JVM内存设置（转）

对于jvm的设置我一直知道的很少，有时候遇到outOfMemoryError只会一个简单的设置“-Xms256m -Xmx512m”。

有几个问题一直没搞明白：

1、jvm的内存大小究竟应该设置成多少最合适？

2、jvm的默认大小是多少？

3、jvm参数有哪些？哪些参数都表示什么意思？现在的服务器配置一般都是十几个CPU、十几个内存，如何设置才最合适？

在网上搜索了一下：

对于问题1：jvm堆不是越大越好的，一般最大设置到1G-1.5G就完全足够了，如果总是出现内存溢出，一般是应用有问题了。

对于问题2：JVM默认只能分配到最大64M内存(默认大小和JVM版本有关系)

以下是我在网上抄的几篇文章

 

Java虚拟机（JVM）中的内存设置详解

 

在一些规模稍大的应用中，Java虚拟机（JVM）的内存设置尤为重要，想在项目中取得好的效率，GC（垃圾回收）的设置是第一步。

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
1.Young
2.Old
3.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，本文不讨论该区。

JVM的Heap分配可以使用-X参数设定，

-Xms 
初始Heap大小

-Xmx 
java heap最大值 

-Xmn 
young generation的heap大小

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：
1.程序内调用了System.gc()或Runtime.gc()。
2.一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。
3.Java的Heap太小，一般默认的Heap值都很小。
4.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

经验之谈：

1．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。
2．一个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。

注意：

1．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。
2．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过大就好导致内存溢漏。-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

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。

单文件的JVM内存进行设置

默认的java虚拟机的大小比较小，在对大数据进行处理时java就会报错：java.lang.OutOfMemoryError。
设置jvm内存的方法，对于单独的.class，可以用下面的方法对Test运行时的jvm内存进行设置。
java -Xms64m -Xmx256m Test
-Xms是设置内存初始化的大小
-Xmx是设置最大能够使用内存的大小（最好不要超过物理内存大小）

tomcat启动jvm内存设置

Linux：

在/usr/local/apache-tomcat-5.5.23/bin目录下的catalina.sh添加：JAVA_OPTS='-Xms512m -Xmx1024m'要加“m”说明是MB，否则就是KB了，在启动tomcat时会报内存不足。
-Xms：初始值
-Xmx：最大值
-Xmn：最小值Windows
在catalina.bat最前面加入
set JAVA_OPTS=-Xms128m -Xmx350m 如果用startup.bat启动tomcat,OK设置生效.够成功的分配200M内存.但是如果不是执行startup.bat启动tomcat而是利用windows的系统服务启动tomcat服务,上面的设置就不生效了,就是说set JAVA_OPTS=-Xms128m -Xmx350m 没起作用.上面分配200M内存就OOM了..windows服务执行的是bin/tomcat.exe.他读取注册表中的值,而不是catalina.bat的设置.解决办法:

修改注册表HKEY_LOCAL_MACHINE/SOFTWARE/Apache Software Foundation/Tomcat Service Manager/Tomcat5/Parameters/JavaOptions

原值为

-Dcatalina.home="C:/ApacheGroup/Tomcat 5.0"
-Djava.endorsed.dirs="C:/ApacheGroup/Tomcat 5.0/common/endorsed"
-Xrs加入 -Xms300m -Xmx350m

重起tomcat服务,设置生效

weblogic启动jvm内存设置

在weblogic中，可以在startweblogic.cmd中对每个domain虚拟内存的大小进行设置，默认的设置是在commEnv.cmd里面。

JBoss

默认可以使用的内存为64MB 
$JBOSSDIR$/bin/run.config 
JAVA_OPTS = "-server -Xms128 -Xmx512"

Eclipse

在所在目录下，键入 
eclipse.exe -vmargs -Xms256m -Xmx512m 
256m表示JVM堆内存最小值 
512m表示JVM堆内存最大

Websphere

进入控制台去设置：应用程序服务器 > server1 > 进程定义 > Java 虚拟机

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JVM内存分配

如果采取默认配置的话，JVM默认只能分配到最大64M内存(默认大小和JVM版本有关系)，这在生产环境里肯定是不够，将会导致用户通过WEB方式无法访问应用服务，但是系统进程中，JBOSS服务却没有宕掉的奇怪现象。

修改$jboss/bin/run.conf文件，找到“#JAVA_OPTS=”，如果没有该字符串，请添加，并去掉最前面的“#”，修改该字符串(含双引号)为JAVA_OPTS="-server -Xms512m -Xmx512m”，这是分配JVM的最小和最大内存，取决于硬件物理内存的大小，建议均设为物理内存的一半。

JAVA_OPTS为：－Xms 520m -Xmx 1500m -Xss 128k
jboss性能优化:内存紧张的问题

JAVA_OPTS： -Xms 520m -Xmx 1220m -Xss 15120k +XX:AggressiveHeap

这个JAVA_OPTS犯了2个致命的错误：

1. +XX:AggressiveHeap会使得 Xms 1220m没有意义。这个参数让jvm忽略Xmx参数，疯狂地吃完一个G物理内存，再吃尽一个G的swap。

另外Xmx作为允许jvm使用的最大内存数量，不应该超过物理内存的90％。

而之所以使用了这个参数，是因为不加的话，JBoss会在运行一天左右的时间后迅速崩溃，上机课是，甚至出现过半个小时就崩溃的情况。

之所以要用这个参数，用swap支持服务器运行，是因为犯了下面的错误：

2. -Xss 15120k

这使得JBoss每增加一个线程（thread)就会立即消耗15M内存，而最佳值应该是128K,默认值好像是512k.

3. -Xms指定初始化内存大小



所作的修改：

1.修改JAVA_OPTS,去掉+XX:AggressiveHeap，修改Xss。现在的JAVA_OPTS为：

－Xms 520m -Xmx 1500m -Xss 128k

2.修改deploy/jbossweb-tomcat55.sar/service.xml

将maxThreads根据目前的访问量由默认的250降为75，并使用jboss 4默认未写在标准service.xml里面而jboss 3写入了的2个参数:

maxSparseThreads=200，minSparseThreads=100

3.修改oracle-ds.xml将最大连接数有150降为50.

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JVM的垃圾回收机制详解和调优

1.JVM的gc概述

    gc即垃圾收集机制是指jvm用于释放那些不再使用的对象所占用的内存。java语言并不要求jvm有gc，也没有规定gc如何工作。不过常用的jvm都有gc，而且大多数gc都使用类似的算法管理内存和执行收集操作。

    在充分理解了垃圾收集算法和执行过程后，才能有效的优化它的性能。有些垃圾收集专用于特殊的应用程序。比如，实时应用程序主要是为了避免垃圾收集中断，而大多数OLTP应用程序则注重整体效率。理解了应用程序的工作负荷和jvm支持的垃圾收集算法，便可以进行优化配置垃圾收集器。

    垃圾收集的目的在于清除不再使用的对象。gc通过确定对象是否被活动对象引用来确定是否收集该对象。gc首先要判断该对象是否是时候可以收集。两种常用的方法是引用计数和对象引用遍历。

    1.1.引用计数

    引用计数存储对特定对象的所有引用数，也就是说，当应用程序创建引用以及引用超出范围时，jvm必须适当增减引用数。当某对象的引用数为0时，便可以进行垃圾收集。

    1.2.对象引用遍历

    早期的jvm使用引用计数，现在大多数jvm采用对象引用遍历。对象引用遍历从一组对象开始，沿着整个对象图上的每条链接，递归确定可到达（reachable）的对象。如果某对象不能从这些根对象的一个（至少一个）到达，则将它作为垃圾收集。在对象遍历阶段，gc必须记住哪些对象可以到达，以便删除不可到达的对象，这称为标记（marking）对象。

    下一步，gc要删除不可到达的对象。删除时，有些gc只是简单的扫描堆栈，删除未标记的未标记的对象，并释放它们的内存以生成新的对象，这叫做清除（sweeping）。这种方法的问题在于内存会分成好多小段，而它们不足以用于新的对象，但是组合起来却很大。因此，许多gc可以重新组织内存中的对象，并进行压缩（compact），形成可利用的空间。

    为此，gc需要停止其他的活动活动。这种方法意味着所有与应用程序相关的工作停止，只有gc运行。结果，在响应期间增减了许多混杂请求。另外，更复杂的 gc不断增加或同时运行以减少或者清除应用程序的中断。有的gc使用单线程完成这项工作，有的则采用多线程以增加效率。

    2.几种垃圾回收机制

    2.1.标记－清除收集器

    这种收集器首先遍历对象图并标记可到达的对象，然后扫描堆栈以寻找未标记对象并释放它们的内存。这种收集器一般使用单线程工作并停止其他操作。

    2.2.标记－压缩收集器

    有时也叫标记－清除－压缩收集器，与标记－清除收集器有相同的标记阶段。在第二阶段，则把标记对象复制到堆栈的新域中以便压缩堆栈。这种收集器也停止其他操作。

    2.3.复制收集器

    这种收集器将堆栈分为两个域，常称为半空间。每次仅使用一半的空间，jvm生成的新对象则放在另一半空间中。gc运行时，它把可到达对象复制到另一半空间，从而压缩了堆栈。这种方法适用于短生存期的对象，持续复制长生存期的对象则导致效率降低。

    2.4.增量收集器

    增量收集器把堆栈分为多个域，每次仅从一个域收集垃圾。这会造成较小的应用程序中断。

    2.5.分代收集器

    这种收集器把堆栈分为两个或多个域，用以存放不同寿命的对象。jvm生成的新对象一般放在其中的某个域中。过一段时间，继续存在的对象将获得使用期并转入更长寿命的域中。分代收集器对不同的域使用不同的算法以优化性能。

    2.6.并发收集器

    并发收集器与应用程序同时运行。这些收集器在某点上（比如压缩时）一般都不得不停止其他操作以完成特定的任务，但是因为其他应用程序可进行其他的后台操作，所以中断其他处理的实际时间大大降低。

    2.7.并行收集器

    并行收集器使用某种传统的算法并使用多线程并行的执行它们的工作。在多cpu机器上使用多线程技术可以显著的提高java应用程序的可扩展性。

    3.Sun HotSpot 1.4.1 JVM堆大小的调整

    Sun HotSpot 1.4.1使用分代收集器，它把堆分为三个主要的域：新域、旧域以及永久域。Jvm生成的所有新对象放在新域中。一旦对象经历了一定数量的垃圾收集循环后，便获得使用期并进入旧域。在永久域中jvm则存储class和method对象。就配置而言，永久域是一个独立域并且不认为是堆的一部分。

    下面介绍如何控制这些域的大小。可使用-Xms和-Xmx 控制整个堆的原始大小或最大值。

    下面的命令是把初始大小设置为128M：

    java –Xms128m

    –Xmx256m为控制新域的大小，可使用-XX：NewRatio设置新域在堆中所占的比例。

    下面的命令把整个堆设置成128m，新域比率设置成3，即新域与旧域比例为1：3，新域为堆的1/4或32M：

    java –Xms128m –Xmx128m–XX：NewRatio =3可使用-XX：NewSize和-XX：MaxNewsize设置新域的初始值和最大值。

    下面的命令把新域的初始值和最大值设置成64m：

    java –Xms256m –Xmx256m –Xmn64m

    永久域默认大小为4m.运行程序时，jvm会调整永久域的大小以满足需要。每次调整时，jvm会对堆进行一次完全的垃圾收集。

    使用-XX：MaxPerSize标志来增加永久域搭大小。在WebLogic Server应用程序加载较多类时，经常需要增加永久域的最大值。当jvm加载类时，永久域中的对象急剧增加，从而使jvm不断调整永久域大小。为了避免调整，可使用-XX：PerSize标志设置初始值。

    下面把永久域初始值设置成32m，最大值设置成64m.

    java -Xms512m -Xmx512m -Xmn128m -XX：PermSize=32m -XX：MaxPermSize=64m

    默认状态下，HotSpot在新域中使用复制收集器。该域一般分为三个部分。第一部分为Eden，用于生成新的对象。另两部分称为救助空间，当Eden充满时，收集器停止应用程序，把所有可到达对象复制到当前的from救助空间，一旦当前的from救助空间充满，收集器则把可到达对象复制到当前的to救助空间。From和to救助空间互换角色。维持活动的对象将在救助空间不断复制，直到它们获得使用期并转入旧域。使用-XX：SurvivorRatio可控制新域子空间的大小。

    同NewRation一样，SurvivorRation规定某救助域与Eden空间的比值。比如，以下命令把新域设置成64m，Eden占32m，每个救助域各占16m：

    java -Xms256m -Xmx256m -Xmn64m -XX：SurvivorRation =2

    如前所述，默认状态下HotSpot对新域使用复制收集器，对旧域使用标记－清除－压缩收集器。在新域中使用复制收集器有很多意义，因为应用程序生成的大部分对象是短寿命的。理想状态下，所有过渡对象在移出Eden空间时将被收集。如果能够这样的话，并且移出Eden空间的对象是长寿命的，那么理论上可以立即把它们移进旧域，避免在救助空间反复复制。但是，应用程序不能适合这种理想状态，因为它们有一小部分中长寿命的对象。最好是保持这些中长寿命的对象并放在新域中，因为复制小部分的对象总比压缩旧域廉价。为控制新域中对象的复制，可用-XX：TargetSurvivorRatio控制救助空间的比例（该值是设置救助空间的使用比例。如救助空间位1M，该值50表示可用500K）。该值是一个百分比，默认值是50.当较大的堆栈使用较低的 sruvivorratio时，应增加该值到80至90，以更好利用救助空间。用-XX：maxtenuring threshold可控制上限。

为放置所有的复制全部发生以及希望对象从eden扩展到旧域，可以把MaxTenuring Threshold设置成0.设置完成后，实际上就不再使用救助空间了，因此应把SurvivorRatio设成最大值以最大化Eden空间，设置如下：

    java … -XX：MaxTenuringThreshold=0 –XX：SurvivorRatio＝50000 …

    4.BEA JRockit JVM的使用

    Bea WebLogic 8.1使用的新的JVM用于Intel平台。在Bea安装完毕的目录下可以看到有一个类似于jrockit81sp1_141_03的文件夹。这就是 Bea新JVM所在目录。不同于HotSpot把Java字节码编译成本地码，它预先编译成类。JRockit还提供了更细致的功能用以观察JVM的运行状态，主要是独立的GUI控制台（只能适用于使用Jrockit才能使用jrockit81sp1_141_03自带的console监控一些cpu及 memory参数）或者WebLogic Server控制台。

    Bea JRockit JVM支持4种垃圾收集器：

    4.1.1.分代复制收集器

    它与默认的分代收集器工作策略类似。对象在新域中分配，即JRockit文档中的nursery.这种收集器最适合单cpu机上小型堆操作。

    4.1.2.单空间并发收集器

    该收集器使用完整堆，并与背景线程共同工作。尽管这种收集器可以消除中断，但是收集器需花费较长的时间寻找死对象，而且处理应用程序时收集器经常运行。如果处理器不能应付应用程序产生的垃圾，它会中断应用程序并关闭收集。

    分代并发收集器这种收集器在护理域使用排它复制收集器，在旧域中则使用并发收集器。由于它比单空间共同发生收集器中断频繁，因此它需要较少的内存，应用程序的运行效率也较高，注意，过小的护理域可以导致大量的临时对象被扩展到旧域中。这会造成收集器超负荷运作，甚至采用排它性工作方式完成收集。

    4.1.3.并行收集器

    该收集器也停止其他进程的工作，但使用多线程以加速收集进程。尽管它比其他的收集器易于引起长时间的中断，但一般能更好的利用内存，程序效率也较高。

    默认状态下，JRockit使用分代并发收集器。要改变收集器，可使用-Xgc：<gc_name>，对应四个收集器分别为 gencopy，singlecon，gencon以及parallel.可使用-Xms和-Xmx设置堆的初始大小和最大值。要设置护理域，则使用 -Xns：java –jrockit –Xms512m –Xmx512m –Xgc：gencon –Xns128m…尽管JRockit支持-verbose：gc开关，但它输出的信息会因收集器的不同而异。JRockit还支持memory、 load和codegen的输出。

    注意 ：如果 使用JRockit JVM的话还可以使用WLS自带的console（C：beajrockit81sp1_141_03bin下）来监控一些数据，如cpu，memery 等。要想能构监控必须在启动服务时startWeblogic.cmd中加入－Xmanagement参数。

    5.如何从JVM中获取信息来进行调整

    -verbose.gc开关可显示gc的操作内容。打开它，可以显示最忙和最空闲收集行为发生的时间、收集前后的内存大小、收集需要的时间等。打开 -xx：+ printgcdetails开关，可以详细了解gc中的变化。打开-XX： + PrintGCTimeStamps开关，可以了解这些垃圾收集发生的时间，自jvm启动以后以秒计量。最后，通过-xx： + PrintHeapAtGC开关了解堆的更详细的信息。为了了解新域的情况，可以通过-XX：=PrintTenuringDistribution开关了解获得使用期的对象权。

    6.Pdm系统JVM调整

    6.1.服务器：前提内存1G 单CPU

    可通过如下参数进行调整：－server 启用服务器模式（如果CPU多，服务器机建议使用此项）

    －Xms，－Xmx一般设为同样大小。 800m

    －Xmn 是将NewSize与MaxNewSize设为一致。320m

    －XX：PerSize 64m

    －XX：NewSize 320m 此值设大可调大新对象区，减少Full GC次数

    －XX：MaxNewSize 320m

    －XX：NewRato NewSize设了可不设。4

    －XX： SurvivorRatio 4

    －XX：userParNewGC 可用来设置并行收集

    －XX：ParallelGCThreads 可用来增加并行度 4

    －XXUseParallelGC 设置后可以使用并行清除收集器

    －XX：UseAdaptiveSizePolicy 与上面一个联合使用效果更好，利用它可以自动优化新域大小以及救助空间比值

    6.2.客户机：通过在JNLP文件中设置参数来调整客户端JVM

    JNLP中参数：initial-heap-size和max-heap-size

    这可以在framework的RequestManager中生成JNLP文件时加入上述参数，但是这些值是要求根据客户机的硬件状态变化的（如客户机的内存大小等）。建议这两个参数值设为客户机可用内存的60％（有待测试）。为了在动态生成JNLP时以上两个参数值能够随客户机不同而不同，可靠虑获得客户机系统信息并将这些嵌到首页index.jsp中作为连接请求的参数。

    在设置了上述参数后可以通过Visualgc 来观察垃圾回收的一些参数状态，再做相应的调整来改善性能。一般的标准是减少fullgc的次数，最好硬件支持使用并行垃圾回收（要求多CPU）。

转http://blog.csdn.net/zsy_gemini/article/details/6119192