JVM 如何调优？

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调整 JVM 参数优化内存结构的核心目标是：根据应用特性（如对象创建频率、生命周期、线程数量等）合理分配各内存区域的大小，减少内存溢出（OOM）风险，降低垃圾回收（GC）开销，提升程序运行效率。

一、堆内存（Heap）优化：核心优化区域

堆是 JVM 中最大的内存区域，也是 GC 的主要场所，优化堆内存参数是提升性能的关键。

1. 堆大小基础参数

-Xms：初始堆大小（如-Xms2g表示初始堆为 2GB）。
-Xmx：最大堆大小（如-Xmx4g表示最大堆为 4GB）。

优化建议：

两者通常设置为相同值（如-Xms4g -Xmx4g），避免 JVM 运行中动态调整堆大小（会消耗额外资源）。
堆大小需结合物理内存：一般设为物理内存的 50%-70%（避免占用过多内存导致系统 swap，或过小导致频繁 GC）。

2. 年轻代与老年代比例优化

堆内部划分为年轻代（存储短期对象）和老年代（存储长期对象），比例需根据对象生命周期调整。

-XX:NewRatio：年轻代与老年代的比例（默认-XX:NewRatio=2，即年轻代：老年代 = 1:2，年轻代占堆的 1/3）。
例：-XX:NewRatio=1 → 年轻代：老年代 = 1:1（各占堆的 50%）。
-XX:NewSize / -XX:MaxNewSize：年轻代的初始 / 最大大小（如-XX:NewSize=1g -XX:MaxNewSize=1g）。

优化建议：

若应用创建大量短期对象（如 Web 服务）：增大年轻代比例（如-XX:NewRatio=1），让对象在年轻代被快速回收，减少进入老年代的频率。
若应用有大量长期存活对象（如缓存服务）：减小年轻代比例（如-XX:NewRatio=3），为老年代预留更多空间。

3. 年轻代内部（Eden 与 Survivor）优化

年轻代包含 Eden 区（新对象优先分配）和两个 Survivor 区（S0、S1，存储 GC 后存活的对象）。

-XX:SurvivorRatio：Eden 区与单个 Survivor 区的比例（默认-XX:SurvivorRatio=8，即 Eden:S0:S1=8:1:1）。
例：-XX:SurvivorRatio=4 → Eden:S0:S1=4:1:1（Eden 占年轻代的 80%）。

优化建议：

若对象存活率低（大部分在 Eden 区就被回收）：保持默认比例即可（Eden 占比高，减少复制开销）。
若对象存活率中等（部分需要进入 Survivor）：可适当降低比例（如-XX:SurvivorRatio=6），增大 Survivor 区，避免对象过早进入老年代。

二、方法区（元空间，Metaspace）优化

JDK 8 + 中，方法区由元空间实现（使用本地内存），存储类信息、常量等，需避免元空间溢出。

-XX:MetaspaceSize：元空间初始大小（默认约 20MB，达到此值时触发元空间 GC）。
-XX:MaxMetaspaceSize：元空间最大大小（默认无上限，可能耗尽系统内存）。

优化建议：

显式设置-XX:MaxMetaspaceSize（如-XX:MaxMetaspaceSize=256m），防止元空间无限制增长导致系统内存不足。
对于动态生成大量类的应用（如 Spring、MyBatis、反射频繁的场景）：适当调大元空间（如-XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=512m），避免频繁触发元空间 GC 或 OOM。

三、线程私有区域优化

线程私有区域（虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器）的优化主要围绕虚拟机栈大小（影响线程数量和栈溢出风险）。

-Xss：每个线程的虚拟机栈大小（默认值因 JVM 版本和系统而异，如 Linux 下约 1MB）。

优化建议：

若应用需要创建大量线程（如高并发 Web 服务器）：减小-Xss（如-Xss256k），降低单个线程的内存占用，增加可创建的线程总数（总线程内存 = 线程数 × 栈大小）。
若应用有深层调用栈（如递归、复杂业务逻辑）：增大-Xss（如-Xss1m），避免StackOverflowError（栈深度不足）。

四、结合 GC 策略的内存优化

内存结构优化需与垃圾收集器配合，不同 GC 对内存布局的要求不同：

年轻代 GC（Minor GC）：若年轻代设置过小，会导致 Minor GC 频繁；过大则会增加单次 GC 时间。
老年代 GC（Major GC/Full GC）：若老年代设置过小，长期对象易导致 Full GC 频繁；过大则 Full GC 时间过长。

常用 GC 相关参数：

使用 G1 收集器（适合大堆场景）：-XX:+UseG1GC，并通过-XX:G1HeapRegionSize调整 Region 大小（影响 G1 对内存的管理效率）。
限制 GC 停顿时间（G1）：-XX:MaxGCPauseMillis=200（目标是 GC 停顿不超过 200ms）。

五、不同场景的优化示例

1. 高并发 Web 应用（如 Spring Boot 服务）

特点：短期对象多（请求相关对象），线程数量多。

推荐参数：

-Xms4g -Xmx4g  # 堆大小固定为4GB
-XX:NewRatio=1  # 年轻代:老年代=1:1（各2GB，优先回收短期对象）
-XX:SurvivorRatio=8  # 保持默认Eden比例
-Xss256k  # 减小栈大小，支持更多线程
-XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=256m  # 元空间适中
-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100  # 低延迟GC策略

2. 大数据处理应用（如批处理任务）

特点：对象生命周期长（数据集），内存需求大，对 GC 吞吐量敏感。

推荐参数：

-Xms16g -Xmx16g  # 大堆设置
-XX:NewRatio=3  # 年轻代:老年代=1:3（年轻代4GB，老年代12GB）
-XX:SurvivorRatio=6  # 适当增大Survivor区
-Xss512k  # 中等栈大小（线程数较少）
-XX:+UseParallelGC  # 吞吐量优先GC

六、优化原则与工具

监控先行：通过jstat（查看 GC 统计）、jmap（内存快照）、VisualVM等工具分析内存使用情况（如年轻代 GC 频率、老年代占比、元空间增长趋势），再针对性调整。
渐进式调整：每次只修改 1-2 个参数，对比优化前后的性能（吞吐量、延迟、OOM 频率）。
避免过度分配：内存并非越大越好，过大的堆会导致 GC 时间过长（尤其是 Full GC）。

通过合理调整 JVM 参数，可使内存结构与应用特性匹配，最大限度减少内存浪费和 GC 开销，提升程序稳定性和性能。