jvm调优过程中，大内存硬件上的程序部署策略是怎样的？

在大内存硬件上进行JVM调优和程序部署时，应采取以下策略以确保高效利用资源并维持系统稳定性：

1. 动态内存管理：

   • 使用容器感知特性：通过设置-XX:+UseContainerSupport，使JVM能够自动检测容器的内存限制，并据此调整堆大小。结合-XX:InitialRAMPercentage和-XX:MaxRAMPercentage参数（如70%），来限制JVM使用容器内存的最大百分比，避免过度消耗资源。

2. 合理配置堆内存大小：

   • 根据硬件规格，手动设定初始堆(-Xms)和最大堆(-Xmx)大小，建议值参考实际应用需求及硬件容量。例如，在8 GB内存环境中，推荐最大堆为5734 MB。确保留有足够空间给元数据、线程栈等非堆内存区域以及操作系统和其他服务。

3. 选择合适的GC策略：

   • 采用G1垃圾收集器，它适用于大内存场景，能有效管理内存碎片，减少停顿时间。确保在动态内存优化功能中选择了支持的回收策略，如未开启则无法享受动态优化带来的好处。

4. 监控与治理：

   • 开启Arms应用监控和Prometheus监控，以便实时跟踪JVM和Pods的内存占用情况，及时发现潜在的内存溢出风险或性能瓶颈。

5. 异常处理与日志记录：

   • 配置JVM参数以在发生OOM时生成堆转储文件(-XX:HeapDumpOnOutOfMemoryError)，并指定转储路径。同时，启用详细的GC日志输出，便于分析内存使用模式和调优效果。

6. 依赖环境配置：

   • 确保使用兼容的JDK版本，如Dragonwell_11_ElasticHeap，且在EDAS平台上正确配置Java环境，以支持动态内存优化功能。

7. Kubernetes集群部署：

   • 利用ACK（阿里云容器服务Kubernetes版）简化部署和运维工作，实现自动化运维能力，包括自动故障迁移、资源调度、灰度发布等，适合大规模部署场景。

综上所述，大内存硬件上的JVM调优策略应综合考虑内存分配的自动化管理、合理的堆内存配置、高效的垃圾回收机制、全面的监控体系以及利用现代容器编排工具的优势，以达到高性能与高稳定性的平衡。