一．JRockit調(diào)優(yōu)簡介
JRockit是一個(gè)自適應(yīng)的JVM，它能夠自動(dòng)調(diào)整自己去適應(yīng)底層硬件，因此對(duì)它的調(diào)優(yōu)主要集中在一些需要人工干預(yù)的參數(shù)上，比如說：需要?jiǎng)澐侄嗌賀AM給JRockit使用等。JRockit有一組非標(biāo)準(zhǔn)的-X啟動(dòng)選項(xiàng)，我們可以用它來調(diào)節(jié)JVM。JRockit有兩組主要的子系統(tǒng)可以被優(yōu)化--內(nèi)存管理系統(tǒng)（包括垃圾回收）和線程系統(tǒng)。在內(nèi)存管理子系統(tǒng)方面，有很多調(diào)優(yōu)的工作可以做。

二．Tuning WebLogic JRockit JVM
1．設(shè)置初始堆尺寸
可以通過-Xms:<size>m來設(shè)置初始堆大小，如果-Xmx的值小于128MB，則-Xms缺省取值為16MB；如果-Xmx設(shè)置大于128MB，則-Xms缺省值為物理內(nèi)存的25%，最大不超過64M。例子：
$java -Xgc:gencon -xms:64m -Xmx:64m myClass
2．設(shè)置最大堆尺寸
可以通過-Xmx:<size>m來設(shè)置最大堆尺寸。在IA32構(gòu)架下，由于操作系統(tǒng)給每個(gè)進(jìn)程的最大內(nèi)存尋址空間為1.8G，因此最大堆尺寸不能超過1.8G。在IA64構(gòu)架下，就沒有1.8G的限制。
如果你的JAVA應(yīng)用程序在運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)了Out of memory的錯(cuò)誤，你就需要調(diào)大最大堆尺寸。如果沒有設(shè)置最大堆尺寸，則缺省值為：
1． 如果設(shè)置了-Xgc:gencopy，由最大堆尺寸是min{400, 物理內(nèi)存*75%}；
2． 如果沒有設(shè)置-Xgc:gencopy，由最大堆尺寸是min{1536, 物理內(nèi)存*75%}；
最好手工把最大堆尺寸設(shè)置為物理內(nèi)存（1024M）的75%：
$java -Xgc:gencon -xms:64m -Xmx:768m myClass
3．設(shè)置Nursery的尺寸
可以使用-Xns:<size>來設(shè)置Nursery的尺寸，我們要在保證垃圾回收停頓時(shí)間（garbage collection-pause）盡可能短的同時(shí)，盡量加大Nursery的尺寸，這在創(chuàng)建了大量的臨時(shí)對(duì)象時(shí)尤其重要。缺省值為：
1． 對(duì)于-Xgc:gencopy，缺省的Nursery大小為320KB/CPU，對(duì)于10個(gè)CPU的系統(tǒng)來說，Nursery大小為3200KB（3.2M）
2． 對(duì)于-Xgc:gencon，缺省的Nursery大小為10M/CPU，對(duì)于10個(gè)CPU的系統(tǒng)來說，Nursery大小為100M
4．定義內(nèi)存空間的清理時(shí)機(jī)
可以使用-Xcleartype:<gc|local|alloc>來定義已經(jīng)被垃圾回收的內(nèi)存空間在什么時(shí)候可以被清理，支持以下三種方式：
1． gc，在垃圾回收的同時(shí)清理內(nèi)存；
2． local，在分配了一塊thread-local區(qū)域時(shí)清理內(nèi)存，僅在把參數(shù)-Xallocationtype設(shè)置成local時(shí)才有用；
3． alloc，在這塊內(nèi)存被分配給其它對(duì)象時(shí)清理。在IA64上目前還不支持。
缺省值為：
1． IA32上缺省值為alloc
2． IA64上缺省值為gc
5．定義線程分配的類型
可以使用-Xallocationtype:<global|local>來定義線程分配的類型。
1． global，在最大堆尺寸比較小時(shí)（小于128M）或者應(yīng)用程序大量使用了線程時(shí)使用。
2． local，在最大堆尺寸比較大時(shí)（大于128M）或者應(yīng)用程序少量使用了線程時(shí)使用。
缺省值：
1． 如果設(shè)置了-Xgc:gencopy，缺省值為global
2． 如果設(shè)置了-Xgc:siglecon，-Xgc:gencon和-Xgc:parallel，缺省值為local
6．定義線程棧尺寸
可以使用-Xss<size>[k|K][m|M]來定義線程棧大小。最小線程尺寸定義如下：
1． thin threads：最小線程棧尺寸為8K，缺省為64K；
2． native threads：最小線程棧尺寸為16K
如果-Xss設(shè)置小于最小值，則自動(dòng)使用最小值。
缺省值：
1． IA32系統(tǒng)，WIN32：64K，LINUX32：128K
2． IA64系統(tǒng)，WIN64：320K，LINUX64：1M

二．Basic Tuning Tips and Techniques
盡管JRockit提供了一組缺省的OOTB配置選項(xiàng)，但最好根據(jù)實(shí)際應(yīng)用情況來對(duì)JRockit作一些調(diào)整。
1．決定你要在哪方面調(diào)優(yōu)
要考慮的因素有：
1． 要為JRockit分配多少內(nèi)存空間；
2． 你要調(diào)優(yōu)的目的是什么，是要得到更好的響應(yīng)性還是更好的性能；
2．設(shè)置堆尺寸
對(duì)于堆尺寸來說，當(dāng)然是越大越好了。如果設(shè)得不夠大，就會(huì)造成Out-of-memory和內(nèi)存分頁錯(cuò)。如果同時(shí)運(yùn)行了多個(gè)應(yīng)用程序，建議把最小和最大堆尺寸設(shè)置成一樣大。
3．在高響應(yīng)性方面的調(diào)優(yōu)
要得到更好的響應(yīng)性能，應(yīng)該設(shè)置
1． 使用并發(fā)垃圾回收器。-Xgc:gencon
2． 設(shè)置初始和最大堆大小。-Xms512m，-Xmx768m，由于使用了并發(fā)垃圾回收器，所以堆大小不會(huì)造成長時(shí)間的等待。
3． 設(shè)置nursery尺寸。如果用到了大量的臨時(shí)對(duì)象，則需要適當(dāng)?shù)恼{(diào)大nursery尺寸。調(diào)大nursery尺寸會(huì)導(dǎo)致垃圾回收的停頓時(shí)間加長，因此要注意，確保垃圾回收的停頓時(shí)間在可忍受的范圍內(nèi)，這個(gè)停頓時(shí)間可以通過設(shè)置-Xgcpause來查看。
4．在高性能方面的調(diào)優(yōu)
如果要得到更好的性能，你應(yīng)該：
1． 選用并行垃圾回收器，由于并行垃圾回收器不使用nursery，因此你不必再設(shè)置-Xns，方法是加上-Xgc:parallel
2． 把初始和最大堆尺寸設(shè)置調(diào)到盡可能的大。方法是-Xms512m, -Xmx768m。
5．分析垃圾回收和停頓時(shí)間
1． 使用-Xgcreport生成報(bào)表，顯示垃圾回收的統(tǒng)計(jì)信息，從中可以看出你是不是最有效地使用了垃圾回收器。
2． 使用-Xverbose:memory來顯示在運(yùn)行期間每一次垃圾回收的停頓時(shí)間。本選項(xiàng)僅用于調(diào)試，會(huì)產(chǎn)生大量的控制臺(tái)輸出。
6．調(diào)整線程選項(xiàng)
當(dāng)大量地使用了線程時(shí)（超過100個(gè)），需要調(diào)整線程選項(xiàng)：
1． 使用thin線程選項(xiàng)。-Xthinthreads。瘦線程模式在LINUX下非常有效。注意：瘦線程在JRockit中只是一個(gè)試驗(yàn)選項(xiàng)，不推薦廣泛使用；
2． 關(guān)閉本地分配線程的選項(xiàng)。-Xallocationtype:global。每個(gè)本地線程區(qū)都要消耗大約2K的內(nèi)存，如果大量地使用了線程，本地線程不但會(huì)造成內(nèi)存空間浪費(fèi)，而且還會(huì)造成堆碎片。使用全局線程機(jī)制會(huì)減少堆碎片，但在內(nèi)存分配方面速度要慢一些。
7．分析并改善應(yīng)用程序設(shè)計(jì)
找出瓶頸方法：
1． 使用Intel VTune工具；
2． 使用-Xjvmpi:allocs=off,monitors=off,entryexit=off選項(xiàng)。

三．Command Line Options by Name
啟動(dòng)JRockit時(shí)，可以帶一些-X選項(xiàng)，這些選項(xiàng)是非JVM標(biāo)準(zhǔn)的，專門用于配置JRockit的性能。

四．用JRockit8.1中的Method Profiler調(diào)優(yōu)WebLogic
1．關(guān)于Method Profiler工具
BEA WebLogic JRockit 8.1提供了一個(gè)Profiling工具：Method Profiler來調(diào)優(yōu)WebLogic應(yīng)用。
2．利用Method Profiler調(diào)優(yōu)WebLogic應(yīng)用
JRockit 8.1所帶的Method Profiler工具能夠?qū)⑺性贘Rockit Java虛擬機(jī)上執(zhí)行的成員方法的調(diào)用次數(shù)、執(zhí)行的總時(shí)間和每次調(diào)用的執(zhí)行時(shí)間都統(tǒng)計(jì)出來，如圖1所示。這樣的功能一來可以讓我們對(duì)跑在WebLogic上的應(yīng)用進(jìn)行tuning（代碼級(jí)的），二來也大大方便了我們確定系統(tǒng)瓶頸在何處。這也可以說是JRockit JVM相對(duì)于其他JVM在功能上的一大優(yōu)勢(shì)。

在一次對(duì)WebLogic Server 8.1的壓力測(cè)試中，對(duì)一組包含了CMP特性的樣本進(jìn)行壓力測(cè)試時(shí)，就利用JRockit的Method Profiler診斷出了系統(tǒng)的瓶頸所在，現(xiàn)介紹如下。CMP這組樣本中原先對(duì)CMP Entity Bean的操作除了用ejbCreate插入一條記錄之外，緊跟著用setName方法設(shè)置其name屬性，即UPDATE其對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫記錄中name域的值，代碼如下：
public void ejbCreate() //Stateful4CMPBean中的方法
throws CreateException
{
try
{
Context ctx = new InitialContext();
SheepHome home = (SheepHome)ctx.lookup("Sheep");
Sheep sheep = null;
int x = getNextId(); // getNextId()也包含對(duì)數(shù)據(jù)庫的操作
sheep = home.create(x);
if(sheep != null)
{
sheep.setName("sheep1".concat(String.valueOf(String.valueOf(x))));
m_strMsg = "create sheep".concat(String.valueOf(String.valueOf(x)));
} else
{
m_strMsg = "The sheep name is not created.";
}
}
catch(Exception e)
{
m_strMsg =
"*** some exception occured! (CMP) ".concat(String.valueOf(String.valueOf(e.getMessage())));
}
}
此時(shí)測(cè)出來的數(shù)據(jù)，TPS平均值非常低，且測(cè)試時(shí)Response Time總是隨著時(shí)間的增長幾乎呈線性攀升。于是用Method Profiler進(jìn)行診斷：
（1） 在JRockit的啟動(dòng)參數(shù)中加入-Xmanagement，以便啟動(dòng)JRockit的時(shí)候同時(shí)啟動(dòng)其Management Server。
（2） 啟動(dòng)JRockit Management Console，并且將其連接到啟動(dòng)了的Management Server上。（在做壓力測(cè)試時(shí)用JRockit Management Console進(jìn)行觀察對(duì)性能的損耗可以忽略不計(jì)）
（3） 在JRockit Management Console中，將ToolsàPreferences菜單中的Mode of operation屬性設(shè)為developer。
（4） 在Method Profiler屬性頁中添加你所需要觀察的類的成員方法。
（5） 按Start按鈕讓Method Profiler開始進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
Time/Inv(ns)指標(biāo)的顯示結(jié)果表明Stateful4CMPBean.ejbCreate()代碼所含邏輯成為了系統(tǒng)的瓶頸。結(jié)果又顯示getNextId()和home.create()操作消耗的時(shí)間只占Stateful4CMPBean.ejbCreate()的一小部分，而sheep.setName()操作消耗的時(shí)間卻占了Stateful4CMPBean.ejbCreate()的剩下的（指除去getNextId()和home.create()操作消耗的時(shí)間）絕大部分。
于是又用Method Profiler作了一系列實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如下：用1個(gè)用戶做壓力測(cè)試，sheep.setName()操作消耗的時(shí)間為X，getNextId()操作消耗的時(shí)間為Y，home.create()操作消耗的時(shí)間為Z；用2個(gè)用戶做壓力測(cè)試，sheep.setName()操作消耗的時(shí)間約為2X，getNextId()操作消耗的時(shí)間約為Y，home.create()操作消耗的時(shí)間約為Z；用3個(gè)用戶做壓力測(cè)試，sheep.setName()操作消耗的時(shí)間約為3X，getNextId()操作消耗的時(shí)間約為Y，home.create()操作消耗的時(shí)間約為Z。可以比較肯定地判斷，sheep.setName()執(zhí)行的是一個(gè)串行化的邏輯。檢查Oralce中UPDATE的ISOLATION-LEVEL，果然為SERIALIZABLE。
將sheep.setName("sheep1".concat(String.valueOf(String.valueOf(x)))); 這句代碼刪掉。
重新測(cè)試，TPS平均值有很大幅度的提高，Response Time在壓力測(cè)試開始一段時(shí)間后也趨于平穩(wěn)，幾乎呈水平線走勢(shì)。