JVM性能调优实战:让你的IntelliJ Idea纵享丝滑

开发 前端
在前面整理了一篇关于JVM故障诊断和处理工具,考虑到大部分的Java程序员都使用的时IntelliJ Idea,本篇就使用工具来实战演练对IntelliJ Idea运行速度调优

 前言

在前面整理了一篇关于JVM故障诊断和处理工具,考虑到大部分的Java程序员都使用的时IntelliJ Idea,本篇就使用工具来实战演练对IntelliJ Idea运行速度调优

调优前的运行状态

原始配置内容

要查询idea原始配置文件的路径可以在VisualVM中的概述中查看

JVM性能调优实战:让你的IntelliJ Idea纵享丝滑

原始配置内容:

  1. -XX:ReservedCodeCacheSize=240m 
  2. -XX:+UseCompressedOops 
  3. -Dfile.encoding=UTF-8 
  4. -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=50 
  5. -ea 
  6. -Dsun.io.useCanonCaches=false 
  7. -Djava.net.preferIPv4Stack=true 
  8. -Djdk.http.auth.tunneling.disabledSchemes="" 
  9. -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 
  10. -XX:-OmitStackTraceInFastThrow 
  11.  
  12. -XX:ErrorFile=$USER_HOME/java_error_in_idea_%p.log 
  13. -XX:HeapDumpPath=$USER_HOME/java_error_in_idea.hprof 
  14.  
  15. -Xmx512m 

打印启动时间插件开发

需要直观地看到优化前和优化后启动时间的变化,所以需要简单做一个Idea的插件开发,关于Idea插件开发的流程建议参考我以前的文章《IDEA插件:多线程文件下载插件开发 》

JVM的启动时间到所有组件初始化完成后的时间就看做是IDEA的启动时间,代码如下

  1. public class MyApplicationInitializedListener implements ApplicationInitializedListener { 
  2.     @Override 
  3.     public void componentsInitialized() { 
  4.         RuntimeMXBean bean = ManagementFactory.getRuntimeMXBean(); 
  5.         long startTime = bean.getStartTime(); 
  6.         long costTime = System.currentTimeMillis() - startTime; 
  7.  
  8.         Messages.showMessageDialog("毫秒:" + costTime, "启动耗时", Messages.getInformationIcon()); 
  9.     } 

plugin.xml中添加如下代码:

  1. <extensions defaultExtensionNs="com.intellij"
  2.     <applicationInitializedListener id="MyApplicationInitializedListener" 
  3.                                     implementation="cn.silently9527.MyApplicationInitializedListener"/> 
  4. </extensions> 

优化前的启动信息与时间消耗

JVM性能调优实战:让你的IntelliJ Idea纵享丝滑
JVM性能调优实战:让你的IntelliJ Idea纵享丝滑

根据VisualGC和IDEA启动插件收集到的信息:

  • IDEA启动耗时 15s
  • 总共垃圾收集22次,耗时1.2s,其中新生代GC 17次,耗时324ms; 老年代GC 5次,耗时953ms
  • 加载类27526个,耗时 21s

按照这个数据来看也算是正常,15s 其实也在接受范围内,由于本文主要演示性能调优,所以需要测试能否再快一些

开始尝试优化

调整内存来控制垃圾回收频率

图上我们可以看出,启动参数指定的512m的内存被分配到新生代的只有169m,由于IDEA是我们开发常用的工具,平时的编译过程也需要足够的内存,所以我们需要先把总的内存扩大,这里我设置最大的内存-Xmx1024m,为了让JVM在GC期间不需要再浪费时间再动态计算扩容大小,同时也设置了-Xms1024m;

在启动的过程中Eden共发生了17次GC,为了减少新生代gc次数,我把新生代的内存大小设置成-Xmn256m;

重新启动之后查看VisualGC,新生代gc次数从 17次 降低到了 7次,耗时从 324ms 降低到了 152ms。

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在调整内存前发生了5次Full GC,调整内存后的依然还是有4次Full GC,但是从两张图我们可以看出,老年代的空间还有很多剩余,是不应该发生Full GC的;考虑是否是代码中有地方手动调用System.gc()触发了Full GC,所以添加了参数-XX:+DisableExplicitGC,再次重新启动IDEA,结果很失望,依然还有4次Full GC;

再次仔细观察优化前的图,注意看 Last Cause: Metadata GC Threshold , 最后一次gc是应该Metaspace区域内存不够发生的GC,为了验证我们的猜想,打印出GC日志来看看。在idea.vmoptions中添加打印日志相关的参数:

  1. -XX:+PrintGCDetails 
  2. -XX:+PrintGCDateStamps 
  3. -Xloggc:../gc.log 

JVM的GC日志的主要参数包括如下几个:

-XX:+PrintGC 输出GC日志

-XX:+PrintGCDetails 输出GC的详细日志

-XX:+PrintGCTimeStamps 输出GC的时间戳(以基准时间的形式)

-XX:+PrintGCDateStamps 输出GC的时间戳(以日期的形式,如 2013-05-04T21:53:59.234+0800)

-XX:+PrintHeapAtGC 在进行GC的前后打印出堆的信息

-Xloggc:../logs/gc.log 日志文件的输出路径

重新启动idea,查看gc.log

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其中PSYoungGen:表示新生代使用的ParallelScavenge垃圾收集器,31416K->0K(181248K)表示 gc前已使用的内存大小 -> gc后已使用内存大小(该区域的总内存大小)

从日志中我们看出每次Full GC都是因为Metadata GC Threshold,而Metaspace每次gc回收的内存几乎没有,仅仅是扩大了该区域的容量;找到了原因那就好办了,添加如下的参数调整Metaspace的大小:

  1. -XX:MetaspaceSize=256m 

再次重启Idea之后,发现Full GC没有了,心情很爽

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测试打开大项目点击编译代码,发现自己的idea卡死了,查看VisualGC之后发现堆内存都还有空闲,只有Metaspace被全部占满了,所以是自己给的最大空间设置太小,所以直接去掉了-XX:MaxMetaspaceSize=256m

选择垃圾收集器

从刚才的gc日志中,我们可以发现默认使用的是ParallelScavenge + Parallel Old垃圾收集器,这个组合注重的是吞吐量,这里我们尝试换一个注重低延时的垃圾收集器试一试

  • ParNew + CMS 在idea.vmoptions中添加如下配置:
  1. -XX:+UseConcMarkSweepGC 
  2. -XX:+UseParNewGC 

重启IDEA之后查看VisualGC

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很尴尬,同样发生了6次gc,ParallelScavenge + Parallel Old的组合耗时197ms,而ParNew + CMS的组合耗时379ms;虽然是这个结果,但是我们需要考虑当前只发生了MinorGC,如果发生FullGC了结果又会如何了,大家可以自己测试一下

  • G1 我们再换一个最新的G1垃圾回收器试试,在idea.vmoptions中添加如下配置:
  1. -XX:+UseG1GC 
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这个结果好像也还是要慢一点点,自己多次测试过这两个垃圾回收器,虽然每次结果都不一样,相差不远,所以垃圾回收器可以自己选择,这里我们选择的是G1

类加载时间优化

根据之前的分析,idea启动加载类27526个,耗时 21s,这个我们有办法能优化一下吗?因为idea是常用的开发工具,经常很多人的使用,我们可以认为它的代码是安全的,是否符合当前虚拟机的要求,不会危害虚拟机的安全,所以我们使用参数-Xverify:none来禁用字节码的验证过程

重启IDEA

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耗时下降到了11s,效果还是比较明显的

总结

做完了所有优化之后,经过多次重启测试,平均的启动时间下降到了11s,为了安慰我本次操作没有白辛苦,搞一张11s以下的图

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责任编辑:张燕妮 来源: 今日头条
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