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JVM 调优核心步骤与参数配置
1. 调优原则与目标
- 最后手段原则：优先优化代码逻辑和架构设计，JVM 调优仅作为性能瓶颈无法通过上层优化解决时的补充手段。
- 量化目标：根据场景明确优先级（吞吐量、延迟、内存占用三选二）：
- 吞吐量优先：适合后台计算型任务（如大数据处理）。
- 低延迟优先：适合实时响应型系统（如交易系统）。
- 内存占用优先：适合资源受限环境（如嵌入式设备）。
2. 核心调优参数
(1) 堆内存配置
-
-Xms与-Xmx：设置堆内存初始值和最大值（建议设为相同值，避免动态扩容引发性能波动）。
示例：-Xms16g -Xmx16g（堆内存固定为 16GB）。 -
-Xmn：新生代大小（建议占总堆 1/4~1/3，过大导致老年代空间不足，过小引发频繁 Young GC）。 -
-XX:MetaspaceSize与-XX:MaxMetaspaceSize：元空间初始和最大值（替代 JDK 8 前的-XX:PermSize）。
(2) 垃圾收集器选择
- G1 收集器（JDK 9+ 默认）：
-XX:+UseG1GC：启用 G1。-XX:MaxGCPauseMillis=200：目标最大 GC 停顿时间（需结合硬件性能调整）。-XX:ParallelGCThreads=8：并行 GC 线程数（建议等于 CPU 核心数）。
- 低延迟场景：考虑 ZGC（
-XX:+UseZGC）或 Shenandoah（-XX:+UseShenandoahGC）。 - 高吞吐场景：Parallel Scavenge + Parallel Old（
-XX:+UseParallelGC）。
(3) 线程与栈配置
-
-Xss：线程栈大小（默认 1MB，过高浪费内存，过低导致栈溢出）。
示例：-Xss256k（适用于低递归深度应用）。 -
-XX:ConcGCThreads：并发 GC 线程数（通常设为ParallelGCThreads的 1/4~1/2）。
3. 性能监控与问题定位
- 工具使用：
-
jstat：监控 GC 频率、耗时（如jstat -gcutil <pid> 1000）。 -
jmap：生成堆转储文件（jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>）。 - MAT/Eclipse Memory Analyzer：分析内存泄漏。
-
- 日志分析：
- 启用 GC 日志：
-Xlog:gc*,gc+heap=debug:file=gc.log:time。 - 观察 Full GC 触发频率及停顿时间，优先优化高频 Full GC 场景。
- 启用 GC 日志：
4. 典型场景调优建议
| 场景 | 优化方向 |
|---|---|
| 频繁 Young GC | 增大新生代（-Xmn）或调整 Eden/Survivor 比例（-XX:SurvivorRatio=8）。 |
| Full GC 频繁 | 检查老年代内存泄漏，或增大堆内存（-Xmx）。 |
| 高并发线程竞争 | 减小线程栈（-Xss）或优化锁机制（如偏向锁/轻量级锁）。 |
| 元空间溢出 | 增加 -XX:MaxMetaspaceSize 或检查类加载器泄漏。 |
5. 注意事项
- 版本兼容性：
- JDK 8 与 JDK 17+ 参数差异（如
-XX:PermSize已废弃，改用-XX:MetaspaceSize）。 - ZGC/Shenandoah 需特定 JDK 版本支持。
- JDK 8 与 JDK 17+ 参数差异（如
- 参数联动：
- 调整
-Xmx后需同步评估-XX:MaxMetaspaceSize和直接内存限制。 - 高并发系统需平衡线程数（
-Xss）与堆内存分配。
- 调整
总结
JVM 调优需结合监控数据（GC 日志、堆转储）明确瓶颈，针对性调整堆内存、收集器、线程参数。推荐优先使用 G1/ZGC 等现代收集器，并在低竞争、短任务场景下优化锁机制