一、jvm内存调优

主要的目的是减小GC的频率和Full GC的次数。

1.Full GC

会对整个堆进行整理，包括Young、Tenured和Perm。Full GC由于须要对整个堆进行回收，因此比较慢，所以应该尽量减小Full GC的次数。数组

2.致使Full GC的缘由缓存

1)年老代（Tenured）被写满服务器
调优时尽可能让对象在新生代GC时被回收、让对象在新生代多存活一段时间和不要建立过大的对象及数组避免直接在旧生代建立对象 。并发
2)持久代Pemanet Generation空间不足jvm
增大Perm Gen空间，避免太多静态对象 ， 控制好新生代和旧生代的比例高并发
3)System.gc()被显示调用工具
垃圾回收不要手动触发，尽可能依靠JVM自身的机制

在对JVM调优的过程当中，很大一部分工做就是对于FullGC的调节，下面详细介绍对应JVM调优的方法和步骤。

二、jvm性能调优工具及思路(重要)—面试必看

2.1.JVM调优参数参考

1.针对JVM堆的设置，通常能够经过-Xms -Xmx限定其最小、最大值，为了防止垃圾收集器在最小、最大之间收缩堆而产生额外的时间，一般把最大、最小设置为相同的值;
2.年轻代和年老代将根据默认的比例（1：2）分配堆内存， 能够经过调整两者之间的比率NewRadio来调整两者之间的大小，也能够针对回收代。
好比年轻代，经过 -XX:newSize -XX:MaxNewSize来设置其绝对大小。一样，为了防止年轻代的堆收缩，咱们一般会把-XX:newSize -XX:MaxNewSize设置为一样大小。
3.年轻代和年老代设置多大才算合理
1）更大的年轻代必然致使更小的年老代，大的年轻代会延长普通GC的周期，但会增长每次GC的时间；小的年老代会致使更频繁的Full GC
2）更小的年轻代必然致使更大年老代，小的年轻代会致使普通GC很频繁，但每次的GC时间会更短；大的年老代会减小Full GC的频率
如何选择应该依赖应用程序对象生命周期的分布状况： 若是应用存在大量的临时对象，应该选择更大的年轻代；若是存在相对较多的持久对象，年老代应该适当增大。但不少应用都没有这样明显的特性。
在抉择时应该根 据如下两点：
（1）本着Full GC尽可能少的原则，让年老代尽可能缓存经常使用对象，JVM的默认比例1：2也是这个道理 。
（2）经过观察应用一段时间，看其余在峰值时年老代会占多少内存，在不影响Full GC的前提下，根据实际状况加大年轻代，好比能够把比例控制在1：1。但应该给年老代至少预留1/3的增加空间。
4.在配置较好的机器上（好比多核、大内存），能够为年老代选择并行收集算法： -XX:+UseParallelOldGC 。
5.线程堆栈的设置：每一个线程默认会开启1M的堆栈，用于存放栈帧、调用参数、局部变量等，对大多数应用而言这个默认值太了，通常256K就足用。
理论上，在内存不变的状况下，减小每一个线程的堆栈，能够产生更多的线程，但这实际上还受限于操做系统。

2.2.调优工具之jps(Java Virtual Machine Process Status Tool)

jps主要用来输出JVM中运行的进程状态信息。语法格式如下：

jps [options] [hostid]

如果不指定hostid就默认为当前主机或服务器。
命令行参数选项说明如下：

-q 不输出类名、Jar名和传入main方法的参数
-m 输出传入main方法的参数
-l 输出main类或Jar的全限名
-v 输出传入JVM的参数

比如下面：

root@ubuntu:/# jps -m -l2458 org.artifactory.standalone.main.Main /usr/local/artifactory-2.2.5/etc/jetty.xml29920 com.sun.tools.hat.Main -port 9998 /tmp/dump.dat3149 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start30972 sun.tools.jps.Jps -m -l8247 org.apache.catalina.startup.Bootstrap start25687 com.sun.tools.hat.Main -port 9999 dump.dat21711 mrf-center.jar

2.3.调优工具之jstack

jstack主要用来查看某个Java进程内的线程堆栈信息。语法格式如下：

jstack [option] pid

jstack [option] executable core

jstack [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip

命令行参数选项说明如下：

-l long listings，会打印出额外的锁信息，在发生死锁时可以用jstack -l pid来观察锁持有情况
-m mixed mode，不仅会输出Java堆栈信息，还会输出C/C++堆栈信息（比如Native方法）

jstack可以定位到线程堆栈，根据堆栈信息我们可以定位到具体代码，所以它在JVM性能调优中使用得非常多。下面我们来一个实例找出某个Java进程中最耗费CPU的Java线程并定位堆栈信息，用到的命令有ps、top、printf、jstack、grep。

第一步先找出Java进程ID，我部署在服务器上的Java应用名称为mrf-center：

root@ubuntu:/# ps -ef | grep mrf-center | grep -v grep

root     21711     1  1 14:47 pts/3    00:02:10 java -jar mrf-center.jar

得到进程ID为21711，第二步找出该进程内最耗费CPU的线程，可以使用ps -Lfp pid或者ps -mp pid -o THREAD, tid, time或者top -Hp pid，我这里用第三个，输出如下：

TIME列就是各个Java线程耗费的CPU时间，CPU时间最长的是线程ID为21742的线程，用

printf "%x/n" 21742

得到21742的十六进制值为54ee，下面会用到。

OK，下一步终于轮到jstack上场了，它用来输出进程21711的堆栈信息，然后根据线程ID的十六进制值grep，如下：

root@ubuntu:/# jstack 21711 | grep 54ee

"PollIntervalRetrySchedulerThread" prio=10 tid=0x00007f950043e000 nid=0x54ee in Object.wait() [0x00007f94c6eda000]

可以看到CPU消耗在PollIntervalRetrySchedulerThread这个类的Object.wait()，我找了下我的代码，定位到下面的代码：

// Idle waitgetLog().info("Thread [" + getName() + "] is idle waiting...");schedulerThreadState = PollTaskSchedulerThreadState.IdleWaiting;long now = System.currentTimeMillis();long waitTime = now + getIdleWaitTime();long timeUntilContinue = waitTime - now;synchronized(sigLock) {    try {        if(!halted.get()) {            sigLock.wait(timeUntilContinue);        }    }    catch (InterruptedException ignore) {    }}

它是轮询任务的空闲等待代码，上面的sigLock.wait(timeUntilContinue)就对应了前面的Object.wait()。

2.4.调优工具之jmap(Memory Map)和jhat(Java Heap Analysis Tool)

jmap用来查看堆内存使用状况，一般结合jhat使用。

jmap语法格式如下：

jmap [option] pid

jmap [option] executable core

jmap [option] [server-id@]remote-hostname-or-ip

如果运行在64位JVM上，可能需要指定-J-d64命令选项参数。

jmap -permstat pid

打印进程的类加载器和类加载器加载的持久代对象信息，输出：类加载器名称、对象是否存活（不可靠）、对象地址、父类加载器、已加载的类大小等信息，如下图：

使用jmap -heap pid查看进程堆内存使用情况，包括使用的GC算法、堆配置参数和各代中堆内存使用情况。比如下面的例子：

root@ubuntu:/# jmap -heap 21711Attaching to process ID 21711, please wait...Debugger attached successfully.Server compiler detected.JVM version is 20.10-b01 using thread-local object allocation.Parallel GC with 4 thread(s) Heap Configuration:   MinHeapFreeRatio = 40   MaxHeapFreeRatio = 70   MaxHeapSize      = 2067791872 (1972.0MB)   NewSize          = 1310720 (1.25MB)   MaxNewSize       = 17592186044415 MB   OldSize          = 5439488 (5.1875MB)   NewRatio         = 2   SurvivorRatio    = 8   PermSize         = 21757952 (20.75MB)   MaxPermSize      = 85983232 (82.0MB) Heap Usage:PS Young GenerationEden Space:   capacity = 6422528 (6.125MB)   used     = 5445552 (5.1932830810546875MB)   free     = 976976 (0.9317169189453125MB)   84.78829520089286% usedFrom Space:   capacity = 131072 (0.125MB)   used     = 98304 (0.09375MB)   free     = 32768 (0.03125MB)   75.0% usedTo Space:   capacity = 131072 (0.125MB)   used     = 0 (0.0MB)   free     = 131072 (0.125MB)   0.0% usedPS Old Generation   capacity = 35258368 (33.625MB)   used     = 4119544 (3.9287033081054688MB)   free     = 31138824 (29.69629669189453MB)   11.683876009235595% usedPS Perm Generation   capacity = 52428800 (50.0MB)   used     = 26075168 (24.867218017578125MB)   free     = 26353632 (25.132781982421875MB)   49.73443603515625% used   ....

使用jmap -histo[:live] pid查看堆内存中的对象数目、大小统计直方图，如果带上live则只统计活对象，如下：

root@ubuntu:/# jmap -histo:live 21711 | more  num     #instances         #bytes  class name----------------------------------------------   1:         38445        5597736  <constMethodKlass>   2:         38445        5237288  <methodKlass>   3:          3500        3749504  <constantPoolKlass>   4:         60858        3242600  <symbolKlass>   5:          3500        2715264  <instanceKlassKlass>   6:          2796        2131424  <constantPoolCacheKlass>   7:          5543        1317400  [I   8:         13714        1010768  [C   9:          4752        1003344  [B  10:          1225         639656  <methodDataKlass>  11:         14194         454208  java.lang.String  12:          3809         396136  java.lang.Class  13:          4979         311952  [S  14:          5598         287064  [[I  15:          3028         266464  java.lang.reflect.Method  16:           280         163520  <objArrayKlassKlass>  17:          4355         139360  java.util.HashMap$Entry  18:          1869         138568  [Ljava.util.HashMap$Entry;  19:          2443          97720  java.util.LinkedHashMap$Entry  20:          2072          82880  java.lang.ref.SoftReference  21:          1807          71528  [Ljava.lang.Object;  22:          2206          70592  java.lang.ref.WeakReference  23:           934          52304  java.util.LinkedHashMap  24:           871          48776  java.beans.MethodDescriptor  25:          1442          46144  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry  26:           804          38592  java.util.HashMap  27:           948          37920  java.util.concurrent.ConcurrentHashMap$Segment  28:          1621          35696  [Ljava.lang.Class;  29:          1313          34880  [Ljava.lang.String;  30:          1396          33504  java.util.LinkedList$Entry  31:           462          33264  java.lang.reflect.Field  32:          1024          32768  java.util.Hashtable$Entry  33:           948          31440  [Ljava.util.concurrent.ConcurrentHashMap$HashEntry;

class name是对象类型，说明如下：

B  byteC  charD  doubleF  floatI  intJ  longZ  boolean[  数组，如[I表示int[][L+类名 其他对象

还有一个很常用的情况是：用jmap把进程内存使用情况dump到文件中，再用jhat分析查看。jmap进行dump命令格式如下：

jmap -dump:format=b,file=dumpFileName pid

我一样地对上面进程ID为21711进行Dump：

root@ubuntu:/# jmap -dump:format=b,file=/tmp/dump.dat 21711  

Dumping heap to /tmp/dump.dat ...

Heap dump file created

dump出来的文件可以用MAT、VisualVM等工具查看，这里用jhat查看：

root@ubuntu:/# jhat -port 9998 /tmp/dump.datReading from /tmp/dump.dat...Dump file created Tue Jan 28 17:46:14 CST 2014Snapshot read, resolving...Resolving 132207 objects...Chasing references, expect 26 dots..........................Eliminating duplicate references..........................Snapshot resolved.Started HTTP server on port 9998Server is ready

注意如果Dump文件太大，可能需要加上-J-Xmx512m这种参数指定最大堆内存，即jhat -J-Xmx512m -port 9998 /tmp/dump.dat。然后就可以在浏览器中输入主机地址:9998查看了：

上面红线框出来的部分大家可以自己去摸索下，最后一项支持OQL（对象查询语言）

2.5.jstat（JVM统计监测工具）

语法格式如下：

jstat [ generalOption | outputOptions vmid [interval[s|ms] [count]] ]

vmid是Java虚拟机ID，在Linux/Unix系统上一般就是进程ID。interval是采样时间间隔。count是采样数目。比如下面输出的是GC信息，采样时间间隔为250ms，采样数为4：

root@ubuntu:/# jstat -gc 21711 250 4 S0C    S1C    S0U    S1U      EC       EU        OC         OU       PC     PU    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT  192.0  192.0   64.0   0.0    6144.0   1854.9   32000.0     4111.6   55296.0 25472.7    702    0.431   3      0.218    0.649192.0  192.0   64.0   0.0    6144.0   1972.2   32000.0     4111.6   55296.0 25472.7    702    0.431   3      0.218    0.649192.0  192.0   64.0   0.0    6144.0   1972.2   32000.0     4111.6   55296.0 25472.7    702    0.431   3      0.218    0.649192.0  192.0   64.0   0.0    6144.0   2109.7   32000.0     4111.6   55296.0 25472.7    702    0.431   3      0.218    0.649

要明白上面各列的意义，先看JVM堆内存布局：

可以看出：

堆内存 = 年轻代 + 年老代 + 永久代
年轻代 = Eden区 + 两个Survivor区（From和To）

现在来解释各列含义：

S0C、S1C、S0U、S1U：Survivor 0/1区容量（Capacity）和使用量（Used）
EC、EU：Eden区容量和使用量
OC、OU：年老代容量和使用量
PC、PU：永久代容量和使用量
YGC、YGT：年轻代GC次数和GC耗时
FGC、FGCT：Full GC次数和Full GC耗时
GCT：GC总耗时

2.6.hprof（Heap/CPU Profiling Tool）

hprof能够展现CPU使用率，统计堆内存使用情况。

语法格式如下：

java -agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass

java -Xrunprof[:options] ToBeProfiledClass

javac -J-agentlib:hprof[=options] ToBeProfiledClass

完整的命令选项如下：

Option Name and Value  Description                    Default---------------------  -----------                    -------heap=dump|sites|all    heap profiling                 allcpu=samples|times|old  CPU usage                      offmonitor=y|n            monitor contention             nformat=a|b             text(txt) or binary output     afile=<file>            write data to file             java.hprof[.txt]net=<host>:<port>      send data over a socket        offdepth=<size>           stack trace depth              4interval=<ms>          sample interval in ms          10cutoff=<value>         output cutoff point            0.0001lineno=y|n             line number in traces?         ythread=y|n             thread in traces?              ndoe=y|n                dump on exit?                  ymsa=y|n                Solaris micro state accounting nforce=y|n              force output to <file>         yverbose=y|n            print messages about dumps     y

来几个官方指南上的实例。

CPU Usage Sampling Profiling(cpu=samples)的例子：

java -agentlib:hprof=cpu=samples,interval=20,depth=3 Hello

上面每隔20毫秒采样CPU消耗信息，堆栈深度为3，生成的profile文件名称是java.hprof.txt，在当前目录。

CPU Usage Times Profiling(cpu=times)的例子，它相对于CPU Usage Sampling Profile能够获得更加细粒度的CPU消耗信息，能够细到每个方法调用的开始和结束，它的实现使用了字节码注入技术（BCI）：

javac -J-agentlib:hprof=cpu=times Hello.java

Heap Allocation Profiling(heap=sites)的例子：

javac -J-agentlib:hprof=heap=sites Hello.java

Heap Dump(heap=dump)的例子，它比上面的Heap Allocation Profiling能生成更详细的Heap Dump信息：

javac -J-agentlib:hprof=heap=dump Hello.java

虽然在JVM启动参数中加入-Xrunprof:heap=sites参数可以生成CPU/Heap Profile文件，但对JVM性能影响非常大，不建议在线上服务器环境使用。

2.7.jconsole、jvisualvm

利用jconsole、jvisualvm分析内存信息(各个区如Eden、Survivor、Old等内存变化情况)，如果查看的是远程服务器的JVM，程序启动需要加上如下参数：

"-Dcom.sun.management.jmxremote=true" "-Djava.rmi.server.hostname=12.34.56.78" "-Dcom.sun.management.jmxremote.port=18181" "-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false" "-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false"

下图是jconsole界面，概览选项可以观测堆内存使用量、线程数、类加载数和CPU占用率；内存选项可以查看堆中各个区域的内存使用量和左下角的详细描述（内存大小、GC情况等）；线程选项可以查看当前JVM加载的线程，查看每个线程的堆栈信息，还可以检测死锁；VM概要描述了虚拟机的各种详细参数。（jconsole功能演示）

下图是jvisualvm的界面，功能比jconsole略丰富一些，不过大部分功能都需要安装插件。概述跟jconsole的VM概要差不多，描述的是jvm的详细参数和程序启动参数；监视展示的和jconsole的概览界面差不多（CPU、堆/方法区、类加载、线程）；线程和jconsole的线程界面差不多；抽样器可以展示当前占用内存的类的排行榜及其实例的个数；Visual GC可以更丰富地展示当前各个区域的内存占用大小及历史信息（下图）(jvisualvm功能演示）

工具路径：//java/jdk1.8xxx/bin/JVisuaVM.exe

监控本地的Tomcat
监控远程Tomcat
监控普通的JAVA进程

这个有不懂得可以看此文:如何利用 JConsole观察分析Java程序的运行，进行排错调优

2.8.jinfo

jinfo命令主要用于查看应用程序的配置参数，以及打印运行JVM时候所指定的JVM参数。jinfo可以使用-sysprops选项将虚拟机进程中所指定的System.getProperties()的内容打印出来，并且该命令还可以查看未被显示指定的JVM参数的系统默认值，这通过jps -v是无法看到的。同时jinfo命令还能够在运行期修改JVM参数，通过使用 -flag name=value 或者 -flag [+|-]name 来修改一部分运行期可修改的虚拟机参数

其他的一些工具如BTrace、Reference等有兴趣可以自己查下资料的

2.9.依赖、参考的数据有系统运行日志、堆栈错误信息、gc日志、线程快照、堆转储快照进行调优

此处参考大佬的文章:JVM性能调优 倒也不失为一种思路 大家可根据自己业务场景或者其他因素进行筛选使用

①系统运行日志：系统运行日志就是在程序代码中打印出的日志，描述了代码级别的系统运行轨迹（执行的方法、入参、返回值等），一般系统出现问题，系统运行日志是首先要查看的日志。

②堆栈错误信息：当系统出现异常后，可以根据堆栈信息初步定位问题所在，比如根据“java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space”可以判断是堆内存溢出；根据“java.lang.StackOverflowError”可以判断是栈溢出；根据“java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space”可以判断是方法区溢出等。
③GC日志：程序启