在一些规模稍大的应用中，Java虚拟机（JVM）的内存设置尤为重要，想在项目中取得好的效率，GC（垃圾回收）的设置是第一步。
PermGen space：全称是Permanent Generation space.就是说是永久保存的区域,用于存放Class和Meta信息,Class在被Load的时候被放入该区域Heap space：存放Instance。GC(Garbage Collection)应该不会对PermGen space进行清理,所以如果你的APP会LOAD很多CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误。
Java Heap分为3个区：1.Young，2.Old，3.Permanent
Young保存刚实例化的对象。当该区被填满时，GC会将对象移到Old区。Permanent区则负责保存反射对象，本文不讨论该区。
JVM的Heap分配可以使用-X参数设定，-Xms：初始Heap大小，-Xmx：java heap最大值，-Xmn：young generation的heap大小。
JVM有2个GC线程：第一个线程负责回收Heap的Young区，第二个线程在Heap不足时，遍历Heap，将Young 区升级为Older区。
Older区的大小等于-Xmx减去-Xmn，不能将-Xms的值设的过大，因为第二个线程被迫运行会降低JVM的性能。
为什么一些程序频繁发生GC？
有如下原因：
1.程序内调用了System.gc()或Runtime.gc()。
2.一些中间件软件调用自己的GC方法，此时需要设置参数禁止这些GC。
3.Java的Heap太小，一般默认的Heap值都很小。
4.频繁实例化对象，Release对象 此时尽量保存并重用对象，例如使用StringBuffer()和String()。
如果你发现每次GC后，Heap的剩余空间会是总空间的50%，这表示你的Heap处于健康状态,许多Server端的Java程序每次GC后最好能有65%的剩余空间
经验之谈：
1．Server端JVM最好将-Xms和-Xmx设为相同值。为了优化GC，最好让-Xmn值约等于-Xmx的1/3。
2．一个GUI程序最好是每10到20秒间运行一次GC，每次在半秒之内完成。
注意：
1．增加Heap的大小虽然会降低GC的频率，但也增加了每次GC的时间。并且GC运行时，所有的用户线程将暂停，也就是GC期间，Java应用程序不做任何工作。
2．Heap大小并不决定进程的内存使用量。进程的内存使用量要大于-Xmx定义的值，因为Java为其他任务分配内存，例如每个线程的Stack等。
Stack的设定
每个线程都有他自己的Stack。
-Xss :每个线程的Stack大小,Stack的大小限制着线程的数量。如果Stack过大就好导致内存溢漏。-Xss参数决定Stack大小，例如-Xss1024K。如果Stack太小，也会导致Stack溢漏。
硬件环境
硬件环境也影响GC的效率，例如机器的种类，内存，swap空间，和CPU的数量。
如果你的程序需要频繁创建很多transient对象，会导致JVM频繁GC。这种情况你可以增加机器的内存，来减少Swap空间的使用。
4种GC
1、第一种为单线程GC，也是默认的GC，该GC适用于单CPU机器。
2、第二种为Throughput GC，是多线程的GC，适用于多CPU，使用大量线程的程序。第二种GC与第一种GC相似，不同在于GC在收集Young区是多线程的，但在Old区和第一种一样，仍然采用单线程。-XX:+UseParallelGC参数启动该GC。
3、第三种为Concurrent Low Pause GC，类似于第一种，适用于多CPU，并要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Old区的回收同时，运行应用程序。-XX:+UseConcMarkSweepGC参数启动该GC。
4、第四种为Incremental Low Pause GC，适用于要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Young区回收的同时，回收一部分Old区对象。-Xincgc参数启动该GC。
单文件的JVM内存进行设置
默认的java虚拟机的大小比较小，在对大数据进行处理时java就会报错：java.lang.OutOfMemoryError。
设置jvm内存的方法，对于单独的.class，可以用下面的方法对Test运行时的jvm内存进行设置。
java -Xms64m -Xmx256m Test
-Xms是设置内存初始化的大小
-Xmx是设置最大能够使用内存的大小（最好不要超过物理内存大小）
tomcat启动jvm内存设置
Linux：
在/usr/local/apache-tomcat-5.5.23/bin目录下的catalina.sh添加：JAVA_OPTS='-Xms512m -Xmx1024m'要加"m"说明是MB，否则就是KB了，在启动tomcat时会报内存不足。
-Xms：初始值
-Xmx：最大值
-Xmn：最小值Windows
在catalina.bat最前面加入
set JAVA_OPTS=-Xms128m -Xmx350m 如果用startup.bat启动tomcat,OK设置生效.够成功的分配200M内存.但是如果不是执行startup.bat启动tomcat而是利用windows的系统服务启动tomcat服务,上面的设置就不生效了,就是说set JAVA_OPTS=-Xms128m -Xmx350m 没起作用.上面分配200M内存就OOM了..windows服务执行的是bin/tomcat.exe.他读取注册表中的值,而不是catalina.bat的设置.解决办法:
修改注册表HKEY_LOCAL_MACHINE/SOFTWARE/Apache Software Foundation/Tomcat Service Manager/Tomcat5/Parameters/JavaOptions
原值为
-Dcatalina.home="C:/ApacheGroup/Tomcat 5.0"
-Djava.endorsed.dirs="C:/ApacheGroup/Tomcat 5.0/common/endorsed"
-Xrs加入 -Xms300m -Xmx350m
重起tomcat服务,设置生效
weblogic启动jvm内存设置
在weblogic中，可以在startweblogic.cmd中对每个domain虚拟内存的大小进行设置，默认的设置是在commEnv.cmd里面。
JBoss
默认可以使用的内存为64MB
JBOSSDIR/bin/run.config
JAVA_OPTS = "-server -Xms128 -Xmx512"
Eclipse
在所在目录下，键入
eclipse.exe -vmargs -Xms256m -Xmx512m
256m表示JVM堆内存最小值
512m表示JVM堆内存最大
Websphere
进入控制台去设置：应用程序服务器 > server1 > 进程定义 > Java 虚拟机
JVM内存分配
如果采取默认配置的话，JVM默认只能分配到最大64M内存(默认大小和JVM版本有关系)，这在生产环境里肯定是不够，将会导致用户通过WEB方式无法访问应用服务，但是系统进程中，JBOSS服务却没有宕掉的奇怪现象。
修改$jboss/bin/run.conf文件，找到"#JAVA_OPTS="，如果没有该字符串，请添加，并去掉最前面的"#"，修改该字符串(含双引号)为JAVA_OPTS="-server -Xms512m -Xmx512m"，这是分配JVM的最小和最大内存，取决于硬件物理内存的大小，建议均设为物理内存的一半。
JAVA_OPTS为：－Xms 520m -Xmx 1500m -Xss 128k
jboss性能优化:内存紧张的问题
JAVA_OPTS： -Xms 520m -Xmx 1220m -Xss 15120k +XX:AggressiveHeap
这个JAVA_OPTS犯了2个致命的错误：
- +XX:AggressiveHeap会使得 Xms 1220m没有意义。这个参数让jvm忽略Xmx参数，疯狂地吃完一个G物理内存，再吃尽一个G的swap。
另外Xmx作为允许jvm使用的最大内存数量，不应该超过物理内存的90％。
而之所以使用了这个参数，是因为不加的话，JBoss会在运行一天左右的时间后迅速崩溃，上机课是，甚至出现过半个小时就崩溃的情况。
之所以要用这个参数，用swap支持服务器运行，是因为犯了下面的错误：
- -Xss 15120k
这使得JBoss每增加一个线程（thread)就会立即消耗15M内存，而最佳值应该是128K,默认值好像是512k.
- -Xms指定初始化内存大小
所作的修改：
1.修改JAVA_OPTS,去掉+XX:AggressiveHeap，修改Xss。现在的JAVA_OPTS为：
－Xms 520m -Xmx 1500m -Xss 128k
2.修改deploy/jbossweb-tomcat55.sar/service.xml
将maxThreads根据目前的访问量由默认的250降为75，并使用jboss 4默认未写在标准service.xml里面而jboss 3写入了的2个参数:
maxSparseThreads=200，minSparseThreads=100
3.修改oracle-ds.xml将最大连接数有150降为50.
JVM的垃圾回收机制详解和调优
1.JVM的gc概述
gc即垃圾收集机制是指jvm用于释放那些不再使用的对象所占用的内存。java语言并不要求jvm有gc，也没有规定gc如何工作。不过常用的jvm都有gc，而且大多数gc都使用类似的算法管理内存和执行收集操作。
在充分理解了垃圾收集算法和执行过程后，才能有效的优化它的性能。有些垃圾收集专用于特殊的应用程序。比如，实时应用程序主要是为了避免垃圾收集中断，而大多数OLTP应用程序则注重整体效率。理解了应用程序的工作负荷和jvm支持的垃圾收集算法，便可以进行优化配置垃圾收集器。
垃圾收集的目的在于清除不再使用的对象。gc通过确定对象是否被活动对象引用来确定是否收集该对象。gc首先要判断该对象是否是时候可以收集。两种常用的方法是引用计数和对象引用遍历。
1.1.引用计数
引用计数存储对特定对象的所有引用数，也就是说，当应用程序创建引用以及引用超出范围时，jvm必须适当增减引用数。当某对象的引用数为0时，便可以进行垃圾收集。
1.2.对象引用遍历
早期的jvm使用引用计数，现在大多数jvm采用对象引用遍历。对象引用遍历从一组对象开始，沿着整个对象图上的每条链接，递归确定可到达（reachable）的对象。如果某对象不能从这些根对象的一个（至少一个）到达，则将它作为垃圾收集。在对象遍历阶段，gc必须记住哪些对象可以到达，以便删除不可到达的对象，这称为标记（marking）对象。
下一步，gc要删除不可到达的对象。删除时，有些gc只是简单的扫描堆栈，删除未标记的未标记的对象，并释放它们的内存以生成新的对象，这叫做清除（sweeping）。这种方法的问题在于内存会分成好多小段，而它们不足以用于新的对象，但是组合起来却很大。因此，许多gc可以重新组织内存中的对象，并进行压缩（compact），形成可利用