JVM(和Spark)性能优化：使用Java Mission Control (5)

3.2.2 内存分配压力

分配选项卡包含有关线程本地分配缓冲区 (TLAB) 内外的已分配对象的数据。按类新 TLAB 中的分配/ TLAB 外部的分配->分配和按线程分配子选项卡包含有关按类或按线程列出的 TLAB 分配压力和堆栈跟踪的信息。

例如下图中，解析模块数据转换比较耗费内存，压力很大，可以深入分析代码：

请注意，“对象统计信息”选项卡默认是没有数据，提示说此记录中未启用事件类型'Object Count'。堆内容面板中包括哪些类有多少实例，占用了多少空间和比率。增长最快的对象面板中包括类名，堆中类实例数和大小的增长的数量，对于分析内存压力很有帮助。

启用事件类型'Object Count'，可以在JMC的窗口->飞行记录模版管理器，导入文件C:\Program Files\Java\jre7\lib\jfr下的profile，再点编辑->高级，在UI中的筛选器中输入count，把Object Count（和Object Count after GC，可选）启用，

然后保存导出为profile_heap.jfr到C:\Program Files\Java\jre7\lib\jfr目录下（注意，是jre的目录）。并且修改集群配置：
1、 把集群中每个jre7/lib/jfr目录（可能在/opt/huawei/Bigdata/jdk1.7.0_72/jre/lib/jfr）下添加profile_heap.jfr文件，并且修改其权限与default、profile文件一样
2、 把每个spark-env.sh （可能在/opt/tsp/server/hadoopclient/Spark/spark/conf/ ）的【命令选项5】中，settings=profile_heap
再运行应用程序后，“对象统计信息”选项卡中就有数据了。例如：

读者也可以观察到，在大数据处理中byte[]和char[]（String对象内部就有它）常常是分配压力极大的对象，而数组一般需要连续的内存地址来存放。