5、JVM性能优化
Java启动参数共分为三类：
其一是标准参数（-），所有的JVM实现都必须实现这些参数的功能，而且向后兼容；
其二是非标准参数（-X），默认jvm实现这些参数的功能，但是并不保证所有jvm实现都满足，且不保证向后兼容；
其三是非Stable参数（-XX），此类参数各个jvm实现会有所不同，将来可能会随时取消，需要慎重使用。
JVM标准参数(-)
JVM的标准参数都是以”-“开头，通过输入”java -help”或者”java -?”，可以查看JVM标准参数列表。
JVM非标准参数(-X)
通过”java -X”可以输出非标准参数列表，如下所示：
JVM非Stable参数（-XX）
Java 6（update 21 oder 21之后）版本， HotSpot JVM 提供给了两个新的参数，在JVM启动后，在命令行中可以输出所有XX参数和值：
java -XX:+PrintFlagsInitial -XX:+PrintFlagsInitial>>1.txt
这些参数可以被松散的聚合成三类：
行为参数（Behavioral Options）：用于改变jvm的一些基础行为；
性能调优（Performance Tuning）：用于jvm的性能调优；
调试参数（Debugging Options）：一般用于打开跟踪、打印、输出等jvm参数，用于显示jvm更加详细的信息；
行为参数(功能开关)
-XX:-DisableExplicitGC 禁止调用System.gc()；但jvm的gc仍然有效
-XX:+MaxFDLimit 最大化文件描述符的数量限制
-XX:+ScavengeBeforeFullGC 新生代GC优先于Full GC执行
-XX:+UseGCOverheadLimit 在抛出OOM之前限制jvm耗费在GC上的时间比例
-XX:-UseConcMarkSweepGC 对老生代采用并发标记交换算法进行GC
-XX:-UseParallelGC 启用并行GC
-XX:-UseParallelOldGC 对Full GC启用并行，当-XX:-UseParallelGC启用时该项自动启用
-XX:-UseSerialGC 启用串行GC
-XX:+UseThreadPriorities 启用本地线程优先级
性能调优
-XX:LargePageSizeInBytes=4m 设置用于Java堆的大页面尺寸
-XX:MaxHeapFreeRatio=70 GC后java堆中空闲量占的最大比例
-XX:MaxNewSize=size 新生成对象能占用内存的最大值
-XX:MaxPermSize=64m 老生代对象能占用内存的最大值
-XX:MinHeapFreeRatio=40 GC后java堆中空闲量占的最小比例
-XX:NewRatio=2 新生代内存容量与老生代内存容量的比例
-XX:NewSize=125m 新生代对象生成时占用内存的默认值
-XX:ReservedCodeCacheSize=32m 保留代码占用的内存容量
-XX:ThreadStackSize=512 设置线程栈大小，若为0则使用系统默认值
-XX:+UseLargePages 使用大页面内存
调试参数
-XX:-CITime 打印消耗在JIT编译的时间
-XX:ErrorFile=./hs_err_pid<pid>.log 保存错误日志或者数据到文件中
-XX:-ExtendedDTraceProbes 开启solaris特有的dtrace探针
-XX:HeapDumpPath=./java_pid.hprof 指定导出堆信息时的路径或文件名
-XX:-HeapDumpOnOutOfMemoryError 当首次遭遇OOM时导出此时堆中相关信息
-XX:OnError="<cmd args>;<cmd args>" 出现致命ERROR之后运行自定义命令
-XX:OnOutOfMemoryError=";" 当首次遭遇OOM时执行自定义命令
-XX:-PrintClassHistogram 遇到Ctrl-Break后打印类实例的柱状信息，与jmap -histo功能相同
-XX:-PrintConcurrentLocks 遇到Ctrl-Break后打印并发锁的相关信息，与jstack -l功能相同
-XX:-PrintCommandLineFlags 打印在命令行中出现过的标记
-XX:-PrintCompilation 当一个方法被编译时打印相关信息
-XX:-PrintGC 每次GC时打印相关信息
-XX:-PrintGC Details 每次GC时打印详细信息
-XX:-PrintGCTimeStamps 打印每次GC的时间戳
-XX:-TraceClassLoading 跟踪类的加载信息
-XX:-TraceClassLoadingPreorder 跟踪被引用到的所有类的加载信息
-XX:-TraceClassResolution 跟踪常量池
-XX:-TraceClassUnloading 跟踪类的卸载信息
-XX:-TraceLoaderConstraints 跟踪类加载器约束的相关信息
GC优化的目的有两个：
* 将转移到老年代的对象数量降低到最小；
* 减少full GC的执行时间；
为了达到上面的目的，一般地，你需要做的事情有：
* 减少使用全局变量和大对象；
* 调整新生代的大小到最合适；
* 设置老年代的大小为最合适；
* 选择合适的GC收集器；
进行监控和调优的一般步骤为：
1，监控GC的状态
使用各种JVM工具，查看当前日志，分析当前JVM参数设置，并且分析当前堆内存快照和gc日志，根据实际的各区域内存划分和GC执行时间，觉得是否进行优化；
常用JVM工具：
（1）jstat
jstat可以实时显示本地或远程JVM进程中类装载、内存、垃圾收集、JIT编译等数据（如果要显示远程JVM信息，需要远程主机开启RMI支持）。如果在服务启动时没有指定启动参数-verbose:gc，则可以用jstat实时查看gc情况。
jstat有如下选项：
-class:监视类装载、卸载数量、总空间及类装载所耗费的时间
-gc:监听Java堆状况，包括Eden区、两个Survivor区、老年代、永久代等的容量，以用空间、GC时间合计等信息
-gccapacity:监视内容与-gc基本相同，但输出主要关注java堆各个区域使用到的最大和最小空间
-gcutil:监视内容与-gc基本相同，但输出主要关注已使用空间占总空间的百分比
-gccause:与-gcutil功能一样，但是会额外输出导致上一次GC产生的原因
-gcnew:监视新生代GC状况
-gcnewcapacity:监视内同与-gcnew基本相同，输出主要关注使用到的最大和最小空间
-gcold:监视老年代GC情况
-gcoldcapacity:监视内同与-gcold基本相同，输出主要关注使用到的最大和最小空间
-gcpermcapacity:输出永久代使用到最大和最小空间
-compiler:输出JIT编译器编译过的方法、耗时等信息
-printcompilation:输出已经被JIT编译的方法
命令格式:jstat [option vmid [interval[s|ms] [count]]]
（2）jmap
用于显示当前Java堆和永久代的详细信息（如当前使用的收集器，当前的空间使用率等）
-dump:生成java堆转储快照
-heap:显示java堆详细信息(只在Linux/Solaris下有效)
-F:当虚拟机进程对-dump选项没有响应时，可使用这个选项强制生成dump快照(只在Linux/Solaris下有效)
（3）jstack
用于生成当前JVM的所有线程快照，线程快照是虚拟机每一条线程正在执行的方法,目的是定位线程出现长时间停顿的原因。
-F:当正常输出的请求不被响应时，强制输出线程堆栈
-l:除堆栈外，显示关于锁的附加信息
-m:如果调用到本地方法的话，可以显示C/C++的堆栈
命令格式:jstack [option] vmid
2，分析结果，判断是否需要优化
如果各项参数设置合理，系统没有超时日志出现，GC频率不高，GC耗时不高，那么没有必要进行GC优化；如果GC时间超过1-3秒，或者频繁GC，则必须优化；
注：如果满足下面的指标，则一般不需要进行GC：
Minor GC执行时间不到50ms；
Minor GC执行不频繁，约10秒一次；
Full GC执行时间不到1s；
Full GC执行频率不算频繁，不低于10分钟1次；
3，调整GC类型和内存分配
如果内存分配过大或过小，或者采用的GC收集器比较慢，则应该优先调整这些参数，并且先找1台或几台机器进行beta，然后比较优化过的机器和没有优化的机器的性能对比，并有针对性的做出最后选择；
4，不断的分析和调整
通过不断的试验和试错，分析并找到最合适的参数
5，全面应用参数
如果找到了最合适的参数，则将这些参数应用到所有服务器，并进行后续跟踪。
调优实例：
实例1：
笔者昨日发现部分开发测试机器出现异常：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded，这个异常代表：
GC为了释放很小的空间却耗费了太多的时间，其原因一般有两个：1，堆太小，2，有死循环或大对象；
笔者首先排除了第2个原因，因为这个应用同时是在线上运行的，如果有问题，早就挂了。所以怀疑是这台机器中堆设置太小；
使用ps -ef |grep "java"查看，发现：
该应用的堆区设置只有768m，而机器内存有2g，机器上只跑这一个java应用，没有其他需要占用内存的地方。另外，这个应用比较大，需要占用的内存也比较多；
笔者通过上面的情况判断，只需要改变堆中各区域的大小设置即可，于是改成下面的情况：
跟踪运行情况发现，相关异常没有再出现；
实例2：
一个服务系统，经常出现卡顿，分析原因，发现Full GC时间太长：
jstat -gcutil:
S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT
12.16 0.00 5.18 63.78 20.32 54 2.047 5 6.946 8.993
分析上面的数据，发现Young GC执行了54次，耗时2.047秒，每次Young GC耗时37ms，在正常范围，而Full GC执行了5次，耗时6.946秒，每次平均1.389s，数据显示出来的问题是：Full GC耗时较长，分析该系统的是指发现，NewRatio=9，也就是说，新生代和老生代大小之比为1:9，这就是问题的原因：
1，新生代太小，导致对象提前进入老年代，触发老年代发生Full GC；
2，老年代较大，进行Full GC时耗时较大；
优化的方法是调整NewRatio的值，调整到4，发现Full GC没有再发生，只有Young GC在执行。这就是把对象控制在新生代就清理掉，没有进入老年代（这种做法对一些应用是很有用的，但并不是对所有应用都要这么做）
实例3：
一应用在性能测试过程中，发现内存占用率很高，Full GC频繁，使用sudo -u admin-H jmap -dump:format=b,file=文件名.hprof pid 来dump内存，生成dump文件，并使用Eclipse下的mat差距进行分析，发现：
从图中可以看出，这个线程存在问题，队列LinkedBlockingQueue所引用的大量对象并未释放，导致整个线程占用内存高达378m，此时通知开发人员进行代码优化，将相关对象释放掉即可。
JVM参数设置建议如下：
（1）-Xms和-Xmx的值设置成相等，堆大小默认为-Xms指定的大小，默认空闲堆内存小于40%时，JVM会扩大堆到-Xmx指定的大小；空闲堆内存大于70%时，JVM会减小堆到-Xms指定的大小。如果在Full GC后满足不了内存需求会动态调整，这个阶段比较耗费资源。
（2）新生代尽量设置大一些，让对象在新生代多存活一段时间，每次Minor GC 都要尽可能多的收集垃圾对象，防止或延迟对象进入老年代的机会，以减少应用程序发生Full GC的频率。
（3）老年代如果使用CMS收集器，新生代可以不用太大，因为CMS的并行收集速度也很快，收集过程比较耗时的并发标记和并发清除阶段都可以与用户线程并发执行。
（4）方法区大小的设置，1.6之前的需要考虑系统运行时动态增加的常量、静态变量等，1.7只要差不多能装下启动时和后期动态加载的类信息就行。
代码实现方面，性能出现问题比如程序等待、内存泄漏除了JVM配置可能存在问题，代码实现上也有很大关系：
（1）避免创建过大的对象及数组：过大的对象或数组在新生代没有足够空间容纳时会直接进入老年代，如果是短命的大对象，会提前出发Full GC。
（2）避免同时加载大量数据，如一次从数据库中取出大量数据，或者一次从Excel中读取大量记录，可以分批读取，用完尽快清空引用。
（3）当集合中有对象的引用，这些对象使用完之后要尽快把集合中的引用清空，这些无用对象尽快回收避免进入老年代。
（4）可以在合适的场景（如实现缓存）采用软引用、弱引用，比如用软引用来为ObjectA分配实例：SoftReference objectA=new SoftReference(); 在发生内存溢出前，会将objectA列入回收范围进行二次回收，如果这次回收还没有足够内存，才会抛出内存溢出的异常。
（5）避免产生死循环，产生死循环后，循环体内可能重复产生大量实例，导致内存空间被迅速占满。
（6）尽量避免长时间等待外部资源（数据库、网络、设备资源等）的情况，缩小对象的生命周期，避免进入老年代，如果不能及时返回结果可以适当采用异步处理的方式等。
