Java开发中，jvm调优可以依赖、参考的数据是哪些？

在Java开发中，JVM调优可以依赖和参考的数据主要包括以下几类指标：

1. 内存相关指标：

   • 初始堆内存大小 (Initial Heap Size)：通过-Xms参数配置，影响JVM启动时分配的堆内存空间。
   • 最大堆内存大小 (Maximum Heap Size)：通过-Xmx参数配置，决定JVM堆内存可扩展的最大值，需根据应用实际需求调整以避免频繁GC或内存溢出。
   • 新生代空间大小 (New Generation Size)：通过-Xmn参数配置，影响垃圾回收频率和速度，对响应时间敏感的应用需谨慎设置。
   • 线程堆栈空间大小 (Thread Stack Size)：通过-Xss参数配置，过小可能导致栈溢出，过大则减少可用进程数。
   • 元空间大小 (Metaspace)：包括初始(-XX:MetaspaceSize)和最大(-XX:MaxMetaspaceSize)大小，管理类元数据，防止因类加载过多导致内存耗尽。

2. 垃圾收集(GC)指标：

   • GC次数与耗时：监控周期内的年轻代和老年代GC活动频次及每次GC所花费的时间，帮助分析GC效率和调优策略。

3. 线程相关指标：

   • 线程数量与状态：监控当前存活线程、累计启动与终结线程数，评估系统并发处理能力及潜在的线程泄露问题。

4. 类加载指标：

   • 类加载与卸载量：了解应用程序运行时的类动态变化情况，辅助诊断类加载器问题或无用类累积问题。

5. 非堆内存详情：

   • 元空间、压缩类空间、代码缓冲区：这些区域虽不直接等同于非堆内存总和，但对理解JVM整体内存使用至关重要。例如，元空间存储类的元信息，代码缓冲区存放JIT编译后的本地代码。

6. 直接缓冲区使用：

   • 监控直接缓冲区的使用情况，因为大量I/O操作会增加这部分内存占用，可能影响性能和稳定性。

综上所述，JVM调优应综合考虑内存分配、垃圾收集效率、线程管理、类加载行为以及非堆内存使用等多个维度的指标，结合业务压测结果进行细致调整。