減少延遲對java開發人員來說是一個新的挑戰，所以我們需要最佳的工具來解決它。有許多可用的工具，既有開源的也有付費的。

在本文中，介紹與大型生產應用程序的內存分析相關的挑戰，以及如何克服這些挑戰。

挑戰

1.大型應用程序的JVM堆內存占用相當大，分析如此大的堆轉儲需要大量內存來運行分析器工具，并且在普通的筆記本電腦上通常很慢。

2.大型堆轉儲消耗等量的磁盤空間。如果沒有足夠的磁盤，堆轉儲命令將失敗，或者在最壞的情況下，填滿根分區并使運行它的主機崩潰。

3.堆轉儲是一個世界末日事件。進行堆轉儲會暫停應用程序中的所有活動，這可能導致服務的運行狀況檢查失敗，并可能導致服務被終止，從而難以獲取堆轉儲文件。

解決辦法

1.在大型堆轉儲的情況下，最好使用像AWS EC2這樣的具有足夠內存和磁盤空間的基于云的資源。

2.為了解決磁盤空間問題，如果應用程序運行在一些云資源上，那么它通常有單獨的存儲附加到它。在進行堆轉儲之前，可以增加單獨的存儲。

3.檢查是否使用定期運行狀況檢查來監控應用程序，例如，它是否是負載平衡器的一部分。在這種情況下，需要將它從服務機隊中取出，以避免在堆轉儲命令啟動后被終止。

4.以一定的時間間隔獲取多個堆轉儲，以捕獲服務狀態的變化。

改進

1.最大的元兇之一是內存中的緩存，這導致了過多的保留堆，從而導致頻繁的垃圾收集和延遲影響。

2.內存分析給出了一個主要的線索，關于用于數據檢索的數據索引是如何被使用的。結果是，完整的索引被裝載在JVM堆中，也存儲在tmpfs上，因此使用了兩倍的所需內存，這是不必要的，還會導致頻繁的垃圾收集。

結論

分析任何大規模生產應用程序的內存都是至關重要的。在應用程序中緩存數據可能是有用的，但是應該密切監視，以監視隨著時間的推移是否有任何降級。

堆轉儲分析是一個強大的工具。如果使用正確的機器和工具，它會變得很痛苦。注意生產應用程序的運行狀況檢查例程，同時采用堆轉儲來成功收集這些例程。