`
雨中伞
  • 浏览: 43910 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论
阅读更多
  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 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
      -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:
    • -XX:+PrintGC
      输出形式:[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs]

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

    • -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]

    • -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]
    • -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
    • -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
    • -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]
    • -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
    1. 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
    2. 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
    3. 垃圾回收统计信息
      • -XX:+PrintGC
      • -XX:+PrintGCDetails
      • -XX:+PrintGCTimeStamps
      • -Xloggc:filename
    4. 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)
    5. 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。
分享到:
评论

相关推荐

    jvm性能调优-jvm内存模型和优化-performance-jvm-memorymodel-optimize.zip

    《JVM性能调优:深入理解JVM内存模型与优化》 在Java开发中,JVM(Java Virtual Machine)性能调优是提升应用程序效率的关键环节。JVM内存模型的理解和优化,对于解决性能瓶颈、避免内存泄漏以及提高系统稳定性至关...

    optimize:本地搜索优化方法

    "optimize:本地搜索优化方法"这个标题暗示我们将探讨一种利用局部搜索策略来改进Clojure代码执行效率的技术。局部搜索优化通常涉及在代码的现有结构中寻找微小改动,以带来显著性能提升的过程。 Clojure是一种基于...

    Troubleshooting Guide for Java

    - **jcmd**:命令行工具,用于发送操作到Java虚拟机(JVM)。 - **Native Memory Tracking**:跟踪本机内存使用的功能。 - **JConsole**:一个图形界面工具,用于监视和管理远程或本地的JVM。 - **jdb**:Java调试器...

    如何排查weblogic内存不足

    "排查 WebLogic 内存不足" ...同时,通过收集和分析 verbose gc 输出、执行完整 GC 运行、analyze GC activity information,可以找到内存泄漏的原因, optimize Java code and JVM parameters to reduce memory usage.

    Java Performance

    由于Java应用程序运行在Java虚拟机(JVM)之上,因此理解和优化JVM的性能至关重要。在给定的文件内容中,提到了《Java Performance: The Definitive Guide》一书,作者是Scott Oaks,该书深入探讨了Java性能监控和...

    coherence安装说明

    可导入COHERENCE_HOME/bin/optimize.reg中的优化信息,然后重启机器。 四、网络调优 关注交换机缓冲大小和Path MTU,避免因交换机缓冲过小导致通信延迟。当出现如“Experienced a 4172 ms communication delay ...

    optimizing software in cpp

    编译器提供了一些内置函数,如__builtin_unreachable()和__attribute__((optimize("O3"))),可以直接与编译器交互,指导优化过程。 8. **缓存优化** 理解CPU缓存层次结构,优化数据布局以减少缓存未命中。将频繁...

    JProfiler Helper

    It provides developers with a detailed analysis of their Java programs' performance, enabling them to identify bottlenecks, optimize memory usage, and enhance overall application efficiency....

    maven-compiler-plugin-3.8.0-source-release插件

    <optimize>true</optimize> <!-- 开启代码优化 --> ... ... ``` ** 使用与安装** 下载 `maven-compiler-plugin-3.8.0-source-release` 后,将其添加到 Maven 的本地仓库,或者在 `pom.xml` 中声明依赖...

    Android代码-Bytecoder

    Bytecoder Bytecoder is a Rich Domain Model for Java Bytecode and Framework to interpret and transpile it to other ...Use other tool chains such as Google Closure Compiler to further optimize

    pja_2.5.zip

    are implemented in the default JVM with native graphical functions (except in some cases for Java2D) : That means that drawLine () finally calls a GDI system function on Windows or X11 function on a ...

    最新版linux solr-8.5.2.tgz

    3. 性能调优:调整 JVM 参数,如堆大小、垃圾回收策略,提高 Solr 性能。 4. 索引优化:定期进行 optimize 操作,合并索引碎片,提高查询速度。 总结,Linux Solr 8.5.2 提供了强大的全文搜索和分析能力,适用于...

    java annotation入门

    运行时注解是在程序执行期间由 JVM 或者相关工具解析的。例如,@Override 注解会在编译时检查方法是否覆盖了父类方法,如果没有,编译器会报错。而在 Java 5.0 及以后版本中,Java 引入了正式的注解功能,允许开发者...

    江苏鸿信IT技术岗真题.zip

    - **JVM内存模型**:理解堆、栈、方法区、本地方法栈等区域,知道内存分配与垃圾回收机制。 - **IO流**:了解输入输出流的分类和用法,包括字符流和字节流,以及缓冲流、转换流等。 - **反射**:学习如何在运行时...

    hive 配置文件

    - **`hive.optimize.sort动态分区`**: 如果设置为`true`,Hive将在插入数据时对动态分区进行排序,提高查询性能。 **2. `hive-env.sh`配置文件** `hive-env.sh`文件主要负责设置与Hive运行环境相关的变量。以下是...

    ant标签讲解

    - **fork**:是否在新的JVM中执行,默认为false。 - **failonerror**:遇到错误是否停止,默认为true。 - **output**:输出文件路径。 - **append**:是否追加到输出文件,默认为false。 - **示例**: ```xml ...

    Server_02:节省空间

    如果服务器涉及数据库存储,优化数据库索引和表结构,定期进行数据库维护(如VACUUM或OPTIMIZE命令),可以减少存储需求。对于不再需要的数据,应进行清理。 6. **使用轻量级框架**: 选择轻量级的Java框架,如...

    ant标签详解

    - **optimize**:布尔值,如果为 true,则启用编译器优化。 - **classpath**:编译时使用的类路径。 - **verbose**:布尔值,如果为 true,则输出详细的编译信息。 - **fork**:布尔值,如果为 true,则在单独的 JVM...

    ant 标签详细解释

    - **fork**:是否在单独的 JVM 进程中执行。 - **failonerror**:执行失败时是否终止构建。 - **output**:执行结果输出到哪个文件。 - **append**:是否追加到输出文件。 示例: ```xml ${build.dir}"/> ${...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics