JVM调优总结

JVM常用参数

JAVA_OPTS="-verbose:gc -Xloggc:gc.log

-XX:+PrintGCDetails

-XX:+PrintGCTimeStamps

-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime

-XX:+PrintHeapAtGC

-XX:+PrintTenuringDistribution -Xss1m -Xms1024m -Xmx1024m

-XX:PermSize=64m

-XX:MaxPermSize=64m

-XX:NewSize=256m

-XX:MaxNewSize=256m

-XX:+DisableExplicitGC

-XX:+UseParNewGC

-XX:+UseConcMarkSweepGC

-XX:+CMSParallelRemarkEnabled

-XX:+UseFastAccessorMethods

-XX:LargePageSizeInBytes=128m

-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection

-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly

-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70"

堆大小设置

JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 20xx 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。 典型设置：

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k

-Xmx3550m：设置JVM最大可用内存为3550M。

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以下配置主要针对分代垃圾回收算法而言。

堆大小设置

年轻代的设置很关键

JVM中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。在Windows Server 20xx 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。

典型设置：

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g –Xss128k

-Xmx3550m：设置JVM最大可用内存为3550M。

-Xms3550m：设置JVM促使内存为3550m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。

-Xmn2g：设置年轻代大小为2G。整个堆大小=年轻代大小 +年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m，所以增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。

-Xss128k：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M，以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4

-XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0

-XX:NewRatio=4:设置年轻代（包括Eden和两个Survivor区）与年老代的比值（除去持久代）。设置为4，则年轻代与年老代所占比值为1：4，年轻代占整个堆栈的1/5

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如何区分垃圾

上面说到的“引用计数”法，通过统计控制生成对象和删除对象时的引用数来判断。垃圾回收程序收集计数为0的对象即可。但是这种方法无法解决循环引用。所以，后来实现的垃圾判断算法中，都是从程序运行的根节点出发，遍历整个对象引用，查找存活的对象。那么在这种方式的实现中，垃圾回收从哪儿开始的呢？即，从哪儿开始查找哪些对象是正在被当前系统使用的。上面分析的堆和栈的区别，其中栈是真正进行程序执行地方，所以要获取哪些对象正在被使用，则需要从Java栈开始。同时，一个栈是与一个线程对应的，因此，如果有多个线程的话，则必须对这些线程对应的所有的栈进行检查。

同时，除了栈外，还有系统运行时的寄存器等，也是存储程序运行数据的。这样，以栈或寄存器中的引用为起点，我们可以找到堆中的对象，又从这些对象找到对堆中其他对象的引用，这种引用逐步扩展，最终以null引用或者基本类型结束，这样就形成了一颗以Java栈中引用所对应的对象为根节点的一颗对象树，如果栈中有多个引用，则最终会形成多颗对象树。在这些对象树上的对象，都是当前系统运行所需要的对象，不能被垃圾回收。而其他剩余对象，则可以视为无法被引用到的对象，可以被当做垃圾进行回收。

因此，垃圾回收的起点是一些根对象（java栈, 静态变量, 寄存器...）。而最简单的Java栈就是Java程序执行的main函数。这种回收方式，也是上面提到的“标记-清除”的回收方式

如何处理碎片

由于不同Java对象存活时间是不一定的，因此，在程序运行一段时间以后，如果不进行内存整理，就会出现零散的内存碎片。碎片最直接的问题就是会导致无法分配大块的内存空间，以及程序运行效率降低。所以，在上面提到的基本垃圾回收算法中，“复制”方式和“标记-整理”方式，都可以解决碎片的问题。

如何解决同时存在的对象创建和对象回收问题

垃圾回收线程是回收内存的，而程序运行线程则是消耗（或分配）内存的，一个回收内存，一个分配内存，从这点看，两者是矛盾的。因此，在现有的垃圾回收方式中，要进行垃圾回收前，一般都需要暂停整个应用（即：暂停内存的分配），然后进行垃圾回收，回收完成后再继续应用。这种实现方式是最直接，而且最有效的解决二者矛盾的方式。

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垃圾回收的瓶颈

传统分代垃圾回收方式，已经在一定程度上把垃圾回收给应用带来的负担降到了最小，把应用的吞吐量推到了一个极限。但是他无法解决的一个问题，就是Full GC所带来的应用暂停。在一些对实时性要求很高的应用场景下，GC暂停所带来的请求堆积和请求失败是无法接受的。这类应用可能要求请求的返回时间在几百甚至几十毫秒以内，如果分代垃圾回收方式要达到这个指标，只能把最大堆的设置限制在一个相对较小范围内，但是这样有限制了应用本身的处理能力，同样也是不可接收的。

分代垃圾回收方式确实也考虑了实时性要求而提供了并发回收器，支持最大暂停时间的设置，但是受限于分代垃圾回收的内存划分模型，其效果也不是很理想。

为了达到实时性的要求（其实Java语言最初的设计也是在嵌入式系统上的），一种新垃圾回收方式呼之欲出，它既支持短的暂停时间，又支持大的内存空间分配。可以很好的解决传统分代方式带来的问题。

增量收集的演进

增量收集的方式在理论上可以解决传统分代方式带来的问题。增量收集把对堆空间划分成一系列内存块，使用时，先使用其中一部分（不会全部用完），垃圾收集时把之前用掉的部分中的存活对象再放到后面没有用的空间中，这样可以实现一直边使用边收集的效果，避免了传统分代方式整个使用完了再暂停的回收的情况。

当然，传统分代收集方式也提供了并发收集，但是他有一个很致命的地方，就是把整个堆做为一个内存块，这样一方面会造成碎片（无法压缩），另一方面他的每次收集都是对整个堆的收集，无法进行选择，在暂停时间的控制上还是很弱。而增量方式，通过内存空间的分块，恰恰可以解决上面问题。

Garbage Firest（G1）

这部分的内容主要参考这里，这篇文章算是对G1算法论文的解读。我也没加什么东西了。

目标

从设计目标看G1完全是为了大型应用而准备的。

支持很大的堆

高吞吐量

--支持多CPU和垃圾回收线程

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JVM调优总结（二）-一些概念

JVM概念之Java对象的大小与引用类型

Java对象的大小

基本数据的类型的大小是固定的，这里就不多说了。对于非基本类型的Java对象，其大小就值得商榷。

在Java中，一个空Object对象的大小是8byte，这个大小只是保存堆中一个没有任何属性的对象的大小。看下面语句：

Object ob = new Object();

这样在程序中完成了一个Java对象的生命，但是它所占的空间为：

4byte+8byte。4byte是上面部分所说的Java栈中保存引用的所需要的空间。而那8byte则是Java堆中对象的信息。因为所有的Java非基本类型的对象都需要默认继承Object对象，因此不论什么样的Java对象，其大小都必须是大于8byte。

有了Object对象的大小，我们就可以计算其他对象的大小了。 Class NewObject {

int count;

boolean flag;

Object ob;

}

其大小为：空对象大小(8byte)+int大小(4byte)+Boolean大小(1byte)+空Object引用的大小(4byte)=17byte。但是因为Java在对对象内存分配时都是以8的整数倍来分，因此大于17byte的最接近8的整数倍的是24，因此此对象的大小为24byte。

这里需要注意一下基本类型的包装类型的大小。因为这种包装类型已经成为对象了，因此需要把他们作为对象来看待。包装类型的大小至少是12byte（声明一个空Object至少需要的空间），而且12byte没有包含任何有效信息，同时，因为Java对象大小是8的整数倍，因此一个基本类型包装类的大小至少是16byte。这个内存占用是很恐怖的，它是使用基本类型的N倍（N>2），有些类型的内存占用更是夸张（随便想下就知道了）。因此，可能的话应尽量少使用包

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数据类型

Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。

基本类型包括：

byte,short,int,long,char,float,double,Boolean,returnAddress 引用类型包括：类类型，接口类型和数组。

堆与栈

堆和栈是程序运行的关键，很有必要把他们的关系说清楚。

栈是运行时的单位，而堆是存储的单位。

栈解决程序的运行问题，即程序如何执行，或者说如何处理数据；堆解决的是数据存储的问题，即数据怎么放、放在哪儿。

在Java中一个线程就会相应有一个线程栈与之对应，这点很容易理解，因为不同的线程执行逻辑有所不同，因此需要一个独立的线程栈。而堆则是所有线程共享的。栈因为是运行单位，因此里面存储的信息都是跟当前线程（或程序）相关信息的。包括局部变量、程序运行状态、方法返回值等等；而堆只负责存储对象信息。

为什么要把堆和栈区分出来呢？栈中不是也可以存储数据吗？

第一，从软件设计的角度看，栈代表了处理逻辑，而堆代表了数据。这样分开，使得处理逻辑更为清晰。分而治之的思想。这种隔离、模块化的思想在软件设计的方方面面都有体现。

第二，堆与栈的分离，使得堆中的内容可以被多个栈共享（也可以理解为多个线程访问同一个对象）。这种共享的收益是很多的。一方面这种共享提供了一种有效的数据交互方式(如：共享内存)，另一方面，堆中的共享常量和缓存可以被所有栈访问，节省了空间。

第三，栈因为运行时的需要，比如保存系统运行的上下文，需要进行地址段的划分。由于栈只能向上增长，因此就会限制住栈存储内容的能力。而堆不同，堆中的对象是可以根据需要动态增长的，因此栈和堆的拆分，使得动态增长成为可能，相应栈中只需记录堆中的一个地址即可。

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1. 堆大小设置 JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）

限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 20xx 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。 典型设置：

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -Xmx3550m

-Xmx3550m（Setting maximum heap size） 设置JVM最大可用内存为3550M。

-Xms3550m（Setting minimum heap size））：设置JVM最小内存为3550m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。

-Xmn2g：设置年轻代大小为2G。

整个堆大小=年轻代大小 +年老代大小 + 持久代大小。

持久代一般固定大小为64m，所以增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。

-Xss128k：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M，以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。 java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0

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