jvm参数配置

本文介绍了JVM参数配置的多种方法,包括在Tomcat中直接配置和通过MyEclipse设置,并提供了标准配置示例,涉及内存区域、垃圾收集器选择、GC线程数等关键参数。同时,讲解了四种类型的垃圾收集器(SerialGC, ParallelGC, CMS, G1)及其特点。文章还阐述了JVM堆大小的默认值和调优建议,以及遇到的错误和解决办法。

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一.关于JVM参数配置,有多种途径。

1.在tomcat中直接配置的

打开tomcat的安装目录, 在bin下修改catalina.bat文件

添加如下:

set “JAVA_OPTS=-Xmx300m -Xms300m -Xmn100m -XX:SurvivorRatio=8”

在这个位置:

启动tomcat即可起作用。

2.使用Myecplise,配置JVM参数

双击Tomcat,打开在如下位置,配置:

-Xmx300m
-Xms300m
-Xmn100m
-XX:SurvivorRatio=8

在如下位置即可。

然后启动项目,即可起作用。

二.标准配置:

[这里是图片003]

-Xmx300m
-Xms300m
-Xmn100m
-XX:SurvivorRatio=8

-XX:+UseG1GC
-XX:MaxTenuringThreshold=14
-XX:ParallelGCThreads=8
-XX:ConcGCThreads=8

-XX:+DisableExplicitGC

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=d:/a.dump
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintHeapAtGC
-XX:+TraceClassLoading
-XX:+PrintClassHistogram

[这里是图片004]

进行JVM的优化的这些参数

解释如下:

[这里是图片005]

-Xmx300m       最大堆大小
-Xms300m         初始堆大小
-Xmn100m         年轻代大小
-XX:SurvivorRatio=8       Eden区与Survivor区的大小比值,设置为8,则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:8,一个Survivor区占整个年轻代的1/10

-XX:+UseG1GC       使用 G1 (Garbage First) 垃圾收集器
-XX:MaxTenuringThreshold=14   提升年老代的最大临界值(tenuring threshold). 默认值为 15[每次GC,增加1岁,到15岁如果还要存活,放入Old区]
-XX:ParallelGCThreads=8   设置垃圾收集器在并行阶段使用的线程数[一般设置为本机CPU线程数相等,即本机同时可以处理的个数,设置过大也没有用]
-XX:ConcGCThreads=8     并发垃圾收集器使用的线程数量

-XX:+DisableExplicitGC          禁止在启动期间显式调用System.gc()

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError OOM时导出堆到文件
-XX:HeapDumpPath=d:/a.dump    导出OOM的路径
-XX:+PrintGCDetails      打印GC详细信息
-XX:+PrintGCTimeStamps     打印CG发生的时间戳
-XX:+PrintHeapAtGC       每一次GC前和GC后,都打印堆信息
-XX:+TraceClassLoading     监控类的加载
-XX:+PrintClassHistogram       按下Ctrl+Break后,打印类的信息

[这里是图片006]

三.我们把GC分成4种类型

1. SerialGC
参数-XX:+UseSerialGC
就是Young区和old区都使用serial 垃圾回收算法,
2. ParallelGC
参数-XX:+UseParallelGC
Young区:使用Parallel scavenge 回收算法
Old 区:可以使用单线程的或者Parallel 垃圾回收算法,由 -XX:+UseParallelOldGC 来控制
3. CMS
参数-XX:+UseConcMarkSweepGC
Young区:可以使用普通的或者parallel 垃圾回收算法,由参数 -XX:+UseParNewGC来控制
Old 区:只能使用Concurrent Mark Sweep
4. G1
参数:-XX:+UseG1GC
没有young/old区

四.一些配置解释

1.选项/默认值 说明
-XX:+UseG1GC 使用 G1 (Garbage First) 垃圾收集器
-XX:MaxGCPauseMillis=n 设置最大GC停顿时间(GC pause time)指标(target). 这是一个软性指标(soft goal), JVM 会尽量去达成这个目标.
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=n 启动并发GC周期时的堆内存占用百分比. G1之类的垃圾收集器用它来触发并发GC周期,基于整个堆的使用率,而不只是某一代内存的使用比. 值为 0 则表示"一直执行GC循环". 默认值为 45.
-XX:NewRatio=n 新生代与老生代(new/old generation)的大小比例(Ratio). 默认值为 2.
-XX:SurvivorRatio=n eden/survivor 空间大小的比例(Ratio). 默认值为 8.
-XX:MaxTenuringThreshold=n 提升年老代的最大临界值(tenuring threshold). 默认值为 15.
-XX:ParallelGCThreads=n 设置垃圾收集器在并行阶段使用的线程数,默认值随JVM运行的平台不同而不同.
-XX:ConcGCThreads=n 并发垃圾收集器使用的线程数量. 默认值随JVM运行的平台不同而不同.
-XX:G1ReservePercent=n 设置堆内存保留为假天花板的总量,以降低提升失败的可能性. 默认值是 10.
-XX:G1HeapRegionSize=n 使用G1时Java堆会被分为大小统一的的区(region)。此参数可以指定每个heap区的大小. 默认值将根据 heap size 算出最优解. 最小值为 1Mb, 最大值为 32Mb.

2.JVM堆大小的默认最大和最小值(参考)

操作系统及JVM类型

初始堆的大小(Xms)

最大堆的大小(Xmx)

Linux/Solaris,32位客户端

16MB

256MB

Linux/Solaris,32位服务器

64MB

取1GB和物理内存大小1/4二者中的最小值

Linux/Solaris,64位服务器

取512MB和物理内存大小1/64二者中的最小值

取32GB和物理内存大小1/4二者中的最小值

MacOS,64位服务器型JVM

64MB

取1GB和物理内存大小1/4二者中的最小值

32位Window系统,客户端型JVM

16MB

256MB

64位Window系统,客户端型JVM

64MB

1GB和物理内存大小1/4二者中的最小值

3.一般性调优办法

-Xmx 和-Xms 一般设置为一样大小,这样能稍微提高GC的运行效率,因为他/她不再需要估算堆是否需要调整大小了

JVM参数配置报错:

1.Conflicting collector combinations in option list; please refer to the release notes for the combina
报错:使用多种GC导致GC冲突

JVM参数设置详细说明、JVM 参数设置详细说明 1: heap size a: -Xmx 指定jvm的最大heap大小,如:-Xmx=2g b: -Xms 指定jvm的最小heap大小,如:-Xms=2g,高并发应用,建议和-Xmx一样,防止因为内存收缩/突然增大带来的性能影响。 c: -Xmn 指定jvm中New Generation的大小,如:-Xmn256m。这个参数很影响性能,如果你的程序需要比较多的临时内存,建议设置到512M,如果用的少,尽量降低这个数值,一般来说128/256足以使用了。 d: -XX:PermSize= 指定jvm中Perm Generation的最小值,如:-XX:PermSize=32m。这个参数需要看你的实际情况,可以通过jmap命令看看到底需要多少。 e: -XX:MaxPermSize= 指定Perm Generation的最大值,如:-XX:MaxPermSize=64m f: -Xss 指定线程桟大小,如:-Xss128k,一般来说,webx框架下的应用需要256K。如果你的程序有大规模的递归行为,请考虑设置到512K/1M。这个需要全面的测试才能知道。不过,256K已经很大了。这个参数对性能的影响比较大的。 g: -XX:NewRatio= 指定jvm中Old Generation heap size与New Generation的比例,在使用CMS GC的情况下此参数失效,如:-XX:NewRatio=2 h: -XX:SurvivorRatio= 指定New Generation中Eden Space与一个Survivor Space的heap size比例,-XX:SurvivorRatio=8,那么在总共New Generation为10m的情况下,Eden Space为8m i: -XX:MinHeapFreeRatio= 指定jvm heap在使用率小于n的情况下,heap进行收缩,Xmx==Xms的情况下无效,如:-XX:MinHeapFreeRatio=30 j: -XX:MaxHeapFreeRatio= 指定jvm heap在使用率大于n的情况下,heap 进行扩张,Xmx==Xms的情况下无效,如:-XX:MaxHeapFreeRatio=70 k: -XX:LargePageSizeInBytes= 指定Java heap的分页页面大小, 如:-XX:LargePageSizeInBytes=128m 2: garbage collector a: -XX:+UseParallelGC 指定在New Generation使用parallel collector,并行收集,暂停,app threads,同时启动多个垃圾回收thread,不能和CMS gc一起使用。系统吨吐量优先,但是会有较长长时间的app pause,后台系统任务可以使用此 gc b: -XX:ParallelGCThreads= 指定parallel collection时启动的thread个数,默认是物理processor的个数 c: -XX:+UseParallelOldGC 指定在Old Generation使用parallel collector d: -XX:+UseParNewGC 指定在New Generation使用parallel collector,是UseParallelGC的gc的升级版本,有更好的性能或者优点,可以和CMS gc一起使用 e: -XX:+CMSParallelRemarkEnabled 在使用UseParNewGC的情况下,尽量减少mark的时间 f: -XX:+UseConcMarkSweepGC 指定在Old Generation使用concurrent cmark sweep gc、gc thread和app thread并行(在init-mark和remark时pause app thread)。app pause时间较短,适合交互性强的系统,如web server g: -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection 在使用concurrent gc的情况下,防止memory fragmention,对live object进行整理,使memory 碎片减少 h: -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction= 指示在old generation 在使用了n%的比例后,启动concurrent collector,默认值是68,如:-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 有个bug,在低版本(1.5.09 and early)的jvm上出现, http://bugs.sun.com/bugdatabase/view_bug.do?bug_id=6486089 i: -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly 指示只有在old generation在使用了初始化的比例后concurrent collector启动收集 3:others a: -XX:MaxTenuringThreshold= 指定一个object在经历了n次young gc后转移到old generation区,在linux64的java6下默认值是15,此参数对于throughput collector无效,如:-XX:MaxTenuringThreshold=31 b: -XX:+DisableExplicitGC 禁止java程序中的full gc,如System.gc()的调用。最好加上么,防止程序在代码里误用了。对性能造成冲击。 c: -XX:+UseFastAccessorMethods get、set方法转成本地代码 d: -XX:+PrintGCDetails 打应垃圾收集的情况如: [GC 15610.466: [ParNew: 229689K->20221K(235968K), 0.0194460 secs] 1159829K->953935K(2070976K), 0.0196420 secs] e: -XX:+PrintGCTimeStamps 打应垃圾收集的时间情况,如: [Times: user=0.09 sys=0.00, real=0.02 secs] f: -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime 打应垃圾收集时,系统的停顿时间,如: Total time for which application threads were stopped: 0.0225920 seconds 4: a web server product sample and process JAVA_OPTS=" -server -Xmx2g -Xms2g -Xmn256m -XX:PermSize=128m -Xss256k -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:LargePageSizeInBytes=128m -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 " 最初的时候我们用UseParallelGC和UseParallelOldGC,heap开了3G,NewRatio设成1。这样的配置下young gc发生频率约12、3秒一次,平均每次花费80ms左右,full gc发生的频率极低,每次消耗1s左右。从所有gc消耗系统时间看,系统使用率还是满高的,但是不论是young gc还是old gc,application thread pause的时间比较长,不合适 web 应用。我们也调小New Generation的,但是这样会使full gc时间加长。 后来我们就用CMS gc(-XX:+UseConcMarkSweepGC),当时的总heap还是3g,新生代1.5g后,观察不是很理想,改为jvm heap为2g新生代设置-Xmn1g,在这样的情况下young gc发生的频率变成7、8秒一次,平均每次时间40-50毫秒左右,CMS gc很少发生,每次时间在init-mark和remark(two steps stop all app thread)总共平均花费80-90ms左右。 在这里我们曾经New Generation调大到1400m,总共2g的jvm heap,平均每次ygc花费时间60-70ms左右,CMS gc的init-mark和remark之和平均在50ms左右,这里我们意识到错误的方向,或者说CMS的作用,所以进行了修改。 最后我们调小New Generation为256m,young gc 2、3秒发生一次,平均停顿时间在25毫秒左右,CMS gc的init-mark和remark之和平均在50ms左右,这样使系统比较平滑,经压力测试,这个配置下系统性能是比较高的。 在使用CMS gc的时候他有两种触发gc的方式:gc估算触发和heap占用触发。我们的1.5.0.09 环境下有次old 区heap占用在30%左右,她就频繁gc,个人感觉系统估算触发这种方式不靠谱,还是用 heap 使用比率触发比较稳妥。 这些数据都来自64位测试机,过程中的数据都是我在jboss log找的,当时没有记下来,可能存在一点点偏差,但不会很大,基本过程就是这样。 5: 总结 web server作为交互性要求较高的应用,我们应该使用Parallel+CMS,UseParNewGC这个在jdk6 -server上是默认的new generation gc,新生代不能太大,这样每次pause会短一些。CMS mark-sweep generation可以大一些,可以根据pause time实际情况控制。
这个错误信息表明,在尝试向数据库插入数据时,提供的日期值 `'12830-08-01 00:00:00'` 超出了 MySQL 中 `DATETIME` 或 `TIMESTAMP` 类型的有效范围。 ### 原因分析 1. **MySQL 的有效日期范围** - 对于 `DATE`, `DATETIME`, 和 `TIMESTAMP` 数据类型,有效的日期范围通常是: ``` 1000-01-01 到 9999-12-31 (对于 DATE/DATETIME) 1970-01-01 到 2038-01-19 (对于 TIMESTAMP) ``` 提供的日期 `'12830-08-01'` 远远超出了上述范围,因此无法存储到列 `end_date` 中。 2. **输入验证不足** 如果未对用户输入或程序生成的数据进行严格的校验,则可能导致这种无效日期进入数据库操作流程。 --- ### 解决方案 #### 方法一:修正数据源中的非法日期值 检查并修改导致该问题的具体记录。例如,如果你发现某个字段被误设为未来的极端年份(如12830),可以将其调整为合理的数值(比如当前时间或其他合法值)。示例 SQL 修改命令如下: ```sql UPDATE your_table_name SET end_date = '9999-12-31' WHERE id = problematic_id; ``` #### 方法二:在应用层添加数据验证逻辑 确保所有传递给数据库的操作都经过合法性检查,避免类似超出范围的情况发生。可以在代码中加入条件判断: ```python import datetime def validate_date(date_str): try: # 尝试解析字符串为标准格式,并限制最大日期不超过指定范围 dt_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') max_allowed_date = datetime.datetime(9999, 12, 31) # 最大允许日期设置 if dt_obj > max_allowed_date or dt_obj < datetime.datetime(1900, 1, 1): # 可选最小日期设置 raise ValueError("Date out of valid range") except Exception as e: print(f"Invalid date {date_str}: {e}") return False return True # 测试函数 test_dates = ["12830-08-01 00:00:00", "2024-05-20 12:30:00"] for d in test_dates: is_valid = validate_date(d) print(f"{d} -> {'Valid' if is_valid else 'Not Valid'}") ``` #### 方法三:更改表结构以适应更大范围的需求 如果业务场景确实需要处理非常遥远未来的时间点,考虑使用更大的容器替代默认的数据类型——将现有 DATETIME 改成 BIGINT 来直接保存 Unix 时间戳形式表示的大整数即可支持任意大小数字代表无限延伸时刻。 不过需注意这会牺牲掉一部分查询便利性和标准化规范优势! --- ### 总结建议 优先从源头解决问题,即保证正确的原始数据质量;其次增强系统健壮性的措施也很关键,包括但不限于前端界面提示、后端API接口约束以及SQL脚本层面的安全防护机制等多方面努力共同防范此类异常的发生概率降至最低限度之内。
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