-XX:+PrintGC 使用这个参数,虚拟机启动后,只要遇到GC就会打印日志 -XX:+PrintGCDetails 能够查看详细信息,包括各个区的状况 -XX:+PrintHeapAtGC 打印 GC 先后的详细堆栈信息 -Xms3550m(默认物理内存的64分之一) 设置Java程序启动时初始化JVM堆内存大小 -Xmx3550m(默认物理内存的4分之一) 设置Java程序能得到最大JVM堆内存大小 在实际工做中,咱们能够直接将初始的堆大小与最大堆大小设置相等,这样的好处是能够减小程序运行时的垃圾回收次数,从而提升性能。 -XX:+PrintFlagsInitial 打印JVM初始化参数。 -XX:+PrintFlagsFinal 标记人为修改过的参数。 -XX:+PrintCommandLineFlags 查看默认垃圾回收器。
-XX:NewSize=5m 设置新生代最小空间大小 -XX:MaxNewSize=10m 设置新生代最大空间大小 -Xmn2g 能够设置新生代的大小,设置一个比较大的新生代会减小老年代的大小,这个参数对系统性能以及GC行为有很大的影响, 新生代大小通常会设置整个堆空间的1/3。 -XX:SurvivorRatio=8(默认) 用来设置新生代中eden空间和from/to空间的比例。含义:-XX:SurvivorRatio=eden/from=eden/to。 基本策略:尽量将对象预留在新生代,减小老年代的GC次数。 -XX:NewRatio=2(默认) 设置新生代和老年代的比例:-XX:NewRatio=老年代/新生代。
-XX:MaxTenuringThreshold=15 新生代每次GC以后若是对象没有被回收,则年龄加1,默认状况下为15
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 使用该参数能够在内存溢出时导出整个堆信息 -XX:HeapDumpPath=D:/OOM.dump 能够设置导出堆的存放路径。
串行垃圾回收器(单个垃圾回收线程,全部其余工做线程暂停:STW): -XX:+UseSerialGC(年轻代复制算法,年老代标记-整理算法) 配置串行回收器,开启后新,老都是串行垃圾回收。 串行收集器特别适合堆内存不高、单核甚至双核CPU的场合。 并行垃圾回收器(多个垃圾回收线程,全部其余工做线程暂停:STW): -XX:+UseParallelGC(复制算法)(与下面配置选择其中一个便可,能够互相激活) -XX:+UseParallelOldGC(标记-整理算法) 配置年轻代,年老代垃圾收集方式为并行收集。 JDK6.0 支持对年老代并行收集。 -XX:ParallelGCThreads=4 配置并行收集器的线程数,即:同时多少个线程一块儿进行垃圾回收。此值最好配置与处理器数目相等。 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy 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。 -XX:MaxGCPauseMillis=100 设置每次并发收集最大停顿时间。设定此值可能会减小应用的吞吐量。 ParallelGC 工做时,会调整 Java 堆大小或者其余的一些参数,尽量的把停顿时间控制在 MaxGCPauseMillis 之内。 并行收集器适合对吞吐量要求远远高于延迟要求的场合。 (吞吐量:应用程序线程用时占程序总用时的比例,暂停时间:一个时间段内应用程序线程让与GC线程执行而彻底暂停) 并发垃圾回收器(并发-标记-清除算法)(多个垃圾回收线程,用户线程不暂停:CMS)(只针对年老代): -XX:+UseParNewGC(复制算法)(自动激活UseConcMarkSweepGC年老代并发垃圾回收器)(STW) 选择新生代垃圾收集器为并行收集器。 -XX:+UseConcMarkSweepGC(标记-清除算法)(自动激活UseParNewGC年轻代并发垃圾回收器)(CMS) 设置年老代为并发收集。 此回收器出错后,备用是Serial Old串行回收器,若是在回收完成以前堆内存耗尽,CMS回收失败。 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection 打开对年老代的压缩。可能会影响性能,可是能够消除碎片。参数指定每次 CMS 后进行一次碎片整理。 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 因为并发收集器不对内存空间进行压缩、整理, 因此运行一段时间之后会产生“碎片”,使得运行效率下降。 此值设置运行多少次 GC 之后对内存空间进行压缩、整理。 -XX:ParallelGCThreads=4 指定 GC 工做线程数量。 -XX:ParallelCMSThreads=4 设定 CMS 并发线程数。 CMS并发收集、低停顿。很是适合堆内存大、CPU核数多的服务器端应用。 注重服务的响应速度,但愿系统停顿时间最短,给用户带来更好的体验等场景下。如web程序、b/s服务。 G1垃圾回收器(年轻代垃圾回收会暂停全部其余线程:STW): 年轻代的垃圾收集, 会发生stop the world。 在回收时全部的应用程序线程都会被暂停。经过多线程并行进行。 收集器能够工做在young 区,也能够工做在 old 区。 -XX:UseG1GC(并行+并发)(不会产生碎片) 存储不须要物理上连续,只须要逻辑上连续。 -XX:G1HeapRegionSize=n 指定分区大小(1mb-32mb,必须是2的幂),默认2048个分区。 -XX:MaxGCPauseMillis=100(单位毫秒) 设置每次并发收集最大停顿时间。设定此值可能会减小应用的吞吐量。 若是任何一次停顿超过这个设置值时,G1 就会尝试调整新生代和老年代的比例,调整堆大小,调整晋升年龄的手段,试图达到目标。 -XX:GCPauseIntervalMillis=n 设置停顿时间间隔。 -XX:ParallelGCThreads=4 因为是并行并发的,能够指定 GC 工做线程数量。 G1的收集,年轻代和老年代的收集界限比较模糊,采用了混合(mixed)收集的方式。 即每次收集既可能只收集年轻代分区(年轻代收集),也可能在收集年轻代的同时,包含部分老年代分区(混合收集) G1的应用场合每每堆内存都比较大,因此Full GC(可用内存不足时触发)的收集代价很是昂贵,应该避免Full GC的发生。 G1可以独自管理整个Java堆,并行与并发,不会产生空间碎片,低停顿,可预测的停顿。
-Xss1m(默认) 来指定线程的最大栈空间
JDK1.2 ~ JDK6,使用永久代来实现方法区 -XX:PermSize=64M 设置永久代最小空间大小。 -XX:MaxPermSize=64M(默认) 若是系统运行时生产大量的类,就须要设置一个相对合适的方法区,以避免出现永久区内存溢出的问题。 Java8,元空间取代永久代 存储位置不一样,永久代物理是是堆的一部分,和新生代,老年代地址是连续的 而元数据放到本地化的堆内存(native heap)中,这一块区域就叫Metaspace,中文名叫元空间。 存储内容不一样,元空间存储类的元信息 静态变量和常量池等并入堆中。 至关于永久代的数据被分到了堆和元空间中。 -XX:MetaspaceSize=128m(默认) 初始化大小。 -XX:MaxMetaspaceSize=128m JVM默认在运行时根据须要动态地设置MaxMetaspaceSize的大小。
-XX:MaxDirectMemorySize=64m 该值是有上限的,默认是64M,最大为sun.misc.VM.maxDirectMemory()。 直接内存使用达到上限时,就会触发垃圾回收(Full GC),若是不能有效的释放空间,就会引发系统的OOM。 注:heap ByteBuffer,该类对象分配在JVM的堆内存里面,直接由Java虚拟机负责垃圾回收。 direct ByteBuffer是经过jni在虚拟机外内存中分配的。 堆外内存: 生命周期中等或较长的对象,适合堆外内存。 直接的文件拷贝操做,或者I/O操做,适合堆外内存: 直接使用堆外内存就能少去资源从用户内存拷贝到系统内存的操做。
DirectByteBuffer是经过虚引用(Phantom Reference)来实现堆外内存的释放的: 虚引用主要被用来跟踪对象被垃圾回收的状态, 经过查看引用队列(ReferenceQueue)中是否包含对象所对应的虚引用来判断它是否即将被垃圾回收,从而采起行动。 它并不被期待用来取得目标对象的引用。 初始化DirectByteBuffer对象时,若是当前堆外内存的条件很苛刻时,会主动调用System.gc()强制执行Full GC。
http://www.javashuo.com/article/p-bfpakfsh-p.htmlhtml
Thread Local Allocation Buffer即线程本地分配缓存: 一个线程专用的内存分配区域,是为了加速对象分配对象而生的。 每个线程都会产生一个TLAB,该线程独享的工做区域,Java虚拟机使用这种TLAB区来避免多线程冲突问题,提升了对象分配的效率。 -XX:+UseTLAB(默认开启) 使用TLAB -XX:TLABSize=64k(默认) 设置TLAB初始化大小 -XX:TLABRefillWasteFraction=64 设置维护进入TLAB空间的单个对象大小,它是一个比例值,默认为64,即若是对象大于整个空间的1/64,则在堆建立对象。 -XX:+ResizeTLAB 自调整TLABRefillWasteFraction阈值。 -XX:+PrintTLAB 查看TLAB信息
https://blog.csdn.net/weixin_37195606/article/details/82805216web