CN111949377B - Web中间件的jvm参数优化方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

Web中间件的jvm参数优化方法、装置、服务器及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111949377B
CN111949377B CN202010861138.6A CN202010861138A CN111949377B CN 111949377 B CN111949377 B CN 111949377B CN 202010861138 A CN202010861138 A CN 202010861138A CN 111949377 B CN111949377 B CN 111949377B
Authority
CN
China
Prior art keywords
jvm
memory value
application server
memory
num
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010861138.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111949377A (zh
Inventor
李晓林
李凡
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Guangtong Software Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Guangtong Software Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Guangtong Software Co ltd filed Critical Shenzhen Guangtong Software Co ltd
Priority to CN202010861138.6A priority Critical patent/CN111949377B/zh
Publication of CN111949377A publication Critical patent/CN111949377A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111949377B publication Critical patent/CN111949377B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G06F9/45558Hypervisor-specific management and integration aspects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/54Interprogram communication
    • G06F9/546Message passing systems or structures, e.g. queues
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G06F9/45558Hypervisor-specific management and integration aspects
    • G06F2009/45583Memory management, e.g. access or allocation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/54Indexing scheme relating to G06F9/54
    • G06F2209/547Messaging middleware

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Stored Programmes (AREA)

Abstract

本发明公开了一种WEB中间件的JVM参数优化方法、装置、服务器及存储介质,所述方法包括获取应用服务器的软硬件参数,以及初始JVM的配置参数;根据应用服务器的软硬件参数,对初始JVM的配置参数进行优化;根据优化后JVM的配置参数在WEB中间件上加载应用程序。由于根据应用服务器的软硬件参数对初始JVM的配置参数进行优化,采用优化后JVM的配置参数来配置WEB中间件,使得WEB中间件的JVM配置参数能够设置地更合理,避免或减少了加载应用程序后发生异常或者应用程序发生崩溃的可能性,从而在保证应用程序的高性能的同时还具备高稳定性。

Description

WEB中间件的JVM参数优化方法、装置、服务器及存储介质
技术领域
本发明涉及虚拟机配置技术领域,具体涉及一种WEB中间件的JVM参数优化方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
WEB中间件是介于操作系统和应用程序软件之间的一类软件,其使用操作系统所提供的基础服务,衔接不同应用程序软件,能够达到资源共享、功能共享的目的。现有的WEB中间件通常根据系统默认初始JVM的配置参数对WEB中间件进行配置,然而当应用程序软件使用默认配置的WEB中间件时,很大可能会因为资源不足等情况产生各种异常,从而导致应用程序软件的崩溃。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是如何对JVM的配置参数进行优化。
根据第一方面,一种实施例中提供一种WEB中间件的JVM参数优化方法,包括:
获取应用服务器的软硬件参数,以及初始JVM的配置参数;
根据应用服务器的软硬件参数,对初始JVM的配置参数进行优化;
根据优化后JVM的配置参数在WEB中间件上加载应用程序。
进一步地,所述应用服务器的软硬件参数包括应用服务器的CPU核心数、应用服务器的内存大小以及应用服务器中JDK版本信息。
进一步地,所述JVM的配置参数包括:JVM的初始内存值、JVM的最大内存值、JVM的最小内存值和JVM的年轻代内存值中的至少一个。
进一步地,根据应用服务器的软硬件参数,对初始JVM的配置参数进行优化包括:
若所述应用服务器的CPU核心数等于1,将JVM的初始内存值设置为128MB,若CPU核心数大于1且小于等于4,将JVM的初始内存值设置为256MB;否则,将JVM的初始内存值设置为512MB;
根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的最大内存值、JVM的最小内存值和JVM的年轻代内存值。
进一步地,根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的最大内存值和JVM的最小内存值包括:
根据以下公式确定JVM的最大内存值:
Xmx=((NUM*10)+(NUM/1.5))*64
其中,Xmx为JVM的最大内存值,NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整,单位为MB;
根据以下公式确定JVM的最小内存值:
Xms=((NUM*10)+(NUM/1.5))*64
其中,Xms为JVM的最小内存值,单位为MB;NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整,单位为MB。
进一步地,根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的年轻代内存值包括:
若所述应用服务器的CPU核心数等于1,所述JVM的年轻代内存值为应用服务器的内存大小四舍五入取整后乘以256,单位为MB;
若所述应用服务器的CPU核心数大于1且小于8时,根据以下公式得到JVM的年轻代内存值:
Xmn=((NUM*4)-1)*64
其中,Xmn为JVM的年轻代内存值,单位为MB;NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整。
进一步地,还包括:
获取预设的最小空余堆内存值和最大空余堆内存值;
将预设的最小空余堆内存值和最大空余堆内存值加入到优化后JVM的配置参数中;
若所述应用服务器的CPU核心数大于1且小于8,将预设的MaxGCPauseMillis、ParallelRefProcEnabled和UseG1GC参数加入到优化后JVM的配置参数中。
根据第二方面,一种实施例中提供一种WEB中间件的JVM参数优化装置,包括:
参数获取模块,用于获取应用服务器的软硬件参数,以及初始JVM的配置参数;
参数优化模块,用于根据应用服务器的软硬件参数,对初始JVM的配置参数进行优化;
参数配置模块,用于根据优化后JVM的配置参数在WEB中间件上加载应用程序。
根据第三方面,一种实施例中提供一种服务器,包括:
存储器,用于存储程序;
处理器,用于通过执行所述存储器存储的程序以实现上述实施例所述的方法。
根据第四方面,一种实施例中提供一种计算机可读存储介质,包括程序,所述程序能够被处理器执行以实现上述实施例所述的方法。
依据上述实施例的WEB中间件的JVM参数优化方法、装置、服务器及存储介质,由于根据应用服务器的软硬件参数对初始JVM的配置参数进行优化,采用优化后JVM的配置参数来配置WEB中间件,使得WEB中间件的JVM配置参数能够设置地更合理,避免或减少了加载应用程序后发生异常或者应用程序发生崩溃的可能性,从而在保证应用程序的高性能的同时还具备高稳定性。
附图说明
图1为一种实施例的WEB中间件的JVM参数优化方法的流程图;
图2为一种实施例的WEB中间件的JVM参数优化装置的结构框图;
图3为一种实施例的服务器结构框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中,很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而,本领域技术人员可以毫不费力的认识到,其中部分特征在不同情况下是可以省略的,或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下,本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述,这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没,而对于本领域技术人员而言,详细描述这些相关操作并不是必要的,他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
另外,说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时,方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此,说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例,并不意味着是必须的顺序,除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
本文中为部件所编序号本身,例如“第一”、“第二”等,仅用于区分所描述的对象,不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”,如无特别说明,均包括直接和间接连接(联接)。
在本发明实施例中,根据应用服务器的软硬件参数对初始JVM的配置参数进行优化,提高了应用服务器的使用效率,减少了人工干预的错误率,以及节省运维人工成本,避免了JVM的配置参数设置不合理到导致的应用程序发生异常。
实施例一:
请参考图1,图1为一种实施例的WEB中间件的JVM参数优化方法的流程图,所述的方法包括步骤S101至步骤S103,下面具体说明。
步骤S101,获取应用服务器的软硬件参数,以及初始JVM的配置参数。
步骤S102,根据应用服务器的软硬件参数,对初始JVM的配置参数进行优化。
步骤S103,根据优化后JVM的配置参数在WEB中间件上加载应用程序。
在一实施例中,JVM的配置参数包括应用服务器的CPU核心数、应用服务器的内存大小以及应用服务器中JDK版本信息。其中,CPU的核心数为一个CPU由多少个核心组成,例如单核CPU、双核CPU和4核CPU。本实施例中CPU的核心数可通过在操作系统上输入相应命令来获取,例如在linux上可以通过输入命令“cpu_core=`cat、proc/cpuinfo|grep“processor”|wc-l`”来获取CPU的核心数。应用服务器中JDK版本信息包括两类,一类为JDK8版本,一类为JDK7及以下版本,对于不同类JDK版本在配置JVM的配置参数时,需要在不同类的JDK环境中进行。
在一实施例中,JVM的配置参数包括:JVM的初始内存值(-XX:PermSize)、JVM的最大内存值(-Xmx)、JVM的最小内存值(-Xms)和JVM的年轻代内存值(-Xmn)中的至少一个。本实施例中JVM的配置参数主要包括方法区、栈、本地方法栈和堆中的参数,其中栈和本地方法栈中的参数通常按照默认即可,可以不考虑进行优化。因此本实施中优化的参数为方法区和堆中的参数,其中方法区中JVM的配置参数为JVM的初始内存值(-XX:PermSize),堆中JVM的配置参数包括JVM的最大内存值(-Xmx)、JVM的最小内存值(-Xms)和JVM的年轻代内存值(-Xmn)。
在一实施例中,根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的最大内存值和JVM的最小内存值包括:
根据公式(1)确定JVM的最大内存值:
Xmx=((NUM*10)+(NUM/1.5))*64 (1)
其中,Xmx为JVM的最大内存值,NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整;
根据公式(2)确定JVM的最小内存值:
Xms=((NUM*10)+(NUM/1.5))*64 (2)
其中,Xms为JVM的最小内存值,单位为MB;NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整。
在一实施例中,根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的年轻代内存值包括:
若应用服务器的CPU核心数等于1,JVM的年轻代内存值为应用服务器的内存大小四舍五入取整后乘以256,单位为MB;
若应用服务器的CPU核心数大于1且小于8时,根据公式(3)得到JVM的年轻代内存值:
Xmn=((NUM*4)-1)*64 (3)
其中,Xmn为JVM的年轻代内存值,单位为MB;NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整。
在一实施例中,堆中JVM的配置参数还包括最小空余堆内存值(-XX:MinHeapFreeRation)和最大空余堆内存值(-XX:MaxHeapFreeRation),最小空余堆内存值(-XX:MinHeapFreeRation)和最大空余堆内存值(-XX:MaxHeapFreeRation)无需根据应用服务器的软硬件参数来调整其值的大小,只用把最小空余堆内存值(-XX:MinHeapFreeRation)和最大空余堆内存值(-XX:MaxHeapFreeRation)加入到优化后JVM的配置参数中即可。若应用服务器的CPU核心数大于1且小于8,还需将预设的MaxGCPauseMillis、ParallelRefProcEnabled和UseG1GC参数加入到优化后JVM的配置参数中,参数MaxGCPauseMillis取值为100,单位为ms,其中MaxGCPauseMillis表示年轻代垃圾回收的最长时间,其指令为-XX:MaxGCPauseMillis=100;若应用程序有大量的引用或者finalizable对象需要处理,ParallelRefProcEnabled参数可以减少垃圾回收的时间,其指令为-XX:+ParallelRefProcEnabled;UseG1GC为表示启用垃圾收集器的参数,其指令为-XX:+UseG1GC。
实施例二:
请参考图2,图2为一种实施例的WEB中间件的JVM参数优化装置,包括:参数获取模块101、参数优化模块102和参数配置模块103。
参数获取模块101用于获取应用服务器的软硬件参数,以及初始JVM的配置参数。
参数优化模块102用于根据应用服务器的软硬件参数,对初始JVM的配置参数进行优化。
参数配置模块103用于根据优化后JVM的配置参数在WEB中间件上加载应用程序。
在一实施例中,JVM的配置参数包括应用服务器的CPU核心数、应用服务器的内存大小以及应用服务器中JDK版本信息。其中,CPU的核心数为一个CPU由多少个核心组成,例如单核CPU、双核CPU和4核CPU。本实施例中CPU的核心数可通过在操作系统上输入相应命令来获取,例如在linux上可以通过输入命令“cpu_core=`cat、proc/cpuinfo|grep“processor”|wc-l`”来获取CPU的核心数。应用服务器中JDK版本信息包括两类,一类为JDK8版本,一类为JDK7及以下版本,对于不同类JDK版本在配置JVM的配置参数时,需要在不同类的JDK环境中进行。
在一实施例中,JVM的配置参数包括:JVM的初始内存值(-XX:PermSize)、JVM的最大内存值(-Xmx)、JVM的最小内存值(-Xms)和JVM的年轻代内存值(-Xmn)中的至少一个。本实施例中JVM的配置参数主要包括方法区、栈、本地方法栈和堆中的参数,其中栈和本地方法栈中的参数通常按照默认即可,可以不考虑进行优化。因此本实施中优化的参数为方法区和堆中的参数,其中方法区中JVM的配置参数为JVM的初始内存值(-XX:PermSize),堆中JVM的配置参数包括JVM的最大内存值(-Xmx)、JVM的最小内存值(-Xms)和JVM的年轻代内存值(-Xmn)。
在一实施例中,根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的最大内存值和JVM的最小内存值包括:
根据公式(1)确定JVM的最大内存值:
Xmx=((NUM*10)+(NUM/1.5))*64 (1)
其中,Xmx为JVM的最大内存值,NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整;
根据公式(2)确定JVM的最小内存值:
Xms=((NUM*10)+(NUM/1.5))*64 (2)
其中,Xms为JVM的最小内存值,单位为MB;NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整。
在一实施例中,根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的年轻代内存值包括:
若应用服务器的CPU核心数等于1,JVM的年轻代内存值为应用服务器的内存大小四舍五入取整后乘以256,单位为MB;
若应用服务器的CPU核心数大于1且小于8时,根据公式(3)得到JVM的年轻代内存值:
Xmn=((NUM*4)-1)*64 (3)
其中,Xmn为JVM的年轻代内存值,单位为MB;NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整。
在一实施例中,堆中JVM的配置参数还包括最小空余堆内存值(-XX:MinHeapFreeRation)和最大空余堆内存值(-XX:MaxHeapFreeRation),最小空余堆内存值(-XX:MinHeapFreeRation)和最大空余堆内存值(-XX:MaxHeapFreeRation)无需根据应用服务器的软硬件参数来调整其值的大小,只用把最小空余堆内存值(-XX:MinHeapFreeRation)和最大空余堆内存值(-XX:MaxHeapFreeRation)加入到优化后JVM的配置参数中即可。若应用服务器的CPU核心数大于1且小于8,还需将预设的MaxGCPauseMillis、ParallelRefProcEnabled和UseG1GC参数加入到优化后JVM的配置参数中。
实施例三:
本实施例还提供了一种服务器,参见图3所示,其包括处理器201和存储器202,其中:
处理器201用于执行存储器202中存储的一个或者多个计算机程序,以实现上述实施例一中的WEB中间件的JVM参数优化方法中的至少一个步骤。
本领域技术人员可以理解,上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现,也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时,该程序可以存储于一计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等,通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如,将程序存储在设备的存储器中,当通过处理器执行存储器中程序,即可实现上述全部或部分功能。另外,当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时,该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中,通过下载或复制保存到本地设备的存储器中,或对本地设备的系统进行版本更新,当通过处理器执行存储器中的程序时,即可实现上述实施方式中全部或部分功能。
以上应用了具体个例对本发明进行阐述,只是用于帮助理解本发明,并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员,依据本发明的思想,还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (8)

1.一种WEB中间件的JVM参数优化方法,其特征在于,包括:
获取应用服务器的软硬件参数,以及初始JVM的配置参数;
根据应用服务器的软硬件参数,对初始JVM的配置参数进行优化;
根据优化后JVM的配置参数在WEB中间件上加载应用程序;
根据应用服务器的软硬件参数,对初始JVM的配置参数进行优化包括:
若所述应用服务器的CPU核心数等于1,将JVM的初始内存值设置为128MB,若CPU核心数大于1且小于等于4,将JVM的初始内存值设置为256MB;否则,将JVM的初始内存值设置为512MB;
根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的最大内存值、JVM的最小内存值和JVM的年轻代内存值;
根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的最大内存值和JVM的最小内存值包括:
根据以下公式确定JVM的最大内存值:
Xmx=((NUM*10)+(NUM/1.5))*64
其中,Xmx为JVM的最大内存值,NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整,单位为MB;
根据以下公式确定JVM的最小内存值:
Xms=((NUM*10)+(NUM/1.5))*64
其中,Xms为JVM的最小内存值,单位为MB;NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整,单位为MB。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述应用服务器的软硬件参数包括应用服务器的CPU核心数、应用服务器的内存大小以及应用服务器中JDK版本信息。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述JVM的配置参数包括:JVM的初始内存值、JVM的最大内存值、JVM的最小内存值和JVM的年轻代内存值中的至少一个。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的年轻代内存值包括:
若所述应用服务器的CPU核心数等于1,所述JVM的年轻代内存值为应用服务器的内存大小四舍五入取整后乘以256,单位为MB;
若所述应用服务器的CPU核心数大于1且小于8时,根据以下公式得到JVM的年轻代内存值:
Xmn=((NUM*4)-1)*64
其中,Xmn为JVM的年轻代内存值,单位为MB;NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取预设的最小空余堆内存值和最大空余堆内存值;
将预设的最小空余堆内存值和最大空余堆内存值加入到优化后JVM的配置参数中;
若所述应用服务器的CPU核心数大于1且小于8,将预设的MaxGCPauseMillis、ParallelRefProcEnabled和UseG1GC参数加入到优化后JVM的配置参数中,其中参数MaxGCPauseMillis取值为100,单位为ms。
6.一种WEB中间件的JVM参数优化装置,其特征在于,包括:
参数获取模块,用于获取应用服务器的软硬件参数,以及初始JVM的配置参数;
参数优化模块,用于根据应用服务器的软硬件参数,对初始JVM的配置参数进行优化;
参数配置模块,用于根据优化后JVM的配置参数在WEB中间件上加载应用程序;
根据应用服务器的软硬件参数,对初始JVM的配置参数进行优化包括:
若所述应用服务器的CPU核心数等于1,将JVM的初始内存值设置为128MB,若CPU核心数大于1且小于等于4,将JVM的初始内存值设置为256MB;否则,将JVM的初始内存值设置为512MB;
根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的最大内存值、JVM的最小内存值和JVM的年轻代内存值;
根据所述应用服务器的内存大小,确定JVM的最大内存值和JVM的最小内存值包括:
根据以下公式确定JVM的最大内存值:
Xmx=((NUM*10)+(NUM/1.5))*64
其中,Xmx为JVM的最大内存值,NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整,单位为MB;
根据以下公式确定JVM的最小内存值:
Xms=((NUM*10)+(NUM/1.5))*64
其中,Xms为JVM的最小内存值,单位为MB;NUM为应用服务器的内存大小四舍五入后取整,单位为MB。
7.一种服务器,其特征在于,包括:
存储器,用于存储程序;
处理器,用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括程序,所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
CN202010861138.6A 2020-08-25 2020-08-25 Web中间件的jvm参数优化方法、装置、服务器及存储介质 Active CN111949377B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010861138.6A CN111949377B (zh) 2020-08-25 2020-08-25 Web中间件的jvm参数优化方法、装置、服务器及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010861138.6A CN111949377B (zh) 2020-08-25 2020-08-25 Web中间件的jvm参数优化方法、装置、服务器及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111949377A CN111949377A (zh) 2020-11-17
CN111949377B true CN111949377B (zh) 2021-08-31

Family

ID=73360429

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010861138.6A Active CN111949377B (zh) 2020-08-25 2020-08-25 Web中间件的jvm参数优化方法、装置、服务器及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111949377B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110134454A (zh) * 2018-02-09 2019-08-16 聚好看科技股份有限公司 一种启动应用程序的方法及其装置
CN110888712A (zh) * 2019-10-10 2020-03-17 望海康信(北京)科技股份公司 Java虚拟机优化方法及系统
CN111147291A (zh) * 2019-12-18 2020-05-12 深圳前海微众银行股份有限公司 一种服务维护方法及装置

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101751335B (zh) * 2008-11-28 2012-01-18 国际商业机器公司 调度虚拟机的垃圾收集的方法、装置和集群系统
US9146862B2 (en) * 2013-07-18 2015-09-29 International Business Machines Corporation Optimizing memory usage across multiple garbage collected computer environments
CN103645935B (zh) * 2013-12-17 2017-01-18 山东中创软件工程股份有限公司 一种国产环境下jvm参数调整装置和方法
US9459894B2 (en) * 2014-06-17 2016-10-04 International Business Machines Corporation Active control of memory for java virtual machines and other application runtime environments
US9946573B2 (en) * 2015-05-20 2018-04-17 Oracle International Corporation Optimizing virtual machine memory sizing for cloud-scale application deployments
CN105824687B (zh) * 2016-03-15 2019-03-22 四川长虹电器股份有限公司 一种Java虚拟机性能自动调优的方法及装置
CN108073441B (zh) * 2016-11-14 2022-05-10 阿里巴巴集团控股有限公司 一种虚拟机内存监管方法与设备
CN107766123B (zh) * 2017-10-11 2020-10-27 苏州浪潮智能科技有限公司 一种jvm调优方法
CN109189560A (zh) * 2018-09-13 2019-01-11 杭州数梦工场科技有限公司 一种jvm运行参数的配置方法、装置、设备及介质
CN111352698B (zh) * 2020-02-25 2023-12-22 北京奇艺世纪科技有限公司 一种jvm参数的调整方法及装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110134454A (zh) * 2018-02-09 2019-08-16 聚好看科技股份有限公司 一种启动应用程序的方法及其装置
CN110888712A (zh) * 2019-10-10 2020-03-17 望海康信(北京)科技股份公司 Java虚拟机优化方法及系统
CN111147291A (zh) * 2019-12-18 2020-05-12 深圳前海微众银行股份有限公司 一种服务维护方法及装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JBoss服务器性能配置;王佐兵 等;《硅谷》;20140623;第7卷(第12期);118-119 *
Optimizing object reference checks on real-time Java virtual machine;Wei Feng 等;《2015 6th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS)》;20150925;77-80 *
基于程序分析的大数据应用内存预估方法;胡振宇 等;《中国科学:信息科学》;20200804;第50卷(第8期);1178-1196 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111949377A (zh) 2020-11-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8332845B2 (en) Compile timing based on execution frequency of a procedure
US11262992B2 (en) Hardware acceleration method, compiler, and device
US9542228B2 (en) Image processing apparatus, control method thereof and storage medium
US9141358B2 (en) Reducing application startup time by optimizing spatial locality of instructions in executables
CN102043662A (zh) 多操作系统的数据修改方法
CN110825428A (zh) 一种状态机配置方法、装置、设备及可读存储介质
EP4231138A1 (en) Method and apparatus for fixing weak memory ordering problem
US9411871B2 (en) Merging data volumes and derivative versions of the data volumes
CN111949377B (zh) Web中间件的jvm参数优化方法、装置、服务器及存储介质
US10169022B2 (en) Information processing apparatus and resource management method
CN110795113B (zh) 一种Redis集群服务的安装方法、服务器和介质
KR100558394B1 (ko) 전자장치 및 그 프로그램 업데이트 방법
US20130297923A1 (en) Method of starting performed by computer and computer apparatus
US11397572B2 (en) Image forming apparatus capable of executing extension application, method of controlling same, and storage medium
US9378129B2 (en) Information processing apparatus, control method, and storage medium for memory management and dump processing based on memory usage
US10387168B2 (en) Information processing apparatus and library management method
US11586723B2 (en) Information processing apparatus, control method for information processing apparatus, and storage medium
JP5023169B2 (ja) 要実行パッチリスト作成装置および方法
CN114296829A (zh) 一种插件加载方法及装置
CN113986284A (zh) 系统应用的升级方法、装置、存储介质及电子设备
CN116991485A (zh) 操作系统启动方法、装置、电子设备以及可读存储介质
JP2019152911A (ja) 情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータプログラム
CN115098170A (zh) 计算机启动方法、装置、设备以及存储介质
JP2019200517A (ja) 情報処理装置、情報収集プログラム及び情報収集方法
JP2019145049A (ja) 動的リンク管理装置、動的リンク管理方法、及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant