JVM调优总结

JVM调优总结（一）-- 一些概念

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。

第四，面向对象就是堆和栈的完美结合。其实，面向对象方式的程序与以前结构化的程序在执行上没有任何区别。但是，面向对象的引入，使得对待问题的思考方式发生了改变，而更接近于自然方式的思考。当我们把对象拆开，你会发现，对象的属性其实就是数据，存放在堆中；而对象的行为（方法），就是运行逻辑，放在栈中。我们在编写对象的时候，其实即编写了数据结构，也编写的处理数据的逻辑。不得不承认，面向对象的设计，确实很美。

在Java中，Main函数就是栈的起始点，也是程序的起始点。

程序要运行总是有一个起点的。同C语言一样，java中的Main就是那个起点。无论什么java程序，找到main就找到了程序执行的入口：）

堆中存什么？栈中存什么？

堆中存的是对象。栈中存的是基本数据类型和堆中对象的引用。一个对象的大小是不可估计的，或者说是可以动态变化的，但是在栈中，一个对象只对应了一个4btye的引用（堆栈分离的好处：））。

为什么不把基本类型放堆中呢？因为其占用的空间一般是1~8个字节——需要空间比较少，而且因为是基本类型，所以不会出现动态增长的情况——长度固定，因此栈中存储就够了，如果把他存在堆中是没有什么意义的（还会浪费空间，后面说明）。可以这么说，基本类型和对象的引用都是存放在栈中，而且都是几个字节的一个数，因此在程序运行时，他们的处理方式是统一的。但是基本类型、对象引用和对象本身就有所区别了，因为一个是栈中的数据一个是堆中的数据。最常见的一个问题就是，Java中参数传递时的问题。

Java中的参数传递时传值呢？还是传引用？

要说明这个问题，先要明确两点：

1. 不要试图与C进行类比，Java中没有指针的概念

2. 程序运行永远都是在栈中进行的，因而参数传递时，只存在传递基本类型和对象引用的问题。不会直接传对象本身。

明确以上两点后。Java在方法调用传递参数时，因为没有指针，所以它都是进行传值调用（这点可以参考C的传值调用）。因此，很多书里面都说Java是进行传值调用，这点没有问题，而且也简化的C中复杂性。

但是传引用的错觉是如何造成的呢？在运行栈中，基本类型和引用的处理是一样的，都是传值，所以，如果是传引用的方法调用，也同时可以理解为“传引用值”的传值调用，即引用的处理跟基本类型是完全一样的。但是当进入被调用方法时，被传递的这个引用的值，被程序解释（或者查找）到堆中的对象，这个时候才对应到真正的对象。如果此时进行修改，修改的是引用对应的对象，而不是引用本身，即：修改的是堆中的数据。所以这个修改是可以保持的了。

对象，从某种意义上说，是由基本类型组成的。可以把一个对象看作为一棵树，对象的属性如果还是对象，则还是一颗树（即非叶子节点），基本类型则为树的叶子节点。程序参数传递时，被传递的值本身都是不能进行修改的，但是，如果这个值是一个非叶子节点（即一个对象引用），则可以修改这个节点下面的所有内容。

堆和栈中，栈是程序运行最根本的东西。程序运行可以没有堆，但是不能没有栈。而堆是为栈进行数据存储服务，说白了堆就是一块共享的内存。不过，正是因为堆和栈的分离的思想，才使得Java的垃圾回收成为可能。

Java中，栈的大小通过-Xss来设置，当栈中存储数据比较多时，需要适当调大这个值，否则会出现java.lang.StackOverflowError异常。常见的出现这个异常的是无法返回的递归，因为此时栈中保存的信息都是方法返回的记录点。

JVM调优总结（二）-一些概念

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装类。在JDK5.0以后，因为加入了自动类型装换，因此，Java虚拟机会在存储方面进行相应的优化。

引用类型

对象引用类型分为强引用、软引用、弱引用和虚引用。

强引用:就是我们一般声明对象是时虚拟机生成的引用，强引用环境下，垃圾回收时需要严格判断当前对象是否被强引用，如果被强引用，则不会被垃圾回收

软引用:软引用一般被做为缓存来使用。与强引用的区别是，软引用在垃圾回收时，虚拟机会根据当前系统的剩余内存来决定是否对软引用进行回收。如果剩余内存比较紧张，则虚拟机会回收软引用所引用的空间；如果剩余内存相对富裕，则不会进行回收。换句话说，虚拟机在发生OutOfMemory时，肯定是没有软引用存在的。

弱引用:弱引用与软引用类似，都是作为缓存来使用。但与软引用不同，弱引用在进行垃圾回收时，是一定会被回收掉的，因此其生命周期只存在于一个垃圾回收周期内。

强引用不用说，我们系统一般在使用时都是用的强引用。而“软引用”和“弱引用”比较少见。他们一般被作为缓存使用，而且一般是在内存大小比较受限的情况下做为缓存。因为如果内存足够大的话，可以直接使用强引用作为缓存即可，同时可控性更高。因而，他们常见的是被使用在桌面应用系统的缓存。

JVM调优总结（三）-基本垃圾回收算法

可以从不同的的角度去划分垃圾回收算法：

按照基本回收策略分

引用计数（Reference Counting）:

比较古老的回收算法。原理是此对象有一个引用，即增加一个计数，删除一个引用则减少一个计数。垃圾回收时，只用收集计数为0的对象。此算法最致命的是无法处理循环引用的问题。

标记-清除（Mark-Sweep）:

此算法执行分两阶段。第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象，第二阶段遍历整个堆，把未标记的对象清除。此算法需要暂停整个应用，同时，会产生内存碎片。

复制（Copying）:

此算法把内存空间划为两个相等的区域，每次只使用其中一个区域。垃圾回收时，遍历当前使用区域，把正在使用中的对象复制到另外一个区域中。次算法每次只处理正在使用中的对象，因此复制成本比较小，同时复制过去以后还能进行相应的内存整理，不会出现“碎片”问题。当然，此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍内存空间。

标记-整理（Mark-Compact）:

此算法结合了“标记-清除”和“复制”两个算法的优点。也是分两阶段，第一阶段从根节点开始标记所有被引用对象，第二阶段遍历整个堆，把清除未标记对象并且把存活对象“压缩”到堆的其中一块，按顺序排放。此算法避免了“标记-清除”的碎片问题，同时也避免了“复制”算法的空间问题。

按分区对待的方式分

增量收集（Incremental Collecting）:实时垃圾回收算法，即：在应用进行的同时进行垃圾回收。不知道什么原因JDK5.0中的收集器没有使用这种算法的。

分代收集（Generational Collecting）:基于对对象生命周期分析后得出的垃圾回收算法。把对象分为年青代、年老代、持久代，对不同生命周期的对象使用不同的算法（上述方式中的一个）进行回收。现在的垃圾回收器（从J2SE1.2开始）都是使用此算法的。

按系统线程分

串行收集:串行收集使用单线程处理所有垃圾回收工作，因为无需多线程交互，实现容易，而且效率比较高。但是，其局限性也比较明显，即无法使用多处理器的优势，所以此收集适合单处理器机器。当然，此收集器也可以用在小数据量（100M左右）情况下的多处理器机器上。

并行收集:并行收集使用多线程处理垃圾回收工作，因而速度快，效率高。而且理论上CPU数目越多，越能体现出并行收集器的优势。

并发收集:相对于串行收集和并行收集而言，前面两个在进行垃圾回收工作时，需要暂停整个运行环境，而只有垃圾回收程序在运行，因此，系统在垃圾回收时会有明显的暂停，而且暂停时间会因为堆越大而越长。

JVM调优总结（四）-垃圾回收面临的问题

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。

但是 这种方式有一个很明显的弊端，就是当堆空间持续增大时，垃圾回收的时间也将会相应的持续增大，对应应用暂停的时间也会相应的增大。一些对相应时间要求很高的应用，比如最大暂停时间要求是几百毫秒，那么当堆空间大于几个G时，就很有可能超过这个限制，在这种情况下，垃圾回收将会成为系统运行的一个瓶颈。为解决这种矛盾，有了 并发垃圾回收算法，使用这种算法，垃圾回收线程与程序运行线程同时运行。在这种方式下，解决了暂停的问题，但是因为需要在新生成对象的同时又要回收对象，算法复杂性会大大增加，系统的处理能力也会相应降低，同时，“碎片”问题将会比较难解决。

JVM调优总结（五）-分代垃圾回收详述1

为什么要分代

分代的垃圾回收策略，是基于这样一个事实：不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。

在Java程序运行的过程中，会产生大量的对象，其中有些对象是与业务信息相关，比如Http请求中的Session对象、线程、Socket连接，这类对象跟业务直接挂钩，因此生命周期比较长。但是还有一些对象，主要是程序运行过程中生成的临时变量，这些对象生命周期会比较短，比如：String对象，由于其不变类的特性，系统会产生大量的这些对象，有些对象甚至只用一次即可回收。

试想，在不进行对象存活时间区分的情况下，每次垃圾回收都是对整个堆空间进行回收，花费时间相对会长，同时，因为每次回收都需要遍历所有存活对象，但实际上，对于生命周期长的对象而言，这种遍历是没有效果的，因为可能进行了很多次遍历，但是他们依旧存在。因此，分代垃圾回收采用分治的思想，进行代的划分，把不同生命周期的对象放在不同代上，不同代上采用最适合它的垃圾回收方式进行回收。

如何分代

如图所示：

虚拟机中的共划分为三个代：年轻代（Young Generation）、年老点（Old Generation）和持久代（Permanent Generation）。其中持久代主要存放的是Java类的类信息，与垃圾收集要收集的Java对象关系不大。年轻代和年老代的划分是对垃圾收集影响比较大的。

年轻代:

所有新生成的对象首先都是放在年轻代的。年轻代的目标就是尽可能快速的收集掉那些生命周期短的对象。年轻代分三个区。一个Eden区，两个 Survivor区(一般而言)。大部分对象在Eden区中生成。当Eden区满时，还存活的对象将被复制到Survivor区（两个中的一个），当这个 Survivor区满时，此区的存活对象将被复制到另外一个Survivor区，当这个Survivor去也满了的时候，从第一个Survivor区复制过来的并且此时还存活的对象，将被复制“年老区(Tenured)”。需要注意，Survivor的两个区是对称的，没先后关系，所以同一个区中可能同时存在从Eden复制过来对象，和从前一个Survivor复制过来的对象，而复制到年老区的只有从第一个Survivor去过来的对象。而且，Survivor区总有一个是空的。同时，根据程序需要，Survivor区是可以配置为多个的（多于两个），这样可以增加对象在年轻代中的存在时间，减少被放到年老代的可能。

年老代:

在年轻代中经历了N次垃圾回收后仍然存活的对象，就会被放到年老代中。因此，可以认为年老代中存放的都是一些生命周期较长的对象。

持久代:

用于存放静态文件，如今Java类、方法等。持久代对垃圾回收没有显著影响，但是有些应用可能动态生成或者调用一些class，例如Hibernate 等，在这种时候需要设置一个比较大的持久代空间来存放这些运行过程中新增的类。持久代大小通过-XX:MaxPermSize=<N>进行设置。

什么情况下触发垃圾回收

由于对象进行了分代处理，因此垃圾回收区域、时间也不一样。GC有两种类型：Scavenge GC和Full GC。

Scavenge GC

一般情况下，当新对象生成，并且在Eden申请空间失败时，就会触发Scavenge GC，对Eden区域进行GC，清除非存活对象，并且把尚且存活的对象移动到Survivor区。然后整理Survivor的两个区。这种方式的GC是对年轻代的Eden区进行，不会影响到年老代。因为大部分对象都是从Eden区开始的，同时Eden区不会分配的很大，所以Eden区的GC会频繁进行。因而，一般在这里需要使用速度快、效率高的算法，使Eden去能尽快空闲出来。

Full GC

对整个堆进行整理，包括Young、Tenured和Perm。Full GC因为需要对整个对进行回收，所以比Scavenge GC要慢，因此应该尽可能减少Full GC的次数。在对JVM调优的过程中，很大一部分工作就是对于FullGC的调节。有如下原因可能导致Full GC：

· 年老代（Tenured）被写满

· 持久代（Perm）被写满

· System.gc()被显示调用

·上一次GC之后Heap的各域分配策略动态变化

JVM调优总结（六）-分代垃圾回收详述2

分代垃圾回收流程示意

选择合适的垃圾收集算法

串行收集器

用单线程处理所有垃圾回收工作，因为无需多线程交互，所以效率比较高。但是，也无法使用多处理器的优势，所以此收集器适合单处理器机器。当然，此收集器也可以用在小数据量（100M左右）情况下的多处理器机器上。可以使用-XX:+UseSerialGC打开。

并行收集器

JVM调优总结（七）-典型配置举例1

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 2003 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

JVM调优总结（八）-典型配置举例2

常见配置汇总

堆设置

-Xms:初始堆大小

-Xmx:最大堆大小

-XX:NewSize=n:设置年轻代大小

-XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如:为3，表示年轻代与年老代比值为1：3，年轻代占整个年轻代年老代和的1/4

-XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5

-XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小

收集器设置

-XX:+UseSerialGC:设置串行收集器

-XX:+UseParallelGC:设置并行收集器

-XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器

-XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器

垃圾回收统计信息

-XX:+PrintGC

-XX:+PrintGCDetails

-XX:+PrintGCTimeStamps

-Xloggc:filename

并行收集器设置

-XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。

-XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间

-XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)

并发收集器设置

-XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。

-XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时，使用的CPU数。并行收集线程数。

调优总结

年轻代大小选择

响应时间优先的应用：尽可能设大，直到接近系统的最低响应时间限制（根据实际情况选择）。在此种情况下，年轻代收集发生的频率也是最小的。同时，减少到达年老代的对象。

吞吐量优先的应用：尽可能的设置大，可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求，垃圾收集可以并行进行，一般适合8CPU以上的应用。

年老代大小选择

响应时间优先的应用：年老代使用并发收集器，所以其大小需要小心设置，一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了，可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式；如果堆大了，则需要较长的收集时间。最优化的方案，一般需要参考以下数据获得：

1. 并发垃圾收集信息

2. 持久代并发收集次数

3. 传统GC信息

4. 花在年轻代和年老代回收上的时间比例

减少年轻代和年老代花费的时间，一般会提高应用的效率

吞吐量优先的应用

一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是，这样可以尽可能回收掉大部分短期对象，减少中期的对象，而年老代尽存放长期存活对象。

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：

1. -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用并发收集器时，开启对年老代的压缩。

2. -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

JVM调优总结（九）-新一代的垃圾回收算法

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。

JVM调优总结（十）-调优方法

JVM调优工具

Jconsole，jProfile，VisualVM

Jconsole : jdk自带，功能简单，但是可以在系统有一定负荷的情况下使用。对垃圾回收算法有很详细的跟踪。详细说明参考这里

JProfiler：商业软件，需要付费。功能强大。详细说明参考这里

VisualVM：JDK自带，功能强大，与JProfiler类似。推荐。

如何调优

观察内存释放情况、集合类检查、对象树

上面这些调优工具都提供了强大的功能，但是总的来说一般分为以下几类功能

堆信息查看

　

可查看堆空间大小分配（年轻代、年老代、持久代分配）

提供即时的垃圾回收功能

垃圾监控（长时间监控回收情况）

查看堆内类、对象信息查看：数量、类型等

对象引用情况查看

有了堆信息查看方面的功能，我们一般可以顺利解决以下问题：

--年老代年轻代大小划分是否合理

--内存泄漏

JVM调优总结-附录

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 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。
典型设置：

1.

o 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JVM内存大小=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。

o 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
-XX:SurvivorRatio=4：设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为4，则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:4，一个Survivor区占整个年轻代的1/6
-XX:MaxPermSize=16m:设置持久代大小为16m。
-XX:MaxTenuringThreshold=0：设置垃圾最大年龄。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论。

2. 回收器选择
JVM给了三种选择：串行收集器、并行收集器、并发收集器，但是串行收集器只适用于小数据量的情况，所以这里的选择主要针对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判断。

1. 吞吐量优先的并行收集器
如上文所述，并行收集器主要以到达一定的吞吐量为目标，适用于科学技术和后台处理等。
典型配置：

§ java -Xmx3800m -Xms3800m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20
-XX:+UseParallelGC：选择垃圾收集器为并行收集器。此配置仅对年轻代有效。即上述配置下，年轻代使用并发收集，而年老代仍旧使用串行收集。
-XX:ParallelGCThreads=20：配置并行收集器的线程数，即：同时多少个线程一起进行垃圾回收。此值最好配置与处理器数目相等。

§ java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseParallelOldGC
-XX:+UseParallelOldGC：配置年老代垃圾收集方式为并行收集。JDK6.0支持对年老代并行收集。

§ java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100
-XX:MaxGCPauseMillis=100:设置每次年轻代垃圾回收的最长时间，如果无法满足此时间，JVM会自动调整年轻代大小，以满足此值。

§ java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy：设置此选项后，并行收集器会自动选择年轻代区大小和相应的Survivor区比例，以达到目标系统规定的最低相应时间或者收集频率等，此值建议使用并行收集器时，一直打开。

2. 响应时间优先的并发收集器
如上文所述，并发收集器主要是保证系统的响应时间，减少垃圾收集时的停顿时间。适用于应用服务器、电信领域等。
典型配置：

§ java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC：设置年老代为并发收集。测试中配置这个以后，-XX:NewRatio=4的配置失效了，原因不明。所以，此时年轻代大小最好用-Xmn设置。
-XX:+UseParNewGC:设置年轻代为并行收集。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，所以无需再设置此值。

§ java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction：由于并发收集器不对内存空间进行压缩、整理，所以运行一段时间以后会产生“碎片”，使得运行效率降低。此值设置运行多少次GC以后对内存空间进行压缩、整理。
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：打开对年老代的压缩。可能会影响性能，但是可以消除碎片

3. 辅助信息
JVM提供了大量命令行参数，打印信息，供调试使用。主要有以下一些：

o -XX:+PrintGC
输出形式：[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs]

[Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]

o -XX:+PrintGCDetails
输出形式：[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs]

[GC [DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K->10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]

o -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGC：PrintGCTimeStamps可与上面两个混合使用
输出形式：11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]

o -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime:打印每次垃圾回收前，程序未中断的执行时间。可与上面混合使用
输出形式：Application time: 0.5291524 seconds

o -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime：打印垃圾回收期间程序暂停的时间。可与上面混合使用
输出形式：Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds

o -XX:PrintHeapAtGC:打印GC前后的详细堆栈信息
输出形式：
34.702: [GC {Heap before gc invocations=7:
def new generation total 55296K, used 52568K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
eden space 49152K, 99% used [0x1ebd0000, 0x21bce430, 0x21bd0000)
from space 6144K, 55% used [0x221d0000, 0x22527e10, 0x227d0000)
to space 6144K, 0% used [0x21bd0000, 0x21bd0000, 0x221d0000)
tenured generation total 69632K, used 2696K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
the space 69632K, 3% used [0x227d0000, 0x22a720f8, 0x22a72200, 0x26bd0000)
compacting perm gen total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
the space 8192K, 35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
ro space 8192K, 66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
rw space 12288K, 46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
34.735: [DefNew: 52568K->3433K(55296K), 0.0072126 secs] 55264K->6615K(124928K)Heap after gc invocations=8:
def new generation total 55296K, used 3433K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
eden space 49152K, 0% used [0x1ebd0000, 0x1ebd0000, 0x21bd0000)
from space 6144K, 55% used [0x21bd0000, 0x21f2a5e8, 0x221d0000)
to space 6144K, 0% used [0x221d0000, 0x221d0000, 0x227d0000)
tenured generation total 69632K, used 3182K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
the space 69632K, 4% used [0x227d0000, 0x22aeb958, 0x22aeba00, 0x26bd0000)
compacting perm gen total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
the space 8192K, 35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
ro space 8192K, 66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
rw space 12288K, 46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
}
, 0.0757599 secs]

o -Xloggc:filename:与上面几个配合使用，把相关日志信息记录到文件以便分析。

4. 常见配置汇总

0. 堆设置

§ -Xms:初始堆大小

§ -Xmx:最大堆大小

§ -XX:NewSize=n:设置年轻代大小

§ -XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如:为3，表示年轻代与年老代比值为1：3，年轻代占整个年轻代年老代和的1/4

§ -XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5

§ -XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小

1. 收集器设置

§ -XX:+UseSerialGC:设置串行收集器

§ -XX:+UseParallelGC:设置并行收集器

§ -XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器

§ -XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器

2. 垃圾回收统计信息

§ -XX:+PrintGC

§ -XX:+PrintGCDetails

§ -XX:+PrintGCTimeStamps

§ -Xloggc:filename

3. 并行收集器设置

§ -XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。

§ -XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间

§ -XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)

4. 并发收集器设置

§ -XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。

§ -XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时，使用的CPU数。并行收集线程数。

四、调优总结

1. 年轻代大小选择

o 响应时间优先的应用：尽可能设大，直到接近系统的最低响应时间限制（根据实际情况选择）。在此种情况下，年轻代收集发生的频率也是最小的。同时，减少到达年老代的对象。

o 吞吐量优先的应用：尽可能的设置大，可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求，垃圾收集可以并行进行，一般适合8CPU以上的应用。

2. 年老代大小选择

o 响应时间优先的应用：年老代使用并发收集器，所以其大小需要小心设置，一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了，可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式；如果堆大了，则需要较长的收集时间。最优化的方案，一般需要参考以下数据获得：

§ 并发垃圾收集信息

§ 持久代并发收集次数

§ 传统GC信息

§ 花在年轻代和年老代回收上的时间比例

减少年轻代和年老代花费的时间，一般会提高应用的效率

o 吞吐量优先的应用：一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是，这样可以尽可能回收掉大部分短期对象，减少中期的对象，而年老代尽存放长期存活对象。

3. 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：

o -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用并发收集器时，开启对年老代的压缩。

o -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

JVM参数调优

基本概念：
PermGen space：全称是Permanent Generation space。就是说是永久保存的区域,用于存放Class和Meta信息，Class在被Load的时候被放入该区域
Heap space：存放Instance。GC(Garbage Collection)应该不会对PermGen space进行清理
所以如果你的APP会LOAD很多CLASS的话，就很可能出现PermGen space错误
Java Heap分为3个区，Young，Old和Permanent。Young保存刚实例化的对象。当该区被填满时，GC会将对象移到Old区。Permanent区则负责保存反射对象。

JVM有2个GC线程。
第一个线程负责回收Heap的Young区。
第二个线程在Heap不足时，遍历Heap，将Young 区升级为Older区。Older区的大小等于-Xmx减去-Xmn，不能将-Xms的值设的过大，因为第二个线程被迫运行会降低JVM的性能。

为什么一些程序频繁发生GC？有如下原因：
程序内调用了System.gc()或Runtime.gc()。
一些中间件软件调用自己的GC方法，此时需要设置参数禁止这些GC。
Java的Heap太小，一般默认的Heap值都很小。
频繁实例化对象，Release对象。此时尽量保存并重用对象，例如使用StringBuffer()和String()。
如果你发现每次GC后，Heap的剩余空间会是总空间的50%，这表示你的Heap处于健康状态。许多Server端的Java程序每次GC后最好能有65%的剩余空间。

建议Server端JVM最好将-Xms和-Xmx设为相同值。为了优化GC，最好让-Xmn值约等于-Xmx的1/3。一个GUI程序最好是每10到20秒间运行一次GC，每次在半秒之内完成。

增加Heap的大小虽然会降低GC的频率，但也增加了每次GC的时间。并且GC运行时，所有的用户线程将暂停，也就是GC期间，Java应用程序不做任何工作。
Heap大小并不决定进程的内存使用量。进程的内存使用量要大于-Xmx定义的值，因为Java为其他任务分配内存，例如每个线程的Stack等。

Stack的设定
每个线程都有他自己的Stack。
-Xss 每个线程的Stack大小
Stack的大小限制着线程的数量。如果Stack过大就会导致内存溢漏。-Xss参数决定Stack大小，例如-Xss1024K。如果Stack太小，也会导致Stack溢漏。

硬件环境也影响GC的效率，例如机器的种类，内存，swap空间，和CPU的数量。
如果你的程序需要频繁创建很多transient对象，会导致JVM频繁GC。这种情况你可以增加机器的内存，来减少Swap空间的使用。

4种GC
1、第一种为单线程GC，也是默认的GC。，该GC适用于单CPU机器。
2、第二种为Throughput GC，是多线程的GC，适用于多CPU，使用大量线程的程序。第二种GC与第一种GC相似，不同在于GC在收集Young区是多线程的，但在Old区和第一种一样，仍然采用单线程。-XX:+UseParallelGC参数启动该GC。
3、第三种为Concurrent Low Pause GC，类似于第一种，适用于多CPU，并要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Old区的回收同时，运行应用程序。-XX:+UseConcMarkSweepGC参数启动该GC。
4、第四种为Incremental Low Pause GC，适用于要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Young区回收的同时，回收一部分Old区对象。-Xincgc参数启动该GC。

JVM参数配置
1: heap size
a: -Xmx<n>
指定 jvm 的最大 heap 大小 , 如 :-Xmx=2g

b: -Xms<n>
指定 jvm 的最小 heap 大小 , 如 :-Xms=2g ， 高并发应用， 建议和-Xmx一样， 防止因为内存收缩／突然增大带来的性能影响。

c: -Xmn<n>
指定 jvm 中 New Generation 的大小 , 如 :-Xmn256m。 这个参数很影响性能， 如果你的程序需要比较多的临时内存， 建议设置到512M， 如果用的少， 尽量降低这个数值， 一般来说128／256足以使用了。

d: -XX:PermSize=<n>
指定 jvm 中 Perm Generation 的最小值 , 如 :-XX:PermSize=32m。 这个参数需要看你的实际情况，。 可以通过jmap 命令看看到底需要多少。

e: -XX:MaxPermSize=<n>
指定 Perm Generation 的最大值 , 如 :-XX:MaxPermSize=64m

f: -Xss<n>
指定线程桟大小 , 如 :-Xss128k， 一般来说，webx框架下的应用需要256K。 如果你的程序有大规模的递归行为，请考虑设置到512K／1M。 这个需要全面的测试才能知道。 不过，256K已经很大了。 这个参数对性能的影响比较大的。

g: -XX:NewRatio=<n>
指定 jvm 中 Old Generation heap size 与 New Generation 的比例 , 在使用 CMS GC 的情况下此参数失效 , 如 :-XX:NewRatio=2

h: -XX:SurvivorRatio=<n>
指定 New Generation 中 Eden Space 与一个 Survivor Space 的 heap size 比例 ,-XX:SurvivorRatio=8, 那么在总共 New Generation 为 10m 的情况下 ,Eden Space 为 8m

i: -XX:MinHeapFreeRatio=<n>
指定 jvm heap 在使用率小于 n 的情况下 ,heap 进行收缩 ,Xmx==Xms 的情况下无效 , 如 :-XX:MinHeapFreeRatio=30

j: -XX:MaxHeapFreeRatio=<n>
指定 jvm heap 在使用率大于 n 的情况下 ,heap 进行扩张 ,Xmx==Xms 的情况下无效 , 如 :-XX:MaxHeapFreeRatio=70

k: -XX:LargePageSizeInBytes=<n>
指定 Java heap 的分页页面大小 , 如 :-XX:LargePageSizeInBytes=128m

2: garbage collector

a: -XX:+UseParallelGC
指定在 New Generation 使用 parallel collector, 并行收集 , 暂停 app threads, 同时启动多个垃圾回收 thread, 不能和 CMS gc 一起使用 . 系统吨吐量优先 , 但是会有较长长时间的 app pause, 后台系统任务可以使用此 gc

b: -XX:ParallelGCThreads=<n>
指定 parallel collection 时启动的 thread 个数 , 默认是物理 processor 的个数 ,

c: -XX:+UseParallelOldGC
指定在 Old Generation 使用 parallel collector

d: -XX:+UseParNewGC
指定在 New Generation 使用 parallel collector, 是 UseParallelGC 的 gc 的升级版本 , 有更好的性能或者优点 , 可以和 CMS gc 一起使用

e: -XX:+CMSParallelRemarkEnabled
在使用 UseParNewGC 的情况下 , 尽量减少 mark 的时间

f: -XX:+UseConcMarkSweepGC
指定在 Old Generation 使用 concurrent cmark sweep gc,gc thread 和 app thread 并行 ( 在 init-mark 和 remark 时 pause app thread). app pause 时间较短 , 适合交互性强的系统 , 如 web server

g: -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
在使用 concurrent gc 的情况下 , 防止 memory fragmention, 对 live object 进行整理 , 使 memory 碎片减少

h: -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=<n>
指示在 old generation 在使用了 n% 的比例后 , 启动 concurrent collector, 默认值是 68, 如 :-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70

i: -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
指示只有在 old generation 在使用了初始化的比例后 concurrent collector 启动收集

3:others

a: -XX:MaxTenuringThreshold=<n>
指定一个 object 在经历了 n 次 young gc 后转移到 old generation 区 , 在 linux64 的 java6 下默认值是 15, 此参数对于 throughput collector 无效 , 如 :-XX:MaxTenuringThreshold=31

b: -XX:+DisableExplicitGC
禁止 java 程序中的 full gc, 如 System.gc() 的调用. 最好加上么， 防止程序在代码里误用了。对性能造成冲击。

c: -XX:+UseFastAccessorMethods
get,set 方法转成本地代码

d: -XX:+PrintGCDetails
打应垃圾收集的情况如 :
[GC 15610.466: [ParNew: 229689K->20221K(235968K), 0.0194460 secs] 1159829K->953935K(2070976K), 0.0196420 secs]

e: -XX:+PrintGCTimeStamps
打应垃圾收集的时间情况 , 如 :
[Times: user=0.09 sys=0.00, real=0.02 secs]

f: -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime
打应垃圾收集时 , 系统的停顿时间 , 如 :
Total time for which application threads were stopped: 0.0225920 seconds

JVM参数设置大全
http://java.sun.com/javase/technologies/hotspot/vmoptions.jsp
JVM参数设置大全压缩版
http://blogs.sun.com/watt/resource/jvm-options-list.html

JVM参数调优是一个很头痛的问题，可能和应用有关系，下面是本人一些调优的实践经验，希望对读者能有帮助，环境LinuxAS4,resin2.1.17,JDK6.0,2CPU,4G内存,dell2950服务器，网站是http://shedewang.com

一：串行垃圾回收，也就是默认配置，完成10万request用时153秒，JVM参数配置如下：

$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps ";

这种配置一般在resin启动24小时内似乎没有大问题，网站可以正常访问，但查看日志发现，在接近24小时时，Full GC执行越来越频繁，大约每隔3分钟就有一次Full GC，每次Full GC系统会停顿6秒左右，作为一个网站来说，用户等待6秒恐怕太长了，所以这种方式有待改善。MaxTenuringThreshold=7表示一个对象如果在救助空间移动7次还没有被回收就放入年老代，GCTimeRatio=19表示java可以用5%的时间来做垃圾回收，1/(1+19)=1 /20=5%。

二：并行回收，完成10万request用时117秒，配置如下：

$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xmx2048M -Xms2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseParallelOldGC -XX:MaxGCPauseMillis=500 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 ";

并行回收我尝试过多种组合配置，似乎都没什么用，resin启动3小时左右就会停顿，时间超过10 秒。也有可能是参数设置不够好的原因，MaxGCPauseMillis表示GC最大停顿时间，在resin刚启动还没有执行Full GC时系统是正常的，但一旦执行Full GC，MaxGCPauseMillis根本没有用，停顿时间可能超过20秒，之后会发生什么我也不再关心了，赶紧重启resin，尝试其他回收策略。

三：并发回收，完成10万request用时60秒，比并行回收差不多快一倍，是默认回收策略性能的2.5倍，配置如下：

$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 ";

这个配置虽然不会出现10秒连不上的情况，但系统重启3个小时左右，每隔几分钟就会有5秒连不上的情况，查看gc.log，发现在执行ParNewGC时有个promotion failed错误，从而转向执行Full GC，造成系统停顿，而且会很频繁，每隔几分钟就有一次，所以还得改善。UseCMSCompactAtFullCollection是表是执行Full GC后对内存进行整理压缩，免得产生内存碎片，CMSFullGCsBeforeCompaction=N表示执行N次Full GC后执行内存压缩。

四：增量回收，完成10万request用时171秒，太慢了，配置如下：

$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xincgc ";

似乎回收得也不太干净，而且也对性能有较大影响，不值得试。

五：并发回收的I-CMS模式，和增量回收差不多，完成10万request用时170秒。

$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSIncrementalMode -XX:+CMSIncrementalPacing -XX:CMSIncrementalDutyCycleMin=0 -XX:CMSIncrementalDutyCycle=10 -XX:-TraceClassUnloading ";

采用了sun推荐的参数，回收效果不好，照样有停顿，数小时之内就会频繁出现停顿，什么sun推荐的参数，照样不好使。

六：递增式低暂停收集器，还叫什么火车式回收，不知道属于哪个系，完成10万request用时153秒

$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -Xloggc:log/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+UseTrainGC ";

该配置效果也不好，影响性能，所以没试。

七：相比之下，还是并发回收比较好，性能比较高，只要能解决ParNewGC（并行回收年轻代）时的promotion failed错误就一切好办了，查了很多文章，发现引起promotion failed错误的原因是CMS来不及回收（CMS默认在年老代占到90%左右才会执行），年老代又没有足够的空间供GC把一些活的对象从年轻代移到年老代，所以执行Full GC。CMSInitiatingOccupancyFraction=70表示年老代占到约70%时就开始执行CMS，这样就不会出现Full GC了。SoftRefLRUPolicyMSPerMB这个参数也是我认为比较有用的，官方解释是softly reachable objects will remain alive for some amount of time after the last time they were referenced. The default value is one second of lifetime per free megabyte in the heap，我觉得没必要等1秒，所以设置成0。配置如下：

$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:GCTimeRatio=19 -Xnoclassgc -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSPermGenSweepingEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:-CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -Xloggc:log/gc.log ";

上面这个配置内存上升的很慢，24小时之内几乎没有停顿现象，最长的只停滞了0.8s，ParNew GC每30秒左右才执行一次，每次回收约0.2秒，看来问题应该暂时解决了。

参数不明白的可以上网查，本人认为比较重要的几个参数是：

-Xms -Xmx -Xmn MaxTenuringThreshold GCTimeRatio UseConcMarkSweepGC CMSInitiatingOccupancyFraction SoftRefLRUPolicyMSPerMB

JVM参数调优是个很头痛的问题，设置的不好，JVM不断执行Full GC，导致整个系统变得很慢，网站停滞时间能达10秒以上，这种情况如果没隔几分钟就来一次，自己都受不了。这种停滞在测试的时候看不出来，只有网站pv达到数十万/天的时候问题就暴露出来了。

要想配置好JVM参数，需要对年轻代、年老代、救助空间和永久代有一定了解，还要了解jvm内存管理逻辑，最终还要根据自己的应用来做调整。关于JVM参数上网一搜就能搜出一大把，也有很多提供实践的例子，我也按照各种例子测试过，最终还是会出现问题。

经过几个月的实践改善，我就网站（要求无停滞时间）的jvm参数调优给出以下几条经验。

1：建议用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。

2：XMX和XMS设置一样大，MaxPermSize和MinPermSize设置一样大，这样可以减轻伸缩堆大小带来的压力。

3：调试的时候设置一些打印参数，如-XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:log/gc.log，这样可以从gc.log里看出一些端倪出来。

4：系统停顿的时候可能是GC的问题也可能是程序的问题，多用jmap和jstack查看，或者killall -3 java，然后查看java控制台日志，能看出很多问题。有一次，网站突然很慢，jstack一看，原来是自己写的URLConnection连接太多没有释放，改一下程序就OK了。

5：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。

6：垃圾回收时promotion failed是个很头痛的问题，一般可能是两种原因产生，第一个原因是救助空间不够，救助空间里的对象还不应该被移动到年老代，但年轻代又有很多对象需要放入救助空间；第二个原因是年老代没有足够的空间接纳来自年轻代的对象；这两种情况都会转向Full GC，网站停顿时间较长。第一个原因我的最终解决办法是去掉救助空间，设置-XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0即可，第二个原因我的解决办法是设置CMSInitiatingOccupancyFraction为某个值（假设70），这样年老代空间到70%时就开始执行CMS，年老代有足够的空间接纳来自年轻代的对象。

7：不管怎样，永久代还是会逐渐变满，所以隔三差五重起java服务器是必要的，我每天都自动重起。

8：采用并发回收时，年轻代小一点，年老代要大，因为年老大用的是并发回收，即使时间长点也不会影响其他程序继续运行，网站不会停顿。

我的最终配置如下（系统8G内存），每天几百万pv一点问题都没有，网站没有停顿，2009年shedewang.com没有因为内存问题down过机。

$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms6000M -Xmx6000M -Xmn500M -XX:PermSize=500M -XX:MaxPermSize=500M -XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0 -Xnoclassgc -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:-CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=90 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:log/gc.log ";

说明一下， -XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0就是去掉了救助空间；
-Xnoclassgc禁用类垃圾回收，性能会高一点；
-XX:+DisableExplicitGC禁止System.gc()，免得程序员误调用gc方法影响性能；
-XX:+UseParNewGC，对年轻代采用多线程并行回收，这样收得快；
带CMS参数的都是和并发回收相关的，不明白的可以上网搜索；
CMSInitiatingOccupancyFraction，这个参数设置有很大技巧，基本上满足(Xmx-Xmn)*(100-CMSInitiatingOccupancyFraction)/100>=Xmn就不会出现promotion failed。在我的应用中Xmx是6000，Xmn是500，那么Xmx-Xmn是5500兆，也就是年老代有5500兆，CMSInitiatingOccupancyFraction=90说明年老代到90%满的时候开始执行对年老代的并发垃圾回收（CMS），这时还剩10%的空间是5500*10%=550兆，所以即使Xmn（也就是年轻代共500兆）里所有对象都搬到年老代里，550兆的空间也足够了，所以只要满足上面的公式，就不会出现垃圾回收时的promotion failed；
SoftRefLRUPolicyMSPerMB这个参数我认为可能有点用，官方解释是softly reachable objects will remain alive for some amount of time after the last time they were referenced. The default value is one second of lifetime per free megabyte in the heap，我觉得没必要等1秒；

网上其他介绍JVM参数的也比较多，估计其中大部分是没有遇到promotion failed，或者访问量太小没有机会遇到，(Xmx-Xmn)*(100-CMSInitiatingOccupancyFraction)/100>=Xmn这个公式绝对是原创，真遇到promotion failed了，还得这么处理。