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

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  在JVM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。如保会会原来说?当让你们歌词 歌词 缓存的是本来值对象(ValueObject)时,有有1个 难点是计算你这一些对象(及对象引用的大小)。JVM的API并没法赋予让你们歌词 歌词 通过简单的调用即可获得对象(及其引用)大小的能力。当然,本来你通过ObjectOutputStream又机会自定义的法律辦法 将对象转上加二进制数据[bytes],从而做到精确控制缓存占用的内存,本来带来的有有1个 难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)的无缘无故 老出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。机会有有1个 对象具有强引用,那就类似 于必不可少的生活用品,垃圾回收器绝不必回收它。当内存空 间严重不足,Java虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError错误,使系统tcp连接异常终止,本来我会靠随意回收具有强引用的对象来解决内存严重不足难题。

  强引用的例子:法律辦法 局部变量、JNI变量、类变量,概括起来,本来我所有GC Root引用可达的全是强引用;

  2.软引用(SoftReference)

  机会有有1个 对象只具有软引用,那就类似 于可有可无的生活用品。机会内存空间足够,垃圾回收器就不必回收它,机会内存空间严重不足了,就会回收哪些对象的内存。我希望垃圾回收器没法回收它,该对象就可只能被系统tcp连接使用。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。

  软引用可只能和有有1个 引用队列(ReferenceQueue)联合使用,机会软引用所引用的对象被垃圾回收,Java虚拟机就会把你这一软引用加入到与之关联的引用队列中。

  3.弱引用(WeakReference)

  机会有有1个 对象只具有弱引用,那就类似 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。在垃圾回收器系统tcp连接扫描它 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是有无,都会回收它的内存。不过,机会垃圾回收器是有有1个 优先级很低的系统tcp连接, 本来不都会变快发现哪些只具有弱引用的对象。

  弱引用可只能和有有1个 引用队列(ReferenceQueue)联合使用,机会弱引用所引用的对象被垃圾回收,Java虚拟机就会把你这一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,本来我形同虚设,与本来几种引用全是同,虚引用没法多会决定对象的生命周期。机会有有1个 对象仅持有虚引用,没法它就和没法任何引用一样,在任何并且 都机会被垃圾回收。

  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1个 区别在于:虚引用都能能 和引用队列(ReferenceQueue)联合使用。当垃 圾回收器准备回收有有1个 对象时,机会发现它还有虚引用,就会在回收对象的内存并且 ,把你这一虚引用加入到与之关联的引用队列中。系统tcp连接可只能通过判断引用队列中是 否机会加入了虚引用,来了解被引用的对象是有无将要被垃圾回收。系统tcp连接机会发现某个虚引用机会被加入到引用队列,没法就可只能在所引用的对象的内存被回收并且 采 取必要的行动。

  实际上,虚引用的get,无缘无故 返回null。

  java.lang.ref你这一包(很重是java.lang.ref.SoftReference)似乎把开发者从繁琐的以及容易老出象的内存管理中解放了出来:既不担心在内存消耗没法来不多时如保快速地释放内存,本来我担心缓存管理不当带来的内存泄漏,事实你以为没法么?本来你们歌词 歌词 都 来看有有1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无缘无故 老出性能难题,最终用户使用系统时无缘无故 无缘无故 老出挂起(无响应)。运行环境如下:

  OS:Linux

  中间件:Gerrit2

  JDK:Sun JDK1.8_0_x

  JVM Heap分配:16G/32G

接到你这一难题,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难题分析。最后定位为JVM Heap频繁的Full GC难题因为应用无缘无故 老出性能故障,参考如下:

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

  本来有Overhead为1000%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,在故障时间点周围,有非常频繁的Full GC,触发的原机会JVM Old区满,本来每次Full GC后,Old区能释放出来的空闲空间相当少;本来整个JVM总计的空闲Heap仍然有1GB以上的空间。

  性能难题因为:JVM Old区满,频繁的Full GC因为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

  继续深入分析难题,让你们歌词 歌词 发现了内存中趋于稳定的大对象:

  Class Name | Shallow Heap | Retained Heap

  ---------------------------------------------------------------------------------------------------

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.WindowCache @ 0x7ff59077b10008| 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 |1048571000

  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 |9584681000

  int |tableSize |31000

  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 @ 0x7ffbf473ee1000| 48 | 8,264

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow @ 0x7ffbf473b91000| 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 2,488,10002 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 | 12,10004

  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 @ 0x7ffbeee8bc1000| 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 | 9,01000

  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 | 11000,335,888

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff67ed5a5a0| 128 | 116,092,248

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5d36b131000| 128 | 111,10006,864

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff741d9c91000| 128 | 92,786,784

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5c56577d0| 128 | 55,945,10008

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5d4cb7ed0| 128 | 31,10006,712

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5e3ec9c1000| 128 | 26,108,840

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff593a07f1000| 128 | 21,771,144

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff5923c01000| 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 | 16,689,10000

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff65327b220| 128 | 15,634,496

  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.PackFile @ 0x7ff677da56e0| 128 | 13,699,10008

  Total: 15 of 6,459 entries; 6,444 more | |

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  org.eclipse.jgit.internal.storage.file.WindowCache.openBytes接近20G,org.eclipse.jgit.internal.storage.file.ByteArrayWindow对象实例达2,488,1000有有1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。

  难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,本来触发了频繁的Full GC因为性能难题的趋于稳定。现在刚现在开始的时侯,笔者也犯了有有1个 同样肤浅的错误,建议客户通过增大JVM Heap对难题进行缓解,但最终的结果是:服务器趋于稳定难题的频率比设置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。本来,RepositoryCache组件没法缓存消耗机制(类似 缓存的对象的数量机会缓存总计大小),而WindowCache组件嘴笨 有控制缓存文件数量及总计内存大小,本来最终的结果与实际让你控制的差距没法来不多,并未如设想那样有效地控制内存消耗。

  既然系统tcp连接是使用java.lang.ref.SoftReference保持对缓存对象的引用,参考原来Sun的说法,机会有有1个 对象只能软引用可达,在内存严重不足时,是可只能被回收的,那关键的难题是JVM的GC如保判定你这一SoftReference引用的对象好久被回收?

  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,有有有1个 全局的变量clock(实际上本来我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趋于稳定时,该值均会被重新设置。 一并,java.lang.ref.SoftReference对象实例均有有有1个 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)。本来,java.lang.ref.SoftReference对象实例的timestamp属性,保持的是你这一对象被访问时的最后一次GC的时间戳;

  当GC趋于稳定时,以下有有1个 因素影响SoftReference引用的对象是有无被回收:

  1、SoftReference 对象实例的timestamp有多旧;

  2、内存空闲空间的大小;

  是有无保留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。简单理解本来我你这一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)。简单地将你这一参数理解为有有1个 常量就好,默认值是10000;Sun JVM可只能通过参数:-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB进行设置;

  东方龙马上述的判断简单地理解本来我:机会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;本来,则将其清除;

  举例:有有有1个 SoftReference,其属性timestamp值为10000,最后一次GC clock值为100000,ms_per_mb值为10000,本来空闲空间为1MB,没法表达式:

  100000-10000<=10000*1

  上述表达式返回值为false(10000>10000),本来,你这一SoftReference所引用的对象,会被GC所回收;

  机会此时让你们歌词 歌词 有4MB的空闲内存,没法你这一表达式:

  100000-10000<=10000*4

  上述表达式返回值为true(10000<10000),本来,你这一SoftReference所引用的对象,不必被GC所回收;

  都能能 注意的是,JVM无缘无故 保留GC并且 访问过的SoftReference引用的对象。如保会会?机会GC并且 访问过的对象,clock-timestamp无缘无故 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无缘无故 返回true,本来得出上述的结论;

  参考上述的理论,让你们歌词 歌词 为宜可只能估算一下当有有1个 对象仅有SoftReference引用可达时,其最大生命的周期情形:

  SoftRefLRUPolicyMSPerMB:10000ms(默认值)

  空闲空间 清理间隔(生存周期上限)

  1M: 1S

  10M: 10S

  1000M: 1000S

  10000M 10000S

  SoftRefLRUPolicyMSPerMB:1000ms

  空闲空间 清理间隔(生存周期上限)

  1M 0.1S

  10M 1S

  1000M 10S

  10000M 1000S

  SoftRefLRUPolicyMSPerMB:10ms

  空闲空间 清理间隔(生存周期上限)

  1M 0.01S

  10M 0.1S

  1000M 1S

  10000M 10S

  100000M 1000S

  SoftRefLRUPolicyMSPerMB:5ms

  空闲空间 清理间隔(生存周期上限)

  2M 0.01S

  20M 0.1S

  1000M 1S

  10000M 10S

  100000M 1000S

  SoftRefLRUPolicyMSPerMB:1ms

  空闲空间 清理间隔(生存周期上限)

  1M 0.001S

  10M 0.01S

  1000M 0.1S

  10000M 1S

  100000M 10S

  至此,对于上述案例的故障成因,东方龙马有了有有1个 更厚度次的认识:

  设置较大的JVM Heap时,机会Sun的New Generation与Old Generation比例关系,每一次GC并且 ,New Generation释放出来的空闲空间的数量,无缘无故 使SoftReference引用的对象的生存周期保持在有有1个 较大的值,换言而之,其淘汰的波特率单位较慢。而Old Generation满频繁触发的Full GC以及内存碎片整理,使得整个JVM非常卡顿;

  而设置更大的JVM Heap后,使得每一次GC并且 ,New Generation释放出来的空闲空间的数量更多,从而加剧了你这一故障的情形;

  当然,故障的根本成因,是应用系统tcp连接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解决;

  其它:IBM的JVM针对SoftReference的回收控制,同样有类似 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.

  现在刚现在开始语:

  JVM的Reference(java.lang.ref.Reference:Since JDK1.2)并未像其描述的那样美好,很重是java.lang.ref.SoftReference的使用。同样地,即使是使用Reference实现In-Box的缓存,也都能能 充分考虑其对内存的消耗。原来才使让你们歌词 歌词 的应用运行得更稳定。

  东方龙马凭借在数据库,中间件领域耕耘20余年,希望让你们歌词 歌词 的宝贵经验和独到见解可只能帮助到你。