1、大厂面试题
支付宝:
支付宝三面:JVM性能调优都做了什么?
小米:
有做过JVM内存优化吗?
从SQL、JVM、架构、数据库四个方面讲讲优化思路
蚂蚁金服:
JVM的编译优化
jvm性能调优都做了什么
JVM诊断调优工具用过哪些?
二面:jvm怎样调优,堆内存、栈空间设置多少合适
三面:JVM相关的分析工具使用过的有哪些?具体的性能调优步骤如何
阿里：
如何进行JVM调优？有哪些方法？
如何理解内存泄漏问题？有哪些情况会导致内存泄漏？如何解决？
字节跳动:
三面:JVM如何调优、参数怎么调?
拼多多:
从SQL、JVM、架构、数据库四个方面讲讲优化思路
京东:
JVM诊断调优工具用过哪些?
每秒几十万并发的秒杀系统为什么会频繁发生GC?
日均百万级交易系统如何优化JVM?
线上生产系统OOM如何监控及定位与解决?
高并发系统如何基于G1垃圾回收器优化性能?
2、背景说明
2.1 、生产环境中的问题
- 生产环境发生了内存溢出该如何处理？
- 生产环境应该给服务器分配多少内存合适？
- 如何对垃圾回收器的性能进行调优？
- 生产环境CPU负载飙高该如何处理？
- 生产环境应该给应用分配多少线程合适？
- 不加log，如何确定请求是否执行了某一行代码？
- 不加log，如何实时查看某个方法的入参与返回值？
2.2、为什么要调优
- 防止出现OOM
- 解决OOM
- 减少Full GC出现的频率
2.3、不同阶段的考虑
- 上线前
- 项目运行阶段
- 线上出现OOM
3、调优概述
3.1、监控的依据
- 运行日志
- 异常堆栈
- GC日志
- 线程快照
- 堆转储快照
3.2、调优的大方向
- 合理地编写代码
- 充分并合理的使用硬件资源
- 合理地进行JVM调优
4、性能优化的步骤
4.1、性能监控
第1步(发现问题):性能监控
一种以非强行或者入侵方式收集或查看应用运营性能数据的活动。
监控通常是指一种在生产、质量评估或者开发环境下实施的带有预防或主动性的活动。
当应用相关干系人提出性能问题却没有提供足够多的线索时,首先我们需要进行性能监控,随后是性能分析。
- GC频繁
- cpu load过高
- OOM
- 内存泄露
- 死锁
- 程序响应时间较长
4.2、性能分析
第2步(排查问题):性能分析
一种以侵入方式收集运行性能数据的活动,它会影响应用的吞吐量或响应性。
性能分析是针对性能问题的答复结果,关注的范围通常比性能监控更加集中。
性能分析很少在生产环境下进行,通常是在质量评估、系统测试或者开发环境下进行,是性能监控之后的步骤。
- 打印GC日志，通过GCviewer或者 Universal JVM GC analyzer - Java Garbage collection log analysis made easy 来分析异常信息
- 灵活运用命令行工具、jstack、jmap、jinfo等
- dump出堆文件，使用内存分析工具分析文件
- 使用阿里Arthas、jconsole、JVisualVM来实时查看JVM状态
- jstack查看堆栈信息
4.3、性能调优
第3步(解决问题):性能调优
一种为改善应用响应性或吞吐量而更改参数、源代码、属性配置的活动,性能调优是在性能监控、性能分析之后的活动。
- 适当增加内存，根据业务背景选择垃圾回收器
- 优化代码，控制内存使用
- 增加机器，分散节点压力
- 合理设置线程池线程数量
- 使用中间件提高程序效率，比如缓存、消息队列等
- 其他……
5、性能指标/测试指标
5.1、停顿时间（或响应时间）
提交请求和返回该请求的响应之间使用的时间，一般比较关注平均响应时间。常用操作的响应时间列表：
| 操作 |
响应时间 |
| 打开一个站点 |
几秒 |
| 数据库查询一条记录（有索引） |
十几毫秒 |
| 机械磁盘一次寻址定位 |
4毫秒 |
| 从机械磁盘顺序读取1M数据 |
2毫秒 |
| 从SSD磁盘顺序读取1M数据 |
0.3毫秒 |
| 从远程分布式换成Redis 读取一个数据 |
0.5毫秒 |
| 从内存读取 1M数据 |
十几微妙 |
| Java程序本地方法调用 |
几微妙 |
| 网络传输2Kb数据 |
1 微妙 |
在垃圾回收环节中：
- 暂停时间：执行垃圾收集时，程序的工作线程被暂停的时间。
- -XX:MaxGCPauseMillis
5.2、吞吐量
- 对单位时间内完成的工作量（请求）的量度
- 在GC中：运行用户代码的时间占总运行时间的比例（总运行时间：程序的运行时间+内存回收的时间）
- 吞吐量为1-1/(1+n)，其中-XX:GCTimeRatio=n
5.3、并发数
- 同一时刻，对服务器有实际交互的请求数
5.4、内存占用
- Java堆区所占的内存大小
5.5、相互间的关系
以高速公路通行状况为例
- 吞吐量：每天通过高速公路收费站的车辆的数据
- 并发数：高速公路上正在行驶的车辆的数目
- 响应时间：车速