jvm 性能调优

最新推荐文章于 2021-03-18 16:08:37 发布
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这里写自定义目录标题


jvm性能调优

欢迎使用Markdown编辑器

你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。

新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：

  1. 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；
  2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；
  3. 增加了 图片拖拽 功能，你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示；
  4. 全新的 KaTeX数学公式 语法；
  5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能；
  6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能；
  7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能，功能按钮位于编辑区域与预览区域中间；
  8. 增加了 检查列表 功能。

功能快捷键

撤销：Ctrl/Command + Z
重做：Ctrl/Command + Y
加粗：Ctrl/Command + B
斜体：Ctrl/Command + I
标题：Ctrl/Command + Shift + H
无序列表：Ctrl/Command + Shift + U
有序列表：Ctrl/Command + Shift + O
检查列表：Ctrl/Command + Shift + C
插入代码：Ctrl/Command + Shift + K
插入链接：Ctrl/Command + Shift + L
插入图片：Ctrl/Command + Shift + G
查找：Ctrl/Command + F
替换：Ctrl/Command + G

合理的创建标题，有助于目录的生成

直接输入1次#，并按下space后，将生成1级标题。
输入2次#，并按下space后，将生成2级标题。
以此类推，我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

标记文本

删除文本

引用文本

H2O is是液体。

210 运算结果是 1024.

插入链接与图片

链接: link.

图片: Alt

带尺寸的图片: Alt

居中的图片: Alt

居中并且带尺寸的图片: Alt

当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';

生成一个适合你的列表

  • 项目
    • 项目
      • 项目
  1. 项目1
  2. 项目2
  3. 项目3
  • 计划任务
  • 完成任务

创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的：

项目Value
电脑$1600
手机$12
导管$1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列第二列第三列
第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：

TYPEASCIIHTML
Single backticks'Isn't this fun?'‘Isn’t this fun?’
Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”
Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash

创建一个自定义列表

Markdown
Text-to- HTML conversion tool
Authors
John
Luke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。2

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML。

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分

Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞​tz−1e−tdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
  • 关于 甘特图 语法，参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：

张三 李四 王五 你好！李四, 最近怎么样? 你最近怎么样，王五？ 我很好，谢谢! 我很好，谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

这将产生一个流程图。:

链接
长方形
圆
圆角长方形
菱形
  • 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图：

Created with Raphaël 2.2.0 开始 我的操作 确认？ 结束 yes no
  • 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

导出与导入

导出

如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ，生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

导入

如果你想加载一篇你写过的.md文件，在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入，
继续你的创作。

  1. mermaid语法说明 ↩︎

  2. 注脚的解释 ↩︎

JVM 性能调优 -- 线上应用 JVM 内存调优【实战】
weixin_42118323的博客
11-22 1899
相信懂与不懂的朋友都会回答不是，确实不是年轻代空间越大越好，老祖宗说过物极必反，JVM 也在堆中进行分带设计，进行分代设计必然是有原因的，我们知道 Minor GC 效率高，那 Minor GC 效率为啥高，这里面有一个根本原因就是年轻代的空间也会相对较小（当然也跟年轻代采用的垃圾回收算法等有关系），试想一下，如果年轻代空间足够大，在进行垃圾回收的时候，单单就标记 GC ROOTS 就需要消耗大量时间，最终在进行垃圾回收的时候同样也要消耗大量时间，如此以来跟 Full GC 又有什么区别呢。
JVM 性能调优
samsung_samsung的专栏
05-30 2123
这确保了类与类之间的依赖关系一致性，避免因不同类加载器加载同一类的不同版本导致的兼容性问题，维护了程序运行的稳定性。属于应用程序自定义类，不在 JRE 核心类库中，启动类加载器和扩展类加载器均无法加载，最终由应用类加载器从 ClassPath 路径下找到对应的。全盘负责委托机制是双亲委派机制的延伸，指当一个类加载器加载某个类时，该类的所有依赖类也由同一个类加载器负责加载。，先将加载请求委托给父加载器（扩展类加载器 Extension ClassLoader），扩展类加载器再委托给启动类加载器。
性能调优-------（三）1分钟带你入门JVM性能调优
小诚信驿站
04-02 6万+
版本：JDK8 一、阅读前热身： 1、了解jvm启动流程： 2、了解硬件、系统、进程三个层面的内存之间的概要内存分配，一张图你就懂： 3、下面是需要背住的重点，敲黑板！！堆内存分配，想了解参数的可以到最下面看下备注和建议： 先来个日志（看不懂那就看图）： 备注： Heap(堆内存)=eden+2survivor（年轻代）+ParOldGen（老生代）+Perm(jdk...
JVM性能调优
poplarandwillow的博客
02-17 134
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42447959/article/details/81637909
excel导入导出性能优化
04-03
由于excel导出属于可预估的内存消耗型功能，其对资源的消耗根据任务并发数量可能会影响该功能所在的JVM进程健康，则忧进行优化
入门JVM性能调优
Keith003的博客
08-22 317
版本：JDK8 一、阅读前热身：  1、了解jvm启动流程：  2、了解硬件、系统、进程三个层面的内存之间的概要内存分配，一张图你就懂：  3、下面是需要背住的重点，敲黑板！！堆内存分配，想了解参数的可以到最下面看下备注和建议：  先来个日志（看不懂那就看图）：  备注：  Heap(堆内存)=eden+2survivor（年轻代）+ParOldGen（老生代）+Perm(jdk8以前)。 ...
Markdown入门及工具、Java基础 - Java之旅1.1
alongbigbig的博客
03-18 280
Day01 1.Markdown学习 Markdown是什么？ 简单的说，Markdown用简洁的语法代替排版，而不像一般我们用的字处理软件Word或Pages有大量的排版、字体设置。 一句话总结，它实际上是个非常简单、非常容易学习的排版语法。 -来自知乎 ​ ​ 最重要的是这种语法可以复制到各大博客或者平台，平台会自动识别成为你排版的样子，非常方便。 而这边推荐一个软件: Trpora 下载地址:点击进入，需要梯子 博客图片（图床） 你的博客图片在上传后无法显示，这是什么原因？ 由于你的图片是链接到
深入理解Java虚拟机（jvm性能调优+内存模型+虚拟机原理）.zip
09-27
《深入理解Java虚拟机》是一本深度探讨Java虚拟机（JVM）的著作，涵盖了JVM性能调优、内存模型以及虚拟机原理等多个关键领域。本文将基于这些主题，详细阐述其中的重要知识点。 首先，我们要了解Java虚拟机（JVM）...
JVM性能调优实战项目.zip
11-17
在深入探究JVM性能调优实战项目之前，我们首先需要了解JVM（Java虚拟机）的基本概念。JVM是运行所有Java程序的假想计算机，是Java程序运行环境的重要组成部分。它负责在不同操作系统平台上，将Java字节码转换成特定...
javacore-JVM性能调优实战项目
11-17
JVM性能调优是Java开发中一项关键的技术活动，它涉及到对Java虚拟机运行时环境进行监控和调整，以达到提高应用性能、减少延迟、增加吞吐量和优化资源使用的最终目的。在进行JVM性能调优时，首先要具备对Java虚拟机...
jvm的学习方法
qq_35657661的博客
11-08 3846
jvm详解欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdow...
markdown个人使用总结
你就像甜甜的益达
08-05 571
在使用git的时候,总是会写很多md文件,github或者gitlab富文本都是使用的markdown,个人在使用过程中,方便查找.记录一下. 删除线 ~~这是一条删除线~~ 这是一条删除线 ...
原来Github上的README.md文件这么有意思——Markdown语言详解
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赵凯强
11-21 14万+
转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/zhaokaiqiang1992    之前一直在使用github，也在上面分享了不少的项目和Demo，每次创建新项目的时候，使用的都是默认的README.md文件，也不曾对这个文件有过什么了解。但是在看到别人写的项目的README.md里面竟然有图片、链接什么的，就感到很好奇，这效果是什么加上去的？于是便查了一下资料，结果，竟迁出了一门从
JVM性能调优的6大步骤，及关键调优参数详解
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12-18 1万+
JVM性能调优的6大步骤，及关键调优参数详解JVM性能调优方法和步骤1.监控GC的状态2.生成堆的dump文件3.分析dump文件4.分析结果，判断是否需要优化5.调整GC类型和内存分配6.不断分析和调整JVM调优参数参考 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...
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势与长短期记忆网络（LSTM）在处理时序依赖问题上的强大能力，形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参，提升了模型的预测精度与泛化能力，适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析，突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群：具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员，尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标：①解决各类时间序列预测问题，如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等；②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合，提升模型性能；③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑，通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解，同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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基于SDN的车辆网络、调度与路由中的电动汽车（EV）最优充电方案.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
jvm性能调优
11-10
<think>我们正在讨论JVM性能调优，根据用户的问题，他想要获取JVM性能调优的相关信息，包括方法和技巧。同时，用户提供了几个引用，但这些引用是关于JVM性能调优的概述性内容，我们需要结合这些引用以及我们对JVM调优的知识来回答。 注意：用户之前的问题是关于Java类加载机制，现在转向了JVM性能调优，因此我们要专注于调优部分。 回答结构： 1. 引言：简要介绍JVM性能调优的重要性。 2. 调优目标：明确调优的目标指标（如吞吐量、延迟、内存占用等）。 3. 调优方法：详细描述调优的常用方法和技巧（包括参数配置、监控工具、代码优化等）。 4. 实战步骤：给出一个典型的调优步骤（参考引用[4]中的步骤）。 5. 注意事项：调优中需要注意的问题。 6. 总结。 同时，根据要求，我们需要在回答末尾生成相关问题。 由于引用中提供了一些信息，我们可以适当引用，但主要依靠我们的知识库来构建详细内容。 注意：引用标记[^1]、[^2]等需要放在引用内容的后面，并且自然。 </think>### JVM性能调优方法与技巧详解 JVM性能调优是提升Java应用效率的关键，核心目标包括降低GC频率、减少STW时间、优化内存使用和提高吞吐量。以下是系统化的调优方法和实战技巧： --- #### 一、调优核心目标 1. **内存优化** - 减少堆内存碎片和Full GC次数 - 平衡新生代（Young Gen）和老年代（Old Gen）比例 - 示例参数： ```bash -Xms4g -Xmx4g # 堆内存初始值=最大值，避免动态扩容开销 -XX:NewRatio=2 # 新生代:老年代=1:2 ``` 2. **延迟优化** - 缩短GC暂停时间（STW），尤其是CMS/G1的并发阶段 - 关键指标：`GC Pause Time < 200ms`（视业务敏感度调整） 3. **吞吐量优化** - 提高应用有效工作时间占比 - 目标：`Throughput = (总运行时间 - GC时间) / 总运行时间 > 95%` [^4] --- #### 二、调优方法与技巧 ##### 1. **内存参数调优** | 参数 | 作用说明 | 调优场景 | |---------------------|----------------------------------|----------------------------| | `-XX:MaxTenuringThreshold` | 对象晋升老年代年龄阈值 | 减少过早晋升导致的Full GC | | `-XX:SurvivorRatio=8` | Eden与Survivor区比例（默认8:1:1）| 对象存活率高的应用 | | `-XX:+UseG1GC` | 启用G1垃圾收集器 | 大堆（>4GB）或低延迟需求 | **实战技巧**： - 若Minor GC频繁，增加`-Xmn`（新生代大小） - 若Full GC频繁，增大老年代或降低`-XX:MaxTenuringThreshold` ##### 2. **GC日志分析与监控** - **启用详细GC日志**： ```bash -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:/path/to/gc.log ``` - **关键分析工具**： - `jstat -gcutil <pid> 1000`：实时监控GC各分区使用率 - `jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof <pid>`：生成堆转储文件 - **可视化工具**：GCViewer、MAT（Memory Analyzer）分析内存泄漏[^3] ##### 3. **垃圾收集器选择策略** | 收集器 | 适用场景 | 调优重点 | |----------------|----------------------------------|----------------------------| | **Parallel GC** | 高吞吐量应用（如批处理） | `-XX:ParallelGCThreads` | | **CMS** | 低延迟Web服务（JDK8及之前） | `-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction` | | **G1** | 大内存+均衡吞吐/延迟（JDK9+默认） | `-XX:MaxGCPauseMillis=200` | > **案例**：某电商平台通过G1替换CMS，将99% GC暂停从500ms降至50ms[^3]。 ##### 4. **代码层优化** - **减少短命对象**：避免循环内创建临时对象 - **软/弱引用管理**：缓存使用`WeakHashMap`防止内存泄漏 - **堆外内存控制**：Netty等框架需限制`-XX:MaxDirectMemorySize` --- #### 三、调优标准化流程 [^4] 1. **基线分析**：无调优参数运行，采集GC日志和性能指标 2. **瓶颈定位**： - 高频Full GC → 检查老年代内存或对象泄漏 - 长暂停时间 → 优化GC算法或调整`MaxGCPauseMillis` 3. **参数迭代**：每次仅修改1-2个参数，对比测试 4. **监控验证**：使用APM工具（如SkyWalking）跟踪调优后效果 --- #### 四、注意事项 1. **避免过度调优**：优先优化代码和架构，JVM参数为最后手段 2. **版本差异**：JDK11+的ZGC/Shenandoah适用于超低延迟场景（暂停<10ms） 3. **监控持续性**：生产环境需持续监控`jstat`和GC日志[^2] > **调优本质**：在内存、吞吐量、延迟三者间寻找平衡点，公式表达： > $$\text{系统效率} = \frac{\text{有效计算时间}}{\text{总时间}} = 1 - \frac{\text{GC时间} + \text{其他开销}}{\text{总时间}}$$ --- ### 总结 JVM调优需结合监控数据、GC日志和业务场景迭代推进。优先通过`jstat`/堆转储定位瓶颈，再针对性调整内存分区或GC算法。对于多数应用，G1+合理堆大小配置即可满足需求，复杂场景可探索ZGC[^4]。
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