服务治理：怎样做JVM线程调优？
你好，我是风一样的树懒，一个工作十多年的后端开发，曾就职京东、阿里等多家互联网头部企业。
文章可能会比较长，主要解析的非常详解，或涉及一些底层知识，供面试高阶难度用。可以根据自己实际理解情况合理取舍阅读
JVM线程调优是优化Java应用性能、响应能力、以及稳定性的重要部分。合理的线程调优能够减少线程上下文切换的开销，避免线程饥鰷，优化线程的生命周期管理，并确保充分利用多核处理器。下面是一些常用的JVM线程调优策略和参数。
每个线程在JVM中都有一个栈空间，默认的栈大小取决于操作系统和JVM的版本。可以使用 -Xss 参数调整每个线程的栈大小，避免栈空间过大导致线程过多，或者栈空间过小导致 StackOverflowError。
设置线程栈大小：
java -Xss512k -jar myapp.jar这将每个线程的栈大小设置为 512 KB。根据应用程序的实际需求，可以调整这个值。
注意：
栈大小过小可能导致 StackOverflowError，尤其是在递归调用较多时。
栈大小过大会浪费内存，并且会限制系统能够创建的线程数。
线程的数量应该根据应用程序的工作负载和系统资源进行调整。JVM默认的线程数可能会过多或过少，导致系统资源浪费或者性能瓶颈。JVM的线程调度是由操作系统内核来控制的，因此需要根据操作系统的最大线程数来进行调优。
设置最大线程数：
操作系统层面：使用 ulimit（Linux）等工具限制最大线程数。
JVM层面：通过调整操作系统的最大文件描述符数目、进程数等参数来优化线程的使用。
在Linux中，可以使用以下命令查看和调整最大线程数：
ulimit -a # 查看当前最大线程数ulimit -u 2048 # 设置最大线程数为2048
线程池的使用：
使用线程池（ExecutorService）来管理线程池中的线程数量，而不是直接创建新的线程。通过合理的配置线程池大小，来优化系统的吞吐量和响应时间。
常见的线程池配置策略有：固定大小线程池（FixedThreadPool）、可缓存线程池（CachedThreadPool）等。
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);这样可以有效控制并发线程数，避免线程数量过多导致的性能问题。
JVM提供了一些参数来帮助优化线程相关的设置。常用的线程调优参数有：
-XX:ParallelGCThreads：设置并行GC的线程数。此参数可用于GC相关的线程优化。
java -XX:ParallelGCThreads=4 -jar myapp.jar-XX:ConcGCThreads：设置并发垃圾回收的线程数。
java -XX:ConcGCThreads=2 -jar myapp.jar-XX:CICompilerThreadCount：设置JIT编译线程数。如果JVM的JIT编译过程比较慢，可以调整该参数来加速编译过程。
java -XX:CICompilerThreadCount=4 -jar myapp.jar-XX:ThreadPriorityPolicy：设置线程优先级策略。默认情况下，JVM的线程优先级与操作系统线程优先级一致，但可以通过这个参数来进行更精细的控制。
java -XX:ThreadPriorityPolicy=1 -jar myapp.jar线程饥饿：当某些线程长时间得不到执行时，可能会造成线程饥饿。避免线程饥饿的方法是设置合理的线程优先级和执行策略，确保高优先级的线程能够尽快得到执行。
死锁：死锁通常发生在两个或多个线程互相等待对方释放资源的情况。为了避免死锁，可以：
避免嵌套锁：尽量避免多个线程持有多个锁。
使用锁的顺序：确保每个线程按照固定的顺序获取锁资源。
使用 tryLock：通过 ReentrantLock 提供的 tryLock 方法，可以设定等待时间来避免死锁。
ThreadLocal 允许每个线程拥有独立的变量副本，有助于避免多线程的共享问题。但不当的使用可能导致内存泄漏。
注意清理ThreadLocal变量：当一个线程结束时，ThreadLocal变量不会自动清理，因此需要在不再使用时显式地调用 remove() 方法清理ThreadLocal。
ThreadLocal<MyObject> threadLocal = new ThreadLocal<>();// 使用完毕后，清理threadLocal.remove();
通过JVM的工具来监控线程的使用情况，以便发现潜在的性能瓶颈或线程异常。
jstack：用于查看线程的栈信息，可以用来排查死锁、线程瓶颈等问题。
jstack <pid>jconsole：可以查看JVM的线程使用情况，并实时监控每个线程的状态、活动、堆栈等信息。
VisualVM：图形化的工具，提供了线程活动的详细视图，可以用来查看线程的状态、CPU使用情况、内存使用情况等。
减少锁的竞争：锁的竞争会导致线程等待，从而影响性能。可以通过减少锁的粒度、使用无锁的数据结构或优化锁的使用来减少锁竞争。
使用ReentrantLock代替synchronized，在某些情况下可以提供更细粒度的控制。
使用ConcurrentHashMap等并发容器避免全局锁。
分布式系统中的线程优化：如果是分布式系统，可以通过负载均衡、异步处理等方式来优化线程的使用，避免每个节点的线程压力过大。
JVM线程调优是一个持续优化的过程，需要根据应用程序的需求和运行环境不断调整。常见的优化点包括调整线程栈大小、优化线程池的使用、避免线程饥饿和死锁、以及合理配置JVM参数。在生产环境中，结合工具如jstack、jconsole和VisualVM等，可以帮助开发者实时监控并优化线程的使用，从而提升应用性能和响应能力。
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