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整体评估指标说明
1.吞吐量: 运行用户代码占总时间的比例
总运行时间：用户线程程序的运行时间(100s)+GC内存回收的时间 (1s)
比如程序运行时间100s/内存回收时间 垃圾回收1s 则吞吐量为100/101=99%
2.GC负荷：与吞吐量相反，指应用花在GC上的时间百分比
上例GC负荷为：1/101=1%
3.暂停时间：应用线程花在GC stop-the-world 的时间
暂时时间越小越好
4.GC频率：次数/GC频率越多，stw暂停时间越短；GC回收频率次数越少、stw暂停时间越长
5.反应速度：从一个对象变成垃圾道这个对象被回收的时间
吞吐量优先的收集器：Parallel并行收集器【Jdk8默认收集器】
响应时间优先的收集器：CMS（老年代）/ParNew(新生代)-注重stw时间越少
G1/ZGC同时注重吞吐量和响应时间优先
JVM调优方案
优化核心思路：
1、通过堆内存设置减少老年代垃圾回收的次数
2、配置垃圾回收器，减少STW的时间
1.避免用户线程暂停时间STW比较短
a.堆内存空间一定要充足，垃圾回收和最大堆内存无关，只和初始内存有关。
b.项目启动堆内存初始值与最大值一定保持一致，可减少垃圾回收的次数，提高吞吐量;
c.不建议调用System.gc()，容易造成STW;
d.不要在堆内存中存放大对象和全局变量，容易触发fullgc
e.合理根据项目堆内存情况，选择收集器
2.合理设定堆的初始大小和选择合理的垃圾收集器
a.起步阶段的个人网站,建议堆内存1GB 可以串行SerialGC,建议使用并行Parallel GC
b.有一定访问量的网站或APP,建议堆内存2g 建议使用Parallel GC
c.并发适中的APP或普通数据处理,建议堆内存4g 老年代CMS/新生代parnew
d.适用于并发要求较高的APP,建议堆内存8G（要16G的可以集群）建议G1收集器 注重低延迟和吞吐量
必填参数
-Xmx 堆最大可用值 测试结果：默认4G----物理内存的1/4
-Xms 堆初始值 测试结果：最大内存的1/16-----物理内存的1/64
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 内存溢出的时候打印内存快照
-XX:HeapDumpPath=hdpserver_oom.hprof 内存溢出的时候内存快照保存路径
tips：
a、-Xmx和-Xms在内存不大的时候建议相同，内存很大的时候，建议配成2:1
b、内存溢出的快照配置很可能几个月不出现，但建议配置上，方便问题出现时的排查
c、垃圾回收器在JDK8之前建议用CMS，JDK8及之后建议用G1。
优化参数
-XX:+PrintGC 每次触发GC的时候打印相关日志
-XX:+PrintGCDetails 更详细的GC日志
堆设置
-Xmn 新生代堆最大可用值 默认是堆的1/3，官方推荐配置为整个堆的3/8
-XX:NewRatio 配置新生代与老年代占比 默认1:2 建议值：1:2或1:3 -XX:NewRatio=3
-XX:SurvivorRatio 用来设置新生代中eden空间和from/to空间的比例=eden/from=den/to 默认8:1
-XX:PermSize 初始化永久内存区域大小，默认4M，超出的话可能出现PermGen space错误。
-XX:MaxPermSize 设置永久内存区域最大大小
-XX:NewSize 作用跟-XX:NewRatio相似，不同的是精确的数值
-XX:MaxNewSize 设置最大Java新对象生产堆内存，
NewSize和MaxNewSize最好设成一致，数值都是1024的整数倍并且大于1MB。
-XX:MaxTenuringThreshold 设置垃圾最大年龄
-XX:GCTimeRatio 设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比，垃圾回收时间占程序运行时间百分比的公式为1/(1+n) ，如果n=19表示java可以用5%的时间来做垃圾回收，1/(1+19)=1/20=5%。
-Xss 我们线程栈空间大小 –Xss1m，jdk5.0前是256k---配置不适合太高
1.8元空间设置大小
-XX:MetaspaceSize 初始空间大小，达到该值就会触发垃圾收集进行类型卸载，同时GC会对该值进行调整：如果释放了大量的空间，就适当降低该值；如果释放了很少的空间，那么在不超过MaxMetaspaceSize时，适当提高该值。
-XX:MaxMetaspaceSize 最大空间，默认是没有限制的。
代码演示
1.默认值测试
/**
*
* 命令查看默认值:
* 最大内存4G
* 初始内存：最大内存的1/16
* 垃圾回收器：Parallel Scavenge收集器
*
* java -XX:+PrintCommandLineFlags -version
* -XX:InitialHeapSize=268435456 -XX:MaxHeapSize=4294967296 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC
*
* 代码查看默认值：
* 最大内存：4G
* 新生代：老年代= 87360:174784 = 1:2
* eden:from:to = 8:1:1
*
* 最大内存3959.5M
* 可用内存244.76746368408203M
* 已经使用内存247.5M
* Heap 堆信息
* def new generation total 78656K, used 4197K [0x00000006c0000000, 0x00000006c5550000, 0x0000000715550000)
* eden space 69952K, 6% used [0x00000006c0000000, 0x00000006c0419618, 0x00000006c4450000)
* from space 8704K, 0% used [0x00000006c4450000, 0x00000006c4450000, 0x00000006c4cd0000)
* to space 8704K, 0% used [0x00000006c4cd0000, 0x00000006c4cd0000, 0x00000006c5550000)
* tenured generation total 174784K, used 0K [0x0000000715550000, 0x0000000720000000, 0x00000007c0000000)
* the space 174784K, 0% used [0x0000000715550000, 0x0000000715550000, 0x0000000715550200, 0x0000000720000000)
* Metaspace used 2719K, capacity 4486K, committed 4864K, reserved 1056768K
* class space used 292K, capacity 386K, committed 512K, reserved 1048576K
*
*/
public class 默认值测试 {
public static void main(String[] args) {
System.out.print("最大内存");
System.out.println(Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024.0 / 1024 + "M");
System.out.print("可用内存");
System.out.println(Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024.0 / 1024 + "M");
System.out.print("已经使用内存");
System.out.println(Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024.0 / 1024 + "M");
}
}
2.吞吐量测试
/**
* -XX:PermSize=32M -Xmx32M -Xms1M -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails
* 非堆内存32M，堆内存最大32M，最小1M，使用串行垃圾回收器
* 启动GC-96次 执行GC-20次 吞吐量100
*
* -XX:PermSize=32M -Xmx32M -Xms32M -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails
* 非堆内存32M，堆内存最大32M，最小32M，使用串行垃圾回收器
* 启动GC-39次 执行GC-20次 吞吐量130
*
* -XX:PermSize=32M -Xmx512M -Xms32M -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails
* 非堆内存32M，堆内存最大512M，最小32M，使用串行垃圾回收器
* 启动GC-39次 执行GC-19次 吞吐量130
*
* -XX:PermSize=32M -Xmx512M -Xms512M -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails
* 非堆内存32M，堆内存最大512M，最小512M，使用串行垃圾回收器
* 启动GC-1次 执行GC-1次 吞吐量140
*
* ===================结论:===================================
* =======================1、垃圾回收次数和最大堆内存大小无关，只和初始内存有关系。============
* =======================2、最大堆内存和初始堆内存设置的一样，可以减少垃圾回收次数============
* =======================3、初始堆内存会影响到吞吐量，两个值都越大吞吐量就越高============
* =======================4、垃圾回收次数越少，吞吐量越高============
*/
@SpringBootApplication
@RestController
public class 吞吐量测试 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(吞吐量测试.class);
}
@RequestMapping("/test2")
public void test(){
}
}
3.垃圾回收器测试
/**
* -XX:PermSize=32M -Xmx64M -Xms64M -XX:+UseSerialGC -XX:+PrintGCDetails
* 启动GC-19次 执行GC-10次 吞吐量95
*
* -XX:PermSize=32M -Xmx64M -Xms64M -XX:+UseParNewGC -XX:+PrintGCDetails
* 启动GC-19次 执行GC-10次 吞吐量100
*
* -XX:PermSize=32M -Xmx64M -Xms64M -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintGCDetails
* 启动GC-20次 执行GC-10次 吞吐量103
*
* -XX:PermSize=32M -Xmx64M -Xms64M -XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails
* 启动GC-17次 执行GC-8次 吞吐量102
*
* ===================结论:===================================
* =======================1、最好使用并行收集器,因为并行收集器速度比串行吞吐量高，速度快。============
*/
@SpringBootApplication
@RestController
public class 垃圾回收器测试 {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(垃圾回收器测试.class);
}
@RequestMapping("/test")
public void test(){
}
}
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