java性能优化之代码缓存优化

JIT编译器版本

JIT编译器有不同的版本，而最终你使用哪种，取决于你所使用的系统平台。前面的文章我们说到编译器有-client和-server，

具体划分应该是如下所示：

• -client 32位client编译器
• -server 32位server编译器
• -d64 64位server编译器

如果你的系统是32位，那么你只能使用32位JVM，如果你是64位系统，那么可以选择32位或64位系统。

不同jvm的编译器版本如下：

我们使用的java8，默认使用的都是server编译器，同时是开启分层编译的。

默认情况JVM如何选择编译器？

假如我们没有指定编译器的参数，那么JVM是如何选择使用何种编译器的呢？

实际上jvm是考虑机器的CPU数目：

• 在64位系统，无论机器多少CPU，都会使用server编译器
• 在32系统
  • 如果只有一个cpu，那么使用client编译器
  • 多个cpu，使用server编译器。

如何判断当前环境jvm使用的编译器？

我们最经常使用的查看java版本命令，就可以在最后一行展示当前所使用的编译器类型：

[root@public-server9 esmp]# java -version
java version "1.8.0_172"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_172-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.172-b11, mixed mode)

如上所示，Linux环境下使用的是64位server编译器。

小节：

不同的平台环境对应着不同的java版本，不同的java版本又对应着不同的编译器版本。我们在使用的时候，只需要选择对应于平台的java版本，不需要手动指定编译器，仰仗于平台所支持的编译器即可。

常规的调优可能就是选择不同的编译器版本，开放分层编译等。本章，将会具体分析除此以外的编译器优化场景。

代码缓存

JVM在编译代码后，会在代码缓存当中保存编译后的汇编语言指令集。而代码缓存的大小是固定的，换句话说，jvm能够编译的代码数量就是固定的。

前面我们提到过，如果没有被编译成汇编语言的代码，会通过解释执行的方式去运行，性能会大幅下降。所以如何控制代码缓存的大小，是一个我们可以优化的点。

代码缓存占满发生在什么情况？

通常在使用client编译器时，会占用大量的代码缓存，因为其在运行过程中需要编译的代码非常多。相反，server编译器采用优先编译的方式，运行时只会对热点代码进行编译，所以发生代码缓存占满的情况较少。综上所述，在使用分层编译的时候，也有一定的可能存在代码缓存被占满的情况。

代码缓存默认大小

代码缓存在不同版本的java当中，默认代码缓存大小也不相同，如下仅展示java7和java8的部分：

如上可以发现，java7的代码缓存较小，比较容易出现问题。这也是为什么java7没有默认开启分层编译，而java8则默认开启。

我们可以通过下面的命令查看当前代码缓存的大小，我这里是java8：

[root@hecs-402944 opt]# jps
14186 Jps
1434 jar
655 WrapperSimpleApp
[root@hecs-402944 opt]# jinfo -flag ReservedCodeCacheSize 1434
-XX:ReservedCodeCacheSize=251658240

251658240是字节，换算后刚好240M。

如何确定正好的代码缓存？

其实这个需要根据使用情况进行实际调整，通过ReservedCodeCacheSize可以指定大小。

但是代码缓存的大小的设置要考虑到服务器实际内存的大小。如果我们将其分配过大，则这部分空间会被jvm预留出来，请确定你的服务器是否有足够大的内存。

另一个方面，32位的jvm被允许使用的最大内存为4g，其中还包括堆内存，元空间，栈，以及本地方法等等，所以代码缓存总是会被限制大小的。

在64位机器也不是越大越好，每个机器上的进程有自己的最大内存空间，超过它也是没有效果的。

综上所述，有些大型应用就需要我们对代码缓存进行调优。

如何监控代码缓存？

前面我们学习过jconsole的使用，如果你的服务允许开启jmx服务的话，那么就可以进行监控了，文章地址如下：java性能分析jconsole详解

如下图所示，就是监控代码缓存的动态图标：

我们可以根据监控的结果去调整自己服务的代码缓存大小，我这个服务举例默认的240M还有很大的差距，其实是不需要进行调优的。

到此这篇关于java性能优化之代码缓存优化的文章就介绍到这了,更多相关java 代码缓存优化内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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