JVM调优目的

对JVM内存的系统级的调优主要的目的是减少GC的频率和Full GC的次数。

  1. Full GC

会对整个堆进行整理，包括Young、Tenured和Perm。Full GC因为需要对整个堆进行回收，所以比较慢，因此应该尽可能减少Full GC的次数。

  1. 导致Full GC的原因
  • 年老代（Tenured）被写满

调优时尽量让对象在新生代GC时被回收、让对象在新生代多存活一段时间和不要创建过大的对象及数组避免直接在旧生代创建对象 。

  • 持久代Pemanet Generation空间不足

增大Perm Gen空间，避免太多静态对象 ， 控制好新生代和旧生代的比例

  • System.gc()被显示调用

垃圾回收不要手动触发，尽量依靠JVM自身的机制

JVM调优参数

JVM调优参数参考

1、针对JVM堆的设置，一般可以通过-Xms -Xmx限定其最小、最大值，为了防止垃圾收集器在最小、最大之间收缩堆而产生额外的时间，通常把最大、最小设置为相同的值;

2、年轻代和年老代将根据默认的比例（1：2）分配堆内存， 可以通过调整二者之间的比率NewRadio 来调整二者之间的大小，也可以针对回收代。
比如年轻代，通过 -XX:newSize -XX:MaxNewSize 来设置其绝对大小。同样，为了防止年轻代的堆收缩，我们通常会把 -XX:newSize -XX:MaxNewSize 设置为同样大小。

3、年轻代和年老代设置多大才算合理

  • 更大的年轻代必然导致更小的年老代，大的年轻代会延长普通GC的周期，但会增加每次GC的时间；小的年老代会导致更频繁的Full GC
  • 更小的年轻代必然导致更大年老代，小的年轻代会导致普通GC很频繁，但每次的GC时间会更短；大的年老代会减少Full GC的频率

如何选择应该依赖应用程序对象生命周期的分布情况： 如果应用存在大量的临时对象，应该选择更大的年轻代；如果存在相对较多的持久对象，年老代应该适当增大。但很多应用都没有这样明显的特性。
在抉择时应该根 据以下两点：
（1）本着Full GC尽量少的原则，让年老代尽量缓存常用对象，JVM的默认比例1：2也是这个道理 。
（2）通过观察应用一段时间，看其他在峰值时年老代会占多少内存，在不影响Full GC的前提下，根据实际情况加大年轻代，比如可以把比例控制在1：1。但应该给年老代至少预留1/3的增长空间。

4、较小堆引起的碎片问题
因为年老代的并发收集器使用标记,清除算法,所以不会对堆进行压缩.当收集器回收时,他会把相邻的空间进行合并,这样可以分配给较大的对象.但是,当堆空间较小时,运行一段时间以后,就会出现”碎片”,如果并发收集器找不到足够的空间,那么并发收集器将会停止,然后使用传统的标记,清除方式进行回收.如果出现”碎片”,可能需要进行如下配置:
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用并发收集器时,开启对年老代的压缩.
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0：上面配置开启的情况下,这里设置多少次Full GC后,对年老代进行压缩

5、在配置较好的机器上（比如多核、大内存），可以为年老代选择并行收集算法：-XX:+UseParallelOldGC

6、线程堆栈的设置：每个线程默认会开启1M的堆栈，用于存放栈帧、调用参数、局部变量等，对大多数应用而言这个默认值太了，一般 256K 就足用。
理论上，在内存不变的情况下，减少每个线程的堆栈，可以产生更多的线程，但这实际上还受限于操作系统。

7、用 64 位操作系统，Linux 下 64 位的 jdk 比 32 位 jdk 要慢一些，但是吃得内存更多，吞吐量更大

8、仔细了解自己的应用，如果用了缓存，那么年老代应该大一些，缓存的 HashMap 不应该无限制长，建议采用 LRU 算法的 Map 做缓存，LRUMap 的最大长度也要根据实际情况设定。

9、代码实现方面，性能出现问题比如程序等待、内存泄漏除了 JVM 配置可能存在问题，代码实现上也有很大关系：

  • 避免创建过大的对象及数组：过大的对象或数组在新生代没有足够空间容纳时会直接进入老年代，如果是短命的大对象，会提前出发 Full GC。
  • 避免同时加载大量数据，如一次从数据库中取出大量数据，或者一次从 Excel 中读取大量记录，可以分批读取，用完尽快清空引用。
  • 当集合中有对象的引用，这些对象使用完之后要尽快把集合中的引用清空，这些无用对象尽快回收避免进入老年代。
  • 可以在合适的场景（如实现缓存）采用软引用、弱引用，比如用软引用来为ObjectA分配实

例：SoftReference objectA=new SoftReference(); 在发生内存溢出前，会将objectA列入回收范围进行二次回收，如果这次回收还没有足够内存，才会抛出内存溢出的异常。