JVM 调优方案 - 技术栈

一、JVM 调优核心思想

在深入具体方案之前，必须明确两个核心思想：

调优的目的通常是为了解决以下问题：
- GC 停顿时间过长：应用出现卡顿。
- 吞吐量下降：单位时间内处理的请求变少。
- 内存溢出：发生 OutOfMemoryError。
- CPU 负载过高：频繁的 GC 或线程竞争导致 CPU 资源紧张。
一切依赖于数据和场景：调优必须基于监控数据（GC 日志、堆快照、性能分析工具），并根据应用类型（Web 服务、大数据计算、交易系统）来制定策略。

二、常用 JVM 调优参数

通常将参数分为堆内存、垃圾收集器、GC 日志、其他性能相关几大类。

2.1 基础堆内存参数

bash 复制代码

# 设置初始堆大小
-Xms512m

# 设置最大堆大小  
-Xmx2048m

# 设置年轻代大小
-Xmn512m

# 设置元空间大小（Java 8+）
-XX:MetaspaceSize=128m
-XX:MaxMetaspaceSize=256m

# 设置永久代大小（Java 7及之前）
-XX:PermSize=128m
-XX:MaxPermSize=256m

-Xms 和 -Xmx
- 说明：设置堆的初始大小和最大大小。通常将它们设为相同的值，以避免在运行时动态调整堆大小带来的性能波动。
- 示例：-Xms4g -Xmx4g （设置堆大小为 4GB）
-Xmn
- 说明：设置年轻代的大小。整个堆 = 年轻代 + 老年代。增大年轻代会减小老年代。这个参数对 GC 性能影响很大。
- 示例：-Xmn2g （在 4G 堆中，年轻代占 2G，老年代占 2G）。通常设置为整个堆大小的 1/3 到 1/2。
-XX:MetaspaceSize 和 -XX:MaxMetaspaceSize
- 说明：设置元空间的初始大小和最大大小。在 Java 8 中，永久代被移除，由元空间取代。如果动态生成类较多（如 Spring 的 CGLib），需要限制其大小以防吃光所有内存。
- 示例：-XX:MetaspaceSize=256m -XX:MaxMetaspaceSize=256m
-Xss
- 说明：设置每个线程栈的大小。如果系统有大量线程，过大的栈大小会占用过多内存。过小则可能引起 StackOverflowError。
- 示例：-Xss256k （对于大多数 Web 应用，256k 足够）

2.2 堆内存比例参数

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# 新生代与老年代比例（默认约1:2）
-XX:NewRatio=2

# 设置年轻代中 Eden 和 Survivor 的比例
-XX:SurvivorRatio=8        # Eden:S0:S1 = 8:1:1

# 设置晋升老年代的年龄阈值
-XX:MaxTenuringThreshold=15

# 设置大对象直接进入老年代的阈值
-XX:PretenureSizeThreshold=1m

# 设置TLAB（线程本地分配缓冲区）大小
-XX:TLABSize=64k

2.3 垃圾收集器相关

选择并优化合适的垃圾收集器是调优的核心。

并行收集器（吞吐量优先）
- 参数：-XX:+UseParallelGC / -XX:+UseParallelOldGC
- 说明：JDK 8 的默认收集器，关注高吞吐量。适合后台运算、大数据处理等不需要低延迟的场景。
- 示例：
  bash 复制代码
```
# 使用Parallel GC
-XX:+UseParallelGC

# 设置并行GC线程数
-XX:ParallelGCThreads=4

# 设置最大GC暂停时间目标
-XX:MaxGCPauseMillis=100

# 设置吞吐量目标（GC时间与总时间比例）
-XX:GCTimeRatio=99
```

CMS 收集器（低延迟）

参数：-XX:+UseConcMarkSweepGC
说明：以获取最短停顿时间为目标，适用于 Web 服务、B/S 系统。在 JDK 14 中被移除。

示例：

bash 复制代码

# 使用CMS老年代收集器
-XX:+UseConcMarkSweepGC

# 使用ParNew新生代收集器
-XX:+UseParNewGC

# CMS后台线程数
-XX:ConcGCThreads=2

# CMS触发百分比
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75

# 开启CMS压缩
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection

# CMS FullGC前进行压缩
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0

G1 收集器（推荐）

参数：-XX:+UseG1GC
说明：JDK 9 及以后的默认收集器，面向服务端、大内存、低延迟应用。它将堆划分为多个 Region，并优先回收垃圾最多的 Region。

示例：

bash 复制代码

# 使用G1垃圾收集器
-XX:+UseG1GC

# 设置最大GC暂停时间目标
-XX:MaxGCPauseMillis=200

# 设置区域大小
-XX:G1HeapRegionSize=16m

# 设置并发GC线程数
-XX:ConcGCThreads=4

# 设置混合GC周期收集中最大旧区域数量
-XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent=10

ZGC 收集器（极致低延迟）

参数：-XX:+UseZGC
说明：新一代的低延迟垃圾收集器，目标是将停顿时间控制在 10ms 以下。适用于对延迟极其敏感的应用（如金融交易系统）。

示例：

bash 复制代码

# 启用 ZGC
-XX:+UseZGC

# 调优参数
-XX:ZAllocationSpikeTolerance=2.0  # 分配峰值容忍度
-XX:ZCollectionInterval=300        # 强制GC间隔(秒)
-XX:ZFragmentationLimit=10         # 碎片化限制
-XX:ZProactive=true                # 启用主动GC

# 内存映射调优
-XX:ZUncommitDelay=300             # 内存未使用回收延迟(秒)

2.3 GC 日志相关

没有日志，调优就是盲人摸象。必须开启详细的 GC 日志。

详细 GC 日志（JDK 8 及之前）

bash 复制代码

# 开启GC日志
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps

# 输出GC日志到文件
-Xloggc:/path/to/gc.log

# 开启GC日志轮转
-XX:+UseGCLogFileRotation
-XX:NumberOfGCLogFiles=5
-XX:GCLogFileSize=10M

统一日志框架（JDK 9+ 推荐）

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# 详细 GC 日志
-Xlog:gc*=debug:file=/app/logs/gc-%t.log:time,uptime,level,tags:filecount=10,filesize=100M

# 选择性日志（生产环境推荐）
-Xlog:gc=info:file=/app/logs/gc.log:time,uptimemillis,level,tags
-Xlog:gc+heap=debug
-Xlog:gc+ergo*=trace
-Xlog:gc+age*=debug

高级监控参数

bash 复制代码

# 打印命令行参数
-XX:+PrintCommandLineFlags

# 打印GC应用停顿时间
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime

# 打印GC前后堆信息
-XX:+PrintHeapAtGC

# 开启类加载日志
-XX:+TraceClassLoading
-XX:+TraceClassUnloading

# 在发生 OOM 时自动生成堆转储文件，用于事后分析
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/path/to/heapdump.hprof

2.4 JIT 编译与性能优化

bash 复制代码

# 分层编译（JDK 8 默认）
-XX:+TieredCompilation

# 编译阈值调优
-XX:Tier0InvokeNotifyFreqLog=7
-XX:Tier2BackEdgeThreshold=100000
-XX:Tier3InvocationThreshold=2000
-XX:Tier3MinInvocationThreshold=100

# 代码缓存大小
-XX:ReservedCodeCacheSize=512m
-XX:InitialCodeCacheSize=64m

# 方法内联优化
-XX:MaxInlineSize=325
-XX:FreqInlineSize=325
-XX:InlineSmallCode=1000

三、不同场景的配置模板

3.1 开发环境配置

bash 复制代码

java -Xms512m -Xmx1g \
     -Xmn256m \
     -XX:MetaspaceSize=128m \
     -XX:MaxMetaspaceSize=256m \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=200 \
     -XX:+PrintGC \
     -XX:+PrintGCDateStamps \
     -Xloggc:./logs/gc.log \
     -jar app.jar

3.2 测试环境配置

bash 复制代码

java -Xms2g -Xmx4g \
     -Xmn1g \
     -XX:MetaspaceSize=256m \
     -XX:MaxMetaspaceSize=512m \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=150 \
     -XX:ParallelGCThreads=4 \
     -XX:ConcGCThreads=2 \
     -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
     -XX:HeapDumpPath=./dumps/ \
     -XX:+PrintGCDetails \
     -XX:+PrintGCDateStamps \
     -Xloggc:./logs/gc.log \
     -jar app.jar

3.3 生产环境配置

bash 复制代码

java -Xms4g -Xmx8g \
     -Xmn2g \
     -XX:MetaspaceSize=512m \
     -XX:MaxMetaspaceSize=1g \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=100 \
     -XX:ParallelGCThreads=8 \
     -XX:ConcGCThreads=4 \
     -XX:G1ReservePercent=15 \
     -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 \
     -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
     -XX:HeapDumpPath=/data/dumps/ \
     -XX:+PrintGCDetails \
     -XX:+PrintGCDateStamps \
     -XX:+UseGCLogFileRotation \
     -XX:NumberOfGCLogFiles=10 \
     -XX:GCLogFileSize=10M \
     -Xloggc:/data/logs/gc.log \
     -jar app.jar

3.4 Docker容器配置

bash 复制代码

FROM openjdk:8-jre

# 设置JVM参数
ENV JAVA_OPTS="-Xms1g -Xmx2g -XX:+UseG1GC"

# 使用容器感知的JVM
ENV JAVA_TOOL_OPTIONS="-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap"

CMD java $JAVA_OPTS -jar app.jar

四、实战调优示例

4.1 电商交易系统调优案例

场景特点：

高并发、低延迟要求
内存使用模式：中等对象分配率，长生命周期对象较多
峰值 QPS：10,000+
服务器配置：16核32G

调优方案：

bash 复制代码

#!/bin/bash
java -server \
  # 堆内存设置
  -Xms16g -Xmx16g \
  -Xmn8g \
  -XX:SurvivorRatio=8 \
  -XX:MaxTenuringThreshold=10 \
  
  # G1 收集器调优
  -XX:+UseG1GC \
  -XX:MaxGCPauseMillis=100 \
  -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=40 \
  -XX:G1HeapRegionSize=16m \
  -XX:G1ReservePercent=15 \
  -XX:G1MixedGCCountTarget=16 \
  
  # 元空间与栈
  -XX:MetaspaceSize=512m \
  -XX:MaxMetaspaceSize=512m \
  -Xss512k \
  
  # 性能优化
  -XX:+TieredCompilation \
  -XX:ReservedCodeCacheSize=512m \
  -XX:+UseStringDeduplication \
  
  # 监控与诊断
  -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
  -XX:HeapDumpPath=/app/logs/heapdump.hprof \
  -Xlog:gc=info:file=/app/logs/gc.log:time,uptime,level,tags:filecount=10,filesize=100M \
  -XX:ErrorFile=/app/logs/hs_err_pid%p.log \
  
  # 应用JAR
  -jar ecommerce-app.jar

4.2 大数据处理应用调优

场景特点：

高吞吐量要求，延迟不敏感
大内存使用，频繁创建临时对象
批量数据处理

调优方案：

bash 复制代码

#!/bin/bash
java -server \
  # 大堆内存设置
  -Xms32g -Xmx32g \
  -Xmn24g \
  -XX:SurvivorRatio=6 \
  
  # 并行收集器（吞吐量优先）
  -XX:+UseParallelGC \
  -XX:+UseParallelOldGC \
  -XX:ParallelGCThreads=16 \
  -XX:GCTimeRatio=99 \
  -XX:MaxGCPauseMillis=500 \
  
  # 大对象处理
  -XX:PretenureSizeThreshold=2m \
  -XX:+AlwaysPreTouch \
  
  # 性能优化
  -XX:+UseLargePages \
  -XX:LargePageSizeInBytes=2m \
  -XX:+UseCompressedOops \
  -XX:+UseCompressedClassPointers \
  
  # 监控配置
  -Xlog:gc*=info:file=/app/logs/gc.log:time,uptime,level,tags \
  -XX:NativeMemoryTracking=detail \
  
  -jar data-processing-app.jar

五、监控与诊断工具实战

5.1 命令行工具使用示例

bash 复制代码

# 1. 实时监控 GC 情况
jstat -gc <pid> 1s

# 2. 查看堆内存摘要
jmap -heap <pid>

# 3. 生成堆转储
jmap -dump:live,format=b,file=heap.hprof <pid>

# 4. 查看类加载统计
jstat -class <pid> 1s

# 5. 线程分析
jstack <pid> > thread_dump.txt

# 6. 原生内存跟踪
jcmd <pid> VM.native_memory summary

# 7. 全面的诊断信息
jcmd <pid> PerfCounter.print

5.2 自动化监控脚本

bash 复制代码

#!/bin/bash
# monitor_jvm.sh

PID=$1
LOG_DIR="/app/monitor"
INTERVAL=30

while true; do
    TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
    
    # GC 统计
    jstat -gc $PID > $LOG_DIR/gc_$TIMESTAMP.log 2>&1
    
    # 线程转储（每5分钟一次）
    if [ $(($(date +%s) % 300)) -eq 0 ]; then
        jstack $PID > $LOG_DIR/thread_dump_$TIMESTAMP.log 2>&1
    fi
    
    # 内存使用
    ps -p $PID -o pid,ppid,pmem,pcpu,rsz,vsz,comm >> $LOG_DIR/memory_$TIMESTAMP.log 2>&1
    
    sleep $INTERVAL
done