一、JVM内存调优

对JVM内存的系统级的调优策略主要是减少GC的频率和Full GC的次数。

1️⃣Full GC

会对整个堆进行整理，包括新生代(Young Generation)、老年代(Tenured Generation)和永久代(Permanet Generation)。Full GC因为需要对整个堆进行回收，所以比较慢，因此应该尽可能减少Full GC的次数。在对JVM调优的过程中，很大一部分工作就是对于FullGC的调节。

2️⃣导致Full GC的原因

①老年代(Tenured Generation)被写满
调优时尽量让对象在新生代GC时被回收、让对象在新生代多存活一段时间和不要创建过大的对象及数组避免直接在老年代创建对象 。

②持久代(Pemanet Generation)空间不足
增大持久代空间，避免太多静态对象，控制好新生代和老年代的比例。

③System.gc()被显示调用
垃圾回收不要手动触发，尽量依靠JVM自身的机制

二、JVM性能调优方法和步骤

1️⃣监控GC的状态
使用各种JVM工具，查看当前日志，分析当前JVM参数设置，并且分析当前堆内存快照和GC日志，根据实际的各区域内存划分和GC执行时间，分析是否进行优化。

例：系统崩溃前的一些现象：
①每次垃圾回收的时间越来越长，由之前的10ms延长到50ms左右，Full GC的时间也由之前的0.5s延长到4、5s。
②Full GC的次数越来越多，最频繁时隔不到1分钟就进行一次Full GC。
③老年代的内存越来越大并且每次Full GC后老年代没有内存被释放。

之后系统会无法响应新的请求，逐渐逼近OutOfMemoryError的临界值，这个时候就需要分析JVM内存快照dump。

2️⃣生成堆的dump文件
通过JMX的MBean生成当前的Heap信息，大小为一个3G(整个堆的大小)的hprof文件，如果没有启动JMX可以通过Java的jmap命令来生成该文件。

3️⃣分析dump文件
打开这个3G的堆信息文件，显然一般的Window系统没有这么大的内存，必须借助高配置的几种Linux工具打开该文件：

①Visual VM
②IBM HeapAnalyzer
③JDK 自带的Hprof工具
④Mat(Eclipse专门的静态内存分析工具)推荐使用

说明：文件太大，建议使用Eclipse专门的静态内存分析工具Mat打开分析。

4️⃣分析结果，判断是否需要优化
如果各项参数设置合理，系统没有超时日志出现，GC频率不高，GC耗时不高，那么没有必要进行GC优化。如果GC时间超过1-3秒，或者频繁GC，则必须优化。

注意：如果满足下面的指标，则一般不需要进行GC优化：

①Minor GC执行时间不到50ms。
②Minor GC执行不频繁，约10秒一次。
③Full GC执行时间不到1s。
④Full GC执行频率不算频繁，不低于10分钟1次。

5️⃣调整GC类型和内存分配
如果内存分配过大或过小，或者采用的GC收集器比较慢，则应该优先调整这些参数，并且先找1台或几台机器进行beta，然后比较优化过的机器和没有优化的机器的性能对比，并有针对性的做出最后选择。

6️⃣不断的分析和调整
通过不断的试验和试错，分析并找到最合适的参数，如果找到了最合适的参数，则将这些参数应用到所有服务器。

cms参数优化步流程

三、JVM调优参数参考

1️⃣针对JVM堆的设置，一般可以通过-Xms -Xmx限定其最小、最大值，为了防止垃圾收集器在最小、最大之间收缩堆而产生额外的时间，通常把最大、最小设置为相同的值;

2️⃣新生代和老年代将根据默认的比例(1:2)分配堆内存， 可以通过调整二者之间的比率NewRadio来调整二者之间的大小，也可以针对回收代。

比如新生代，通过 -XX:newSize -XX:MaxNewSize来设置其绝对大小。同样，为了防止新生代的堆收缩，通常会把-XX:newSize -XX:MaxNewSize设置为同样大小。

3️⃣新生代和老年代设置多大才算合理

①更大的新生代必然导致更小的老年代，大的新生代会延长普通GC的周期，但会增加每次GC的时间；小的老年代会导致更频繁的Full GC。

②更小的新生代必然导致更大老年代，小的新生代会导致普通GC很频繁，但每次的GC时间会更短；大的老年代会减少Full GC的频率。

如何选择应该依赖应用程序对象生命周期的分布情况： 如果应用存在大量的临时对象，应该选择更大的新生代；如果存在相对较多的持久对象，老年代应该适当增大。但很多应用都没有这样明显的特性。

在抉择时应该根据以下两点：
①本着Full GC尽量少的原则，让老年代尽量缓存常用对象，JVM的默认比例(1:2)也是这个道理 。
②通过观察应用一段时间，看其他在峰值时年老代会占多少内存，在不影响Full GC的前提下，根据实际情况加大新生代，比如可以把比例控制在(1:1)。但应该给年老代至少预留1/3的增长空间。

4️⃣在配置较好的机器上(比如多核、大内存)，可以为老年代选择并行收集算法：-XX:+UseParallelOldGC。

5️⃣线程堆栈的设置：每个线程默认会开启1M的堆栈，用于存放栈帧、调用参数、局部变量等，对大多数应用而言这个默认值太了，一般256K就足用。理论上，在内存不变的情况下，减少每个线程的堆栈，可以产生更多的线程，但这实际上还受限于操作系统。