JVM优化

-Xms与-Xmx最好设置成一样的,避免垃圾回收后JVM重新分配内存
-Xmn:年轻代大小,整个堆大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小,据说设置成-Xmx的四分之一
-XX:PermSize:持久代初始值
-XX:MaxPermSize:持久代最大值
-XX:SurvivorRatio=8:新生代中eden与survivor的空间比例
-XX:MaxTenuringThreshold=7:MaxTenuringThreshold这个参数用于控制对象能经历多少次Minor GC才晋升到年老代
-XX:GCTimeRatio=19:垃圾回收时间占程序运行时间的百分比,19即是十九分之一(5%)
-Xnoclassgc:JVM不要跑到持久代去执行垃圾收集释放其中已经装载的类文件,当持久代满了以后会出现问题。
-XX:+DisableExplicitGC:关闭System.gc();
-XX:+UseParNewGC:设置年轻代为并行收集
-XX:+UseConcMarkSweepGC:设置年老代为并发收集
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:在Full GC的时候对年老代进行压缩
-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
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled:?
-XX:-CMSParallelRemarkEnabled:降低标记停顿
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70:设置CMS收集器在老年代被使用多少后触发垃圾收集(70%)
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0:每兆堆空闲空间中SoftReference的存活时间
-XX:+PrintClassHistogram
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime
-Xloggc:logs/gc.log
JVM优化没有通用的直接可用方案,需结合当前应用背景进行。在没有发现问题时尽量不主动优化JVM,但要了解应用的JVM运行情况,此时好的监控就显得格外重要[^2]。以下是一些JVM优化方法和策略: - **内存分配优化**: - **堆大小**:根据物理机内存设置 `-Xms` 和 `-Xmx`,建议二者大小相同,以避免动态调整开销。 - **新生代比例**:可调整 `-XX:NewRatio`(如新生代:老年代为 1:2 默认),或使用 `-Xmn` 直接指定新生代大小[^3]。 - **代码层优化**:例如减少同步操作,可使用 `ConcurrentHashMap` 来避免同步,示例代码如下: ```java package cn.juwatech.optimization; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; public class AvoidSynchronization { private final ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>(); private final Lock lock = new ReentrantLock(); public void updateMap(String key, int value) { map.put(key, value); } public int getValue(String key) { return map.get(key); } public void safeOperation() { lock.lock(); try { // Critical section } finally { lock.unlock(); } } } ``` - **减少I/O操作**:在代码中尽量减少不必要的I/O操作,以提高性能[^4]。 此外,还可通过分析问题,从GC等多个方面提出优化策略。同时,一些实际调优经验能帮助在真实环境中应用这些优化策略,确保Java应用的高效性和稳定性[^1][^3]。
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