jvm的内存分布，参数配置和 GC处理机制

叁歲伎倆 2022-04-12 02:08 161阅读 0赞

*转载*

*url: http://blog.csdn.net/ning109314/article/details/10411495*

*url:http://www.cnblogs.com/sunada2005/p/3577799.html*

*url:http://www.open-open.com/lib/view/open1437834571349.html*

*url:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037056.html*

*url:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html*

*url:http://ifeve.com/jvm-internals/*

**1. 什么是JVM？**

JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以在多种平台上不加修改地运行。JVM在执行字节码时，实际上最终还是把字节码解释成具体平台上的机器指令执行。

Java语言的一个非常重要的特点就是与平台的无关性。而使用Java虚拟机是实现这一特点的关键。一般的高级语言如果要在不同的平台上运行，至少需要编译成不同的目标代码。而引入Java语言虚拟机后，Java语言在不同平台上运行时不需要重新编译。Java语言使用Java虚拟机屏蔽了与具体平台相关的信息，使得Java语言编译程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码），就可以在多种平台上不加修改地运行。Java虚拟机在执行字节码时，把字节码解释成具体平台上的机器指令执行。这就是Java的能够“一次编译，到处运行”的原因。

**2. JRE/JDK/JVM是什么关系？**

JRE(JavaRuntimeEnvironment，Java运行环境)，也就是Java平台。所有的Java 程序都要在JRE下才能运行。普通用户只需要运行已开发好的java程序，安装JRE即可。

JDK(Java Development Kit)是程序开发者用来来编译、调试java程序用的开发工具包。JDK的工具也是Java程序，也需要JRE才能运行。为了保持JDK的独立性和完整性，在JDK的安装过程中，JRE也是 安装的一部分。所以，在JDK的安装目录下有一个名为jre的目录，用于存放JRE文件。

JVM(JavaVirtualMachine，Java虚拟机)是JRE的一部分。它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。JVM有自己完善的硬件架构，如处理器、堆栈、寄存器等，还具有相应的指令系统。Java语言最重要的特点就是跨平台运行。使用JVM就是为了支持与操作系统无关，实现跨平台。

**3. JVM原理**

JVM是java的核心和基础，在java编译器和os平台之间的虚拟处理器。它是一种利用软件方法实现的抽象的计算机基于下层的操作系统和硬件平台，可以在上面执行java的字节码程序。

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java编译器只要面向JVM，生成JVM能理解的代码或字节码文件。Java源文件经编译成字节码程序，通过JVM将每一条指令翻译成不同平台机器码，通过特定平台运行。

**4. JVM执行程序的过程**

1) 加载.class文件 2) 管理并分配内存 3) 执行垃圾收集

JRE（java运行时环境）由JVM构造的java程序的运行环，也是Java程序运行的环境，但是他同时一个操作系统的一个应用程序一个进程，因此他也有他自己的运行的生命周期，也有自己的代码和数据空间。JVM在整个jdk中处于最底层，负责于操作系统的交互，用来屏蔽操作系统环境，提供一个完整的Java运行环境，因此也就虚拟计算机。操作系统装入JVM是通过jdk中Java.exe来完成，通过下面4步来完成JVM环境：1) 创建JVM装载环境和配置 2) 装载JVM.dll 3) 初始化JVM.dll并挂界到JNIENV(JNI调用接口)实例4) 调用JNIEnv实例装载并处理class类。

**5. JVM的生命周期**

1) JVM实例对应了一个独立运行的java程序它是进程级别   
a) 启动。启动一个Java程序时，一个JVM实例就产生了，任何一个拥有public static void   
main(String\[\] args)函数的class都可以作为JVM实例运行的起点   
b) 运行。main()作为该程序初始线程的起点，任何其他线程均由该线程启动。JVM内部有两种线程：守护线程和非守护线程，main()属于非守护线程，守护线程通常由JVM自己使用，java程序也可以表明自己创建的线程是守护线程   
c) 消亡。当程序中的所有非守护线程都终止时，JVM才退出；若安全管理器允许，程序也可以使用Runtime类或者System.exit()来退出

2) JVM执行引擎实例则对应了属于用户运行程序的线程它是线程级别的

**6. JVM的体系结构**

![030952082544688.png][]

vs 中英对照

![JVM 相关知识整理和学习][JVM]

*  类装载器（ClassLoader）（用来装载.class文件）
 *  执行引擎（执行字节码，或者执行本地方法）
 *  运行时数据区（方法区、堆、java栈、PC寄存器、本地方法栈）

**7. JVM运行时数据区**

![030955433958449.png][]

vs.

![JVM 相关知识整理和学习][JVM 1]![JVM 相关知识整理和学习][JVM 2]

vs.

![JVM\_Internal\_Architecture\_small][JVM_Internal_Architecture_small]

vs.

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上述贴图：都在说明JVM 理论中的内存模型

**第一块：PC寄存器**

PC寄存器是用于存储每个线程下一步将执行的JVM指令，如该方法为native的，则PC寄存器中不存储任何信息。

**第二块：JVM栈**

JVM栈是线程私有的，每个线程创建的同时都会创建JVM栈，JVM栈中存放的为当前线程中局部基本类型的变量（java中定义的八种基本类型：boolean、char、byte、short、int、long、float、double）、部分的返回结果以及Stack Frame，非基本类型的对象在JVM栈上仅存放一个指向堆上的地址。

**第三块：堆（Heap）**

它是JVM用来存储对象实例以及数组值的区域，可以认为Java中所有通过new创建的对象的内存都在此分配，Heap中的对象的内存需要等待GC进行回收。

![030956153296472.png][]![0_1325814932X3Ts.gif][]

（1） 堆是JVM中所有线程共享的，因此在其上进行对象内存的分配均需要进行加锁，这也导致了new对象的开销是比较大的

（2） Sun Hotspot JVM为了提升对象内存分配的效率，对于所创建的线程都会分配一块独立的空间TLAB（Thread Local Allocation Buffer），其大小由JVM根据运行的情况计算而得，在TLAB上分配对象时不需要加锁，因此JVM在给线程的对象分配内存时会尽量的在TLAB上分配，在这种情况下JVM中分配对象内存的性能和C基本是一样高效的，但如果对象过大的话则仍然是直接使用堆空间分配

（3） TLAB仅作用于新生代的Eden Space，因此在编写Java程序时，通常多个小的对象比大的对象分配起来更加高效。

（4） 所有新创建的Object 都将会存储在新生代Yong Generation中。如果Young Generation的数据在一次或多次GC后存活下来，那么将被转移到OldGeneration。新的Object总是创建在Eden Space。

**第四块：方法区域（Method Area）**

（1）在Sun JDK中这块区域对应的为PermanetGeneration，又称为持久代。

（2）方法区域存放了所加载的类的信息（名称、修饰符等）、类中的静态变量、类中定义为final类型的常量、类中的Field信息、类中的方法信息，当开发人员在程序中通过Class对象中的getName、isInterface等方法来获取信息时，这些数据都来源于方法区域，同时方法区域也是全局共享的，在一定的条件下它也会被GC，当方法区域需要使用的内存超过其允许的大小时，会抛出OutOfMemory的错误信息。

**第五块：运行时常量池（Runtime Constant Pool）**

存放的为类中的固定的常量信息、方法和Field的引用信息等，其空间从方法区域中分配。

**第六块：本地方法堆栈（Native Method Stacks）**

JVM采用本地方法堆栈来支持native方法的执行，此区域用于存储每个native方法调用的状态。

**8. JVM垃圾回收**

**![0_1325814932X3Ts.gif][]**

GC (*Garbage Collection*)的基本原理：将内存中不再被使用的对象进行回收，GC中用于回收的方法称为收集器，由于GC需要消耗一些资源和时间，Java在对对象的生命周期特征进行分析后，按照新生代、旧生代的方式来对对象进行收集，以尽可能的缩短GC对应用造成的暂停

（1）对新生代的对象的收集称为minor GC；

（2）对旧生代的对象的收集称为Full GC；

（3）程序中主动调用System.gc()强制执行的GC为Full GC。

不同的对象引用类型， GC会采用不同的方法进行回收，JVM对象的引用分为了四种类型：

（1）强引用：默认情况下，对象采用的均为强引用（这个对象的实例没有其他对象引用，GC时才会被回收）

（2）软引用：软引用是Java中提供的一种比较适合于缓存场景的应用（只有在内存不够用的情况下才会被GC）

（3）弱引用：在GC时一定会被GC回收

（4）虚引用：由于虚引用只是用来得知对象是否被GC

内存由 Perm 和 Heap 组成. 其中  
Heap = \{Old + NEW = \{ Eden , from, to \} \}  
JVM内存模型中分两大块，一块是 NEW Generation, 另一块是Old Generation. 在New Generation中，有一个叫Eden的空间，主要是用来存放新生的对象，还有两个Survivor Spaces（from,to）, 它们用来存放每次垃圾回收后存活下来的对象。在Old Generation中，主要存放应用程序中生命周期长的内存对象，还有个Permanent Generation，主要用来放JVM自己的反射对象，比如类对象和方法对象等。

垃圾回收描述：  
在New Generation块中，垃圾回收一般用Copying的算法，速度快。每次GC的时候，存活下来的对象首先由Eden拷贝到某个Survivor Space, 当Survivor Space空间满了后, 剩下的live对象就被直接拷贝到Old Generation中去。因此，每次GC后，Eden内存块会被清空。在Old Generation块中，垃圾回收一般用mark-compact的算法，速度慢些，但减少内存要求.  
垃圾回收分多级，0级为全部(Full)的垃圾回收，会回收OLD段中的垃圾；1级或以上为部分垃圾回收，只会回收NEW中的垃圾，内存溢出通常发生于OLD段或Perm段垃圾回收后，仍然无内存空间容纳新的Java对象的情况。  
当一个URL被访问时，内存申请过程如下：  
A. JVM会试图为相关Java对象在Eden中初始化一块内存区域  
B. 当Eden空间足够时，内存申请结束。否则到下一步  
C. JVM试图释放在Eden中所有不活跃的对象（这属于1或更高级的垃圾回收）, 释放后若Eden空间仍然不足以放入新对象，则试图将部分Eden中活跃对象放入Survivor区  
D. Survivor区被用来作为Eden及OLD的中间交换区域，当OLD区空间足够时，Survivor区的对象会被移到Old区，否则会被保留在Survivor区  
E. 当OLD区空间不够时，JVM会在OLD区进行完全的垃圾收集（0级）  
F. 完全垃圾收集后，若Survivor及OLD区仍然无法存放从Eden复制过来的部分对象，导致JVM无法在Eden区为新对象创建内存区域，则出现”out of memory错误”

JVM调优建议:  
ms/mx：定义YOUNG+OLD段的总尺寸，ms为JVM启动时YOUNG+OLD的内存大小；mx为最大可占用的YOUNG+OLD内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。  
NewSize/MaxNewSize：定义YOUNG段的尺寸，NewSize为JVM启动时YOUNG的内存大小；MaxNewSize为最大可占用的YOUNG内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。  
PermSize/MaxPermSize：定义Perm段的尺寸，PermSize为JVM启动时Perm的内存大小；MaxPermSize为最大可占用的Perm内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。  
SurvivorRatio：设置Survivor空间和Eden空间的比例

内存溢出的可能性  
1. OLD段溢出  
这种内存溢出是最常见的情况之一，产生的原因可能是：  
1) 设置的内存参数过小(ms/mx, NewSize/MaxNewSize)  
2) 程序问题  
单个程序持续进行消耗内存的处理，如循环几千次的字符串处理，对字符串处理应建议使用StringBuffer。此时不会报内存溢出错，却会使系统持续垃圾收集，无法处理其它请求，相关问题程序可通过Thread Dump获取（见系统问题诊断一章）单个程序所申请内存过大，有的程序会申请几十乃至几百兆内存，此时JVM也会因无法申请到资源而出现内存溢出，对此首先要找到相关功能，然后交予程序员修改，要找到相关程序，必须在Apache日志中寻找。  
当Java对象使用完毕后，其所引用的对象却没有销毁，使得JVM认为他还是活跃的对象而不进行回收，这样累计占用了大量内存而无法释放。由于目前市面上还没有对系统影响小的内存分析工具，故此时只能和程序员一起定位。  
2. Perm段溢出  
通常由于Perm段装载了大量的Servlet类而导致溢出，目前的解决办法：  
1) 将PermSize扩大，一般256M能够满足要求  
2) 若别无选择，则只能将servlet的路径加到CLASSPATH中，但一般不建议这么处理  
  
3. C Heap溢出  
系统对C Heap没有限制，故C Heap发生问题时，Java进程所占内存会持续增长，直到占用所有可用系统内存  
其他：  
JVM有2个GC线程。第一个线程负责回收Heap的Young区。第二个线程在Heap不足时，遍历Heap，将Young 区升级为Older区。Older区的大小等于-Xmx减去-Xmn，不能将-Xms的值设的过大，因为第二个线程被迫运行会降低JVM的性能。  
为什么一些程序频繁发生GC？有如下原因：  
l         程序内调用了System.gc()或Runtime.gc()。  
l         一些中间件软件调用自己的GC方法，此时需要设置参数禁止这些GC。  
l         Java的Heap太小，一般默认的Heap值都很小。  
l         频繁实例化对象，Release对象。此时尽量保存并重用对象，例如使用StringBuffer()和String()。  
如果你发现每次GC后，Heap的剩余空间会是总空间的50%，这表示你的Heap处于健康状态。许多Server端的Java程序每次GC后最好能有65%的剩余空间。

经验之谈：  
1．Server端JVM最好将-Xms和-Xmx设为相同值。为了优化GC，最好让-Xmn值约等于-Xmx的1/3\[2\]。  
2．一个GUI程序最好是每10到20秒间运行一次GC，每次在半秒之内完成\[2\]。  
注意：  
1．增加Heap的大小虽然会降低GC的频率，但也增加了每次GC的时间。并且GC运行时，所有的用户线程将暂停，也就是GC期间，Java应用程序不做任何工作。  
2．Heap大小并不决定进程的内存使用量。进程的内存使用量要大于-Xmx定义的值，因为Java为其他任务分配内存，例如每个线程的Stack等。  
2．Stack的设定  
每个线程都有他自己的Stack。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <p>-Xss</p> </td> 
   <td> <p>每个线程的Stack大小</p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

Stack的大小限制着线程的数量。如果Stack过大就好导致内存溢漏。-Xss参数决定Stack大小，例如-Xss1024K。如果Stack太小，也会导致Stack溢漏。

3．硬件环境  
硬件环境也影响GC的效率，例如机器的种类，内存，swap空间，和CPU的数量。  
如果你的程序需要频繁创建很多transient对象，会导致JVM频繁GC。这种情况你可以增加机器的内存，来减少Swap空间的使用\[2\]。

4．4种GC  
第一种为单线程GC，也是默认的GC。，该GC适用于单CPU机器。  
第二种为Throughput GC，是多线程的GC，适用于多CPU，使用大量线程的程序。第二种GC与第一种GC相似，不同在于GC在收集Young区是多线程的，但在Old区和第一种一样，仍然采用单线程。-XX:+UseParallelGC参数启动该GC。  
第三种为Concurrent Low Pause GC，类似于第一种，适用于多CPU，并要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Old区的回收同时，运行应用程序。-XX:+UseConcMarkSweepGC参数启动该GC。  
第四种为Incremental Low Pause GC，适用于要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Young区回收的同时，回收一部分Old区对象。-Xincgc参数启动该GC。

![JVM 相关知识整理和学习][JVM 3]

3.垃圾回收：

JVM中会在以下情况触发回收：对象没有被引用 ， 作用域发生未捕捉异常 ， 程序正常执行完毕 ， 程序执行了System.exit() ， 程序发生意外终止。  JVM中标记垃圾使用的算法是一种根搜索算法。简单的说，就是从一个叫GC Roots的对象开始 ， 向下搜索 ， 如果一个对象不能达到GC Roots对象的时候 ， 说明它可以被回收了。这种算法比一种叫做引用计数法的垃圾标记算法要好，因为它避免了当两个对象啊互相引用时无法被回收的现象。

JVM中对于被标记为垃圾的对象进行回收时又分为了一下3种算法：

1.标记清除算法 ，该算法是从根集合扫描整个空间，标记存活的对象，然后在扫描整个空间对没有被标记的对象进行回收，这种算法在存活对象较多时比较高效，但会产生内存碎片。

2.复制算法 ，该算法是从根集合扫描，并将存活的对象复制到新的空间，这种算法在存活对象少时比较高效。

3.标记整理算法 ，标记整理算法和标记清除算法一样都会扫描并标记存活对象，在回收未标记对象的同时会整理被标记的对象，解决了内存碎片的问题。

JVM中，不同的 内存区域作用和性质不一样，使用的垃圾回收算法也不一样，所以JVM中又定义了几种不同的垃圾回收器（上图中连线代表两个回收器可以同时使用）

**按照基本回收策略分**

**引用计数（Reference Counting）:**

比较古老的回收算法。原理是此对象有一个引用，即增加一个计数，删除一个引用则减少一个计数。垃圾回收时，只用收集计数为0的对象。此算法最致命的是无法处理循环引用的问题。

**标记-清除（Mark-Sweep）:**

![标记清楚][1981948_1267862317X1a1.png]

此算法执行分两阶段。第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象，第二阶段遍历整个堆，把未标记的对象清除。此算法需要暂停整个应用，同时，会产生内存碎片。

**复制（Copying）:**

![复制][1981948_1267862317ZvYy.png]

此算法把内存空间划为两个相等的区域，每次只使用其中一个区域。垃圾回收时，遍历当前使用区域，把正在使用中的对象复制到另外一个区域中。算法每次只处理正在使用中的对象，因此复制成本比较小，同时复制过去以后还能进行相应的内存整理，不会出现“碎片”问题。当然，此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍内存空间。

**标记-整理（Mark-Compact）:**

![标记整理][1981948_1267862317X1a1.png]

此算法结合了“标记-清除”和“复制”两个算法的优点。也是分两阶段，第一阶段从根节点开始标记所有被引用对象，第二阶段遍历整个堆，把清除未标记对象并且把存活对象“压缩”到堆的其中一块，按顺序排放。此算法避免了“标记-清除”的碎片问题，同时也避免了“复制”算法的空间问题。

# #

## **按分区对待的方式分** ##

**增量收集（Incremental Collecting）:**实时垃圾回收算法，即：在应用进行的同时进行垃圾回收。不知道什么原因JDK5.0中的收集器没有使用这种算法的。

**分代收集（Generational Collecting）:**基于对对象生命周期分析后得出的垃圾回收算法。把对象分为年青代、年老代、持久代，对不同生命周期的对象使用不同的算法（上述方式中的一个）进行回收。现在的垃圾回收器（从J2SE1.2开始）都是使用此算法的。

**按系统线程分**

**串行收集:**串行收集使用单线程处理所有垃圾回收工作，因为无需多线程交互，实现容易，而且效率比较高。但是，其局限性也比较明显，即无法使用多处理器的优势，所以此收集适合单处理器机器。当然，此收集器也可以用在小数据量（100M左右）情况下的多处理器机器上。

**并行收集:**并行收集使用多线程处理垃圾回收工作，因而速度快，效率高。而且理论上CPU数目越多，越能体现出并行收集器的优势。（串型收集的并发版本，需要暂停jvm） 并行paralise指的是多个任务在多个cpu中一起并行执行，最后将结果合并。效率是N倍。

**并发收集:**相对于串行收集和并行收集而言，前面两个在进行垃圾回收工作时，需要暂停整个运行环境，而只有垃圾回收程序在运行，因此，系统在垃圾回收时会有明显的暂停，而且暂停时间会因为堆越大而越长。（和并行收集不同，并发只有在开头和结尾会暂停jvm）并发concurrent指的是多个任务在一个cpu伪同步执行，但其实是串行调度的，效率并非直接是N倍。

**分代垃圾回收**

分代的垃圾回收策略，是基于这样一个事实：**不同的对象的生命周期是不一样的**。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。

在Java程序运行的过程中，会产生大量的对象，其中有些对象是与业务信息相关，比如Http请求中的Session对象、线程、Socket连接，这类对象跟业务直接挂钩，因此生命周期比较长。但是还有一些对象，主要是程序运行过程中生成的临时变量，这些对象生命周期会比较短，比如：String对象，由于其不变类的特性，系统会产生大量的这些对象，有些对象甚至只用一次即可回收。

试想，在不进行对象存活时间区分的情况下，每次垃圾回收都是对整个堆空间进行回收，花费时间相对会长，同时，因为每次回收都需要遍历所有存活对象，但实际上，对于生命周期长的对象而言，这种遍历是没有效果的，因为可能进行了很多次遍历，但是他们依旧存在。因此，分代垃圾回收采用分治的思想，进行代的划分，把不同生命周期的对象放在不同代上，不同代上采用最适合它的垃圾回收方式进行回收。

**![jvm分代][jvm]**

如图所示：

虚拟机中的共划分为三个代：**年轻代（Young Generation）、年老点（Old Generation）和持久代（Permanent Generation）**。其中持久代主要存放的是Java类的类信息，与垃圾收集要收集的Java对象关系不大。年轻代和年老代的划分是对垃圾收集影响比较大的。

**年轻代:**

所有新生成的对象首先都是放在年轻代的。年轻代的目标就是尽可能快速的收集掉那些生命周期短的对象。年轻代分三个区。一个Eden区，两个Survivor区(一般而言)。大部分对象在Eden区中生成。当Eden区满时，还存活的对象将被复制到Survivor区（两个中的一个），当这个Survivor区满时，此区的存活对象将被复制到另外一个Survivor区，当这个Survivor区也满了的时候，从第一个Survivor区复制过来的并且此时还存活的对象，将被复制“年老区(Tenured)”。需要注意，Survivor的两个区是对称的，没先后关系，所以同一个区中可能同时存在从Eden复制过来 对象，和从前一个Survivor复制过来的对象，而复制到年老区的只有从第一个Survivor去过来的对象。而且，Survivor区总有一个是空的。同时，根据程序需要，Survivor区是可以配置为多个的（多于两个），这样可以增加对象在年轻代中的存在时间，减少被放到年老代的可能。

**年老代:**

在年轻代中经历了N次垃圾回收后仍然存活的对象，就会被放到年老代中。因此，可以认为年老代中存放的都是一些生命周期较长的对象。

**持久代:**

用于存放静态文件，如今Java类、方法等。持久代对垃圾回收没有显著影响，但是有些应用可能动态生成或者调用一些class，例如Hibernate等，在这种时候需要设置一个比较大的持久代空间来存放这些运行过程中新增的类。持久代大小通过-XX:MaxPermSize=<N>进行设置。

**什么情况下触发垃圾回收 **

由于对象进行了分代处理，因此垃圾回收区域、时间也不一样。GC有两种类型：**Scavenge GC**和**Full GC**。

**Scavenge GC**

一般情况下，当新对象生成，并且在Eden申请空间失败时，就会触发Scavenge GC，对Eden区域进行GC，清除非存活对象，并且把尚且存活的对象移动到Survivor区。然后整理Survivor的两个区。这种方式的GC是对年轻代的Eden区进行，不会影响到年老代。因为大部分对象都是从Eden区开始的，同时Eden区不会分配的很大，所以Eden区的GC会频繁进行。因而，一般在这里需要使用速度快、效率高的算法，使Eden去能尽快空闲出来。

**Full GC**

对整个堆进行整理，包括Young、Tenured和Perm。Full GC因为需要对整个对进行回收，所以比Scavenge GC要慢，因此应该尽可能减少Full GC的次数。在对JVM调优的过程中，很大一部分工作就是对于FullGC的调节。有如下原因可能导致Full GC：

> · 年老代（Tenured）被写满
> 
> · 持久代（Perm）被写满 
> 
> · System.gc()被显示调用 
> 
> ·上一次GC之后Heap的各域分配策略动态变化

图1 | --> 图2 | --> 图3 | --> 图4 | -->

![分代垃圾回收流程1][1]![分代垃圾回收流程2][2]![分代垃圾回收流程3][3]![分代垃圾回收流程][1981948_1271591249sb6K.png]

图1 --> 图2 --> 图3 --> 图4 -->

1.Serial GC 。从名字上看，串行GC意味着是一种单线程的，所以它要求收集的时候所有的线程暂停。这对于高性能的应用是不合理的，所以串行GC一般用于Client模式的JVM中。2.ParNew GC 。是在SerialGC的基础上，增加了多线程机制。但是如果机器是单CPU的，这种收集器是比SerialGC效率低的。

3.Parrallel Scavenge GC 。这种收集器又叫吞吐量优先收集器，而吞吐量=程序运行时间/(JVM执行回收的时间+程序运行时间),假设程序运行了100分钟，JVM的垃圾回收占用 1分钟，那么吞吐量就是99%。Parallel Scavenge GC由于可以提供比较不错的吞吐量，所以被作为了server模式JVM的默认配置。

4.ParallelOld 是老生代并行收集器的一种，使用了标记整理算法，是JDK1.6中引进的，在之前 老生代 只能使用串行回收收集器。

5.Serial Old 是老生代client模式下的默认收集器，单线程执行，同时也作为CMS收集器失败后的备用收集器。

6.CMS 又称响应时间优先回收器，使用标记清除算法。他的回收线程数为(CPU核心数+3)/4，所以当CPU核心数为2时比较高效些。CMS分为4个过程：初始标记、并发标记、重新标记、并发清除。

7.GarbageFirst（G1） 。比较特殊的是G1回收器既可以回收Young Generation，也可以回收Tenured Generation。它是在JDK6的某个版本中才引入的，性能比较高，同时注意了吞吐量和响应时间。

对于垃圾收集器的组合使用可以通过下表中的参数指定：

![JVM 相关知识整理和学习][JVM 4]

默认的GC种类可以通过jvm.cfg或者通过jmap dump出heap来查看，一般我们通过jstat -gcutil \[pid\] 1000可以查看每秒gc的大体情况，或者可以在启动参数中加入：-verbose:gc -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:./gc.log来记录GC日志。

GC中有一种情况叫做Full GC，以下几种情况会触发Full GC：

1.Tenured Space空间不足以创建打的对象或者数组，会执行FullGC，并且当FullGC之后空间如果还不够，那么会OOM:java heap space。

2.Permanet Generation的大小不足，存放了太多的类信息，在非CMS情况下回触发FullGC。如果之后空间还不够，会OOM:PermGen space。

3.CMS GC时出现promotion failed和concurrent mode failure时，也会触发FullGC。

promotion failed是在进行Minor GC时，survivor space放不下、对象只能放入旧生代，而此时旧生代也放不下造成的；

concurrent mode failure是在执行CMS GC的过程中同时有对象要放入旧生代，而此时旧生代空间不足造成的。

4.判断MinorGC后，要晋升到TenuredSpace的对象大小大于TenuredSpace的大小，也会触发FullGC。可以看出，当FullGC频繁发生时，一定是内存出问题了。

young generation有eden、2个survivor 区域组成。其中一个survivor区域一直是空的，是eden区域和另一个survivor区域在下一次copy collection后活着的objecy的目的地。object在survivo区域被复制直到转移到tenured区。

我们要尽量减少 Full gc 的次数(*tenured generation* 一般比较大,收集的时间较长,频繁的Full gc会导致应用的性能收到严重的影响)。

**堆内存GC**  
       JVM(采用分代回收的策略)，用较高的频率对年轻的对象(young generation)进行YGC，而对老对象(*tenured *generation)较少(*tenured *generation 满了后才进行)进行Full GC。这样就不需要每次GC都将内存中所有对象都检查一遍。

**非堆内存不GC**

GC不会在主程序运行期对PermGen Space进行清理，所以如果你的应用中有很多CLASS(特别是动态生成类，当然permgen space存放的内容不仅限于类)的话,就很可能出现PermGen Space错误。

**内存申请、对象衰老过程**  
一、内存申请过程

1.  1.  JVM会试图为相关Java对象在Eden中初始化一块内存区域；
    2.  当Eden空间足够时，内存申请结束。否则到下一步；
    3.  JVM试图释放在Eden中所有不活跃的对象（minor collection），释放后若Eden空间仍然不足以放入新对象，则试图将部分Eden中活跃对象放入Survivor区；
    4.  Survivor区被用来作为Eden及old的中间交换区域，当OLD区空间足够时，Survivor区的对象会被移到Old区，否则会被保留在Survivor区；
    5.  当old区空间不够时，JVM会在old区进行major collection；
    6.  完全垃圾收集后，若Survivor及old区仍然无法存放从Eden复制过来的部分对象，导致JVM无法在Eden区为新对象创建内存区域，则出现"Out of memory错误"；

**GC性能方面的考虑**

对于GC的性能主要有2个方面的指标：吞吐量throughput（工作时间不算gc的时间占总的时间比）和暂停pause（gc发生时app对外显示的无法响应）。

1. Total Heap

默认情况下，vm会增加/减少heap大小以维持free space在整个vm中占的比例，这个比例由MinHeapFreeRatio和MaxHeapFreeRatio指定。

一般而言，server端的app会有以下规则：

*  对vm分配尽可能多的memory；
 *  将Xms和Xmx设为一样的值。如果虚拟机启动时设置使用的内存比较小，这个时候又需要初始化很多对象，虚拟机就必须重复地增加内存。
 *  处理器核数增加，内存也跟着增大。

2. The Young Generation

另外一个对于app流畅性运行影响的因素是young generation的大小。young generation越大，minor collection越少；但是在固定heap size情况下，更大的young generation就意味着小的tenured generation，就意味着更多的major collection(major collection会引发minor collection)。

NewRatio反映的是young和tenured generation的大小比例。NewSize和MaxNewSize反映的是young generation大小的下限和上限，将这两个值设为一样就固定了young generation的大小（同Xms和Xmx设为一样）。

如果希望，SurvivorRatio也可以优化survivor的大小，不过这对于性能的影响不是很大。SurvivorRatio是eden和survior大小比例。

一般而言，server端的app会有以下规则：

*  首先决定能分配给vm的最大的heap size，然后设定最佳的young generation的大小；
 *  如果heap size固定后，增加young generation的大小意味着减小tenured generation大小。让tenured generation在任何时候够大，能够容纳所有live的data（留10%-20%的空余）。

**经验&&规则**

1.  年轻代大小选择
    
     *  响应时间优先的应用:尽可能设大,直到接近系统的最低响应时间限制(根据实际情况选择).在此种情况下,年轻代收集发生的频率也是最小的.同时,减少到达年老代的对象.
     *  吞吐量优先的应用:尽可能的设置大,可能到达Gbit的程度.因为对响应时间没有要求,垃圾收集可以并行进行,一般适合8CPU以上的应用.
     *  避免设置过小.当新生代设置过小时会导致:1.YGC次数更加频繁 2.可能导致YGC对象直接进入旧生代,如果此时旧生代满了,会触发FGC.
2.  年老代大小选择
    
    1.  响应时间优先的应用:年老代使用并发收集器,所以其大小需要小心设置,一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数.如果堆设置小了,可以会造成内存碎 片,高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式;如果堆大了,则需要较长的收集时间.最优化的方案,一般需要参考以下数据获得:  
        并发垃圾收集信息、持久代并发收集次数、传统GC信息、花在年轻代和年老代回收上的时间比例。
    2.  吞吐量优先的应用:一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代.原因是,这样可以尽可能回收掉大部分短期对象,减少中期的对象,而年老代尽存放长期存活对象.
3.  较小堆引起的碎片问题  
    因为年老代的并发收集器使用标记,清除算法,所以不会对堆进行压缩.当收集器回收时,他会把相邻的空间进行合并,这样可以分配给较大的对象.但是,当堆空间较小时,运行一段时间以后,就会出现"碎片",如果并发收集器找不到足够的空间,那么并发收集器将会停止,然后使用传统的标记,清除方式进行回收.如果出现"碎片",可能需要进行如下配置:  
    \-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:使用并发收集器时,开启对年老代的压缩.  
    \-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:上面配置开启的情况下,这里设置多少次Full GC后,对年老代进行压缩
4.  用64位操作系统，Linux下64位的jdk比32位jdk要慢一些，但是吃得内存更多，吞吐量更大
5.  XMX和XMS设置一样大，MaxPermSize和MinPermSize设置一样大，这样可以减轻伸缩堆大小带来的压力
6.  使用CMS的好处是用尽量少的新生代，经验值是128M－256M， 然后老生代利用CMS并行收集， 这样能保证系统低延迟的吞吐效率。 实际上cms的收集停顿时间非常的短，2G的内存， 大约20－80ms的应用程序停顿时间
7.  系统停顿的时候可能是GC的问题也可能是程序的问题，多用jmap和jstack查看，或者killall -3 java，然后查看java控制台日志，能看出很多问题。(相关工具的使用方法将在后面的blog中介绍)
8.  仔细了解自己的应用，如果用了缓存，那么年老代应该大一些，缓存的HashMap不应该无限制长，建议采用LRU算法的Map做缓存，LRUMap的最大长度也要根据实际情况设定。
9.  采用并发回收时，年轻代小一点，年老代要大，因为年老大用的是并发回收，即使时间长点也不会影响其他程序继续运行，网站不会停顿
10. JVM参数的设置(特别是 –Xmx –Xms –Xmn -XX:SurvivorRatio  -XX:MaxTenuringThreshold等参数的设置没有一个固定的公式，需要根据PV old区实际数据 YGC次数等多方面来衡量。为了避免promotion faild可能会导致xmn设置偏小，也意味着YGC的次数会增多，处理并发访问的能力下降等问题。每个参数的调整都需要经过详细的性能测试，才能找到特定应用的最佳配置。

**promotion failed:**

垃圾回收时promotion failed是个很头痛的问题，一般可能是两种原因产生，第一个原因是救助空间不够，救助空间里的对象还不应该被移动到年老代，但年轻代又有很多对象需要放入救助空间；第二个原因是年老代没有足够的空间接纳来自年轻代的对象；这两种情况都会转向Full GC，网站停顿时间较长。

解决方方案一：

*第一个原因我的最终解决办法是去掉救助空间，设置-XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0即可，第二个原因我的解决办法是设置CMSInitiatingOccupancyFraction为某个值（假设70），这样年老代空间到70%时就开始执行CMS，年老代有足够的空间接纳来自年轻代的对象。*

解决方案一的改进方案：

*又有改进了，上面方法不太好，因为没有用到救助空间，所以年老代容易满，CMS执行会比较频繁。我改善了一下，还是用救助空间，但是把救助空间加大，这样也不会有promotion failed。具体操作上，32位Linux和64位Linux好像不一样，64位系统似乎只要配置MaxTenuringThreshold参数，CMS还是有暂停。为了解决暂停问题和promotion failed问题，最后我设置-XX:SurvivorRatio=1 ，并把MaxTenuringThreshold去掉，这样即没有暂停又不会有promotoin failed，而且更重要的是，年老代和永久代上升非常慢（因为好多对象到不了年老代就被回收了），所以CMS执行频率非常低，好几个小时才执行一次，这样，服务器都不用重启了。*

**JVM参数的含义 **实例见[实例分析][Link 1]

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;"><strong>参数名称</strong></td> 
   <td style="vertical-align:top;"><strong>含义</strong></td> 
   <td style="vertical-align:top;"><strong>默认值</strong></td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-Xms</td> 
   <td style="vertical-align:top;">初始堆大小</td> 
   <td style="vertical-align:top;">物理内存的1/64(&lt;1GB)</td> 
   <td style="vertical-align:top;">默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-Xmx</td> 
   <td style="vertical-align:top;">最大堆大小</td> 
   <td style="vertical-align:top;">物理内存的1/4(&lt;1GB)</td> 
   <td style="vertical-align:top;">默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-Xmn</td> 
   <td style="vertical-align:top;">年轻代大小(1.4or lator)</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;"><strong>注意</strong>：此处的大小是（eden+ 2 survivor space).与jmap -heap中显示的New gen是不同的。<br> 整个堆大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小.<br> 增大年轻代后,将会减小年老代大小.此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置为整个堆的3/8</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:NewSize</td> 
   <td style="vertical-align:top;">设置年轻代大小(for 1.3/1.4)</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:MaxNewSize</td> 
   <td style="vertical-align:top;">年轻代最大值(for 1.3/1.4)</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:PermSize</td> 
   <td style="vertical-align:top;">设置持久代(perm gen)初始值</td> 
   <td style="vertical-align:top;">物理内存的1/64</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:MaxPermSize</td> 
   <td style="vertical-align:top;">设置持久代最大值</td> 
   <td style="vertical-align:top;">物理内存的1/4</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-Xss</td> 
   <td style="vertical-align:top;">每个线程的堆栈大小</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M,以前每个线程堆栈大小为256K.更具应用的线程所需内存大小进行 调整.在相同物理内存下,减小这个值能生成更多的线程.但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的,不能无限生成,经验值在3000~5000左右<br> 一般小的应用， 如果栈不是很深， 应该是128k够用的 大的应用建议使用256k。这个选项对性能影响比较大，需要严格的测试。（校长）<br> 和threadstacksize选项解释很类似,官方文档似乎没有解释,在论坛中有这样一句话:"”<br> -Xss is translated in a VM flag named ThreadStackSize”<br> 一般设置这个值就可以了。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-<em>XX:ThreadStackSize</em></td> 
   <td style="vertical-align:top;">Thread Stack Size</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">(0 means use default stack size) [Sparc: 512; Solaris x86: 320 (was 256 prior in 5.0 and earlier); Sparc 64 bit: 1024; Linux amd64: 1024 (was 0 in 5.0 and earlier); all others 0.]</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:NewRatio</td> 
   <td style="vertical-align:top;">年轻代(包括Eden和两个Survivor区)与年老代的比值(除去持久代)</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:NewRatio=4表示年轻代与年老代所占比值为1:4,年轻代占整个堆栈的1/5<br> Xms=Xmx并且设置了Xmn的情况下，该参数不需要进行设置。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:SurvivorRatio</td> 
   <td style="vertical-align:top;">Eden区与Survivor区的大小比值</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">设置为8,则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:8,一个Survivor区占整个年轻代的1/10</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:LargePageSizeInBytes</td> 
   <td style="vertical-align:top;">内存页的大小不可设置过大， 会影响Perm的大小</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">=128m</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+UseFastAccessorMethods</td> 
   <td style="vertical-align:top;">原始类型的快速优化</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+DisableExplicitGC</td> 
   <td style="vertical-align:top;">关闭System.gc()</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">这个参数需要严格的测试</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:MaxTenuringThreshold</td> 
   <td style="vertical-align:top;">垃圾最大年龄</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">如果设置为0的话,则年轻代对象不经过Survivor区,直接进入年老代. 对于年老代比较多的应用,可以提高效率.如果将此值设置为一个较大值,则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制,这样可以增加对象再年轻代的存活 时间,增加在年轻代即被回收的概率<br> 该参数只有在串行GC时才有效.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+AggressiveOpts</td> 
   <td style="vertical-align:top;">加快编译</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+UseBiasedLocking</td> 
   <td style="vertical-align:top;">锁机制的性能改善</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-Xnoclassgc</td> 
   <td style="vertical-align:top;">禁用垃圾回收</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB</td> 
   <td style="vertical-align:top;">每兆堆空闲空间中SoftReference的存活时间</td> 
   <td style="vertical-align:top;">1s</td> 
   <td style="vertical-align:top;">softly reachable objects will remain alive for some amount of time after the last time they were referenced. The default value is one second of lifetime per free megabyte in the heap</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:PretenureSizeThreshold</td> 
   <td style="vertical-align:top;">对象超过多大是直接在旧生代分配</td> 
   <td style="vertical-align:top;">0</td> 
   <td style="vertical-align:top;">单位字节 新生代采用Parallel Scavenge GC时无效<br> 另一种直接在旧生代分配的情况是大的数组对象,且数组中无外部引用对象.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:TLABWasteTargetPercent</td> 
   <td style="vertical-align:top;">TLAB占eden区的百分比</td> 
   <td style="vertical-align:top;">1%</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+<em>CollectGen0First</em></td> 
   <td style="vertical-align:top;">FullGC时是否先YGC</td> 
   <td style="vertical-align:top;">false</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**并行收集器相关参数**

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+UseParallelGC</td> 
   <td style="vertical-align:top;">Full GC采用parallel MSC<br> (此项待验证)</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;"> <p>选择垃圾收集器为并行收集器.此配置仅对年轻代有效.即上述配置下,年轻代使用并发收集,而年老代仍旧使用串行收集.(此项待验证)</p> </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+UseParNewGC</td> 
   <td style="vertical-align:top;">设置年轻代为并行收集</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">可与CMS收集同时使用<br> JDK5.0以上,JVM会根据系统配置自行设置,所以无需再设置此值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:ParallelGCThreads</td> 
   <td style="vertical-align:top;">并行收集器的线程数</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">此值最好配置与处理器数目相等 同样适用于CMS</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+UseParallelOldGC</td> 
   <td style="vertical-align:top;">年老代垃圾收集方式为并行收集(Parallel Compacting)</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">这个是JAVA 6出现的参数选项</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:MaxGCPauseMillis</td> 
   <td style="vertical-align:top;">每次年轻代垃圾回收的最长时间(最大暂停时间)</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">如果无法满足此时间,JVM会自动调整年轻代大小,以满足此值.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+UseAdaptiveSizePolicy</td> 
   <td style="vertical-align:top;">自动选择年轻代区大小和相应的Survivor区比例</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">设置此选项后,并行收集器会自动选择年轻代区大小和相应的Survivor区比例,以达到目标系统规定的最低相应时间或者收集频率等,此值建议使用并行收集器时,一直打开.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:GCTimeRatio</td> 
   <td style="vertical-align:top;">设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">公式为1/(1+n)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+<em>ScavengeBeforeFullGC</em></td> 
   <td style="vertical-align:top;">Full GC前调用YGC</td> 
   <td style="vertical-align:top;">true</td> 
   <td style="vertical-align:top;">Do young generation GC prior to a full GC. (Introduced in 1.4.1.)</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**CMS相关参数**

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+UseConcMarkSweepGC</td> 
   <td style="vertical-align:top;">使用CMS内存收集</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">测试中配置这个以后,-XX:NewRatio=4的配置失效了,原因不明.所以,此时年轻代大小最好用-Xmn设置.???</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+AggressiveHeap</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">试图是使用大量的物理内存<br> 长时间大内存使用的优化，能检查计算资源（内存， 处理器数量）<br> 至少需要256MB内存<br> 大量的CPU／内存， （在1.4.1在4CPU的机器上已经显示有提升）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction</td> 
   <td style="vertical-align:top;">多少次后进行内存压缩</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">由于并发收集器不对内存空间进行压缩,整理,所以运行一段时间以后会产生"碎片",使得运行效率降低.此值设置运行多少次GC以后对内存空间进行压缩,整理.</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+CMSParallelRemarkEnabled</td> 
   <td style="vertical-align:top;">降低标记停顿</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX+UseCMSCompactAtFullCollection</td> 
   <td style="vertical-align:top;">在FULL GC的时候， 对年老代的压缩</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">CMS是不会移动内存的， 因此， 这个非常容易产生碎片， 导致内存不够用， 因此， 内存的压缩这个时候就会被启用。 增加这个参数是个好习惯。<br> 可能会影响性能,但是可以消除碎片</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly</td> 
   <td style="vertical-align:top;">使用手动定义初始化定义开始CMS收集</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">禁止hostspot自行触发CMS GC</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70</td> 
   <td style="vertical-align:top;">使用cms作为垃圾回收<br> 使用70％后开始CMS收集</td> 
   <td style="vertical-align:top;">92</td> 
   <td style="vertical-align:top;">为了保证不出现promotion failed(见下面介绍)错误,该值的设置需要满足以下公式<strong><a href="http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html#CMSInitiatingOccupancyFraction_value" rel="nofollow">CMSInitiatingOccupancyFraction计算公式</a></strong></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:CMSInitiatingPermOccupancyFraction</td> 
   <td style="vertical-align:top;">设置Perm Gen使用到达多少比率时触发</td> 
   <td style="vertical-align:top;">92</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+CMSIncrementalMode</td> 
   <td style="vertical-align:top;">设置为增量模式</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">用于单CPU情况</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+CMSClassUnloadingEnabled</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**辅助信息**

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+PrintGC</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;"> <p>输出形式:</p> <p>[GC 118250K-&gt;113543K(130112K), 0.0094143 secs]<br> [Full GC 121376K-&gt;10414K(130112K), 0.0650971 secs]</p> </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+PrintGCDetails</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;"> <p>输出形式:[GC [DefNew: 8614K-&gt;781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K-&gt;113543K(130112K), 0.0124633 secs]<br> [GC [DefNew: 8614K-&gt;8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K-&gt;10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K-&gt;10414K(130112K), 0.0436268 secs]</p> </td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+PrintGCTimeStamps</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+PrintGC:PrintGCTimeStamps</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">可与-XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails混合使用<br> 输出形式:11.851: [GC 98328K-&gt;93620K(130112K), 0.0082960 secs]</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime</td> 
   <td style="vertical-align:top;">打印垃圾回收期间程序暂停的时间.可与上面混合使用</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">输出形式:Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime</td> 
   <td style="vertical-align:top;">打印每次垃圾回收前,程序未中断的执行时间.可与上面混合使用</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">输出形式:Application time: 0.5291524 seconds</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+PrintHeapAtGC</td> 
   <td style="vertical-align:top;">打印GC前后的详细堆栈信息</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-Xloggc:filename</td> 
   <td style="vertical-align:top;">把相关日志信息记录到文件以便分析.<br> 与上面几个配合使用</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;"> <p>-XX:+PrintClassHistogram</p> </td> 
   <td style="vertical-align:top;">garbage collects before printing the histogram.</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">-XX:+PrintTLAB</td> 
   <td style="vertical-align:top;">查看TLAB空间的使用情况</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="vertical-align:top;">XX:+PrintTenuringDistribution</td> 
   <td style="vertical-align:top;">查看每次minor GC后新的存活周期的阈值</td> 
   <td style="vertical-align:top;">&nbsp;</td> 
   <td style="vertical-align:top;"> <p>Desired survivor size 1048576 bytes, new threshold 7 (max 15)<br> new threshold 7即标识新的存活周期的阈值为7。</p> </td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**GC**

## **= G1 ===================================** ##

传说中的G1，传说中的low-pause垃圾收集。Java SE 6的update14版本中已经包含测试版，可以在启动时加JVM参数来启用

\-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseG1GC

[http://www.blogjava.net/BlueDavy/archive/2009/03/11/259230.html][http_www.blogjava.net_BlueDavy_archive_2009_03_11_259230.html]

本文摘自《构建高性能的大型分布式Java应用》一书，Garbage First简称G1，它的目标是要做到尽量减少GC所导致的应用暂停的时间，让应用达到准实时的效果，同时保持JVM堆空间的利用率，将作为CMS的替代者在JDK 7中闪亮登场，其最大的特色在于允许指定在某个时间段内GC所导致的应用暂停的时间最大为多少，例如在100秒内最多允许GC导致的应用暂停时间为1秒，这个特性对于准实时响应的系统而言非常的吸引人，这样就再也不用担心系统突然会暂停个两三秒了。

G1要做到这样的效果，也是有前提的，一方面是硬件环境的要求，必须是多核的CPU以及较大的内存（从规范来看，512M以上就满足条件了），另外一方面是需要接受吞吐量的稍微降低，对于实时性要求高的系统而言，这点应该是可以接受的。

为了能够达到这样的效果，G1在原有的各种GC策略上进行了吸收和改进，在G1中可以看到增量收集器和CMS的影子，但它不仅仅是吸收原有GC策略的优点，并在此基础上做出了很多的改进，简单来说，G1吸收了增量GC以及CMS的精髓，将整个jvm Heap划分为多个固定大小的region，扫描时采用Snapshot-at-the-beginning的并发marking算法（具体在后面内容详细解释）对整个heap中的region进行mark，回收时根据region中活跃对象的bytes进行排序，首先回收活跃对象bytes小以及回收耗时短（预估出来的时间）的region，回收的方法为将此region中的活跃对象复制到另外的region中，根据指定的GC所能占用的时间来估算能回收多少region，这点和以前版本的Full GC时得处理整个heap非常不同，这样就做到了能够尽量短时间的暂停应用，又能回收内存，由于这种策略在回收时首先回收的是垃圾对象所占空间最多的region，因此称为Garbage First。

看完上面对于G1策略的简短描述，并不能清楚的掌握G1，在继续详细看G1的步骤之前，必须先明白G1对于JVM Heap的改造，这些对于习惯了划分为new generation、old generation的大家来说都有不少的新意。

G1将Heap划分为多个固定大小的region，这也是G1能够实现控制GC导致的应用暂停时间的前提，region之间的对象引用通过remembered set来维护，每个region都有一个remembered set，remembered set中包含了引用当前region中对象的region的对象的pointer，由于同时应用也会造成这些region中对象的引用关系不断的发生改变，G1采用了Card Table来用于应用通知region修改remembered sets，Card Table由多个512字节的Card构成，这些Card在Card Table中以1个字节来标识，每个应用的线程都有一个关联的remembered set log，用于缓存和顺序化线程运行时造成的对于card的修改，另外，还有一个全局的filled RS buffers，当应用线程执行时修改了card后，如果造成的改变仅为同一region中的对象之间的关联，则不记录remembered set log，如造成的改变为跨region中的对象的关联，则记录到线程的remembered set log，如线程的remembered set log满了，则放入全局的filled RS buffers中，线程自身则重新创建一个新的remembered set log，remembered set本身也是一个由一堆cards构成的哈希表。

尽管G1将Heap划分为了多个region，但其默认采用的仍然是分代的方式，只是仅简单的划分为了年轻代（young）和非年轻代，这也是由于G1仍然坚信大多数新创建的对象都是不需要长的生命周期的，对于应用新创建的对象，G1将其放入标识为young的region中，对于这些region，并不记录remembered set logs，扫描时只需扫描活跃的对象，G1在分代的方式上还可更细的划分为：fully young或partially young，fully young方式暂停的时候仅处理young regions，partially同样处理所有的young regions，但它还会根据允许的GC的暂停时间来决定是否要加入其他的非young regions，G1是运行到fully-young方式还是partially young方式，外部是不能决定的，在启动时，G1采用的为fully-young方式，当G1完成一次Concurrent Marking后，则切换为partially young方式，随后G1跟踪每次回收的效率，如果回收fully-young中的regions已经可以满足内存需要的话，那么就切换回fully young方式，但当heap size的大小接近满的情况下，G1会切换到partially young方式，以保证能提供足够的内存空间给应用使用。

除了分代方式的划分外，G1还支持另外一种pure G1的方式，也就是不进行代的划分，pure方式和分代方式的具体不同在下面的具体执行步骤中进行描述。

掌握了这些概念后，继续来看G1的具体执行步骤：

1.         Initial Marking

G1对于每个region都保存了两个标识用的bitmap，一个为previous marking bitmap，一个为next marking bitmap，bitmap中包含了一个bit的地址信息来指向对象的起始点。

开始Initial Marking之前，首先并发的清空next marking bitmap，然后停止所有应用线程，并扫描标识出每个region中root可直接访问到的对象，将region中top的值放入next top at mark start（TAMS）中，之后恢复所有应用线程。

触发这个步骤执行的条件为：

l  G1定义了一个JVM Heap大小的百分比的阀值，称为h，另外还有一个H，H的值为(1-h)\*Heap Size，目前这个h的值是固定的，后续G1也许会将其改为动态的，根据jvm的运行情况来动态的调整，在分代方式下，G1还定义了一个u以及soft limit，soft limit的值为H-u\*Heap Size，当Heap中使用的内存超过了soft limit值时，就会在一次clean up执行完毕后在应用允许的GC暂停时间范围内尽快的执行此步骤；

l  在pure方式下，G1将marking与clean up组成一个环，以便clean up能充分的使用marking的信息，当clean up开始回收时，首先回收能够带来最多内存空间的regions，当经过多次的clean up，回收到没多少空间的regions时，G1重新初始化一个新的marking与clean up构成的环。

2.         Concurrent Marking

按照之前Initial Marking扫描到的对象进行遍历，以识别这些对象的下层对象的活跃状态，对于在此期间应用线程并发修改的对象的以来关系则记录到remembered set logs中，新创建的对象则放入比top值更高的地址区间中，这些新创建的对象默认状态即为活跃的，同时修改top值。

3.         Final Marking Pause

当应用线程的remembered set logs未满时，是不会放入filled RS buffers中的，在这样的情况下，这些remebered set logs中记录的card的修改就会被更新了，因此需要这一步，这一步要做的就是把应用线程中存在的remembered set logs的内容进行处理，并相应的修改remembered sets，这一步需要暂停应用，并行的运行。

4.         Live Data Counting and Cleanup

值得注意的是，在G1中，并不是说Final Marking Pause执行完了，就肯定执行Cleanup这步的，由于这步需要暂停应用，G1为了能够达到准实时的要求，需要根据用户指定的最大的GC造成的暂停时间来合理的规划什么时候执行Cleanup，另外还有几种情况也是会触发这个步骤的执行的：

l  G1采用的是复制方法来进行收集，必须保证每次的”to space”的空间都是够的，因此G1采取的策略是当已经使用的内存空间达到了H时，就执行Cleanup这个步骤；

l  对于full-young和partially-young的分代模式的G1而言，则还有情况会触发Cleanup的执行，full-young模式下，G1根据应用可接受的暂停时间、回收young regions需要消耗的时间来估算出一个yound regions的数量值，当JVM中分配对象的young regions的数量达到此值时，Cleanup就会执行；partially-young模式下，则会尽量频繁的在应用可接受的暂停时间范围内执行Cleanup，并最大限度的去执行non-young regions的Cleanup。

这一步中GC线程并行的扫描所有region，计算每个region中低于next TAMS值中marked data的大小，然后根据应用所期望的GC的短延时以及G1对于region回收所需的耗时的预估，排序region，将其中活跃的对象复制到其他region中。

G1为了能够尽量的做到准实时的响应，例如估算暂停时间的算法、对于经常被引用的对象的特殊处理等，G1为了能够让GC既能够充分的回收内存，又能够尽量少的导致应用的暂停，可谓费尽心思，从G1的论文中的性能评测来看效果也是不错的，不过如果G1能允许开发人员在编写代码时指定哪些对象是不用mark的就更完美了，这对于有巨大缓存的应用而言，会有很大的帮助，G1将随JDK 6 Update 14 beta发布。

## = CMS ================================== ##

[http://www.iteye.com/topic/1119491][http_www.iteye.com_topic_1119491]

**1.总体介绍：**

CMS(Concurrent Mark-Sweep)是以牺牲吞吐量为代价来获得最短回收停顿时间的垃圾回收器。并发意味着除了开头和结束阶段，需要暂停JVM，其它时间gc和应用一起执行。对于要求服务器响应速度的应用上，这种垃圾回收器非常适合。在启动JVM参数加上-XX:+UseConcMarkSweepGC ，这个参数表示对于老年代的回收采用CMS。CMS采用的基础算法是：标记—清除。默认会开启 -XX :+UseParNewGC，在年轻代使用并行复制收集。

**2.CMS过程：**

*  初始标记(STW initial mark)
 *  并发标记(Concurrent marking)
 *  并发预清理(Concurrent precleaning)
 *  重新标记(STW remark)
 *  并发清理(Concurrent sweeping)
 *  并发重置(Concurrent reset)

**初始标记** ：在这个阶段，需要虚拟机停顿正在执行的任务，官方的叫法STW(Stop The Word)。这个过程从垃圾回收的"根对象"开始，只扫描到能够和"根对象"直接关联的对象，并作标记。所以这个过程虽然暂停了整个JVM，但是很快就完成了。

**并发标记** ：这个阶段紧随初始标记阶段，在初始标记的基础上继续向下追溯标记。并发标记阶段，应用程序的线程和并发标记的线程并发执行，所以用户不会感受到停顿。

**并发预清理 **：并发预清理阶段仍然是并发的。在这个阶段，虚拟机查找在执行并发标记阶段新进入老年代的对象(可能会有一些对象从新生代晋升到老年代， 或者有一些对象被分配到老年代)。通过重新扫描，减少下一个阶段"重新标记"的工作，因为下一个阶段会Stop The World。

**重新标记** ：这个阶段会暂停虚拟机，收集器线程扫描在CMS堆中剩余的对象。扫描从"跟对象"开始向下追溯，并处理对象关联。

**并发清理 **：清理垃圾对象，这个阶段收集器线程和应用程序线程并发执行。

**并发重置** ：这个阶段，重置CMS收集器的数据结构，等待下一次垃圾回收。

CSM执行过程：   
![2b525609-ce63-3a42-bf19-b2fbcd42f26c.png][]

**3.CMS缺点**

*  CMS回收器采用的基础算法是Mark-Sweep。所有CMS不会整理、压缩堆空间。这样就会有一个问题：经过CMS收集的堆会产生空间碎片。 CMS不对堆空间整理压缩节约了垃圾回收的停顿时间，但也带来的堆空间的浪费。为了解决堆空间浪费问题，CMS回收器不再采用简单的指针指向一块可用堆空 间来为下次对象分配使用。而是把一些未分配的空间汇总成一个列表，当JVM分配对象空间的时候，会搜索这个列表找到足够大的空间来hold住这个对象。

*  需要更多的CPU资源。从上面的图可以看到，为了让应用程序不停顿，CMS线程和应用程序线程并发执行，这样就需要有更多的CPU，单纯靠线程切 换是不靠谱的。并且，重新标记阶段，为空保证STW快速完成，也要用到更多的甚至所有的CPU资源。当然，多核多CPU也是未来的趋势！

*  CMS的另一个缺点是它需要更大的堆空间。因为CMS标记阶段应用程序的线程还是在执行的，那么就会有堆空间继续分配的情况，为了保证在CMS回 收完堆之前还有空间分配给正在运行的应用程序，必须预留一部分空间。也就是说，CMS不会在老年代满的时候才开始收集。相反，它会尝试更早的开始收集，已 避免上面提到的情况：在回收完成之前，堆没有足够空间分配！默认当老年代使用68%的时候，CMS就开始行动了。 – XX:CMSInitiatingOccupancyFraction =n 来设置这个阀值。

总得来说，CMS回收器减少了回收的停顿时间，但是降低了堆空间的利用率。

**4.啥时候用CMS**

如果你的应用程序对停顿比较敏感，并且在应用程序运行的时候可以提供更大的内存和更多的CPU(也就是硬件牛逼)，那么使用CMS来收集会给你带来好处。还有，如果在JVM中，有相对较多存活时间较长的对象(老年代比较大)会更适合使用CMS。

## = 调试工具 ================================== ##

**jmap**

jmap -heap pid  (不能观察G1模式）

using parallel threads in the new generation.  
using thread-local object allocation.  
Concurrent Mark-Sweep GC  
  
Heap Configuration:  
   MinHeapFreeRatio = 40  
   MaxHeapFreeRatio = 70  
   MaxHeapSize      = 2147483648 (2048.0MB)  
   NewSize          = 268435456 (256.0MB)  
   MaxNewSize       = 268435456 (256.0MB)  
   OldSize          = 805306368 (768.0MB)  
   NewRatio         = 7  
   SurvivorRatio    = 8  
   PermSize         = 134217728 (128.0MB)  
   MaxPermSize      = 134217728 (128.0MB)  
  
Heap Usage:  
New Generation (Eden + 1 Survivor Space):  
   capacity = 241631232 (230.4375MB)  
   used     = 145793088 (139.03912353515625MB)  
   free     = 95838144 (91.39837646484375MB)  
   60.33702133340114% used  
Eden Space:  
   capacity = 214827008 (204.875MB)  
   used     = 132689456 (126.54252624511719MB)  
   free     = 82137552 (78.33247375488281MB)  
   61.7657236095752% used  
From Space:  
   capacity = 26804224 (25.5625MB)  
   used     = 13103632 (12.496597290039062MB)  
   free     = 13700592 (13.065902709960938MB)  
   48.886444166411984% used  
To Space:  
   capacity = 26804224 (25.5625MB)  
   used     = 0 (0.0MB)  
   free     = 26804224 (25.5625MB)  
   0.0% used  
concurrent mark-sweep generation: （old区）  
   capacity = 1879048192 (1792.0MB)  
   used     = 1360638440 (1297.6059341430664MB)  
   free     = 518409752 (494.3940658569336MB)  
   72.41104543209076% used  
Perm Generation:  
   capacity = 134217728 (128.0MB)  
   used     = 65435064 (62.40373992919922MB)  
   free     = 68782664 (65.59626007080078MB)  
   48.75292181968689% used

jmap -histo:live pid

num     \#instances         \#bytes  class name  
\----------------------------------------------  
   1:       3148147      209172848  \[B  
   2:       2584345      144723320  java.lang.ref.SoftReference  
   3:       2578827      123783696  sun.misc.CacheEntry  
   4:        781560      112544640  com.sun.net.ssl.internal.ssl.SSLSessionImpl  
   5:       1385200       89970592  \[C  
   6:        783287       87807200  \[Ljava.util.Hashtable$Entry;  
   7:       1421399       56855960  java.lang.String  
   8:            12       56828880  \[Lsun.misc.CacheEntry;  
   9:       2343358       56240592  com.sun.net.ssl.internal.ssl.SessionId  
  10:        783185       50123840  java.util.Hashtable  
  11:        783094       50118016  java.lang.ref.Finalizer  
  12:        287243       36086720  \[Ljava.lang.Object;  
  13:        263376       33712128  org.apache.commons.pool.impl.GenericObjectPool

**jstat**

jstat -gccause 31169 60000 1000

(sweep 1,2) (Eden) (Old) (Perm) (Young GC, GCTime)(Full GC, GCTime)

S0         S1     E         O         P     YGC     YGCT     FGC    FGCT      GCT             LGCC                 GCC                   
 48.80   0.00  68.94  69.55  48.86  30202  725.319 51835 5083.298 5808.616 unknown GCCause      No GC                 
 47.98   0.00  37.47  69.61  48.86  30206  725.385 51835 5083.298 5808.682 unknown GCCause      No GC                 
 50.73   0.00  51.72  69.65  48.86  30210  725.459 51835 5083.298 5808.757 unknown GCCause      No GC                 
  0.00  50.02  82.67  69.60  48.84  30213  725.508 51836 5091.572 5817.081 unknown GCCause      No GC

jstat -gcutil $pid

S0         S1     E         O       P       YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT     
 74.79   0.00  95.15   0.86  37.35      2        0.112     0        0.000      0.112

O = old occupied

YGC = young gc time ( new part )

YGCT = young gc total cost time

FGC = full gc time ( old part )

FGCT = full gc total cost time

GCT = all gc cost time

**jvisualvm**

window下启动远程监控，并在被监控服务端，启动jstatd服务。

创建安全策略文件，并命名为jstatd.all.policy  
grant codebase "file:$\{java.home\}/../lib/tools.jar" \{  
    permission java.security.AllPermission;  
\};

jstatd -J-Djava.security.policy=jstatd.all.policy -p 8080 &

**======================== Tunning =================**

典型配置：

-server -Xmx2g -Xms2g -Xmn512m -XX:PermSize=128m -Xss256k -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:LargePageSizeInBytes=128m -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -Djava.awt.headless=true -Djava.net.preferIPv4Stack=true

[http://java.sun.com/performance/reference/whitepapers/tuning.html][http_java.sun.com_performance_reference_whitepapers_tuning.html]

[http://www.oracle.com/technetwork/java/gc-tuning-5-138395.html][http_www.oracle.com_technetwork_java_gc-tuning-5-138395.html]

\+AggressiveOpts 激进优化，默认开启，使用java新特性优化

1. 默认使用串行收集器， 单个cpu时适用

2. 吞吐收集器（throughput collector）：命令行参数：-XX:+UseParallelGC。在新生代使用并行清除收集策略，在旧生代和默认收集器相同。

适用：a、拥有2个以上cpu， b、临时对象较多的程序

\-XX:ParallelGCThreads 并行收集线程数量，最好和cpu数量相当  
  
3. 并发收集器（concurrent low pause collector）：命令行参数：-XX:+UseConcMarkSweepGC。在旧生代使用并发收集策略，大部分收集工作都是和应用并发进行的，在进行收集的时候，应用的暂停时间很短。默认配套打开 -XX:+UseParNewGC，会在新生代使用并行复制收集。

适用：a、拥有多个cpu， b、老对象较多的程序

如果使用了UseParNewGC，那么同时使用CMSParallelRemarkEnabled参数可以降低标识暂停

\-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：打开对年老代的压缩。可能会影响性能，但是可以消除碎片

\-XX:+UseFastAccessorMethods 原始类型的快速优化

\-XX:SurvivorRatio 新生区中，eden&survivor的比例，设置为8

\-XX:TargetSurvivorRatio 生存区需要做垃圾回收的比例值，默认为50%，设置高些可以更好的利用该区

![1341820867_5296.gif][]

各个垃圾收集器之间的区别：

[http://www.javaperformancetuning.com/news/qotm026.shtml][http_www.javaperformancetuning.com_news_qotm026.shtml]

新生代，单独区域单独收集，不会影响老生代，因为区域小，且允许漏收集，采用复制清除的方法，更快。

The *(original) copying collector* (Enabled by default). When this collector kicks in, all application threads are stopped, and the copying collection proceeds using one thread (which means only one CPU even if on a multi-CPU machine). This is known as a stop-the-world collection, because basically the JVM pauses everything else until the collection is completed.

The *parallel copying collector* (Enabled using -XX:+UseParNewGC). Like the original copying collector, this is a stop-the-world collector. However this collector parallelizes the copying collection over multiple threads, which is more efficient than the original single-thread copying collector for multi-CPU machines (though not for single-CPU machines). This algorithm potentially speeds up young generation collection by a factor equal to the number of CPUs available, when compared to the original singly-threaded copying collector.

The *parallel scavenge collector* (Enabled using -XX:UseParallelGC). This is like the previous parallel copying collector, but the algorithm is tuned for gigabyte heaps (over 10GB) on multi-CPU machines. This collection algorithm is designed to maximize throughput while minimizing pauses. It has an optional adaptive tuning policy which will automatically resize heap spaces. If you use this collector, you can only use the the original mark-sweep collector in the old generation (i.e. the newer old generation concurrent collector cannot work with this young generation collector).

UserParallelGC使用了更高效的算法，用于处理大规模内存>10G场景，提供了大吞吐量功能。但是，同时在老生代，只能使用串行的标记清除方法。

老生代，必须做fullgc，必须从root开始全面标识收集。

*  The *(original) mark-sweep collector* (Enabled by default). This uses a stop-the-world mark-and-sweep collection algorithm. The collector is single-threaded, the entire JVM is paused and the collector uses only one CPU until completed.
 *  The *concurrent collector* (Enabled using -XX:+UseConcMarkSweepGC). This collector tries to allow application processing to continue as much as possible during the collection. Splitting the collection into six phases described shortly, four are concurrent while two are stop-the-world:  
    1. the initial-mark phase (stop-the-world, snapshot the old generation so that we can run most of the rest of the collection concurrent to the application threads);  
    2. the mark phase (concurrent, mark the live objects traversing the object graph from the roots);  
    3. the pre-cleaning phase (concurrent);  
    4. the re-mark phase (stop-the-world, another snapshot to capture any changes to live objects since the collection started);  
    5. the sweep phase (concurrent, recycles memory by clearing unreferenced objects);  
    6. the reset phase (concurrent).  
    If "the rate of creation" of objects is too high, and the concurrent collector is not able to keep up with the concurrent collection, it falls back to the traditional mark-sweep collector.
 *  The *incremental collector* (Enabled using -Xincgc). The incremental collector uses a "train" algorithm to collect small portions of the old generation at a time. This collector has higher overheads than the mark-sweep collector, but because small numbers of objects are collected each time, the (stop-the-world) garbage collection pause is minimized at the cost of total garbage collection taking longer. The "train" algorithm does not guarantee a maximum pause time, but pause times are typically less than ten milliseconds.

[040941450513583.jpg]: /images/20220412/54218422d375456187f1645a63c691b7.png
[030952082544688.png]: /images/20220412/ca959adeccdf49a799eca72e4052e174.png
[JVM]: /images/20220412/96b8a7bb7acc40c79c2cff998911b589.png
[030955433958449.png]: /images/20220412/222c8a2d946c43ec8a9681f5ea3df091.png
[JVM 1]: http://static.open-open.com/lib/uploadImg/20150725/20150725222914_637.png
[JVM 2]: /images/20220412/7a6fccd87e7640bb85e82db09c6748e6.png
[JVM_Internal_Architecture_small]: /images/20220412/948ccb3e424d4797a4b0e85e508fe841.png
[0_1325814932X3Ts.gif]: /images/20220412/5621db49f14342a48b4f74eb779007a0.png
[030956153296472.png]: https://images0.cnblogs.com/i/437053/201403/030956153296472.png
[JVM 3]: /images/20220412/d013ae35d1a9448ba676b6351bd329f9.png
[1981948_1267862317X1a1.png]: /images/20220412/30dd4061ae2944dfaa1796de5ef235d1.png
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