

  代码优化

  线程数要大于等于核数

  如果使用多线程,只有运行的线程数比核数大,才有可能榨干 CPU 资源,否则会有若干核闲置。要注意的是,如果线程数目太多,就会占用过多内存,导致性能不升反降。JVM 的垃圾回收也是需要线程的,所以这里的线程数包含 JVM 自己的线程

  尽量减少共享数据写操作

  每个线程有自己的工作内存,在这个区域内,系统可以毫无顾忌的优化,如果去读共享内存区域,性能也不会下降。但是一旦线程想写共享内存(使用 volatile 关键字),就会插入很多内存屏障操作(Memory Barrier 或者 Memory Fence)指令,保证处理器不乱序执行。相比写本地线程自有的变量,性能下降很多。处理方法是尽量减少共享数据,这样也符合“数据耦合”的设计原则。

  使用 synchronize 关键字

  在 Java1.5 中,synchronize 是性能低效的。因为这是一个重量级操作,需要调用操作接口,导致有可能加锁消耗的系统时间比加锁以外的操作还多。相比之下使用 Java 提供的 Lock 对象,性能更高一些。但是到了 Java1.6,发生了变化。synchronize 在语义上很清晰,可以进行很多优化,有适应自旋,锁消除,锁粗化,轻量级锁,偏向锁等等。导致在 Java1.6 上 synchronize 的性能并不比 Lock 差。官方也表示,他们也更支持 synchronize,在未来的版本中还有优化余地。

  使用乐观策略

  传统的同步并发策略是悲观的。表现语义为:多线程操作一个对象的时候,总觉得会有两个线程在同时操作,所以需要锁起来。乐观策略是,假设平时就一个线程访问,当出现了冲突的时候,再重试。这样更高效一些。Java 的 AtomicInteger 就是使用了这个策略。

  使用线程本地变量(ThreadLocal)

  使用 ThreadLocal 可以生成线程本地对象的副本,不会和其他线程共享。当该线程终止的时候,其本地变量可以全部回收。

  类中 Field 的排序

  可以将一个类会频繁访问到的几个 field 放在一起,这样他们就有更多的可能性被一起加入高速缓存。同时最好把他们放在头部。基本变量和引用变量不要交错排放。

  批量处理数组

  现在处理器可以用一条指令来处理一个数组中的多条记录,例如可以同时向一个 byte 数组中读或者写 store 记录。所以要尽量使用 System.arraycopy ()这样的批量接口,而不是自己操作数组。

  JVM 优化

  启用大内存页

  现在一个操作系统默认页是4K.如果你的 heap 是4GB,就意味着要执行1024*1024次分配操作。所以最好能把页调大。这个配额设计操作系统,单改 Jvm 是不行的。Linux 上的配置有点复杂,不详述。

  在 Java1.6 中 UseLargePages 是默认开启的,LasrgePageSzieInBytes 被设置成了4M.笔者看到一些情况下配置成了128MB,在官方的性能测试中更是配置到256MB.

  启用压缩指针

  Java 的64的性能比32慢,原因是因为其指针由32位扩展到64位,虽然寻址空间从4GB 扩大到 256 TB,但导致性能的下降,并占用了更多的内存。所以对指针进行压缩。压缩后的指针最多支持32GB 内存,并且可以获得32位 JVM 的性能。

  在 JDK6 update 23 默认开启了,之前的版本可以使用-XX:+UseCompressedOops 来启动配置。

  性能可以看这个评测,性能的提升是很可观。

  启用 NUMA

  numa 是一个 CPU 的特性。SMP 架构下,CPU 的核是对称,但是他们共享一条系统总线。所以 CPU 多了,总线就会成为瓶颈。在 NUMA 架构下,若干 CPU 组成一个组,组之间有点对点的通讯,相互独立。启动它可以提高性能。

  NUMA 需要硬件,操作系统,JVM 同时启用,才能启用。Linux 可以用 numactl 来配置 numa,JVM 通过-XX:+UseNUMA 来启用。

  激进优化特性

  在 Java1.6 中,激进优化(AggressiveOpts)是默认开启的。激进优化是一般有一些下一个版本才会发布的优化选项。但是有可能造成不稳定。前段时间以讹传讹的 JDK7的 Bug,就是开启这个选项后测到的。

  逃逸分析

  让一个对象在一个方法内创建后,如果他传递出去,就可以称为方法逃逸;如果传递到别的线程,成为线程逃逸。如果能知道一个对象没有逃逸,就可以把它分配在栈而不是堆上,节约 GC 的时间。同时可以将这个对象拆散,直接使用其成员变量,有利于利用高速缓存。如果一个对象没有线程逃逸,就可以取消其中一切同步操作,很大的提高性能。

  但是逃逸分析是很有难度的,因为花了 cpu 去对一个对象去分析,要是他不逃逸,就无法优化,之前的分析血本无归。所以不能使用复杂的算法,同时现在的 JVM 也没有实现栈上分配。所以开启之后,性能也可能下降。

  可以使用-XX:+DoEscapeAnalysis 来开启逃逸分析。

  高吞吐量 GC 配置

  对于高吞吐量,在年轻态可以使用 Parallel Scavenge,年老态可以使用 Parallel Old 垃圾收集器。

  使用-XX:+UseParallelOldGC 开启

  可以将-XX:ParallelGCThreads 根据 CPU 的个数进行调整。可以是 CPU 数的1/2或者5/8

  低延迟 GC 配置

  对于低延迟的应用,在年轻态可以使用 ParNew,年老态可以使用 CMS 垃圾收集器。

  可以使用-XX:+UseConcMarkSweepGC 和-XX:+UseParNewGC 打开。

  可以将-XX:ParallelGCThreads 根据 CPU 的个数进行调整。可以是 CPU 数的1/2或者5/8

  可以调整-XX:MaxTenuringThreshold (晋升年老代年龄)调高,默认是15.这样可以减少年老代 GC 的压力

  可以-XX:TargetSurvivorRatio,调整 Survivor 的占用比率。默认50%.调高可以提供 Survivor 区的利用率

  可以调整-XX:SurvivorRatio,调整 Eden 和 Survivor 的比重。默认是8.这个比重越小,Survivor 越大,对象可以在年轻态呆更多时间。 protectAndRun("render_ads.js::google_render_ad", google_handleError, google_render_ad);

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