CentOS Java应用性能调优技巧有哪些

CentOS Java应用性能调优技巧

堆内存配置：根据应用实际内存需求设置-Xms（初始堆大小）和-Xmx（最大堆大小），建议两者值相等以避免频繁扩容（如-Xms4g -Xmx4g）。同时通过-XX:NewRatio调整新生代与老年代比例（如-XX:NewRatio=3表示新生代占堆的1/4）、-XX:SurvivorRatio调整Eden区与Survivor区比例（如-XX:SurvivorRatio=8表示Eden区占新生代的8/10），优化对象晋升流程，减少Full GC频率。
垃圾回收器选择：根据应用特点选用合适GC：
- G1GC（-XX:+UseG1GC）：适合大内存（>4G）应用，通过分区回收降低停顿时间，默认停顿目标200ms以内；
- CMS（-XX:+UseConcMarkSweepGC）：适合低延迟应用，通过并发标记清除减少停顿，但需配合-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction（如72%）设置触发阈值；
- ZGC/Shenandoah：超低延迟场景（微秒级），适合超大堆（TB级），但需CentOS 7+内核支持。
GC日志与分析：添加-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/path/to/gc.log参数，记录GC时间、频率、回收效果，通过jstat -gcutil <pid> 1000实时监控GC状态，或用MAT（Memory Analyzer Tool）分析堆转储文件定位内存泄漏。

减少对象创建：避免循环内创建临时对象（如String str = new String("xxx")），改用对象池（如数据库连接池DBCP、对象池Apache Commons Pool）重用对象；使用StringBuilder（非线程安全，性能更高）或StringBuffer（线程安全）代替字符串拼接，尤其避免在循环中进行+操作。
高效算法与数据结构：根据场景选择合适结构：频繁插入/删除用LinkedList，随机访问用ArrayList；查找用HashMap（O(1)），排序用TreeMap（O(log n)）；使用final修饰类/方法，允许编译器内联优化，提升执行速度。
循环与字符串优化：将循环内不变的集合大小（如list.size()）、常量提取到循环外，减少重复计算；避免使用finalize()方法，减少GC时的对象回收负担；用equals()代替==比较字符串内容，避免误判。

内核参数调优：编辑/etc/sysctl.conf文件，调整以下参数：
- vm.swappiness=10：降低swap使用率（值越小越倾向于使用物理内存）；
- net.ipv4.tcp_fin_timeout=30：缩短TCP连接关闭等待时间；
- net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=8192：增加SYN队列长度，应对高并发连接；
- net.core.somaxconn=1024：增大监听端口队列长度，避免连接拒绝。修改后执行sysctl -p使配置生效。
文件系统优化：使用ext4文件系统（支持更大容量、日志功能），挂载时添加noatime选项（mount -o noatime /dev/sda1 /mnt），减少文件访问时的磁盘I/O操作；确保磁盘空间充足（建议剩余20%以上），避免因空间不足导致性能下降。

连接器（Connector）配置：修改server.xml中的Connector参数，提升并发处理能力：
- maxThreads=500：最大线程数（处理请求的线程数量，根据CPU核心数调整，如8核可设200-500）；
- acceptCount=100：最大等待队列长度（当所有线程繁忙时，新请求进入队列的长度）；
- maxKeepAliveRequests=100：每个keep-alive连接的请求上限，防止闲置连接占用资源；
- 启用NIO（protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"）或NIO2（protocol="org.apache.coyote.http11.Http11Nio2Protocol"）模型，替代传统的BIO模型，提高I/O效率。
静态资源处理：通过<Context>标签配置静态资源缓存（如<Resources cachingAllowed="true" cacheMaxSize="102400" />），将静态资源（图片、CSS、JS）交由Nginx等反向代理服务器处理，减少Tomcat的负载。

实时监控工具：使用jvisualvm（JDK自带）、JConsole监控JVM内存使用、线程状态、GC情况；通过htop（查看CPU、内存）、iostat（查看磁盘I/O）、vmstat（查看系统整体性能）监控系统资源瓶颈。
深度分析工具：用jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>导出堆转储文件，用MAT分析内存泄漏对象；用jstack <pid>导出线程转储文件，分析线程死锁、阻塞问题；使用APM工具（如Pinpoint、SkyWalking）监控应用全链路性能，定位慢请求。

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