JVM优化配置指导手册

本文向大家简单介绍一下JVM优化配置的概念，通常情况下是不建议在没有任何统计和分析的情况下去手动配置JVM的参数来调整性能，因为在JVM5以上已经作了根据机器和OS的情况自动配置合适参数的算法，基本能够满足大部分的情况。

JVM优化配置

这里首先要说明的是这里提到的JVM是Sun的HotSpotJVM5和以上的版本。性能优化在应用方面可以有很多手段，包括Cache，多线程，各种算法等等。通常情况下是不建议在没有任何统计和分析的情况下去手动配置JVM的参数来调整性能，因为在JVM5以上已经作了根据机器和OS的情况自动配置合适参数的算法，基本能够满足大部分的情况，当然这种自动适配只是一种通用的方式，如果说真的要达到最优，那么还是需要根据实际的使用情况来手动的配置各种参数设置，提高性能。

JVM能够对性能产生影响的最大部分就是对于内存的管理。从jdk1.5以后内存管理和分配有了很多的改善和提高。内存分配以及管理的几个基本概念和参数说明：

◆JavaHotspotMode：

server和client两种模式，如果不配置，JVM会根据应用服务器硬件配置自动选择模式，server模式启动比较慢，但是运行期速度得到了优化，client启动比较快，但是运行期响应没有server模式的优化，适合于个人PC的服务开发和测试。

◆GarbageCollectorPolicy：

在Jdk1.5的时候已经提供了三种GC，除了原来提供的串行GC（SerialGC）以外，还提供了两种新的GC：ParallelGC和ConcMarkSweepGC。ParallelGC采用了多线程并行管理和回收垃圾对象，提高了回收效率，提高了服务器的吞吐量，适合于多处理器的服务器。

◆ConcMarkSweepGC

采用的是并发方式来管理和回收垃圾对象，降低垃圾回收产生的响应暂停时间。这里说一下并发和并行的区别，并发指的是多个进程并行执行垃圾回收，那么可以很好的利用多处理器，而并行指的是应用程序不需要暂停可以和垃圾回收线程并发工作。串行GC适合小型应用和单处理器系统（无需多线程交互，效率比较高），后两者适合大型系统。
使用方式就是在参数配置中增加-XX:+UseParallelGC等方式来设置。

对于这部分的JVM优化配置在网上有很多的实例可以参考，不过最终采用哪一种GC还是要根据具体的情况来分析和选择。

Heap：

OOM的各种经历已经让每一个架构师开发人员看到了了解Heap的重要性。OOM已经是Heap的临界点，不得不引起注意，然而Heap对于性能的潜在影响并未被引起重视，不过和GC配置一样，在没有对使用情况作仔细分析和研究的情况下，贸然的去修改Heap配置，可能适得其反，这里就来看一下Heap的一些概念和对于性能的影响。

我们的应用所能够得到的最大的Heap受三部分因素的制约：数据处理模型（32位或者64位操作系统），系统地虚拟内存总数和系统的物理内存总数。首先Heap的大小不能超过不同操作系统的进程寻址范围，当前大部分系统最高限度是4G，Windows通常是2G，Linux通常是3G。系统的虚拟内存也是分配的依据，首先是不能超过，然后由于操作系统支持硬盘来做部分的虚拟内存，如果设置过大，那么对于应用响应来说势必有影响。再则就是要考虑同一台服务器上运行多个Java虚拟机所消耗的资源总合也不能超过可用资源。就和前面OOM分析中的一样，其实由于OS的数据处理模型的限制，机器本身的硬件内存资源和虚拟内存资源并不一定会匹配，那么在有限的资源下如何调整好资源分配，对于应用来说尤为重要。

JVM优化配置中关于Heap的几个参数设置：

说了Heap的有限资源问题以后，就来看看如何通过配置去改变JVM对于Heap的分配。下面所说的主要是对于JavaHeap的分配，那么在申请了JavaHeap以后，剩下的可用资源就会被使用到NativeHeap。
Xms:javaheap初始化时的大小。默认情况是机器物理内存的1/64。这个主要是根据应用启动时消耗的资源决定，分配少了申请起来会降低启动速度，分配多了也浪费。

Xmx:javaheap的最大值，默认是机器物理内存的1/4，最大也就到1G。

这个值决定了最多可用的JavaHeapMemory，分配过少就会在应用需要大量内存作缓存或者零时对象时出现OOM的问题，如果分配过大，那么就会产生上文提到的第二类OOM。所以如何配置还是根据运行过程中的分析和计算来确定，如果不能确定还是采用默认的配置。

Xmn:javaheap新生代的空间大小。

在GC模型中，根据对象的生命周期的长短，产生了内存分代的设计：青年代（内部也分成三部分，类似于整体划分的作用，可以通过配置来设置比例），老年代，持久代。每一代的管理和回收策略都不相同，最为活跃的就是青年代，同时这部分的内存分配和管理效率也是最高。通常情况下，对于内存的申请优先在新生代中申请，当内存不够时会整理新生代，当整理以后还是不能满足申请的内存，就会向老年代移动一些生命周期较长的对象。

这种整理和移动会消耗资源，同时降低系统运行响应能力，因此如果青年代设置的过小，就会频繁的整理和移动，对性能造成影响。那是否把年青代设置的越大越好，其实不然，年青代采用的是复制搜集算法，这种算法必须停止所有应用程序线程，服务器线程切换时间就会成为应用响应的瓶颈（当然永远不用收集那么就不存在这个问题）。老年代采用的是串行标记收集的方式，并发收集可以减少对于应用的影响。

Xss:线程堆栈最大值。允许更多的虚拟内存空间地址被JavaHeap使用。上面介绍了一下关于JVM优化配置的理论知识，下面看一下几个例子。

以下是sun公司的性能优化白皮书中提到的几个例子：

1．对于吞吐量的调优。机器配置：4G的内存，32个线程并发能力。

java-Xmx3800m-Xms3800m-Xmn2g-Xss128k-XX:+UseParallelGC-XX:ParallelGCThreads=20
-Xmx3800m-Xms3800m配置了最大JavaHeap来充分利用系统内存。
-Xmn2g创建足够大的青年代（可以并行被回收）充分利用系统内存，防止将短期对象复制到老年代。
-Xss128减少默认最大的线程栈大小，提供更多的处理虚拟内存地址空间被进程使用。
-XX:+UseParallelGC采用并行垃圾收集器对年青代的内存进行收集，提高效率。
-XX:ParallelGCThreads=20减少垃圾收集线程，默认是和服务器可支持的线程最大并发数相同，往往不需要配置到最大值。

2．尝试采用对老年代并行收集

java-Xmx3550m-Xms3550m-Xmn2g-Xss128k-XX:+UseParallelGC-XX:ParallelGCThreads=20-XX:+UseParallelOldGC
-Xmx3550m-Xms3550m内存分配被减小，因为ParallelOldGC会增加对于NativeHeap的需求，因此需要减小JavaHeap来满足需求。
-XX:+UseParallelOldGC采用对于老年代并发收集的策略，可以提高收集效率。

3．提高吞吐量，减少应用停顿时间