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

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  在JVM内内外部实现缓存容器,东方龙马认为最麻烦的事情是要对缓存大小进行控制。咋样会就是说?让让我门 缓存的是或多或少值对象(ValueObject)时,有有另一个 难点是计算这或多或少对象(及对象引用的大小)。JVM的API并没有 赋予让让我门 通过简单的调用即可获得对象(及其引用)大小的能力。当然,给你通过ObjectOutputStream又可能自定义的辦法 将对象转再加二进制数据[bytes],从而做到精确控制缓存占用的内存,后来带来的有有另一个 什么的问题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)的出現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。可能有有另一个 对象具有强引用,那就同类于必不可少的生活用品,垃圾回收器绝不让回收它。当内存空 间不够,Java虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError错误,使程序运行运行异常终止,就是会靠随意回收具有强引用的对象来除理内存不够什么的问题。

  强引用的例子:辦法 局部变量、JNI变量、类变量,概括起来,就是所有GC Root引用可达的需用强引用;

  2.软引用(SoftReference)

  可能有有另一个 对象只具有软引用,那就同类于可有可无的生活用品。可能内存空间足够,垃圾回收器就不让回收它,可能内存空间不够了,就会回收哪此对象的内存。倘若垃圾回收器没有 回收它,该对象就都可不上能被程序运行运行使用。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。

  软引用都可不上能和有有另一个 引用队列(ReferenceQueue)联合使用,可能软引用所引用的对象被垃圾回收,Java虚拟机就会把这些 软引用加入到与之关联的引用队列中。

  3.弱引用(WeakReference)

  可能有有另一个 对象只具有弱引用,那就同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。在垃圾回收器程序运行运行扫描它 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算不算,需用回收它的内存。不过,可能垃圾回收器是有有另一个 优先级很低的程序运行运行, 后来不需用放慢发现哪此只具有弱引用的对象。

  弱引用都可不上能和有有另一个 引用队列(ReferenceQueue)联合使用,可能弱引用所引用的对象被垃圾回收,Java虚拟机就会把这些 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,就是形同虚设,与或多或少几种引用需用同,虚引用暂且会决定对象的生命周期。可能有有另一个 对象仅持有虚引用,没有 它就和没有 任何引用一样,在任哪年候都可能被垃圾回收。

  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有有另一个 区别在于:虚引用需用和引用队列(ReferenceQueue)联合使用。当垃 圾回收器准备回收有有另一个 对象时,可能发现它还有虚引用,就会在回收对象的内存后来,把这些 虚引用加入到与之关联的引用队列中。程序运行运行都可不上能通过判断引用队列中是 否可能加入了虚引用,来了解被引用的对象算不算将要被垃圾回收。程序运行运行可能发现某个虚引用可能被加入到引用队列,没有 就都可不上能在所引用的对象的内存被回收后来采 取必要的行动。

  实际上,虚引用的get,总爱返回null。

  java.lang.ref这些 包(有点是java.lang.ref.SoftReference)似乎把开发者从繁琐的以及容易出什么的问题的内存管理中解放了出来:既不担心在内存消耗过多时咋样快速地释放内存,就是担心缓存管理不当带来的内存泄漏,事实岂需用没有 么?让让我门 来看有有另一个 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現性能什么的问题,最终用户使用系统时总爱出現挂起(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

接到这些 什么的问题,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什么的问题分析。最后定位为JVM Heap频繁的Full GC什么的问题愿因应用出現性能故障,参考如下:

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

  后来有Overhead为50%的GC情形;

  分析GC Completed以及Overhead情形,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,在故障时间点周边,有非常频繁的Full GC,触发的原可能JVM Old区满,后来每次Full GC后,Old区能释放出来的空闲空间相当少;后来整个JVM总计的空闲Heap仍然有1GB以上的空间。

  性能什么的问题愿因:JVM Old区满,频繁的Full GC愿因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

  继续深入分析什么的问题,让让我门 发现了内存中位于的大对象:

  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有有另一个 ,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。

  什么的问题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,后来触发了频繁的Full GC愿因性能什么的问题的位于。始于了了英文的时侯,笔者也犯了有有另一个 同样肤浅的错误,建议客户通过增大JVM Heap对什么的问题进行缓解,但最终的结果是:服务器位于什么的问题的频率比设置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。后来,RepositoryCache组件没有 缓存消耗机制(同类缓存的对象的数量可能缓存总计大小),而WindowCache组件觉得有控制缓存文件数量及总计内存大小,后来最终的结果与实际你可不上能控制的差距过多,并未如设想那样有效地控制内存消耗。

  既然程序运行运行是使用java.lang.ref.SoftReference保持对缓存对象的引用,参考就是Sun的说法,可能有有另一个 对象只能软引用可达,在内存不够时,是都可不上能被回收的,那关键的什么的问题是JVM的GC咋样判定这些 SoftReference引用的对象哪年被回收?

  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,有有另一个 多全局的变量clock(实际上就是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位于时,该值均会被重新设置。 并肩,java.lang.ref.SoftReference对象实例均有有另一个 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)。全都,java.lang.ref.SoftReference对象实例的timestamp属性,保持的是这些 对象被访问时的最后一次GC的时间戳;

  当GC位于时,以下有有另一个 因素影响SoftReference引用的对象算不算被回收:

  1、SoftReference 对象实例的timestamp有多旧;

  2、内存空闲空间的大小;

  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。简单理解就是这些 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)。简单地将这些 参数理解为有有另一个 常量就好,默认值是50;Sun JVM都可不上能通过参数:-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB进行设置;

  东方龙马上述的判断简单地理解就是:可能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;后来,则将其清除;

  举例:有有另一个 多SoftReference,其属性timestamp值为50,最后一次GC clock值为500,ms_per_mb值为50,后来空闲空间为1MB,没有 表达式:

  500-50<=50*1

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

  可能此时让让我门 有4MB的空闲内存,没有 这些 表达式:

  500-50<=50*4

  上述表达式返回值为true(50<500),后来,这些 SoftReference所引用的对象,不让被GC所回收;

  需用注意的是,JVM总爱保留GC后来访问过的SoftReference引用的对象。咋样会?可能GC后来访问过的对象,clock-timestamp总爱等于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总爱返回true,全都得出上述的结论;

  参考上述的理论,让让我门 相当于都可不上能估算一下当有有另一个 对象仅有SoftReference引用可达时,其最大生命的周期情形:

  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,东方龙马有了有有另一个 更层厚次的认识:

  设置较大的JVM Heap时,可能Sun的New Generation与Old Generation比例关系,每一次GC后来,New Generation释放出来的空闲空间的数量,总爱使SoftReference引用的对象的生存周期保持在有有另一个 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后来,New Generation释放出来的空闲空间的数量更多,从而加剧了这些 故障的情形;

  当然,故障的根本成因,是应用程序运行运行代码并未对缓存进行控制;

  上述案例,在未改动代码及特性的情形下,通过增大大JVM Heap,以及通过设置参数:-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0除理;

  其它:IBM的JVM针对SoftReference的回收控制,同样有同类参数:-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.

  始于了了英文语:

  JVM的Reference(java.lang.ref.Reference:Since JDK1.2)并未像其描述的那样美好,有点是java.lang.ref.SoftReference的使用。同样地,即使是使用Reference实现In-Box的缓存,也需用充分考虑其对内存的消耗。就是才使让让我门 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,希望让让我门 的宝贵经验和独到见解都可不上能帮助到你。