JVM(Java虚拟机)内存设置

IDEA调优-四大基础配置-编码纵享丝滑 2>这对于拥有多个项目的开发人员来说尤为重要,可以有效降低内存占用,特别是对于内存资源有限的机器。2>特别是在构建复杂的项目或使用大量插件的情况下,增加共享堆内存可以提高构建的稳定性。较大的保留代码缓存可以提高 JIT 编译的效率,但可能导致内存浪费。较小的保留代码缓存可以减少内存占用,但可能降低 JIT 编译的效率。较小的停留时间可以提高软引用缓存的命中率,但可能导致频繁的淘汰。较大的停留时间可以减少淘汰的频率,但可能降低软引用缓存的命中率。较小的初始堆栈可以减少内存占用,但可能导致频繁的垃圾回收。 阅读详情

转自:http://www.cnblogs.com/jack204/archive/2012/07/02/2572932.html

一、设置JVM内存设置

1. 设置JVM内存的参数有四个:

-Xmx   Java Heap最大值,默认值为物理内存的1/4,最佳设值应该视物理内存大小及计算机内其他内存开销而定;

-Xms   Java Heap初始值,Server端JVM最好将-Xms和-Xmx设为相同值,开发测试机JVM可以保留默认值;

-Xmn   Java Heap Young区大小,不熟悉最好保留默认值;

-Xss   每个线程的Stack大小,不熟悉最好保留默认值;

2. 如何设置JVM内存分配:

(1)当在命令提示符下启动并使用JVM时(只对当前运行的类Test生效):

java -Xmx128m -Xms64m -Xmn32m -Xss16m Test

(2)当在集成开发环境下(如eclipse)启动并使用JVM时:

a. 在eclipse根目录下打开eclipse.ini,默认内容为(这里设置的是运行当前开发工具的JVM内存分配):

  1. -vmargs  
  2. -Xms40m  
  3. -Xmx256m 

-vmargs表示以下为虚拟机设置参数,可修改其中的参数值,也可添加-Xmn,-Xss,另外,eclipse.ini内还可以设置非堆内存,如:-XX:PermSize=56m,-XX:MaxPermSize=128m。

此处设置的参数值可以通过以下配置在开发工具的状态栏显示:

在eclipse根目录下创建文件options,文件内容为:org.eclipse.ui/perf/showHeapStatus=true

修改eclipse根目录下的eclipse.ini文件,在开头处添加如下内容:

  1. -debug  
  2. options  
  3. -vm  
  4. javaw.exe 

重新启动eclipse,就可以看到下方状态条多了JVM信息。

b. 打开eclipse-窗口-首选项-Java-已安装的JRE(对在当前开发环境中运行的java程序皆生效)

编辑当前使用的JRE,在缺省VM参数中输入:-Xmx128m -Xms64m -Xmn32m -Xss16m

c. 打开eclipse-运行-运行-Java应用程序(只对所设置的java类生效)

选定需设置内存分配的类-自变量,在VM自变量中输入:-Xmx128m -Xms64m -Xmn32m -Xss16m

注:如果在同一开发环境中同时进行了b和c设置,则b设置生效,c设置无效,如:

开发环境的设置为:-Xmx256m,而类Test的设置为:-Xmx128m -Xms64m,则运行Test时生效的设置为:

-Xmx256m -Xms64m

(3)当在服务器环境下(如Tomcat)启动并使用JVM时(对当前服务器环境下所以Java程序生效):

a. 设置环境变量:

变量名:CATALINA_OPTS

变量值:-Xmx128m -Xms64m -Xmn32m -Xss16m

b. 打开Tomcat根目录下的bin文件夹,编辑catalina.bat,将其中的�TALINA_OPTS%(共有四处)替换为:-Xmx128m -Xms64m -Xmn32m -Xss16m

二、查看设置JVM内存信息

Runtime.getRuntime().maxMemory(); //最大可用内存,对应-Xmx

Runtime.getRuntime().freeMemory(); //当前JVM空闲内存

Runtime.getRuntime().totalMemory(); //当前JVM占用的内存总数,其值相当于当前JVM已使用的内存及freeMemory()的总和

关于maxMemory(),freeMemory()和totalMemory():

maxMemory()为JVM的最大可用内存,可通过-Xmx设置,默认值为物理内存的1/4,设值不能高于计算机物理内存;

totalMemory()为当前JVM占用的内存总数,其值相当于当前JVM已使用的内存及freeMemory()的总和,会随着JVM使用内存的增加而增加;

freeMemory()为当前JVM空闲内存,因为JVM只有在需要内存时才占用物理内存使用,所以freeMemory()的值一般情况下都很小,而 JVM实际可用内存并不等于freeMemory(),而应该等于maxMemory()-totalMemory()+freeMemory()。及其 设置JVM内存分配。

官方文档见:

http://docs.sun.com/source/819-0084/pt_tuningjava.html

java启动参数共分为三类;
其一是标准参数(-),所有的JVM实现都必须实现这些参数的功能,而且向后兼容;
其二是非标准参数(-X),默认jvm实现这些参数的功能,但是并不保证所有jvm实现都满足,且不保证向后兼容;
其三是非Stable参数(-XX),此类参数各个jvm实现会有所不同,将来可能会随时取消,需要慎重使用;

标准参数中比较有用的:

verbose 
-verbose:class
 
 输出jvm载入类的相关信息,当jvm报告说找不到类或者类冲突时可此进行诊断。
-verbose:gc 
 输出每次GC的相关情况。
-verbose:jni 
 输出native方法调用的相关情况,一般用于诊断jni调用错误信息。

非标准参数又称为扩展参数

一般用到最多的是

-Xms512m  设置JVM促使内存为512m。此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。

-Xmx512m ,设置JVM最大可用内存为512M。

-Xmn200m:设置年轻代大小为200M。整个堆大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m,所以增大年轻代后,将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。

-Xss128k:

设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M,以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下,减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的,不能无限生成,经验值在3000~5000左右。

 

 

-Xloggc:file
 与-verbose:gc功能类似,只是将每次GC事件的相关情况记录到一个文件中,文件的位置最好在本地,以避免网络的潜在问题。
 若与verbose命令同时出现在命令行中,则以-Xloggc为准。
-Xprof

 跟踪正运行的程序,并将跟踪数据在标准输出输出;适合于开发环境调试。

用-XX作为前缀的参数列表在jvm中可能是不健壮的,SUN也不推荐使用,后续可能会在没有通知的情况下就直接取消了;但是由于这些参数中的确有很多是对我们很有用的,比如我们经常会见到的-XX:PermSize、-XX:MaxPermSize等等;

 

首先来介绍行为参数:

参数及其默认值描述
-XX:-DisableExplicitGC禁止调用System.gc();但jvm的gc仍然有效
-XX:+MaxFDLimit最大化文件描述符的数量限制
-XX:+ScavengeBeforeFullGC新生代GC优先于Full GC执行
-XX:+UseGCOverheadLimit在抛出OOM之前限制jvm耗费在GC上的时间比例
-XX:-UseConcMarkSweepGC对老生代采用并发标记交换算法进行GC
-XX:-UseParallelGC启用并行GC
-XX:-UseParallelOldGC对Full GC启用并行,当-XX:-UseParallelGC启用时该项自动启用
-XX:-UseSerialGC启用串行GC
-XX:+UseThreadPriorities启用本地线程优先级

 

上面表格中黑体的三个参数代表着jvm中GC执行的三种方式,即串行、并行、并发;
串行(SerialGC)是jvm的默认GC方式,一般适用于小型应用和单处理器,算法比较简单,GC效率也较高,但可能会给应用带来停顿;
并行(ParallelGC)是指GC运行时,对应用程序运行没有影响,GC和app两者的线程在并发执行,这样可以最大限度不影响app的运行;
并发(ConcMarkSweepGC)是指多个线程并发执行GC,一般适用于多处理器系统中,可以提高GC的效率,但算法复杂,系统消耗较大;

 

性能调优参数列表:

参数及其默认值描述
-XX:LargePageSizeInBytes=4m设置用于Java堆的大页面尺寸
-XX:MaxHeapFreeRatio=70GC后java堆中空闲量占的最大比例
-XX:MaxNewSize=size新生成对象能占用内存的最大值
-XX:MaxPermSize=64m老生代对象能占用内存的最大值
-XX:MinHeapFreeRatio=40GC后java堆中空闲量占的最小比例
-XX:NewRatio=2新生代内存容量与老生代内存容量的比例
-XX:NewSize=2.125m新生代对象生成时占用内存的默认值
-XX:ReservedCodeCacheSize=32m保留代码占用的内存容量
-XX:ThreadStackSize=512设置线程栈大小,若为0则使用系统默认值
-XX:+UseLargePages使用大页面内存

 

 我们在日常性能调优中基本上都会用到以上黑体的这几个属性; 

 

调试参数列表:

参数及其默认值描述
-XX:-CITime打印消耗在JIT编译的时间
-XX:ErrorFile=./hs_err_pid<pid>.log保存错误日志或者数据到文件中
-XX:-ExtendedDTraceProbes开启solaris特有的dtrace探针
-XX:HeapDumpPath=./java_pid<pid>.hprof指定导出堆信息时的路径或文件名
-XX:-HeapDumpOnOutOfMemoryError当首次遭遇OOM时导出此时堆中相关信息
-XX:出现致命ERROR之后运行自定义命令
-XX:OnOutOfMemoryError="<cmd args>;<cmd args>"当首次遭遇OOM时执行自定义命令
-XX:-PrintClassHistogram遇到Ctrl-Break后打印类实例的柱状信息,与jmap -histo功能相同
-XX:-PrintConcurrentLocks遇到Ctrl-Break后打印并发锁的相关信息,与jstack -l功能相同
-XX:-PrintCommandLineFlags打印在命令行中出现过的标记
-XX:-PrintCompilation当一个方法被编译时打印相关信息
-XX:-PrintGC每次GC时打印相关信息
-XX:-PrintGC Details每次GC时打印详细信息
-XX:-PrintGCTimeStamps打印每次GC的时间戳
-XX:-TraceClassLoading跟踪类的加载信息
-XX:-TraceClassLoadingPreorder跟踪被引用到的所有类的加载信息
-XX:-TraceClassResolution跟踪常量池
-XX:-TraceClassUnloading跟踪类的卸载信息
-XX:-TraceLoaderConstraints跟踪类加载器约束的相关信息

 

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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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旻记@tech 866

java设置jvm内存_JVM(java 虚拟机)内存设置

一、设置JVM内存设置1. 设置JVM内存的参数有四个:-Xmx Java Heap最大值,默认值为物理内存的1/4,最佳设值应该视物理内存大小及计算机内其他内存开销而定;-Xmx此设置控制 Java 堆的最大大小。正确调整此参数有助于降低垃圾回收开销,从而缩短服务器响应时间并提高吞吐量。对于某些应用程序来说,此选项的缺省设置可能会太低,从而导致发生大量小型垃圾回收。缺省值: 512 MB建...

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