在JVM上启用了逃逸分析的经验

时间:2010-02-01 20:28:42

标签: java scala jvm escape-analysis

我刚尝试在 jdk6-u18 VM上启用-XX:+DoEscapeAnalysis选项(在solaris上)并且遇到了相当令人失望的体验。我正在运行一个scala应用程序,它有很多演员(其中有20,000个)。这是垃圾创建的秘诀!

通常,应用程序可以使用256Mb的堆运行,但会生成巨大的数量的垃圾。在稳定状态它:

  • 在GC中花费10%的时间
  • 在< 30s内生成> 150Mb的垃圾然后获得GC

我认为转义分析可能会有所帮助,所以我启用了该选项并重新运行了应用程序。我发现应用程序变得越来越无法清除它收集的垃圾,直到最终花费整个时间进行GC并且应用程序在完全分配时“平坦化”。

此时我应该说应用程序没有抛出我期望的OutOfMemoryError。也许JConsole(我用来执行分析)没有正确显示带有此选项的GC统计数据(我不相信)?

然后我删除了该选项并重新启动,应用程序再次变为“正常”!任何人都知道可能会发生什么?

3 个答案:

答案 0 :(得分:8)

1 转义分析是否显示为在JConsole中启用?您需要确保使用-server选项运行VM。我认为你有这个工作,但我只是想我会检查。

2 我认为逃避分析不会对Scala Actors的情况有所帮助。如果您执行以下操作,您可能会看到很大的收获:

def act():Unit = {
   val omgHugeObject = new OMGHugeObject();
   omgHugeObject.doSomethingCrazy();
 }

在上面的示例中,EscapeAnalysis会使omgHugeObject可以在堆栈而不是堆上分配,因此不会产生垃圾。我认为逃脱分析不太可能对演员有所帮助。他们的引用总是“逃避”到actor子系统。

第3 你是最近发布的Scala吗?有一个内存泄漏,我相信在最近的版本中修复了。这甚至导致Lift产生你可能会查看的自己的Actor库。

4 您可以尝试使用G1Garbage收集器您可以使用以下命令启用它:

-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseG1GC

答案 1 :(得分:6)

来自jdk-u18 release notes

  

请注意,在6u18中禁用了基于Escape分析的优化(-XX:+ DoEscapeAnalysis)。此选项将在未来的Java SE 6更新中恢复。

答案 2 :(得分:3)

我建议您尝试增加新一代的尺寸,例如: -XX:NewSize=96M XX:NewRatio=3。使用JVisualVM(包含在JDK中)和Visual GC插件来观察年轻和旧空间的使用方式。