jvm调优总结

本文介绍JVM堆配置的细节,包括堆大小设置、垃圾回收器选择及调优策略。并提供吞吐量优先和响应时间优先两种场景下的典型配置案例。


堆大小设置

JVM 中最大堆大小有三方面限制:

相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;

系统的可用虚拟内存限制;

系统的可用物理内存限制。

32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。而在windows下,由于windows内存管理的问题,jvm能用的内存可能会更少。

典型设置:

java -Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=64m -XX:MaxTenuringThreshold=0,说明:

-Xmx1024m:设置JVM最大可用内存为1024m。

-Xms1024m:设置JVM初始内存为1024m。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。

-Xmn512m:设置年轻代大小为512m。整个JVM内存大小 = 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。我们的abtest在线系统,设置的是1/2,视场景不同而不同。

-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=64m:设置持久代大小为64m。

-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。


回收器选择

JVM给了三种选择:串行收集器、并行收集器、并发收集器,但是串行收集器只适用于小数据量的情况,所以这里的选择主要针对并行收集器和并发收集器。默认情况下,JDK5.0以前都是使用串行收集器,如果想使用其他收集器需要在启动时加入相应参数。JDK5.0以后,JVM会根据当前系统配置 进行判断。


1. 吞吐量优先的并行收集器:

如上文所述,并行收集器主要以到达一定的吞吐量为目标,适用于科学技术和后台处理等。

典型配置

  1. java -Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20
        -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。
  2. java -Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseParallelOldGC
        -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。
  3. java -Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -Xss128k -XX:+UseParallelGC  -XX:MaxGCPauseMillis=100
        -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。
  4. java -Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -Xss128k -XX:+UseParallelGC  -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy
        -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。


2. 响应时间优先的并发收集器

如上文所述,并发收集器主要是保证系统的响应时间,减少垃圾收集时的停顿时间。适用于应用服务器、电信领域等。

典型配置

  1. java -Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
        -XX:+UseConcMarkSweepGC:设置年老代为并发收集。
        -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。
  2. java -Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
        -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


辅助信息

JVM提供了大量命令行参数,打印信息,供调试使用。主要有以下一些:

  1. -XX:+PrintGC   输出gc信息
        [GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs]
        [Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]
  2. -XX:+PrintGCDetails    输出gc详细信息
        [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]
  3. -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGC:PrintGCTimeStamps可与上面两个混合使用
        11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]
  4. -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
        Application time: 0.5291524 seconds
  5. -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
        Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds
  6. -XX:PrintHeapAtGC: 打印GC前后的详细堆栈信息
        34.702: [GC {Heap before gc invocations=7:
        def new generation total 55296K, used 52568K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
        eden space 49152K, 99% used [0x1ebd0000, 0x21bce430, 0x21bd0000)
        from space 6144K, 55% used [0x221d0000, 0x22527e10, 0x227d0000)
        to space 6144K, 0% used [0x21bd0000, 0x21bd0000, 0x221d0000)
        tenured generation total 69632K, used 2696K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
        the space 69632K, 3% used [0x227d0000, 0x22a720f8, 0x22a72200, 0x26bd0000)
        compacting perm gen total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
        the space 8192K, 35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
        ro space 8192K, 66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
        rw space 12288K, 46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
        34.735: [DefNew: 52568K->3433K(55296K), 0.0072126 secs] 55264K->6615K(124928K)Heap after gc invocations=8:
        def new generation total 55296K, used 3433K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
        eden space 49152K, 0% used [0x1ebd0000, 0x1ebd0000, 0x21bd0000)
        from space 6144K, 55% used [0x21bd0000, 0x21f2a5e8, 0x221d0000)
        to space 6144K, 0% used [0x221d0000, 0x221d0000, 0x227d0000)
        tenured generation total 69632K, used 3182K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
        the space 69632K, 4% used [0x227d0000, 0x22aeb958, 0x22aeba00, 0x26bd0000)
        compacting perm gen total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
        the space 8192K, 35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
        ro space 8192K, 66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
        rw space 12288K, 46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)}, 0.0757599 secs]
  7. -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。


总结

堆设置
-Xms: 初始堆大小
-Xmx: 最大堆大小
-XX:NewSize=n: 设置年轻代大小
-XX:NewRatio=n: 设置年轻代和年老代的比值。如:为3,表示年轻代与年老代比值为1:3,年轻代占整个年轻代年老代和的1/4
-XX:SurvivorRatio=n: 年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如:3,表示Eden:Survivor=3:2,一个Survivor区占整个年轻代的1/5
-XX:MaxPermSize=n: 设置持久代大小


收集器设置
-XX:+UseSerialGC: 设置串行收集器
-XX:+UseParallelGC: 设置并行收集器
-XX:+UseParalledlOldGC: 设置并行年老代收集器
-XX:+UseConcMarkSweepGC: 设置并发收集器


垃圾回收统计信息
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-Xloggc:filename


并行收集器设置
-XX:ParallelGCThreads=n: 设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。 

-XX:MaxGCPauseMillis=n:

-XX:GCTimeRatio=n: 设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)

 

并发收集器设置

-XX:ParallelGCThreads=n:  


调优总结

年轻代大小选择

响应时间优先的应用:

吞吐量优先的应用:尽可能的设置大,可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求,垃圾收集可以并行进行,一般适合8CPU以上的应用。


年老代大小选择

响应时间优先的应用:年老代使用并发收集器,所以其大小需要小心设置,一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了,可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式;如果堆大了,则需要较长的收集时间。最优化的方案,一般需要参考以下数据获得:

  1. 并发垃圾收集信息
  2. 持久代并发收集次数
  3. 传统GC信息
  4. 花在年轻代和年老代回收上的时间比例

减少年轻代和年老代花费的时间,一般会提高应用的效率


吞吐量优先的应用:一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是,这样可以尽可能回收掉大部分短期对象,减少中期的对象,而年老代尽存放长期存活对象。


较小堆引起的碎片问题

因为年老代的并发收集器使用标记、清除算法,所以不会对堆进行压缩。当收集器回收时,他会把相邻的空间进行合并,这样可以分配给较大的对象。但是,当堆空间较小时,运行一段时间以后,就会出现“碎片”,如果并发收集器找不到足够的空间,那么并发收集器将会停止,然后使用传统的标记、清除方式进行回收。如果出现“碎片”,可能需要进行如下配置:

  1.  -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:使用并发收集器时,开启对年老代的压缩。
  2. -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:上面配置开启的情况下,这里设置多少次Full GC后,对年老代进行压缩
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的异成绩,所有程序代码均通过系统性试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂化算法NSDBO求解微电网多目标度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂化算法(NSDBO)在微电网多目标度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网度中的越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能化算法应用的工程技术人员;熟悉化算法与能源系统度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能化算法(如蜣螂化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 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NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
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