[发明专利]JVM负载量化及优化方法

权利要求书

1.一种JVM负载量化及优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

当垃圾收集器执行GC时通过GC回调获取GC数据；

根据所述GC数据计算衡量指标；

根据计算得到的所述衡量指标的值执行对应的运维操作；

所述衡量指标为综合负载值LS；

若所述垃圾收集器本次执行的GC为FGC，则，

LS＝100*HaF²，

其中，HaF为本次FGC后堆实际使用空间占可用空间OG_M的比例；

若所述垃圾收集器本次执行的GC为YGC，且上一次执行的GC为FGC，则，

LS＝100*HaF₂²+(100*LPB)^3/2/t₁*(10*HaF₂²)，

其中，HaF₂为最近一次FGC后堆实际使用空间占可用空间OG_M的比例，LPB为本次YGC后老年代实际使用空间与上次GC后老年代实际使用空间的差值与可用空间OG_M的比值，t₁为本次YGC距离上次GC的时间间隔；

若所述垃圾收集器本次执行的GC为YGC，且上一次执行的GC为YGC，则，

LS＝100*HaF₂²+(100*LPB)^3/2/t₁*(10*HaF₂²+(100*LPB₂)^3/2/t₀)，

其中，LPB₂为上次YGC后老年代实际使用空间与最近一次FGC后老年代实际使用空间的差值与可用空间OG_M的比值，t₀为上次YGC距离最近一次FGC的时间间隔。

2.根据权利要求1所述的JVM负载量化及优化方法，其特征在于，

当所述综合负载值LS的值大于等于100，向系统管理员发送预警通知。

3.根据权利要求2所述的JVM负载量化及优化方法，其特征在于，

在系统部署为集群的时，当某个节点的所述综合负载值LS大于等于90时，向其他综合负载值LS小于等于80的节点转发报表会话。

4.根据权利要求1所述的JVM负载量化及优化方法，其特征在于，

所述衡量指标为释放推荐值RPS，由以下公式计算得到：

RPS＝100*min(HaF,1)，

其中，HaF为FGC后堆实际使用空间占可用空间OG_M的比例。

5.根据权利要求4所述的JVM负载量化及优化方法，其特征在于，

当所述释放推荐值RPS大于等于85且小于100，针对已经计算完成但仍然存活的报表会话执行小规模报表会话释放；

当所述释放推荐值RPS大于等于100，针对已经计算完成但仍然存活的报表会话执行大规模报表会话释放；

当所述释放推荐值RPS连续5次大于等于100，针对已经计算完成但仍然存活的报表会话执行超大规模报表会话释放。

6.根据权利要求1所述的JVM负载量化及优化方法，其特征在于，

所述衡量指标为负载平衡推荐值BPS；

若所述垃圾收集器本次执行的GC为YGC，则，

BPS＝100*min(HaY²,0.75)+10000*min(LP*LPB,0.0045)；

其中，HaY为YGC后堆实际使用空间占可用空间OG_M的比例，LPB为YGC后老年代实际使用空间与上次GC后老年代实际使用空间的差值与可用空间OG_M的比值，LP为LPB与本次YGC和上次GC之间的时间差的比值；

若所述垃圾收集器本次执行的GC为FGC，则，

当HaF≥95时，BPS＝120，

当HaF≤60时，BPS＝0，

当60＜HaF＜95时，BPS值置为上一次YGC时的BPS值，

其中，HaF为FGC后堆实际使用空间占可用空间OG_M的比例。