Java面试题--JVM大厂篇之全面掌握Parallel GC参数配置：实战指南

最新推荐文章于 2025-05-15 09:39:13 发布
最新推荐文章于 2025-05-15 09:39:13 发布
阅读量1.5k 收藏 29
点赞数 22
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： # Java大厂面试题 # Java虚拟机（JVM）专栏 # Java技术栈 文章标签： Parallel GC参数 高效的垃圾收集器 电商网站高并发场景 金融系统低延迟要求 GC暂停时间过长 内存溢出 频繁的Full GC
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/atgfg/article/details/140882610

目录

引言：

正文：

一、Parallel GC概述

二、Java工程师的痛点

三、Parallel GC参数配置详解

1. 基本参数

2. 新生代参数

3. 老年代参数

4. 调优参数

四、实战案例

案例一：电商网站高并发场景

案例二：金融系统低延迟要求

五、常见问题与解决方案

1. GC暂停时间过长

2. 内存溢出

3. 频繁的Full GC

结束语:

引言：

       晚上好，Java工程师们！作为一名Java开发者，你是否曾经在凌晨三点被生产环境的内存泄漏问题惊醒？是否在面对GC日志时感到无从下手？如果你对这些问题深有体会，那么这篇文章就是为你量身定制的。今天，我们将深入探讨Parallel GC的参数配置，vQingYunJiao,帮助你全面掌握这一强大的垃圾收集器，从而在实际项目中游刃有余。

正文：

一、Parallel GC概述

       Parallel GC，又称为Throughput GC，是JVM中一种高效的垃圾收集器。它的设计目标是最大化应用的吞吐量，适用于多核处理器和大内存环境。Parallel GC通过并行执行垃圾收集任务，减少了Stop-The-World（STW）暂停时间，从而提升了应用的性能。

二、Java工程师的痛点

    长时间的GC暂停：在高并发环境中，长时间的GC暂停会导致应用响应变慢，影响用户体验。

  1. GC调优的复杂性：GC调优涉及众多参数，稍有不慎就可能导致性能问题。
  2. 缺乏系统性的调优指南：市面上关于GC调优的资料繁多，但缺乏系统性和实战性的指导。
三、Parallel GC参数配置详解
1. 基本参数
  • -XX:+UseParallelGC：启用Parallel GC。
  • -XX:ParallelGCThreads=<N>：设置用于垃圾收集的并行线程数。建议设置为CPU核心数的1.5倍。
java -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=8 -jar your-application.jar
2. 新生代参数
  • -XX:NewSize=<size>：设置新生代堆的初始大小。
  • -XX:MaxNewSize=<size>：设置新生代堆的最大大小。
  • -XX:SurvivorRatio=<ratio>：设置Eden区与Survivor区的比例。
java -XX:+UseParallelGC -XX:NewSize=256m -XX:MaxNewSize=512m -XX:SurvivorRatio=8 -jar your-application.jar
3. 老年代参数
  • -XX:OldSize=<size>：设置老年代堆的初始大小。
  • -XX:MaxOldSize=<size>：设置老年代堆的最大大小。
  • -XX:TargetSurvivorRatio=<ratio>：设置目标Survivor区的占用比例。
java -XX:+UseParallelGC -XX:OldSize=512m -XX:MaxOldSize=1g -XX:TargetSurvivorRatio=90 -jar your-application.jar
4. 调优参数
  • -XX:MaxGCPauseMillis=<time>：设置最大GC暂停时间。
  • -XX:GCTimeRatio=<ratio>：设置GC时间占总时间的比例。
java -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:GCTimeRatio=4 -jar your-application.jar
四、实战案例
案例一：电商网站高并发场景

       在电商网站中，高并发是常态。为了保证用户体验，我们需要尽量减少GC暂停时间。以下是一个配置示例：

java -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:NewSize=256m -XX:MaxNewSize=512m -XX:SurvivorRatio=8 -XX:OldSize=512m -XX:MaxOldSize=1g -XX:TargetSurvivorRatio=90 -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:GCTimeRatio=4 -jar ecommerce-application.jar
案例二：金融系统低延迟要求

       在金融系统中，低延迟是至关重要的。GC暂停时间过长会导致交易延迟，从而影响系统的整体性能。通过合理配置Parallel GC参数，可以显著降低GC的暂停时间，满足金融系统的低延迟要求。以下是一个配置示例：

java -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=16 -XX:NewSize=512m -XX:MaxNewSize=1g -XX:OldSize=1g -XX:MaxOldSize=2g -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:GCTimeRatio=2 -jar finance-application.jar

通过上述配置，我们可以有效地降低GC暂停时间，满足金融系统的低延迟要求。

五、常见问题与解决方案
1. GC暂停时间过长

问题描述：在高并发场景下，GC暂停时间过长，导致应用响应变慢。

解决方案：

  • 增加并行线程数：`-XX:ParallelGCThreads=<N>`。
  • 调整新生代和老年代堆大小：`-XX:NewSize` 和 `-XX:MaxOldSize`。
  • 设置最大GC暂停时间：`-XX:MaxGCPauseMillis=<time>`。
java -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=16 -XX:NewSize=512m -XX:MaxNewSize=1g -XX:OldSize=1g -XX:MaxOldSize=2g -XX:MaxGCPauseMillis=100 -jar your-application.jar
2. 内存溢出

问题描述：应用在运行一段时间后出现内存溢出（OutOfMemoryError）。

解决方案：

  • 增加堆内存大小：-Xmx 和 -Xms。
  • 调整新生代和老年代的比例：-XX:NewSize 和 -XX:OldSize。
  • 检查代码中的内存泄漏问题。
java -XX:+UseParallelGC -Xmx4g -Xms4g -XX:NewSize=1g -XX:MaxNewSize=2g -XX:OldSize=2g -XX:MaxOldSize=3g -jar your-application.jar
3. 频繁的Full GC

问题描述：应用频繁触发Full GC，导致性能下降。

解决方案：

  • 增加老年代堆大小：-XX:MaxOldSize。
  • 调整Survivor区比例：-XX:SurvivorRatio。
  • 设置目标Survivor区占用比例：-XX:TargetSurvivorRatio。
java -XX:+UseParallelGC -XX:MaxOldSize=3g -XX:SurvivorRatio=6 -XX:TargetSurvivorRatio=80 -jar your-application.jar

结束语:

       掌握Parallel GC的参数配置并非一朝一夕之功，但只要你肯花时间和精力，定能在实际项目中游刃有余。希望这篇文章能为你提供系统性的指导，帮助你解决Java工程师在GC调优过程中遇到的种种痛点。

       无论是电商网站的高并发场景，还是金融系统的低延迟要求，合理的GC参数配置都能显著提升应用的性能。记住，调优是一个不断试验和调整的过程，只有通过实际操作和经验积累，才能真正掌握Parallel GC的奥秘。

       感谢你的阅读，祝你在Java开发的道路上越走越远，成为GC调优的高手！如果你觉得这篇文章对你有帮助，不妨分享给更多的Java工程师，让我们一起进步！

常见的 GC 算法（Parallel/CMS/G1）
KimmKing的技术博客
09-22 2292
学习了 GC 算法的相关概念之后，我们将介绍在 JVM 中这些算法的具体实现。首先要记住的是，大多数 JVM 都需要使用两种不同的 GC 算法——一种用来清理年轻代，另一种用来清理老年代。 我们可以选择 JVM 内置的各种算法。如果不通过参数明确指定垃圾收集算法，则会使用相应 JDK 版本的默认实现。本章会详细介绍各种算法的实现原理。 串行 GC（Serial GC） 串行 GC 对年轻代使用 m...
大数据新视界 --大数据大厂之数据清洗工具 OpenRefine 实战：清理与转换数据
【青云交】华为云云享专家，在技术圈个人影响力位居前17，跻身博客之星 TOP23。同时荣登【原力榜、作者周榜、领军人物和综合热榜】四榜榜首，破优快云排行榜记录！苏州地区各榜也统统拿下榜首之位，实力爆棚！非常感谢全网十多万粉丝的喜欢和关注！
09-26 5188
本文深入介绍大数据清洗工具 OpenRefine，涵盖其特点、安装使用、案例分析、高级功能、工作原理、挑战与解决方案等。通过电商、金融、社交媒体和医疗等案例展示其强大的数据清洗和转换能力，提供代码示例与图表辅助说明，并设有互动提问及资源链接。帮助开发者在大数据处理中更好地利用 OpenRefine，提高数据质量和可用性。
Java-Parallel GC介绍
Linux,Java,SpringBoot,Python,Lua略知一点
12-05 8187
JVM 垃圾收集器发展历史 JDK1.8中使用jmap -heap pid上面会出现Parallel GC jmap -heap 18378 Attaching to process ID 18378, please wait... Debugger attached successfully. Server compiler detected. JVM version is 25.261-b12 using thread-local object allocation. Parallel GC w
Parallel GC（并行垃圾回收器）原理详解
最新发布
weixin_37944816的博客
05-15 927
回收完成后，Eden 和 From Survivor 被清空，From 和 To Survivor 角色交换。：将存活对象复制到 To Survivor 区（如果 To Survivor 空间不足，则直接晋升到老年代）。：多个 GC 线程并行扫描 Eden 和 From Survivor 区，标记存活对象。：每次 Minor GC 后，存活对象的年龄 +1，达到阈值（默认 15）则晋升老年代。，G1 GC 成为默认回收器，但 Parallel GC 仍然可用。：多个线程同时进行标记和整理，减少停顿时间。
java Parallel gc_Java-Parallel GC介绍
weixin_39885469的博客
02-13 176
JVM 垃圾收集器发展历史JDK1.8中使用jmap -heap pid上面会出现Parallel GCjmap -heap 18378Attaching to process ID 18378, please wait...Debugger attached successfully.Server compiler detected.JVM version is 25.261-b12using ...
Parallel GC 最佳参数
weixin_42710740的博客
03-27 676
JVM的Parallel（吞吐量）垃圾收集器是以达到一定的吞吐量为目标的收集器，适合运行在多核处理器上的后台应用。Parallel GC的最佳参数取决于具体应用的工作负载和目标。: 设置垃圾收集时间占程序运行时间的比例，默认为99，即1%的时间用于GC。: 设置JVM堆的最大和最小大小，确保堆大小对GC影响最小，减少GC频率。: 启用Parallel GC，用于整个GC堆（包括新生代和老年代）。: 设置GC的最大暂停时间（目标时间），以毫秒为单位。: 启用Parallel GC，用于新生代。
GC悲观策略之Parallel GC篇
坚强的石头
09-21 416
先来看段代码： import java.util.*; public class SummaryCase{ public static void main(String[] args) throws Exception{ List&lt;Object&gt; caches=new ArrayList&lt;Object&gt;(); for(int i=0;i...
互联网大厂面试题合集：Java虚拟机(JVM)面试题-重点.pdf
04-19
Java虚拟机的面试题合集覆盖了JVM的主要组成部分、内存管理、垃圾收集机制、类加载机制以及调优策略，这些问题对于理解Java平台的运行机制和优化性能至关重要。熟悉这些知识点，对于准备参加一线大厂面试的计算机...
JVM大厂面试题（含答案）.pdf
10-27
在当前Java面试中，JVM（Java虚拟机）是一个核心且经常被考察的主题，几乎在任何寻求有经验Java开发人员的公司中都会被提及。...通过上述知识点的掌握，相信对于JVM面试题将不再陌生，能够从容应对。
深入Java虚拟机：JVM优化、组成与GC调优实战
赵KK的博客
03-08 1134
JVM的优化是一个复杂而细致的工作，它需要开发者对JVM的工作原理有深入的理解。通过本文的介绍，希望你能对JVM的优化、组成和GC调优有一个全面的认识。记得在实践中不断尝试和调整，找到最适合你应用的配置。让我们一起在Java的世界里不断进步！
这些年，为了进大厂背过的Java面试题(JVM篇)，全在这儿了！
十年Java老兵的实战笔记，带你手搓代码！
04-27 1009
作为一名有着 10 年 Java 开发经验的老鸟，回想起当年为了进大厂疯狂背面试题的日子，真是感慨万千。 如今市面上的面试题分享大多泛泛而谈，对于真正想提升技术、应对大厂面试的小伙伴帮助有限。 各位coder们都知道，JVM（Java 虚拟机）是 Java 语言的核心，也是面试中的高频考点。尤其是在冲击像阿里这样的大厂时，对 JVM 的深入理解更是必不可少。 今天就把这些宝贵的经验和面试题分享给大家，希望能帮助大家少走弯路，顺利拿下心仪的 offer。
Parallel GC
weixin_43835869的博客
12-31 1506
Parallel GC 并行垃圾收集器：在young generation使用mark-copy，在Old Generation使用mark-sweep-compact；且在Young Generation和Old Generation 都会stop-the-world；收集器都使用多线程进行标记-复制和标记-压缩。 -XX:ParallelGCThreads=0 —指定并行垃圾收集器执行的线程数量；默认为所在机器的逻辑核数；当逻辑核数超过8时计算公式为： ...
JVM之GC
animatelife的博客
11-09 1341
垃圾收集器、并行GC、串行GC、新生代并行GC、老年代并行GC、标记清除算法、标记复制算法、标记清除整理算法、G1GC、ZGC、CMSGC、ShennandoahGC、GC的选择与组合、强软弱虚引用与GC
【java】java Parallel GC 该怎么看？
九师兄
07-13 534
1.概述 转载：http://anyteam.me/garbage-collection-algorithms-parallel-gc/ 建议看原文。 这个组合的垃圾收集器使用标记-复制的方式清理年轻代，使用标记-清除-整理的方式清理老年代。它们都会触发Stop-the-world暂停，挂起应用的全部线程。它们都会使用多线程来运行标记和复制/整理，这也是Parallel GC名字的由来。使用这种方法，垃圾收集的次数会明显减少很多。 垃圾收集时使用的线程数可以通过参数-XX:ParallelGCThread.
java 虚拟机(jvm)-19-JVM GC Parallel Collector Java 并行垃圾收集器
热门推荐
01-03 1万+
The Parallel Collector 并行收集器（此处也称为吞吐量收集器）是类似于串行收集器的分代收集器。 串行和并行收集器之间的主要区别在于并行收集器具有多个线程，用于加速垃圾收集。 使用命令行选项-XX:+UseParallelGC启用并行收集器。 默认情况下，使用此选项，可以并行运行次要集合和主要集合，以进一步减少垃圾收集开销。 并行收集器垃圾收集器线程数 在具有&lt;N&gt;硬...
JVM虚拟机（十二）ParallelGC、CMS、G1垃圾收集器的 GC 日志解析
ACGkaka的博客
04-22 2196
JVM虚拟机（十二）ParallelGC、CMS、G1垃圾收集器的 GC 日志解析
rk3588调用npu
02-16
### RK3588平台NPU调用方法 #### 创建和初始化NPU环境 为了在RK3588平台上成功调用NPU进行神经网络推理或加速，首先需要确保设备已正确配置并加载了相应的驱动程序。Rockchip的官方固件通常已经预装了RKNPU驱动[^3]。 一旦确认硬件准备就绪，可以通过以下方式创建和初始化NPU环境： ```cpp #include "rknn_api.h" // 初始化模型路径和其他参数 const char* model_path = "./model.rknn"; int ret; rknn_context ctx; ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, NULL); if (ret < 0) { printf("Failed to initialize rknn context\n"); } ``` 这段代码展示了如何使用`rknn_api.h`库来初始化一个RKNN上下文对象，这一步骤对于后续的操作至关重要[^2]。 #### 加载和编译模型 接下来，在实际运行之前还需要加载预先训练好的神经网络模型文件（通常是`.rknn`格式）。此过程涉及读取模型二进制数据，并将其传递给RKNN API以便内部处理和优化。 ```cpp // 假设模型已经被转换成 .rknn 文件格式 char *model_data; // 模型的数据指针 size_t model_size; // 模型大小 FILE *fp = fopen(model_path, "rb+"); fseek(fp, 0L, SEEK_END); model_size = ftell(fp); rewind(fp); model_data = (char *)malloc(sizeof(char)*model_size); fread(model_data, sizeof(unsigned char), model_size, fp); fclose(fp); // 将模型数据传入RKNN API ret = rknn_load_rknn(ctx, &model_data, &model_size); free(model_data); if(ret != 0){ printf("Load Model Failed!\n"); } else{ printf("Model Loaded Successfully.\n"); } ``` 这里说明了从磁盘读取模型文件的具体操作流程，并通过API函数将这些信息提交给了底层框架去解析和设置好用于推断所需的资源[^1]。 #### 执行前向传播计算 当一切准备工作完成后就可以开始真正的预测工作——即让NPU执行一次完整的前向传播运算。这个阶段主要是构建输入张量、启动异步任务以及收集输出结果。 ```cpp float input_tensor[INPUT_SIZE]; // 输入特征图数组 float output_tensors[MAX_OUTPUTS][OUTPUT_SIZE]; // 输出特征图数组 struct rknn_input inputs[] = {{input_tensor}}; struct rknn_output outputs[MAX_OUTPUTS]; for(int i=0;i<NUM_ITERATIONS;++i){ memset(inputs, 0 ,sizeof(struct rknn_input)); memcpy(input_tensor, inputData[i], INPUT_SIZE*sizeof(float)); // 启动推理任务 ret = rknn_run(ctx, nullptr); if(ret!=0){ printf("Inference failed at iteration %d", i); break; } // 获取输出结果 for(size_t j=0;j<num_outputs;++j){ struct rknn_output& out = outputs[j]; size_t bufSize = OUTPUT_SIZE * sizeof(float); void* buffer = malloc(bufSize); ret = rknn_get_output(ctx, j, &out.datatype, &buffer, &bufSize, false); if(!ret && buffer){ memcpy(output_tensors[j], buffer, bufSize); free(buffer); } } } printf("All iterations completed successfully."); ``` 上述片段体现了典型的基于RKNN SDK的应用场景：先准备好待测样本作为输入；接着触发内核中的计算逻辑；最后获取到经过变换后的响应值供下一步分析所用[^4]。
评论 6
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

青云交

优质创作不易，期待你的打赏。

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值