jvm调优

本场 Chat 分享主要介绍如何进行 JVM 问题诊断，在排查过程中可以使用哪些工具, 通过示例对各种工具进行简单的讲解, 并引入相关的基础知识，在此过程中，结合作者的经验和学到的知识，提出一些观点和调优建议。 本场 Chat 内容将涉及如下： 环境准备与相关设置；常用性能指标介绍；JVM 基础知识和启动参数；JDK 内置工具介绍和使用示例；JDWP 简介；JMX 与相关工具；各种 GC 日志解读与分析；内存 dump 和内存分析工具介绍；面临复杂问题时可选的高级工具；应对容器时代面临的挑战； 阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5df23c93cc099269d503a0b8 您还可以下载 CSDN 旗下精品原创内容社区 GitChat App ，阅读更多 GitChat 专享技术内容哦。 来源： CSDN 作者： GitChat的博客 链接： https://blog.csdn.net/valada/article/details/103518713

本场 Chat 分享主要介绍如何进行 JVM 问题诊断，在排查过程中可以使用哪些工具, 通过示例对各种工具进行简单的讲解, 并引入相关的基础知识，在此过程中，结合作者的经验和学到的知识，提出一些观点和调优建议。 本场 Chat 内容将涉及如下： 环境准备与相关设置；常用性能指标介绍；JVM 基础知识和启动参数；JDK 内置工具介绍和使用示例；JDWP 简介；JMX 与相关工具；各种 GC 日志解读与分析；内存 dump 和内存分析工具介绍；面临复杂问题时可选的高级工具；应对容器时代面临的挑战； 阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5df23c9476c64b7fe6d49b47 您还可以下载 CSDN 旗下精品原创内容社区 GitChat App ，阅读更多 GitChat 专享技术内容哦。 来源： CSDN 作者： GitChat的博客 链接： https://blog.csdn.net/valada/article/details/103518714

# 前言 从前面的3篇文章中，我们分析了5个垃圾收集器，还有一些 GC 的算法，那么，在 GC 调优中，我们肯定会先判断哪里出现的问题，然后再根据出现的问题进行调优，而调优的手段就是 JVM 提供给我们的那些参数或者说选项，这些参数将会改变 GC 的运行方式。因此，他们显得极为重要。 我们将每一个垃圾收集器相关的参数一个一个娓娓道来，注意，楼主推荐一个小程序：前阿里 JVM 大神寒泉子的公众号里面有个小程序------JVM Pocket，这个小程序介绍了所有的 JVM 参数的作用，你可以在里面搜索你想知道的参数，也可以把你了解的参数写上去供大家参考。公众号：lovestblog。 值得注意的一点是，这些参数可能会重复，还记得我们之前的那张图吗，楼主觉得有必要再发一次： 可以看到，这些收集器会有一些重复，而且，某些参数也是会作用于所有的处理器，因此，我们下面的介绍可能会有一些重复。 还有一点就是，JVM 为我们设置了很多默认的参数，但是，如果可以的话，还是建议使用显式的声明，这样更能表达意图。否则，别人不一定知道我们是否知道这些默认值。 我们开始我们的参数之旅吧！ # 1. Serial 收集器参数 串行收集器，client 的默认收集器，分为年轻代 Serial 和老年代 Serial Old 收集器。 -XX:+UseSerialGC

你只管努力， ——剩下的交给时光。 一、案例 1.高性能硬件上的程序部署策略 2.集群间同步导致的内存溢出 3.堆外内存导致的溢出错误 4.外部命令导致系统缓慢 5.服务器JVM进程崩溃 6.不恰当数据结构导致内存占用过大 7.由Windows虚拟内存导致的长时间停顿 二、调优（Eclipse运行速度调优） 1.调优前的程序运行状态 2.升级JDK的性能变化及兼容问题 3.编译时间和类加载时间的优化 4.调整内存设置控制垃圾收集频率 5.选择收集器降低延迟 如果本文对你有一点点的帮助，请点个赞呗，谢谢~ 最后，若有不足或者不正之处，欢迎指正批评，感激不尽！如果有疑问欢迎留言，绝对第一时间回复！ 路漫漫其修远兮， 吾将上下而求索 。——白衣 来源： CSDN 作者： 白衣染霜陈 链接： https://blog.csdn.net/singit/article/details/103465332

现实企业级Java开发中，有时候我们会碰到下面这些问题： OutOfMemoryError，内存不足 内存泄露 线程死锁 锁争用（Lock Contention） Java进程消耗CPU过高 ...... 这些问题在日常开发中可能被很多人忽视（比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存，而不会深究问题根源），但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。本文将对一些常用的JVM性能调优监控工具进行介绍，希望能起抛砖引玉之用。本文参考了网上很多资料，难以一一列举，在此对这些资料的作者表示感谢！关于JVM性能调优相关的资料，请参考文末。 A、 jps(Java Virtual Machine Process Status Tool) jps主要用来输出JVM中运行的进程状态信息。语法格式如下： 1 jps [options] [hostid] 如果不指定hostid就默认为当前主机或服务器。 命令行参数选项说明如下： 1 -q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数 2 -m 输出传入main方法的参数 3 -l 输出main类或Jar的全限名 4 - v 输出传入JVM的参数 比如下面： 1 root @ubuntu :/ # jps -m -l 2 2458 org.artifactory.standalone.main.Main /usr/ local

1.gc配置参数 1.1 控制台打印gc日志 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintHeapAtGC（详细的gc信息） 1.2 输出gc日志到指定文件 -Xloggc: （例如： -Xloggc:C:\logs\gc.log） 1.3 Gc日志分块 -XX:-UseGCLogFileRotation -XX:GCLogFileSize = 8M 1.4 指定最小堆内存 -Xms （例如-Xms20M指定最小堆内存为20M） 1.5 指定最大堆内存 -Xmx （例如-Xms20M指定最大堆内存为20M） 1.6 指定新生代内存大小 -Xmn （例如-Xmn10M指定新生代内存为10M） 1.7 指定eden区在新生代的占比 -XX:SurvivorRatio=8 （eden比S0，S1区比例为8:1:1） 1.8元空间设置大小 -XX:MetaspaceSize 初始空间大小，达到该值就会触发垃圾收集进行类型卸载，同时GC会对该值进行调整：如果释放了大量的空间，就适当降低该值；如果释放了很少的空间，那么在不超过MaxMetaspaceSize时，适当提高该值。 -XX:MaxMetaspaceSize 最大空间，默认是没有限制的。 1.9 指定创建的对象超过多少会直接创建在老年代 -XX:PretenureSizeThreshold

如果想了解Java内存模型参考： jvm内存模型-和内存分配以及jdk、jre、jvm是什么关系(阿里，美团，京东) 相信和小编一样的程序猿们在日常工作或面试当中经常会遇到JVM的垃圾回收问题，有没有在夜深人静的时候详细捋一捋JVM垃圾回收机制中的知识点呢？没时间捋也没关系，因为小编接下来会给你捋一捋。 一、 技术背景你要了解吧 二、 哪些内存需要回收？ 2.1 引用计数算法 2.1.1 算法分析 2.1.2 优缺点 2.1.3 是不是很无趣，来段代码压压惊 2.2 可达性分析算法 2.3 Java中的引用你了解多少 2.4 对象死亡（被回收）前的最后一次挣扎 2.5 方法区如何判断是否需要回收 三、常用的垃圾收集算法 3.1 标记-清除算法 3.2 复制算法 3.3 标记-整理算法 3.4 分代收集算法 3.4.1 年轻代（Young Generation）的回收算法 3.4.2 年老代（Old Generation）的回收算法 3.4.3 持久代（Permanent Generation）的回收算法 四、常见的垃圾收集器 五、GC是什么时候触发的（面试最常见的问题之一） 5.1 Scavenge GC 5.2 Full GC 结束语 一、 技术背景你要了解吧   按照套路是要先装装X，谈谈JVM垃圾回收的前世今生的。说起垃圾回收（GC）

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数，以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优。 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner 对于一大批MapReduce程序，如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的。 Combiner可减少Map Task中间输出的结果，从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量 ，最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短。 2. 选择合理的Writable类型 在MapReduce模型中，Map Task和Reduce Task的输入和输出类型均为Writable。Hadoop本身已经提供了很多Writable实现，包括IntWritable、 FloatWritable。为应用程序处理的数据选择合适的Writable类型可大大提升性能。比如处理整数类型数据时，直接采用 IntWritable比先以Text类型读入在转换为整数类型要高效 。 如果输出整数的大部分可用一个或两个字节保存，那么直接采用VIntWritable或者VLongWritable，它们采用了变长整型的编码方式，可以大大减少输出数据量。 二 作业级别参数调优 1.规划合理的任务数目 在Hadoop中，每个Map Task处理一个Input Split。Input

1.Combiner的作用是什么？ 2.作业级别参数如何调优？ 3.任务及管理员级别有哪些可以调优？ Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数，以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优。 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner 对于一大批MapReduce程序，如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的。 Combiner可减少Map Task中间输出的结果，从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量 ，最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短。 2. 选择合理的Writable类型 在MapReduce模型中，Map Task和Reduce Task的输入和输出类型均为Writable。Hadoop本身已经提供了很多Writable实现，包括IntWritable、 FloatWritable。为应用程序处理的数据选择合适的Writable类型可大大提升性能。比如处理整数类型数据时，直接采用 IntWritable比先以Text类型读入在转换为整数类型要高效。 如果输出整数的大部分可用一个或两个字节保存，那么直接采用VIntWritable或者VLongWritable，它们采用了变长整型的编码方式，可以大大减少输出数据量。 二 作业级别参数调优 1.规划合理的任务数目 在Hadoop中

　　 一、程序计数器 　　 记住下一条jvm指令的执行地址，解释器会去程序计数器拿jvm指令。 　线程私有的，CPU会给每个线程分配时间片，时间片执行完会切换线程。 　　　唯一不会出现内存溢出的区域。 二、虚拟机栈 　　 线程运行需要的内存空间，每个线程都有一个栈。 　　　由多个栈帧组成，每个方法运行需要的内存（参数、局部变量、返回值），先入后出。 　　　每个线程只能有一个活动栈帧，就是正在执行的方法。 　　　垃圾回收不涉及栈内存。 　　　栈内存参数：-Xss 1024k。栈内存变大，总线程就会变少。 　　　方法内的局部变量如果没有逃离方法的作用范围，则是线程安全的。 　　　栈内存溢出错误：StackOverflowError 　　　 案例： 　　　　（一）CPU占用过高 　　　　　　 1、查看所有进程的cpu占用率，获取哪个进程占用cpu最高：top。 　　　　　　2、查看某个进程的哪个线程占用cpu最高：ps H -eo pid,tid,%cpu | grep ${pid}。 　　　　　　3、查看某个进程的所有线程详细信息：jstack ${pid}。 三、本地方法栈 　　 本地方法运行使用的内存，例如object.clone()，被native修饰的。 四、堆(heap) 　　 通过new创建的对象都会放在堆中，线程共享的，有垃圾回收机制。 　　　内存溢出异常：java