深入Java性能调优：原理详解与实战
一、JVM内存模型与GC机制
原理：
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堆内存结构：
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新生代：Eden + 2个Survivor区（Minor GC）
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老年代：长期存活对象（Major GC/Full GC）
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元空间：类元信息（替代永久代）
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GC算法对比：
实战调优：
二、内存泄漏诊断与解决
监控工具：
| 工具 | 命令示例 | 作用 |
|---|---|---|
| jmap | jmap -dump:live,format=b,file=heap.bin <pid> | 生成堆转储 |
| VisualVM | 图形化分析内存对象 | 实时监控堆内存 |
| MAT | 分析heap.bin文件 | 定位内存泄漏根因 |
案例：Tomcat应用PermGen泄漏
三、线程与锁优化
关键问题：
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死锁检测：
2.锁竞争优化：
3.并发工具替代：
四、JIT编译优化
分层编译：
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-XX:TieredStopAtLevel=1：仅C1编译（快速启动）
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-XX:-TieredCompilation：关闭分层（服务端推荐）
内联优化：
反优化检测：
五、数据库交互优化
连接池配置（HikariCP示例）：
批量处理优化：
六、实战案例：电商系统调优
问题场景：
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QPS 5000时，RT从50ms飙升到200ms
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Full GC每小时触发2-3次
调优过程：
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内存分析：
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堆转储分析：
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MAT显示Cart对象长期持有
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修复：引入WeakReference缓存
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GC调优：
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结果：
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Full GC降为0次
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P99延迟稳定在80ms内
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七、推荐调优工具箱
| 工具类型 | 推荐工具 |
|---|---|
| 内存分析 | MAT, VisualVM, jmap |
| 线程分析 | jstack, Async-Profiler |
| GC日志 | GCViewer, GCEasy |
| APM监控 | SkyWalking, Arthas |
小编建议：
Java性能调优需遵循 “监控先行→定位瓶颈→分步验证” 原则。记住：没有银弹参数，只有适合场景的优化。