这篇文章主要讲解了“虚拟机内存问题和Java虚拟机优化案例分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“虚拟机内存问题和Java虚拟机优化案例分析”吧！
内存多占1G左右，CPU利用率没有明显变化，但随着CMS收集抖动，最高达40%，CPU load平均高出1.0左右。
几乎0停顿，相比于之前每隔5分钟应用停顿3-4s，调优后的应用几乎没有停顿时间，每次”stop the world” 由 youngGC 引起，最高也不过200+ms。
GC总时间开销显著减小20%多，吞吐量显著提升。
应用超过500ms的请求响应时间减少3%
-Dfile.encoding=UTF-8 -server -Xms8000M -Xmx8000M -Xmn5000M -Xss256K - XX:ThreadStackSize=256 -XX:StackShadowPages=8 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseParallelGC
-Dfile.encoding=UTF-8 -server -Xms10000M -Xmx10000M -Xmn5000M - XX:MaxTenuringThreshold=1 -XX:SurvivorRatio=30 -XX:TargetSurvivorRatio=50 -Xnoclassgc -Xss256K -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:PermSize=256m - XX:MaxPermSize=256m -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC - XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:ParallelGCThreads=24 -XX:ConcGCThreads=24 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+CMSScavengeBeforeRemark -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+UseTLAB -XX:TLABSize=64K
在开始前，我们需要一些数据，因为jvm调优没有一个标准的答案，根据实际应用不同而不同，但也不是完全没有章法可言，从一个实际的应用，我们也可以找出一些规律来，找出一些比较公用的，比如下面三条：
应用平均和最大暂停时间（stop the world）。
吞吐量，真正运行时间/（GC时间+真正运行时间），而相对的GC开销为：GC时间/（GC时间+真正运行时间）。
URL的请求响应时间
使用 -XX:+PrintFlagsFinal 参数：可以查看当前版本的虚拟机所能设置的所有参数，还可以看到其默认值。我使用6u26版本的java虚拟机，一共有663个参数，很多参数不必完全搞懂什么意思，而且很多优化项在JDK6版本中已经默认开启，所以我们只需要了解一些常用的即可。
在单机web server的情况下，最大堆的设置建议在物理内存的1/2到2/3之间，如果是16G的物理内存的话，最大堆的设置应该在8000M-10000M之间。
Java进程消耗的总内存肯定大于最大堆设置的内存：堆内存（Xmx）+ 方法区内存（MaxPermSize）+ 栈内存（Xss,包括虚拟机栈和本地方法栈）线程数 + NIO direct memory + socket 缓存区（receive37KB，send25KB）+ JNI代码 + 虚拟机和GC本身 = java的内存。
我们经常碰到内存巨高的线上问题，留更多的内存给“意外情况”是一件好事也是一件坏事，好事是更多的内存可以给“错误”提供扩展空间，提升“容错性”，不至于马上宕机，但另一方面来说技术人员不会第一时间收到“吃swap”这个告警信息。
GC调优是JVM调优很重要的一步，当前比较成熟的GC基本上有三种选择，serial、Parallel和CMS，大型互联网应用基本上选择后两种，但Parallel的暂停时间实在太长，以 -Xmx 8000M -Xmn5000M 为例，平均一次youngGC需要100ms-200ms，而FullGC最长需要6s，平均也要4s，虽然当前没有哪种GC策略能完全做到没有暂停时间，但太长的“stop the world”时间也让人无法忍受。
serial 和ParallelGC都是完全stop the world的GC，而CMS分为六步骤：
1093.220: [GC [1 CMS-initial-mark: 4113308K(5120000K)] 4180786K(10080000K), 0.0732930 secs] [Times: user=0.07 sys=0.00, real=0.07 secs]
1094.275: [CMS-concurrent-mark: 0.980/0.980 secs] [Times: user=19.95 sys=0.51, real=0.98 secs]
1094.305: [CMS-concurrent-preclean: 0.028/0.029 secs] [Times: user=0.10 sys=0.02, real=0.03 secs] CMS: abort preclean due to time 1099.643: [CMS-concurrent-abortable-preclean: 5.288/5.337 secs] [Times: user=12.64 sys=1.19, real=5.34 secs]
1099.647: [GC [YG occupancy: 3308479 K (4960000 K)] 1099.648: [GC 1099.649: [ParNew: 3308479K->42384K(4960000K), 0.1420310 secs] 7421787K->4180693K(10080000K), 0.1447160 secs] [Times: user=2.69 sys=0.03, real=0.15 secs] 1099.793: [Rescan (parallel) , 0.0121000 secs]1099.805: [weak refs processing, 0.0664790 secs] [1 CMS-remark: 4138308K(5120000K)] 4180693K(10080000K), 0.2254870 secs] [Times: user=3.00 sys=0.05, real=0.23 secs]
1104.895: [CMS-concurrent-sweep: 4.970/5.020 secs] [Times: user=12.43 sys=1.05, real=5.02 secs]
1104.908: [CMS-concurrent-reset: 0.012/0.012 secs] [Times: user=0.03 sys=0.01, real=0.01 secs]
要想知道应用真正的停顿时间，可以使用PrintGCApplicationStoppedTime 参数：
63043.344: [GC [PSYoungGen: 5009217K->34119K(5049600K)] 5985479K->1034614K(8121600K), 0.1721890 secs] [Times: user=2.62 sys=0.01, real=0.18 secs]
Total time for which application threads were stopped: 0.1806210 seconds
Total time for which application threads were stopped: 0.0074870 seconds
这样看来，真正应用暂停的时间要比stop the world时间还要稍长一点点。
本次调优我基本上放弃了ParallelGC而选择了CMS，CMS在old区很大的时候绝对是个利器，它不仅能大幅降低应用“stop the world”时间，而且还能增加应用的响应时间和小部分吞吐量。
CMS还有一种增量模式：iCMS，适用于单CPU模式，会将回收动作分作小块进行，但会增加回收时间，降低吞吐量，对于多CPU来说，可以不用考虑这种模式。
从PrintFlagsFinal参数可以得知CMS的UseCMSCompactAtFullCollection和CMSParallelRemarkEnabled参数，在JDK6里一直都是默认为true的，所以我们不必显示设置它。
从维护角度来看，在设置参数之前，我们应该首先看看这个参数是不是默认已经开启了，如果默认已经开启了我们就不必要再显示设置它。
年轻代（eden和Survivor）、年老代的设置选择了GC策略之后，年轻代和年老代的设置就很重要了，如果一味的追求响应时间，可以尽量把年轻代调大一点，youngGC的回收频率减小了，但回收时间也增大了，5000M的年轻代，平均回收时间在150+ms，3000M的年轻代平均回收时间在90+ms。
如果一味的增大年轻代，CMS前提下的年老代的威力也发挥不出来，更容易出现promotion failed，导致一次FullGC。
但如果一味的调小年轻代，虽然单次回收时间减小，但回收频率会陡增，应用STW时间也会增加，总体年轻代回收的时间也可能会增大，所以调整年轻代和年老代的比例就是一个找平衡的过程。
我的经验是年轻代的比例在2/8到4/8之间，具体情况要看实际应用情况而定。
我们都知道年轻代采用的是“copy”算法，有两个survivor空间，每次回收总有一个是空的，另一个存放的是前几次youngGC存留下来而且还不够提升到old资格的对象，所以有三个参数很重要：
-XX:MaxTenuringThreshold=15：对象晋升到old的年龄，parallelGC和Serial默认是15，CMS默认是4，设置的越大，对象就越难进入到old区，youngGC反复copy的时间就会增大。
-XX:SurvivorRatio=8，eden和survivor的比例，默认是8，也就是说如果eden为2400M，那么两个survivor都为300M，如果MaxTenuringThreshold设置的很小，那么survivor区的使用率就会降低，反之，survivor的使用率就会增大。
-XX:TargetSurvivorRatio=80，survivor空间的利用率，默认是50。
如果设置SurvivorRatio为65536，MaxTenuringThreshold为0就表示禁止使用survivor空间，在这种模式下，对象直接进入old区，而且我发现在这种模式下，photo的resin启动时间大大减少，以前170s在这种模式下只需要90+s，足足降低了一半，因为这个，我顿时对这种模式产生的兴趣，但CMS的压力就增大了，威力根本发挥不出来了，GC的时间没有减少反而增加，remark的时间也增大到3s，最后不得不忍痛割爱放弃了这种模式。
-XX:+CMSScavengeBeforeRemark：这个参数还蛮重要的，它的意思是在执行CMS remark之前进行一次youngGC，这样能有效降低remark的时间，之前我没有加这个参数，remark时间最大能达到3s，加上这个参数之后remark时间减少到1s之内。
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection，用于指定在Full GC之后进行内存整理，内存整理会使得垃圾收集停顿时间变长，CMS提供了另外一个参数。
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction，用于设置在执行多少次不压缩的Full GC之后，跟着再来一次内存整理。
另外，我发现survivor空间并没有像预期的那样大（eden的1/8），通过跟踪JVM的启动过程中发现，JVM在一定的条件下（可能跟parallelGC和默认SurvivorRatio有关）会动态调整survivor的大小，避免内存浪费。
感谢各位的阅读，以上就是“虚拟机内存问题和Java虚拟机优化案例分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对虚拟机内存问题和Java虚拟机优化案例分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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