本文翻译自：medium.com/@satanjim/h...，作者：Shoeb Ahmed Tanjim
在开发基础的 Spring Boot 应用程序时，我们需要考虑可承受的内存消耗。随着添加更多依赖项，内存消耗也会增加。对于整体应用程序，通常仍然可以承受内存消耗，但当我们开发多个微服务并在本地计算机上运行时，这可能成为一场噩梦，影响开发效率。
Spring Boot 和 JVM 都带有一些默认配置，适用于大多数情况，甚至在某些生产环境中也能胜任。但是如果我们能调整一些配置来适应本地开发，就可以显著减少内存消耗。请注意，我不是 JVM 和 Spring Boot 方面的专家，只是想在这篇文章中分享一些我自己的经验。
谁消耗了内存
首先，让我们了解一下，到底是谁在消耗内存呢？没错，是 JVM。但是它是如何做到的呢？
要深入了解这个问题，我们需要了解 JVM 的内部结构，但这超出了本文的范围。简单来说，JVM 的内存消耗可以分成堆（Heap）、元空间（Metaspace）、每个线程的堆栈（Thread Stack）以及其他。
为了减少内存消耗，我们需要向 JVM 显式地传递一些参数。
首先，我们需要进行一些前置准备：
- 安装 Docker 和 docker-compose
- 使用 Java 17 版本（但是 8 到最新版本之间的任何版本应该都可以，除了 Java 8 中的一些旧补丁）
- 使用 Spring Boot
接下来，我们可以配置一些参数。创建一个名为"dev.jvm.conf"的文件，并输入以下值（稍后我们会解释这些值的含义）：
bash
# dev.jvm.conf
# 覆盖应用程序的属性
SERVER_TOMCAT_ACCEPT_COUNT=3
SERVER_TOMCAT_MAX_CONNECTIONS=3
SERVER_TOMCAT_THREADS_MAX=3
SERVER_TOMCAT_THREADS_MIN_SPARE=1
SPRING_MAIN_LAZY_INITIALIZATION=true
# 设置JVM参数
JAVA_TOOL_OPTIONS=-XX:+UseSerialGC -Xss512k -XX:MaxRAM=200m然后，我们使用 docker-compose 将这些环境变量传递到容器中：
bash
# docker-compose.yml
services:
service1:
image: service1:dev
env_file:
- dev.jvm.conf
service2:
image: service2:dev
env_file:
- dev.jvm.conf现在运行docker-compose up命令，您应该能看到一些差异。
接下来，让我们详细讨论一下这些配置
在开始之前，请记住，降低某些值不会直接减少本地环境中的内存使用量，因为本地环境中通常不会有那么多请求。我们添加阈值的目的是，即使在本地环境中，如果我们开始收到更多请求，也要限制其数量。这最终将有助于限制内存使用。
-
SERVER_TOMCAT_ACCEPT_COUNT：该属性设置了当所有可能的请求处理线程都在使用时，传入连接请求的最大队列长度。当服务器负载较重且所有工作线程都繁忙时，传入的请求将被放入队列中。如果队列已满，额外的连接请求将被拒绝。默认值为 100。
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SERVER_TOMCAT_MAX_CONNECTIONS：该属性定义了 Tomcat 服务器同时能够处理的最大连接数。默认值为 8192。
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SERVER_TOMCAT_THREADS_MAX：该属性控制 Tomcat 服务器将创建的请求处理线程的最大数量。默认值为 200。
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SERVER_TOMCAT_THREADS_MIN_SPARE：该属性为嵌入式 Tomcat 服务器设置了最小备用线程数。默认值为 10。
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SPRING_MAIN_LAZY_INITIALIZATION：将该属性值设置为 true 意味着应用程序中的所有 bean 都将延迟初始化。这将有助于缩短启动时间。
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JAVA_TOOL_OPTIONS：使用该属性，我们可以向 JVM 传递一些额外的参数。让我们来谈谈其中的每个参数意义。
- -XX:+UseSerialGC：这个参数会使 JVM 使用单线程进行内联垃圾收集，而不是使用专用的 GC 线程。
- -Xss512k：这个参数将每个线程的堆栈大小限制为 512KB，而不是默认的 1MB。
- -XX:MaxRAM=200m：这个参数设置 JVM 最大可使用的 RAM 内存为 200MB。
这是一些简单的调整，但它们可以在本地开发环境中显著减少内存消耗。当然，根据您的具体情况，您可能需要进一步进行调整。这只是一个起点，您可以根据实际需求进行优化。
总结
总而言之，通过适当配置 JVM 和 Spring Boot，并理解内存消耗的原理，我们可以降低本地开发环境的内存消耗，提高工作效率。希望这些提示能对您有所帮助！