JVM调优参数、方法、工具以及案例总结

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cnblogs.com/Courage129/p/14387908.html

这种文章挺难写的,一是JVM参数巨多,二是内容枯燥乏味,但是想理解JVM调优又是没法避开的环节,本文主要用来总结梳理便于以后翻阅,主要围绕四个大的方面展开,分别是JVM调优参数、JVM调优方法(流程)、JVM调优工具、JVM调优案例,调优案例目前正在分析,会在将来补上。

垃圾回收有关参数

参数部分,这儿只是做一个总结,更详细更新的内容请参考Oracle官网:JVM的命令行参数参考

处理器组合参数

关于JVM垃圾处理器区别,参考:JVM调优之垃圾定位、垃圾回收算法、垃圾处理器对比

-XX:+UseSerialGC = Serial New (DefNew) + Serial Old

适用于小型程序。默认情况下不会是这种选项,HotSpot会根据计算及配置和JDK版本自动选择收集器

-XX:+UseParNewGC = ParNew + SerialOld

这个组合已经很少用(在某些版本中已经废弃),详情参考:Why Remove support for ParNew+SerialOld and DefNew+CMS in the future?

-XX:+UseConc(urrent)MarkSweepGC = ParNew + CMS + Serial Old

-XX:+UseParallelGC = Parallel Scavenge + Parallel Old (1.8默认) 【PS + SerialOld】

-XX:+UseParallelOldGC = Parallel Scavenge + Parallel Old

-XX:+UseG1GC = G1

Linux中没找到默认GC的查看方法,而windows中会打印UseParallelGC

Linux下1.8版本默认的垃圾回收器到底是什么?

虚拟机参数

最好的下载工具软件,0,0,0,0.0,0,0,0,,-_工具软件的下载_下载工具箱软件

并行收集器相关参数

工具软件的下载_最好的下载工具软件,0,0,0,0.0,0,0,0,,-_下载工具箱软件

CMS处理器参数设置

最好的下载工具软件,0,0,0,0.0,0,0,0,,-_工具软件的下载_下载工具箱软件

JVM辅助信息参数设置

最好的下载工具软件,0,0,0,0.0,0,0,0,,-_下载工具箱软件_工具软件的下载

JVM GC垃圾回收器参数设置

JVM给出了3种选择:串行收集器、并行收集器、并发收集器。串行收集器只适用于小数据量的情况,所以生产环境的选择主要是并行收集器和并发收集器。默认情况下JDK5.0以前都是使用串行收集器,如果想使用其他收集器需要在启动时加入相应参数。JDK5.0以后,JVM会根据当前系统配置进行智能判断。

串行收集器-XX:+UseSerialGC:设置串行收集器。

并行收集器(吞吐量优先)-XX:+UseParallelGC:设置为并行收集器。此配置仅对年轻代有效。即年轻代使用并行收集,而年老代仍使用串行收集。

-XX:ParallelGCThreads=20:配置并行收集器的线程数,即:同时有多少个线程一起进行垃圾回收。此值建议配置与CPU数目相等。

-XX:+UseParallelOldGC:配置年老代垃圾收集方式为并行收集。JDK6.0开始支持对年老代并行收集。

-XX:MaxGCPauseMillis=100:设置每次年轻代垃圾回收的最长时间(单位毫秒)。如果无法满足此时间,JVM会自动调整年轻代大小,以满足此时间。

-XX:+UseAdaptiveSizePolicy:设置此选项后,并行收集器会自动调整年轻代Eden区大小和Survivor区大小的比例,以达成目标系统规定的最低响应时间或者收集频率等指标。此参数建议在使用并行收集器时,一直打开。并发收集器(响应时间优先)

并行收集器

-XX:+UseConcMarkSweepGC:即CMS收集,设置年老代为并发收集。CMS收集是JDK1.4后期版本开始引入的新GC算法。它的主要适合场景是对响应时间的重要性需求大于对吞吐量的需求,能够承受垃圾回收线程和应用线程共享CPU资源,并且应用中存在比较多的长生命周期对象。CMS收集的目标是尽量减少应用的暂停时间,减少Full GC发生的几率,利用和应用程序线程并发的垃圾回收线程来标记清除年老代内存。

-XX:+UseParNewGC:设置年轻代为并发收集。可与CMS收集同时使用。JDK5.0以上,JVM会根据系统配置自行设置,所以无需再设置此参数。

-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:由于并发收集器不对内存空间进行压缩和整理,所以运行一段时间并行收集以后会产生内存碎片,内存使用效率降低。此参数设置运行0次Full GC后对内存空间进行压缩和整理,即每次Full GC后立刻开始压缩和整理内存。

-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:打开内存空间的压缩和整理,在Full GC后执行。可能会影响性能,但可以消除内存碎片。

-XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量收集模式。一般适用于单CPU情况。

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70:表示年老代内存空间使用到70%时就开始执行CMS收集,以确保年老代有足够的空间接纳来自年轻代的对象,避免Full GC的发生。

其它垃圾回收参数

-XX:+ScavengeBeforeFullGC:年轻代GC优于Full GC执行。

-XX:-DisableExplicitGC:不响应 System.gc() 代码。

-XX:+UseThreadPriorities:启用本地线程优先级API。即使 java.lang.Thread.setPriority() 生效,不启用则无效。

-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0:软引用对象在最后一次被访问后能存活0毫秒(JVM默认为1000毫秒)。

-XX:TargetSurvivorRatio=90:允许90%的Survivor区被占用(JVM默认为50%)。提高对于Survivor区的使用率。

JVM参数优先级

-Xmn,-XX:NewSize/-XX:MaxNewSize,-XX:NewRatio 3组参数都可以影响年轻代的大小,混合使用的情况下,优先级是什么?

答案如下:

高优先级:-XX:NewSize/-XX:MaxNewSize 中优先级:-Xmn(默认等效 -Xmn=-XX:NewSize=-XX:MaxNewSize=?) 低优先级:-XX:NewRatio

推荐使用-Xmn参数,原因是这个参数简洁,相当于一次设定 NewSize/MaxNewSIze,而且两者相等,适用于生产环境。-Xmn 配合 -Xms/-Xmx,即可将堆内存布局完成。

-Xmn参数是在JDK 1.4 开始支持。

下面用一些小案例加深理解:

HelloGC是java代码编译后的一个class文件,代码:

public class T01_HelloGC {
    public static void main(String[] args) {

        for(int i=0; i<10000; i++) {
            byte[] b = new byte[1024 * 1024];
        }
    }
}

java -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC

[root@localhost courage]# java -XX:+PrintCommandLineFlags T01_HelloGC
-XX:InitialHeapSize=61780800 -XX:MaxHeapSize=988492800 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX
:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC 

java -Xmn10M -Xms40M -Xmx60M -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC  HelloGC
PrintGCDetails PrintGCTimeStamps PrintGCCauses

结果:

-XX:InitialHeapSize=41943040 -XX:MaxHeapSize=62914560 -XX:MaxNewSize=10485760 -XX:NewSize=10485760 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops 
-XX:+UseParallelGC[GC (Allocation Failure)  7839K->392K(39936K), 0.0015452 secs]
[GC (Allocation Failure)  7720K->336K(39936K), 0.0005439 secs]
[GC (Allocation Failure)  7656K->336K(39936K), 0.0005749 secs]
[GC (Allocation Failure)  7659K->368K(39936K), 0.0005095 secs]
[GC (Allocation Failure)  7693K->336K(39936K), 0.0004385 secs]
[GC (Allocation Failure)  7662K->304K(40448K), 0.0028468 secs]
......

命令解释:

java:表示使用java执行器执行 -Xmn10M :表示设置年轻代值为10M -Xms40M :表示设置堆内存的最小Heap值为40M -Xmx60M :表示设置堆内存的最大Heap值为60M -XX:+PrintCommandLineFlags:打印显式隐式参数,就是结果前三行 -XX:+PrintGC : 打印垃圾回收有关信息 HelloGC :这是需要执行的启动类 PrintGCDetails :打印GC详细信息 PrintGCTimeStamps :打印GC时间戳 PrintGCCauses :打印GC产生的原因

结果解释:

最好的下载工具软件,0,0,0,0.0,0,0,0,,-_工具软件的下载_下载工具箱软件

java -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC

表示使用CMS垃圾收集器,同时打印参数 打印结果:

-XX:InitialHeapSize=61780800 
-XX:MaxHeapSize=988492800 
-XX:MaxNewSize=329252864 
-XX:MaxTenuringThreshold=6 
-XX:OldPLABSize=16 
-XX:+PrintCommandLineFlags 
-XX:+UseCompressedClassPointers 
-XX:+UseCompressedOops 
-XX:+UseConcMarkSweepGC 
-XX:+UseParNewGC

java -XX:+PrintFlagsInitial 默认参数值

java -XX:+PrintFlagsFinal 最终参数值

java -XX:+PrintFlagsFinal | grep xxx 找到对应的参数

java -XX:+PrintFlagsFinal -version |grep GC

JVM调优流程

JVM调优,设计到三个大的方面,在服务器出现问题之前要先根据业务场景选择合适的垃圾处理器,设置不同的虚拟机参数,运行中观察GC日志,分析性能,分析问题定位问题,虚拟机排错等内容,如果服务器挂掉了,要及时生成日志文件便于找到问题所在。

调优前的基础概念

目前的垃圾处理器中,一类是以吞吐量优先,一类是以响应时间优先:

吞吐量=用户代码执行时间用户代码执行时间+垃圾回收执行时间吞吐量=用户代码执行时间用户代码执行时间+垃圾回收执行时间

响应时间:STW越短,响应时间越好

对吞吐量、响应时间、QPS、并发数相关概念可以参考:吞吐量(TPS)、QPS、并发数、响应时间(RT)概念

所谓调优,首先确定追求什么,是吞吐量? 还是追求响应时间?还是在满足一定的响应时间的情况下,要求达到多大的吞吐量,等等。一般情况下追求吞吐量的有以下领域:科学计算、数据挖掘等。吞吐量优先的垃圾处理器组合一般为:Parallel Scavenge + Parallel Old (PS + PO)。

而追求响应时间的业务有:网站相关 (JDK 1.8之后 G1,之前可以ParNew + CMS + Serial Old)

什么是调优?

根据需求进行JVM规划和预调优

优化运行JVM运行环境(慢,卡顿)

解决JVM运行过程中出现的各种问题(OOM)

调优之前的规划CPU高负荷排查流程

系统CPU经常100%,如何调优?(面试高频) CPU100%那么一定有线程在占用系统资源,

找出哪个进程cpu高(top)

该进程中的哪个线程cpu高(top -Hp)

导出该线程的堆栈 (jstack)

查找哪个方法(栈帧)消耗时间 (jstack)

工作线程占比高 | 垃圾回收线程占比高

系统内存飙高,如何查找问题?(面试高频)

导出堆内存 (jmap)

分析 (jhat jvisualvm mat jprofiler ... )

如何监控JVM

jstat jvisualvm jprofiler arthas top...

CPU高负荷排查案例

测试代码:

import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 从数据库中读取信用数据,套用模型,并把结果进行记录和传输
 */

public class T15_FullGC_Problem01 {

    private static class CardInfo {
        BigDecimal price = new BigDecimal(0.0);
        String name = "张三";
        int age = 5;
        Date birthdate = new Date();

        public void m() {}
    }

    private static ScheduledThreadPoolExecutor executor = new ScheduledThreadPoolExecutor(50,
            new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        executor.setMaximumPoolSize(50);

        for (;;){
            modelFit();
            Thread.sleep(100);
        }
    }

    private static void modelFit(){
        List taskList = getAllCardInfo();
        taskList.forEach(info -> {
            // do something
            executor.scheduleWithFixedDelay(() -> {
                //do sth with info
                info.m();

            }, 2, 3, TimeUnit.SECONDS);
        });
    }

    private static List getAllCardInfo(){
        List taskList = new ArrayList();

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            CardInfo ci = new CardInfo();
            taskList.add(ci);
        }

        return taskList;
    }
}

java -Xms200M -Xmx200M -XX:+PrintGC com.courage.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01

收到CPU报警信息(CPU Memory)

top命令观察到问题:内存不断增长 CPU占用率居高不下

[root@localhost ~]# top
top - 22:03:18 up 40 min,  5 users,  load average: 0.09, 0.16, 0.34
Tasks: 210 total,   1 running, 209 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  0.2 us,  3.0 sy,  0.0 ni, 96.8 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem :  3861300 total,  2355260 free,   904588 used,   601452 buff/cache
KiB Swap:  4063228 total,  4063228 free,        0 used.  2716336 avail Mem 

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                 
  3751 root      20   0 3780976  93864  11816 S  42.2  2.4   0:21.00 java
  1868 mysql     20   0 1907600 357452  14744 S   0.7  9.3   0:17.40 mysqld
  3816 root      20   0  162124   2352   1580 R   0.3  0.1   0:00.12 top

top -Hp 观察进程中的线程,哪个线程CPU和内存占比高

[root@localhost ~]# top -Hp 3751
top - 22:03:15 up 40 min,  5 users,  load average: 0.09, 0.16, 0.34
Threads:  66 total,   0 running,  66 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  0.0 us,  2.5 sy,  0.0 ni, 97.5 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem :  3861300 total,  2354800 free,   905048 used,   601452 buff/cache
KiB Swap:  4063228 total,  4063228 free,        0 used.  2715876 avail Mem 

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND              
  3801 root      20   0 3780976  93864  11816 S  1.3  2.4   0:00.40 java
  3766 root      20   0 3780976  93864  11816 S  1.0  2.4   0:00.37 java
  3768 root      20   0 3780976  93864  11816 S  1.0  2.4   0:00.36 java
  3770 root      20   0 3780976  93864  11816 S  1.0  2.4   0:00.39 java

jps定位具体java进程,jstack 定位线程状况

[root@localhost ~]# jstack 3751
2021-02-07 22:03:03
Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.271-b09 mixed mode):

"Attach Listener" #59 daemon prio=9 os_prio=0 tid=0x00007f66bc002800 nid=0xf10 waiting on condition [0x0000000000000000]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE

"pool-1-thread-50" #58 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f66fc1de800 nid=0xee7 waiting on condition [0x00007f66e4ecd000]
   java.lang.Thread.State: WAITING (parking)
 at sun.misc.Unsafe.park(Native Method)
 - parking to wait for   (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject)
......

需要注意的是,jstack与top -Hp Port导出的栈端口号存在十六进制转换关系,例如jstack导出的" nid=0xf10 "对应"3801"。对于上面打印的信息,重点关注跟Waiting有关的,看看在等待什么,例如:

WAITING BLOCKED eg. waiting on  (a java.lang.Object) 

假如有一个进程中100个线程,很多线程都在waiting on ,一定要找到是哪个线程持有这把锁,怎么找?搜索jstack dump的信息,看哪个线程持有这把锁RUNNABLE。

如果仅仅是看JAVA线程,可以使用jps命令重点关注:

[root@localhost ~]# jps
4818 Jps
4746 T15_FullGC_Problem01

为什么阿里规范里规定,线程的名称(尤其是线程池)都要写有意义的名称 怎么样自定义线程池里的线程名称?(自定义ThreadFactory)

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jinfo pid 进程详细信息

[root@localhost ~]# jinfo 6741
Attaching to process ID 6741, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.271-b09
Java System Properties:

java.runtime.name = Java(TM) SE Runtime Environment
java.vm.version = 25.271-b09
sun.boot.library.path = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/amd64
java.vendor.url = http://java.oracle.com/
java.vm.vendor = Oracle Corporation
path.separator = :
file.encoding.pkg = sun.io
java.vm.name = Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM
sun.os.patch.level = unknown
sun.java.launcher = SUN_STANDARD
user.country = CN
user.dir = /usr/courage/gc/com/courage
java.vm.specification.name = Java Virtual Machine Specification
java.runtime.version = 1.8.0_271-b09
java.awt.graphicsenv = sun.awt.X11GraphicsEnvironment
os.arch = amd64
java.endorsed.dirs = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/endorsed
java.io.tmpdir = /tmp
line.separator = 

java.vm.specification.vendor = Oracle Corporation
os.name = Linux
sun.jnu.encoding = UTF-8
java.library.path = /usr/java/packages/lib/amd64:/usr/lib64:/lib64:/lib:/usr/
libjava.specification.name = Java Platform API Specification
java.class.version = 52.0
sun.management.compiler = HotSpot 64-Bit Tiered Compilers
os.version = 3.10.0-1127.el7.x86_64
user.home = /root
user.timezone = 
java.awt.printerjob = sun.print.PSPrinterJob
file.encoding = UTF-8
java.specification.version = 1.8
user.name = root
java.class.path = .
java.vm.specification.version = 1.8
sun.arch.data.model = 64
sun.java.command = T15_FullGC_Problem01
java.home = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre
user.language = zh
java.specification.vendor = Oracle Corporation
awt.toolkit = sun.awt.X11.XToolkit
java.vm.info = mixed mode
java.version = 1.8.0_271
java.ext.dirs = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/ext:/usr/java/packages/l
ib/extsun.boot.class.path = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/resources.jar:/usr
/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/rt.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/sunrsasign.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/jsse.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/jce.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/charsets.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/jfr.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/classesjava.vendor = Oracle Corporation
file.separator = /
java.vendor.url.bug = http://bugreport.sun.com/bugreport/
sun.io.unicode.encoding = UnicodeLittle
sun.cpu.endian = little
sun.cpu.isalist = 

VM Flags:
Non-default VM flags: -XX:CICompilerCount=3 -XX:InitialHeapSize=209715200 -XX
:MaxHeapSize=209715200 -XX:MaxNewSize=69730304 -XX:MinHeapDeltaBytes=524288 -XX:NewSize=69730304 -XX:OldSize=139984896 -XX:+PrintGC -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseFastUnorderedTimeStamps -XX:+UseParallelGC Command line:  -Xms200M -Xmx200M -XX:+PrintGC

jstat -gc 动态观察gc情况 / 阅读GC日志发现频繁GC / arthas观察 / jconsole/jvisualVM/ Jprofiler(最好用)

jstat gc 4655 500 : 每500毫秒打印端口4655的GC的情况

最好的下载工具软件,0,0,0,0.0,0,0,0,,-_工具软件的下载_下载工具箱软件

如果面试官问你是怎么定位OOM问题的?能否用图形界面(不能!因为图形界面会影响服务器性能) 1:已经上线的系统不用图形界面用什么?(cmdline arthas) 2:图形界面到底用在什么地方?测试!测试的时候进行监控!(压测观察)

jmap -histo 6892 | head -10,查找有多少对象产生

下载工具箱软件_工具软件的下载_最好的下载工具软件,0,0,0,0.0,0,0,0,,-

这明显能看出来是1对应的类创造的实例instances太多了,反过来追踪代码

jmap -dump:format=b,file=xxx pid :

线上系统,内存特别大,jmap执行期间会对进程产生很大影响,甚至卡顿(电商不适合) 1:设定了参数HeapDump,OOM的时候会自动产生堆转储文件 2:很多服务器备份(高可用),停掉这台服务器对其他服务器不影响 3:在线定位(一般小点儿公司用不到)

[root@localhost ~]# jmap -dump:format=b,file=2021_2_8.dump 6892
Dumping heap to /root/2021_2_8.dump ...
Heap dump file created

dump文件存放位置:

最好的下载工具软件,0,0,0,0.0,0,0,0,,-_下载工具箱软件_工具软件的下载

java -Xms20M -Xmx20M -XX:+UseParallelGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError com.courage.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01 上面的意思是当发生内存溢出时自动生成堆转储文件,需要注意的是,如果生成了这个文件先不要重启服务器,将这个文件保存好之后再重启。

使用MAT / jhat /jvisualvm 进行dump文件分析

[root@localhost ~]# jhat -J-Xmx512M 2021_2_8.dump

报错:

工具软件的下载_下载工具箱软件_最好的下载工具软件,0,0,0,0.0,0,0,0,,-

原因是设置的堆最大值太小了,将512M设置成1024M重新启动即可:

```shell
[root@localhost ~]# jhat -J-Xmx1024M 2021_2_8.dump
Reading from 2021_2_8.dump...
Dump file created Mon Feb 08 09:00:56 CST 2021
Snapshot read, resolving...
Resolving 4609885 objects...
Chasing references, expect 921 dots..........................................................
.........................................................................................Eliminating duplicate references.............................................................
......................................................................................Snapshot resolved.
Started HTTP server on port 7000
Server is ready.
```


浏览器输入请求http://192.168.182.130:7000 即可查看,拉到最后:找到对应链接 可以使用OQL查找特定问题对象

下载工具箱软件_工具软件的下载_最好的下载工具软件,0,0,0,0.0,0,0,0,,-

其他可以参考:白灰——软件测试

最后找到代码的问题

JVM调优工具jconsole远程连接

程序启动加入参数:

java -Djava.rmi.server.hostname=192.168.182.130 
-Dcom.sun.management.jmxremote 
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=11111 
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false 
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false XXX

如果遭遇 Local host name unknown:XXX的错误,修改/etc/hosts文件,把XXX加入进去

192.168.182.130 basic localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

关闭linux防火墙(实战中应该打开对应端口)

service iptables stop
chkconfig iptables off #永久关闭

windows上打开 jconsole远程连接 192.168.182.130:11111

jvisualvm远程连接

这个软件在JDK8以后版本中移除了,使用的话需要额外下载,并且要在etc/visualvm.conf中修改默认的JDK_Home地址。参考:使用jvisualvm的jstatd方式远程监控Java程序

阿里巴巴Arthas

这个直接看官网就行了,纯中文:Arthas 用户文档

JVM调优案例参数设置之承受海量访问的动态Web应用

服务器配置:8 核 CPU, 8G MEM, JDK 1.6.X

参数方案:-server -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn1256m -Xss128k -XX:SurvivorRatio=6 -XX:MaxPermSize=256m -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:MaxTenuringThreshold=0 -XX:+UseConcMarkSweepGC

调优说明:-Xmx 与 -Xms 相同以避免JVM反复重新申请内存。-Xmx 的大小约等于系统内存大小的一半,即充分利用系统资源,又给予系统安全运行的空间。-Xmn1256m 设置年轻代大小为1256MB。此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置年轻代大小为整个堆的3/8。-Xss128k 设置较小的线程栈以支持创建更多的线程,支持海量访问,并提升系统性能。-XX:SurvivorRatio=6 设置年轻代中Eden区与Survivor区的比值。系统默认是8,根据经验设置为6,则2个Survivor区与1个Eden区的比值为2:6,一个Survivor区占整个年轻代的1/8。-XX:ParallelGCThreads=8 配置并行收集器的线程数,即同时8个线程一起进行垃圾回收。此值一般配置为与CPU数目相等。-XX:MaxTenuringThreshold=0 设置垃圾最大年龄(在年轻代的存活次数)。如果设置为0的话,则年轻代对象不经过Survivor区直接进入年老代。对于年老代比较多的应用,可以提高效率;如果将此值设置为一个较大值,则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制,这样可以增加对象再年轻代的存活时间,增加在年轻代即被回收的概率。根据被海量访问的动态Web应用之特点,其内存要么被缓存起来以减少直接访问DB,要么被快速回收以支持高并发海量请求,因此其内存对象在年轻代存活多次意义不大,可以直接进入年老代,根据实际应用效果,在这里设置此值为0。-XX:+UseConcMarkSweepGC 设置年老代为并发收集。CMS(ConcMarkSweepGC)收集的目标是尽量减少应用的暂停时间,减少Full GC发生的几率,利用和应用程序线程并发的垃圾回收线程来标记清除年老代内存,适用于应用中存在比较多的长生命周期对象的情况。

参数设置之内部集成构建服务器

高性能数据处理的工具应用 服务器配置:1 核 CPU, 4G MEM, JDK 1.6.X 参数方案:-server -XX:PermSize=196m -XX:MaxPermSize=196m -Xmn320m -Xms768m -Xmx1024m 调优说明:-XX:PermSize=196m -XX:MaxPermSize=196m 根据集成构建的特点,大规模的系统编译可能需要加载大量的Java类到内存中,所以预先分配好大量的持久代内存是高效和必要的。-Xmn320m 遵循年轻代大小为整个堆的3/8原则。-Xms768m -Xmx1024m 根据系统大致能够承受的堆内存大小设置即可。

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