jvm内存参数设置

1. Heap设定与垃圾回收
Java Heap分为3个区,Young,Old和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:
l         程序内调用了System.gc()或Runtime.gc()。
l         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。
l         Java的Heap太小,一般默认的Heap值都很小。
l         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:
1ServerJVM最好将-Xms-Xmx设为相同值。为了优化GC,最好让-Xmn值约等于-Xmx1/3[2]
2.一个GUI程序最好是每1020秒间运行一次GC,每次在半秒之内完成[2]
 
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。
 
2.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。
3.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[2]。
4.4种GC
第一种为单线程GC,也是默认的GC。,该GC适用于单CPU机器。
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。
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。
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。
4种GC的具体描述参见[3]。
 
参考文章:
2. Performance tuning Java: Tuning steps
3. Tuning Garbage Collection with the 1.4.2 JavaTM Virtual Machine .
 
<think>好的,用户想了解如何配置和优化JVM内存参数。首先,我需要回忆一下JVM内存管理的基本知识,包括堆内存、非堆内存以及各个参数的作用。用户可能对-Xms、-Xmx这些基础参数比较熟悉,但可能还需要更深入的调优建议。 接下来,我需要查看用户提供的引用内容。引用[1]提到了8G和16G内存的配置模板,这可以作为具体案例。引用[3]解释了-Xms和-Xmx的作用,引用[2]提到了生成堆转储文件的参数,引用[4]则区分了标准和非标准参数。这些引用内容需要整合到回答中,确保每个建议都有依据。 用户的问题可能涉及如何根据应用需求调整内存大小,选择合适的垃圾收集器,以及处理内存溢出的情况。需要考虑不同场景下的配置,比如高吞吐量还是低延迟,以及如何监控和诊断内存问题。 另外,用户可能不知道如何选择CMS和G1垃圾收集器,需要解释两者的适用场景。同时,内存溢出时的堆转储参数也很重要,引用[2]中的-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError应该被提到。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明配置方法,并给出优化建议。还要注意引用标识的正确添加,比如在提到初始堆大小时引用[3],在给出配置模板时引用[1]。 最后,生成的相关问题要围绕JVM参数配置的常见疑问,比如不同垃圾收集器的选择、参数验证方法、内存泄漏处理等,帮助用户进一步学习。</think>### JVM内存参数配置与优化指南 #### 一、基础参数配置 1. **堆内存设置** - 初始堆大小:`-Xms<size>`(例如`-Xms4g`) - 最大堆大小:`-Xmx<size>`(例如`-Xmx8g`) 建议两者设为相等,避免堆扩展引发性能波动[^3]。 2. **非堆内存设置** - 元空间:`-XX:MetaspaceSize`和`-XX:MaxMetaspaceSize` - 代码缓存:`-XX:ReservedCodeCacheSize` 元空间默认不设上限,建议设置`MaxMetaspaceSize`防止内存泄漏[^4]。 #### 二、配置模板示例 ```bash # 8G物理内存配置(CMS收集器) -Xms4g -Xmx4g -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError [^1][^2] # 16G物理内存配置(G1收集器) -Xms12g -Xmx12g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:G1HeapRegionSize=32m ``` #### 三、优化策略 1. **垃圾收集器选择** - **CMS**:适合要求低延迟的Web应用(堆<8G) - **G1**:适合大堆内存(>8G)和可预测暂停时间场景 - **ZGC**:超低延迟(JDK11+) 2. **内存监控工具** - `jstat -gcutil <pid>` 查看GC统计 - `jmap -histo:live <pid>` 分析对象分布 - VisualVM/Mission Control图形化监控 3. **内存溢出处理** 添加`-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/path`自动生成dump文件,结合MAT工具分析对象引用链。 #### 四、调优验证方法 1. 通过`-XX:+PrintGCDetails`查看GC日志 2. 使用压测工具模拟高并发场景 3. 观察Full GC频率(建议每小时<1次)
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