JVM常用参数设置

本文详细介绍JVM的各种参数设置,包括堆内存配置、垃圾回收策略、监控设置以及其他常见配置选项。通过这些参数,开发者能够更有效地管理和优化Java应用程序的性能。

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堆内存设置
示例:
java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4

-Xmx3550m:设置JVM最大可用内存为3550M。
-Xms3550m:设置JVM促使内存为3550m。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。
-Xmn2g:设置年轻代大小为2G。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。

-XX:NewRatio=4:设置年轻代(包括Eden和两个Survivor区)与年老代的比值(除去持久代)。设置为4,则年轻代与年老代所占比值为1:4,年轻代占整个堆栈的1/5
-XX:SurvivorRatio=4:设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为4,则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:4,一个Survivor区占整个年轻代的1/6
-XX:MaxPermSize=16m:设置持久代大小为16m。
-XX:MaxTenuringThreshold=0:设置垃圾最大年龄。如果设置为0的话,则年轻代对象不经过Survivor区,直接进入年老代。对于年老代比较多的应用,可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值,则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制,这样可以增加对象再年轻代的存活时间,增加在年轻代即被回收的概论。

 

 

垃圾回收设置
串行收集器(JDK1.5以前主要的回收方式)
-XX:+UseSerialGC:设置串行收集器
并行收集器(吞吐量优先)
示例:
java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC  -XX:MaxGCPauseMillis=100

-XX:+UseParallelGC:选择垃圾收集器为并行收集器。此配置仅对年轻代有效。即上述配置下,年轻代使用并发收集,而年老代仍旧使用串行收集。
-XX:ParallelGCThreads=20:配置并行收集器的线程数,即:同时多少个线程一起进行垃圾回收。此值最好配置与处理器数目相等。
-XX:+UseParallelOldGC:配置年老代垃圾收集方式为并行收集。JDK6.0支持对年老代并行收集
-XX:MaxGCPauseMillis=100:设置每次年轻代垃圾回收的最长时间,如果无法满足此时间,JVM会自动调整年轻代大小,以满足此值。
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy:设置此选项后,并行收集器会自动选择年轻代区大小和相应的Survivor区比例,以达到目标系统规定的最低相应时间或者收集频率等,此值建议使用并行收集器时,一直打开。
并发收集器(响应时间优先)
示例:java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC:设置年老代为并发收集。测试中配置这个以后,-XX:NewRatio=4的配置失效了,原因不明。所以,此时年轻代大小最好用-Xmn设置。
-XX:+UseParNewGC: 设置年轻代为并行收集。可与CMS收集同时使用。JDK5.0以上,JVM会根据系统配置自行设置,所以无需再设置此值。
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction:由于并发收集器不对内存空间进行压缩、整理,所以运行一段时间以后会产生“碎片”,使得运行效率降低。此值设置运行多少次GC以后对内存空间进行压缩、整理。
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:打开对年老代的压缩。可能会影响性能,但是可以消除碎片

 

 

JMX监控设置
示例:
Java -Djava.rmi.server.hostname=192.168.71.38 -Dcom.sun.management.jmxremote.port=1090 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false  -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false
-Djava.rmi.server.hostname=192.168.71.38 设置JVM的JMS监控监听的IP地址,主要是为了防止错误的监听成127.0.0.1这个内网地址
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=1090 设置JVM的JMS监控的端口
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false 设置JVM的JMS监控不实用SSL
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false 设置JVM的JMS监控不需要认证

 

 

其它常用设置
-Dfile.encoding=UTF-8 设置JVM启动默认使用的编码方式
-XX:+DisableExplicitGC 将System.gc()调用转换成一个空操作
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 在JVM消亡之际捕获堆的一个快照

 

 

辅助打印设置
-XX:+PrintGC:输出形式:[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs] [Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]
-XX:+PrintGCDetails:输出形式:[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs] [GC [DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K->10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]
-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGC:PrintGCTimeStamps可与上面两个混合使用,输出形式:11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime:打印每次垃圾回收前,程序未中断的执行时间。可与上面混合使用。输出形式:Application time: 0.5291524 seconds
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime:打印垃圾回收期间程序暂停的时间。可与上面混合使用。输出形式:Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds
-XX:PrintHeapAtGC: 打印GC前后的详细堆栈信息
-Xloggc:filename:与上面几个配合使用,把相关日志信息记录到文件以便分析

-verbose:class 监视加载的类的情况
-verbose:gc 在虚拟机发生内存回收时在输出设备显示信息
-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

内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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