JVM之性能优化

Volunteer Technology2026-02-26 10:35

JVM常用参数有哪些？

JVM参数

3.1.1 标准参数

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-version
-help
-server
-cp

3.1.2 -X参数

非标准参数，也就是在JDK各个版本中可能会变动

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-Xint     解释执行
-Xcomp    第一次使用就编译成本地代码
-Xmixed   混合模式，JVM自己来决定

3.1.3 -XX参数

使用得最多的参数类型

非标准化参数，相对不稳定，主要用于JVM调优和Debug

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a.Boolean类型
格式：-XX:[+-]<name>            +或-表示启用或者禁用name属性
比如：-XX:+UseConcMarkSweepGC   表示启用CMS类型的垃圾回收器
     -XX:+UseG1GC              表示启用G1类型的垃圾回收器
b.非Boolean类型
格式：-XX<name>=<value>表示name属性的值是value
比如：-XX:MaxGCPauseMillis=500  

3.1.4 其他参数

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-Xms1000M等价于-XX:InitialHeapSize=1000M
-Xmx1000M等价于-XX:MaxHeapSize=1000M
-Xss100等价于-XX:ThreadStackSize=100

所以这块也相当于是-XX类型的参数

3.1.5 查看参数

java -XX:+PrintFlagsFinal -version > flags.txt

值得注意的是"="表示默认值，":="表示被用户或JVM修改后的值 要想查看某个进程具体参数的值，可以使用jinfo，这块后面聊 一般要设置参数，可以先查看一下当前参数是什么，然后进行修改

3.1.6 设置参数的常见方式

  • 开发工具中设置比如IDEA，eclipse

  • 运行jar包的时候:java -XX:+UseG1GC xxx.jar

  • web容器比如tomcat，可以在脚本中的进行设置

  • 通过jinfo实时调整某个java进程的参数(参数只有被标记为manageable的flags可以被实时修改)

3.1.7 实践和单位换算

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1Byte(字节)=8bit(位)
1KB=1024Byte(字节)
1MB=1024KB
1GB=1024MB
1TB=1024GB
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(1)设置堆内存大小和参数打印
-Xmx100M -Xms100M -XX:+PrintFlagsFinal
(2)查询+PrintFlagsFinal的值
:=true
(3)查询堆内存大小MaxHeapSize
:= 104857600
(4)换算
104857600(Byte)/1024=102400(KB)
102400(KB)/1024=100(MB)
(5)结论
104857600是字节单位

3.1.8 常用参数含义

参数 含义 说明
-XX:CICompilerCount=3 最大并行编译数 如果设置大于1，虽然编译速度会提高，但是同样影响系统稳定性，会增加JVM崩溃的可能
-XX:InitialHeapSize=100M 初始化堆大小 简写-Xms100M
-XX:MaxHeapSize=100M 最大堆大小 简写-Xms100M
-XX:NewSize=20M 设置年轻代的大小
-XX:MaxNewSize=50M 年轻代最大大小
-XX:OldSize=50M 设置老年代大小
-XX:MetaspaceSize=50M 设置方法区大小
-XX:MaxMetaspaceSize=50M 方法区最大大小
-XX:+UseParallelGC 使用UseParallelGC 新生代，吞吐量优先
-XX:+UseParallelOldGC 使用UseParallelOldGC 老年代，吞吐量优先
-XX:+UseConcMarkSweepGC 使用CMS 老年代，停顿时间优先
-XX:+UseG1GC 使用G1GC 新生代，老年代，停顿时间优先
-XX:NewRatio 新老生代的比值 比如-XX:Ratio=4，则表示新生代:老年代=1:4，也就是新生代占整个堆内存的1/5
-XX:SurvivorRatio 两个S区和Eden区的比值 比如-XX:SurvivorRatio=8，也就是(S0+S1):Eden=2:8，也就是一个S占整个新生代的1/10
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 启动堆内存溢出打印 当JVM堆内存发生溢出时，也就是OOM，自动生成dump文件
-XX:HeapDumpPath=heap.hprof 指定堆内存溢出打印目录 表示在当前目录生成一个heap.hprof文件
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:g1-gc.log 打印出GC日志 可以使用不同的垃圾收集器，对比查看GC情况
-Xss128k 设置每个线程的堆栈大小 经验值是3000-5000最佳
-XX:MaxTenuringThreshold=6 提升年老代的最大临界值 默认值为 15
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 启动并发GC周期时堆内存使用占比 G1之类的垃圾收集器用它来触发并发GC周期,基于整个堆的使用率,而不只是某一代内存的使用比. 值为 0 则表示"一直执行GC循环". 默认值为 45.
-XX:G1HeapWastePercent 允许的浪费堆空间的占比 默认是10%，如果并发标记可回收的空间小于10%,则不会触发MixedGC。
-XX:MaxGCPauseMillis=200ms G1最大停顿时间 暂停时间不能太小，太小的话就会导致出现G1跟不上垃圾产生的速度。最终退化成Full GC。所以对这个参数的调优是一个持续的过程，逐步调整到最佳状态。
-XX:ConcGCThreads=n 并发垃圾收集器使用的线程数量 默认值随JVM运行的平台不同而不同
-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=65 混合垃圾回收周期中要包括的旧区域设置占用率阈值 默认占用率为 65%
-XX:G1MixedGCCountTarget=8 设置标记周期完成后，对存活数据上限为 G1MixedGCLIveThresholdPercent 的旧区域执行混合垃圾回收的目标次数 默认8次混合垃圾回收，混合回收的目标是要控制在此目标次数以内
-XX:G1OldCSetRegionThresholdPercent=1 描述Mixed GC时，Old Region被加入到CSet中 默认情况下，G1只把10%的Old Region加入到CSet中

JVM常用命令有哪些

jps

查看java进程

复制代码 
The jps command lists the instrumented Java HotSpot VMs on the target system. The command is limited to reporting information on JVMs for which it has the access permissions.

jinfo

（1）实时查看和调整JVM配置参数

复制代码 
The jinfo command prints Java configuration information for a specified Java process or core file or a remote debug server. The configuration information includes Java system properties and Java Virtual Machine (JVM) command-line flags.

（2）查看用法

jinfo -flag name PID 查看某个java进程的name属性的值

复制代码 
jinfo -flag MaxHeapSize PID 
jinfo -flag UseG1GC PID

（3）修改

参数只有被标记为manageable的flags可以被实时修改

复制代码 
jinfo -flag [+|-] PID
jinfo -flag <name>=<value> PID

（4）查看曾经赋过值的一些参数

复制代码 
jinfo -flags PID

jstat

（1）查看虚拟机性能统计信息

复制代码 
The jstat command displays performance statistics for an instrumented Java HotSpot VM. The target JVM is identified by its virtual machine identifier, or vmid option.

（2）查看类装载信息

复制代码 
jstat -class PID 1000 10   查看某个java进程的类装载信息，每1000毫秒输出一次，共输出10次

（3）查看垃圾收集信息

复制代码 
jstat -gc PID 1000 10

jstack

（1）查看线程堆栈信息

复制代码 
The jstack command prints Java stack traces of Java threads for a specified Java process, core file, or remote debug server.

（2）用法

复制代码 
jstack PID

(4)排查死锁案例

  • DeadLockDemo
java 复制代码 
//运行主类
public class DeadLockDemo
{
    public static void main(String[] args)
    {
        DeadLock d1=new DeadLock(true);
        DeadLock d2=new DeadLock(false);
        Thread t1=new Thread(d1);
        Thread t2=new Thread(d2);
        t1.start();
        t2.start();
    }
}
//定义锁对象
class MyLock{
    public static Object obj1=new Object();
    public static Object obj2=new Object();
}
//死锁代码
class DeadLock implements Runnable{
    private boolean flag;
    DeadLock(boolean flag){
        this.flag=flag;
    }
    public void run() {
        if(flag) {
            while(true) {
                synchronized(MyLock.obj1) {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"----if获得obj1锁");
                    synchronized(MyLock.obj2) {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"----if获得obj2锁");
                    }
                }
            }
        }
        else {
            while(true){
                synchronized(MyLock.obj2) {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"----否则获得obj2锁");
                    synchronized(MyLock.obj1) {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"----否则获得obj1锁");

                    }
                }
            }
        }
    }
}
  • 运行结果
  • jstack分析

把打印信息拉到最后可以发现

jmap

（1）生成堆转储快照

复制代码 
The jmap command prints shared object memory maps or heap memory details of a specified process, core file, or remote debug server.

（2）打印出堆内存相关信息

复制代码 
jmap -heap PID
复制代码 
jinfo -flag UsePSAdaptiveSurvivorSizePolicy 35352
-XX:SurvivorRatio=8

（3）dump出堆内存相关信息

复制代码 
jmap -dump:format=b,file=heap.hprof PID

（4）要是在发生堆内存溢出的时候，能自动dump出该文件就好了

一般在开发中，JVM参数可以加上下面两句，这样内存溢出时，会自动dump出该文件

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=heap.hprof+*

复制代码 
设置堆内存大小: -Xms20M -Xmx20M
启动，然后访问localhost:9090/heap，使得堆内存溢出

亿级流量电商系统JVM调优

亿级流量系统

亿级流量系统，其实就是每天点击量在亿级的系统，根据淘宝的一个官方的数据分析。

每个用户一次浏览点击20~40次之间，推测出每日活跃用户（日活用户）在500万左右。

同时结合淘宝的一个点击数据，可以发现，能够付费的也就是橙色的部分（cart）的用户，比例只有10%左右。

90%的用户仅仅是浏览，那么我们可以通过图片缓存、Redis缓存等技术，我们可以把90%的用户解决掉。

10%的付费用户，大概算出来是每日成交50万单左右。

GC预估

如果是普通业务，一般处理时间比较平缓，大概在3,4个小时处理，算出来每秒只有几十单，这个一般的应用可以处理过来（不需要JVM预估调优）

另外电商系统中有大促场景（秒杀、限时抢购等），一般这种业务是几种在几分钟。我们算出来大约每秒2000单左右的数据，

承受大促场景的使用4台服务器（使用负载均衡）。每台订单服务器也就是大概500单/秒

我们测试发现，每个订单处理过程中会占据0.2MB大小的空间（什么订单信息、优惠券、支付信息等等），那么一台服务器每秒产生100M的内存空间，这些对象基本上都是朝生夕死，也就是1秒后都会变成垃圾对象。

加入我们设置堆的空间最大值为3个G，我们按照默认情况下的设置，新生代1/3的堆空间，老年代2/3的堆空间。Eden:S0:S1=8:1:1

我们推测出，old区=2G,Eden区=800M,S0=S1=100M

根据对象的分配原则（对象优先在Eden区进行分配），由此可得，8秒左右Eden区空间满了。

每8秒触发一个MinorGC（新生代垃圾回收），这次MinorGC时，JVM要STW，但是这个时候有100M的对象是不能回收的（线程暂停，对象需要1秒后都会变成垃圾对象），那么就会有100M的对象在本次不能被回收（只有下次才能被回收掉）

所以经过本次垃圾回收后。本次存活的100M对象会进入S0区，但是由于另外一个JVM对象分配原则（如果在Survivor空间中相同年龄所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代，无须等到MaxTenuringThreshold中要求的年龄）

所以这样的对象本质上不会进去Survivor区，而是进入老年代

所以我们推算，大概每个8秒会有100M的对象进入老年代。大概20*8=160秒，也就是2分40秒左右old区就会满掉，就会触发一次FullGC,一般来说，这次FullGC是可以避免的，同时由于FullGC不单单回收老年代+新生代，还要回收元空间，这些FullGC的时间可能会比较长（老年代回收的朝生夕死的对象，使用标记清除/标记整理算法决定了效率并不高,同时元空间也要回收一次，进一步加大GC时间）。

所以问题的根本就是做到如何避免没有必要的FullGC

GC**预估调优**

我们在项目中加入VM参数：

-Xms3072M -Xmx3072M -Xmn2048M -XX:SurvivorRatio=7

-Xss256K -XX:MetaspaceSize= 128M -XX:MaxMetaspaceSize= 128M

-XX:MaxTenuringThreshold=2

-XX:ParallelGCThreads=8

-XX:+UseConcMarkSweepGC

1、首先看一下堆空间：old区=1G，Eden区=1.4G,S0=S1=300M

1、那么第一点，Eden区大概需要14秒才能填满，填满之后，100M的存活对象会进入S0区（由于这个区域变大，不会触发动态年龄判断）

2、再过14秒，Eden区，填满之后，还是剩余100M的对象要进入S1区。但是由于原来的100M已经是垃圾了（过了14秒了），所以，S1也只会有Eden区过来的100M对象，S0的100M已经别回收，也不会触发动态年龄判断。

3、反反复复，这样就没有对象会进入old区，就不会触发FullGC,同时我们的MinorGC的频次也由之前的8秒变为14秒，虽然空间加大，但是换来的还是GC的总时间会减少。

4、-Xss256K -XX:MetaspaceSize= 128M -XX:MaxMetaspaceSize= 128M 栈一般情况下很少用到1M。所以为了线程占用内存更少，我们可以减少到256K

元空间一般启动后就不会有太多的变化，我们可以设定为128M，节约内存空间。

5、-XX:MaxTenuringThreshold=2 这个是分代年龄（年龄为2就可以进入老年代），因为我们基本上都使用的是Spring架构，Spring中很多的bean是长期要存活的，没有必要在Survivor区过渡太久，所以可以设定为2，让大部分的Spring的内部的一些对象进入老年代。

6、-XX:ParallelGCThreads=8 线程数可以根据你的服务器资源情况来设定（要速度快的话可以设置大点，根据CPU的情况来定，一般设置成CPU的整数倍）

7、-XX:+UseConcMarkSweepGC 因为这个业务响应时间优先的，所以还是可以使用CMS垃圾回收器或者G1垃圾回收器。

8、-XX:+UseConcMarkSweepGC 因为这个业务响应时间优先的，所以还是可以使用CMS垃圾回收器或者G1垃圾回收器。

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