AI 助理
备案控制台
开发者社区 开发与运维 文章 正文

JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss

2017-11-27 1491
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：

  1. 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。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。
    典型设置：

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k
    -Xmx3550m：设置JVM最大可用内存为3550M。
    -Xms3550m：设置JVM初始内存为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。
    -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。

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0
    -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。

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。

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
    -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。

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -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

  • java -Xmx3800m -Xms3800m -Xmn2g -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。

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -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。

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -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。

  • java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -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。

  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：

  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：

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：

  • -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
    输出形式：
    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]

  • -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。

常见配置汇总

  • -XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。

  • -XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时，使用的CPU数。并行收集线程数。

  • -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:设置并行收集最大暂停时间

  • -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)

  • -XX:+PrintGC

  • -XX:+PrintGCDetails

  • -XX:+PrintGCTimeStamps

  • -Xloggc:filename

  • -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

  • -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

  1. 堆设置

  2. 收集器设置

  3. 垃圾回收统计信息

  4. 并行收集器设置

  5. 并发收集器设置


四、调优总结

  1. 年轻代大小选择

  • 响应时间优先的应用：尽可能设大，直到接近系统的最低响应时间限制（根据实际情况选择）。在此种情况下，年轻代收集发生的频率也是最小的。同时，减少到达年老代的对象。

  • 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

  • 并发垃圾收集信息

  • 持久代并发收集次数

  • 传统GC信息

  • 花在年轻代和年老代回收上的时间比例

  • 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：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：

  • -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用并发收集器时，开启对年老代的压缩。

  • -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
本文转自 周新宇1991 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/zhouxinyu1991/1740728，如需转载请自行联系原作者

文章标签：
Java
关键词：
JVM调优
xmx XSS
JVM xms
JVM xmx
JVM xms xmx
技术小阿哥
目录
相关文章
1176112968452250
|
3月前
|
存储 监控 算法
jvm-性能调优(二)
jvm-性能调优(二)
1176112968452250
71 1
游客7ofzsdfcat7ls
|
15天前
|
监控 架构师 Java
Java虚拟机调优的艺术：从入门到精通####
本文作为一篇深入浅出的技术指南，旨在为Java开发者揭示JVM调优的神秘面纱，通过剖析其背后的原理、分享实战经验与最佳实践，引领读者踏上从调优新手到高手的进阶之路。不同于传统的摘要概述，本文将以一场虚拟的对话形式，模拟一位经验丰富的架构师向初学者传授JVM调优的心法，激发学习兴趣，同时概括性地介绍文章将探讨的核心议题——性能监控、垃圾回收优化、内存管理及常见问题解决策略。 ####
游客7ofzsdfcat7ls
35 7
竹子爱熊猫
|
5月前
|
Arthas 监控 Java
（十一）JVM成神路之性能调优篇：GC调优、Arthas工具详解及各场景下线上最佳配置推荐
“在当前的互联网开发模式下，系统访问量日涨、并发暴增、线上瓶颈等各种性能问题纷涌而至，性能优化成为了现时代开发过程中炙手可热的名词，无论是在开发、面试过程中，性能优化都是一个常谈常新的话题”。
竹子爱熊猫
509 3
konodome
|
22天前
|
监控 Java 编译器
Java虚拟机调优指南####
本文深入探讨了Java虚拟机（JVM）调优的精髓，从内存管理、垃圾回收到性能监控等多个维度出发，为开发者提供了一系列实用的调优策略。通过优化配置与参数调整，旨在帮助读者提升Java应用的运行效率和稳定性，确保其在高并发、大数据量场景下依然能够保持高效运作。 ####
konodome
27 1
拉丁解牛说技术
|
24天前
|
存储 算法 Java
JVM进阶调优系列(10)敢向stop the world喊卡的G1垃圾回收器 | 有必要讲透
本文详细介绍了G1垃圾回收器的背景、核心原理及其回收过程。G1，即Garbage First，旨在通过将堆内存划分为多个Region来实现低延时的垃圾回收，每个Region可以根据其垃圾回收的价值被优先回收。文章还探讨了G1的Young GC、Mixed GC以及Full GC的具体流程，并列出了G1回收器的核心参数配置，帮助读者更好地理解和优化G1的使用。
拉丁解牛说技术
52 1
warmhearted
|
26天前
|
监控 Java 测试技术
Elasticsearch集群JVM调优垃圾回收器的选择
Elasticsearch集群JVM调优垃圾回收器的选择
warmhearted
46 1
拉丁解牛说技术
|
1月前
|
Arthas 监控 Java
JVM进阶调优系列(9)大厂面试官:内存溢出几种？能否现场演示一下？| 面试就那点事
本文介绍了JVM内存溢出（OOM）的四种类型：堆内存、栈内存、元数据区和直接内存溢出。每种类型通过示例代码演示了如何触发OOM，并分析了其原因。文章还提供了如何使用JVM命令工具（如jmap、jhat、GCeasy、Arthas等）分析和定位内存溢出问题的方法。最后，强调了合理设置JVM参数和及时回收内存的重要性。
拉丁解牛说技术
109 7
游客5fdji2pvmf8888
|
1月前
|
监控 Java 编译器
Java虚拟机调优实战指南####
本文深入探讨了Java虚拟机（JVM）的调优策略，旨在帮助开发者和系统管理员通过具体、实用的技巧提升Java应用的性能与稳定性。不同于传统摘要的概括性描述，本文摘要将直接列出五大核心调优要点，为读者提供快速预览： 1. **初始堆内存设置**：合理配置-Xms和-Xmx参数，避免频繁的内存分配与回收。 2. **垃圾收集器选择**：根据应用特性选择合适的GC策略，如G1 GC、ZGC等。 3. **线程优化**：调整线程栈大小及并发线程数，平衡资源利用率与响应速度。 4. **JIT编译器优化**：利用-XX:CompileThreshold等参数优化即时编译性能。 5. **监控与诊断工
游客5fdji2pvmf8888
37 2
拉丁解牛说技术
|
1月前
|
存储 监控 Java
JVM进阶调优系列(8)如何手把手，逐行教她看懂GC日志？| IT男的专属浪漫
本文介绍了如何通过JVM参数打印GC日志，并通过示例代码展示了频繁YGC和FGC的场景。文章首先讲解了常见的GC日志参数，如`-XX:+PrintGCDetails`、`-XX:+PrintGCDateStamps`等，然后通过具体的JVM参数和代码示例，模拟了不同内存分配情况下的GC行为。最后，详细解析了GC日志的内容，帮助读者理解GC的执行过程和GC处理机制。
拉丁解牛说技术
122 2
拉丁解牛说技术
|
2月前
|
Arthas 监控 数据可视化
JVM进阶调优系列(7)JVM调优监控必备命令、工具集合|实用干货
本文介绍了JVM调优监控命令及其应用，包括JDK自带工具如jps、jinfo、jstat、jstack、jmap、jhat等，以及第三方工具如Arthas、GCeasy、MAT、GCViewer等。通过这些工具，可以有效监控和优化JVM性能，解决内存泄漏、线程死锁等问题，提高系统稳定性。文章还提供了详细的命令示例和应用场景，帮助读者更好地理解和使用这些工具。
拉丁解牛说技术
103 3