JVM参数配置

JVM参数配置整理:
-Xms:堆的最小值
-Xmx:堆的最大值 设置这两个参数一样可以避免堆自动扩展
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 可以让虚拟机在出现内存溢出异常时跳出当前内存堆转触快照
-XX:+HeapDumpPath 导出OOM的路径
-XX:permSize -XX:MaxPermSize 限制方法区的大小
-XX:MaxDirectMemorySize 指定本机直接内存大小,如果不指定默认与java堆最大值(-Xmx)相同
-XX:+PrintGCDetails 在GC结束后输出GC的信息
-XX:+PrintHeapAtGC:每一次GC之后,打印堆信息
-XX:OnOutOfMemoryError 在OOM时,执行一个脚本
-XX:+PrintClassHistogram 运行时,按Ctrl+Break打印类的相关信息
-XX:+PrintGCTimeStamps 打印GC发生的时间戳
-Xss 栈大小分配,通常在几百k,当栈大小分配的过多时,可以运行的线程数就会变小。栈的大小决定函数调用的深度
-XX:+UseSerialGC:在新生代和老年代使用串行收集器
-XX:SurvivorRatio:设置eden区大小和survivior区大小的比例
-XX:NewRatio:新生代和老年代的比
-XX:+UseParNewGC:在新生代使用并行收集器
-XX:+UseParallelGC :新生代使用并行回收收集器
-XX:+UseParallelOldGC:老年代使用并行回收收集器
-XX:ParallelGCThreads:设置用于垃圾回收的线程数
-XX:+UseConcMarkSweepGC:新生代使用并行收集器,老年代使用CMS+串行收集器
-XX:ParallelCMSThreads:设定CMS的线程数量
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction:设置CMS收集器在老年代空间被使用多少后触发
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:设置CMS收集器在完成垃圾收集后是否要进行一次内存碎片的整理
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction:设定进行多少次CMS垃圾回收后,进行一次内存压缩
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled:允许对类元数据进行回收
-XX:CMSInitiatingPermOccupancyFraction:当永久区占用率达到这一百分比时,启动CMS回收
-XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly:表示只在到达阀值的时候,才进行CMS回收

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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