JVM参数优化

本文介绍了JVM参数的设置方法,包括初始堆大小(-Xms)、最大堆大小(-Xmx)、线程栈大小(-Xss)等,并探讨了垃圾回收相关参数如-XX:+UseParNewGC和-XX:+UseConcMarkSweepGC的作用。

来源: 网奇

设置服务器端的 JVM:JAVA_OPTS="-server -Xms3000m -Xmx3000m -Xss512k"

-server:一定要作为第一个参数,在多个CPU时性能佳

-Xms:初始Heap大小,使用的最小内存

-Xmx:java heap最大值,使用的最大内存

上面两个值一般设置为同样的大小。

-Xss:每个线程的Stack大小

-verbose:gc 现实垃圾收集信息

-Xloggc:gc.log 指定垃圾收集日志文件

刚刚了解到的一些参数(待实践测试)

-Xmn:young generation的heap大小,一般设置为Xmx的3、4分之一

-XX:+UseParNewGC :缩短minor收集的时间

-XX:+UseConcMarkSweepGC :缩短major收集的时间

提示:此选项在Heap Size 比较大而且Major收集时间较长的情况下使用更合适


jamax 2007-04-13 09:05 发表评论
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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