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这篇文章主要介绍“如何理解JVM调优参数、方法、工具”，在日常操作中，相信很多人在如何理解JVM调优参数、方法、工具问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何理解JVM调优参数、方法、工具”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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参数部分,这儿只是做一个总结,更详细更新的内容请参考Oracle官网:JVM的命令行参数参考
关于JVM垃圾处理器区别,参考:JVM调优之垃圾定位、垃圾回收算法、垃圾处理器对比
-XX:+UseSerialGC = Serial New (DefNew) + Serial Old
适用于小型程序。默认情况下不会是这种选项，HotSpot会根据计算及配置和JDK版本自动选择收集器
-XX:+UseParNewGC = ParNew + SerialOld
这个组合已经很少用（在某些版本中已经废弃）,详情参考:Why Remove support for ParNew+SerialOld and DefNew+CMS in the future？
-XX:+UseConc(urrent)MarkSweepGC = ParNew + CMS + Serial Old
-XX:+UseParallelGC = Parallel Scavenge + Parallel Old (1.8默认) 【PS + SerialOld】
-XX:+UseParallelOldGC = Parallel Scavenge + Parallel Old
-XX:+UseG1GC = G1
Linux中没找到默认GC的查看方法，而windows中会打印UseParallelGC
java +XX:+PrintCommandLineFlags -version
通过GC的日志来分辨
Linux下1.8版本默认的垃圾回收器到底是什么？
1.8.0_181 默认（看不出来）Copy MarkCompact
1.8.0_222 默认 PS + PO
JVM给出了3种选择：串行收集器、并行收集器、并发收集器。串行收集器只适用于小数据量的情况，所以生产环境的选择主要是并行收集器和并发收集器。默认情况下JDK5.0以前都是使用串行收集器，如果想使用其他收集器需要在启动时加入相应参数。JDK5.0以后，JVM会根据当前系统配置进行智能判断。
串行收集器-XX:+UseSerialGC：设置串行收集器。
并行收集器（吞吐量优先）-XX:+UseParallelGC：设置为并行收集器。此配置仅对年轻代有效。即年轻代使用并行收集，而年老代仍使用串行收集。
-XX:ParallelGCThreads=20：配置并行收集器的线程数，即：同时有多少个线程一起进行垃圾回收。此值建议配置与CPU数目相等。
-XX:+UseParallelOldGC：配置年老代垃圾收集方式为并行收集。JDK6.0开始支持对年老代并行收集。
-XX:MaxGCPauseMillis=100：设置每次年轻代垃圾回收的最长时间（单位毫秒）。如果无法满足此时间，JVM会自动调整年轻代大小，以满足此时间。
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy：设置此选项后，并行收集器会自动调整年轻代Eden区大小和Survivor区大小的比例，以达成目标系统规定的最低响应时间或者收集频率等指标。此参数建议在使用并行收集器时，一直打开。并发收集器（响应时间优先）
并行收集器
-XX:+UseConcMarkSweepGC：即CMS收集，设置年老代为并发收集。CMS收集是JDK1.4后期版本开始引入的新GC算法。它的主要适合场景是对响应时间的重要性需求大于对吞吐量的需求，能够承受垃圾回收线程和应用线程共享CPU资源，并且应用中存在比较多的长生命周期对象。CMS收集的目标是尽量减少应用的暂停时间，减少Full GC发生的几率，利用和应用程序线程并发的垃圾回收线程来标记清除年老代内存。
-XX:+UseParNewGC：设置年轻代为并发收集。可与CMS收集同时使用。JDK5.0以上，JVM会根据系统配置自行设置，所以无需再设置此参数。
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0：由于并发收集器不对内存空间进行压缩和整理，所以运行一段时间并行收集以后会产生内存碎片，内存使用效率降低。此参数设置运行0次Full GC后对内存空间进行压缩和整理，即每次Full GC后立刻开始压缩和整理内存。
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：打开内存空间的压缩和整理，在Full GC后执行。可能会影响性能，但可以消除内存碎片。
-XX:+CMSIncrementalMode：设置为增量收集模式。一般适用于单CPU情况。
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70：表示年老代内存空间使用到70%时就开始执行CMS收集，以确保年老代有足够的空间接纳来自年轻代的对象，避免Full GC的发生。
其它垃圾回收参数
-XX:+ScavengeBeforeFullGC：年轻代GC优于Full GC执行。
-XX:-DisableExplicitGC：不响应 System.gc() 代码。
-XX:+UseThreadPriorities：启用本地线程优先级API。即使 java.lang.Thread.setPriority() 生效，不启用则无效。
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0：软引用对象在最后一次被访问后能存活0毫秒（JVM默认为1000毫秒）。
-XX:TargetSurvivorRatio=90：允许90%的Survivor区被占用（JVM默认为50%）。提高对于Survivor区的使用率。
-Xmn，-XX:NewSize/-XX:MaxNewSize，-XX:NewRatio 3组参数都可以影响年轻代的大小，混合使用的情况下，优先级是什么？
答案如下：
高优先级：-XX:NewSize/-XX:MaxNewSize 中优先级：-Xmn（默认等效 -Xmn=-XX:NewSize=-XX:MaxNewSize=?） 低优先级：-XX:NewRatio
推荐使用-Xmn参数，原因是这个参数简洁，相当于一次设定 NewSize/MaxNewSIze，而且两者相等，适用于生产环境。-Xmn 配合 -Xms/-Xmx，即可将堆内存布局完成。
-Xmn参数是在JDK 1.4 开始支持。
下面用一些小案例加深理解:
HelloGC是java代码编译后的一个class文件,代码:
public class T01_HelloGC { public static void main(String[] args) { for(int i=0; i<10000; i++) { byte[] b = new byte[1024 * 1024]; } } }1. java -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC
[root@localhost courage]# java -XX:+PrintCommandLineFlags T01_HelloGC -XX:InitialHeapSize=61780800 -XX:MaxHeapSize=988492800 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX :+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC
2.
java -Xmn10M -Xms40M -Xmx60M -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC HelloGC PrintGCDetails PrintGCTimeStamps PrintGCCauses
结果:
-XX:InitialHeapSize=41943040 -XX:MaxHeapSize=62914560 -XX:MaxNewSize=10485760 -XX:NewSize=10485760 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGC -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC[GC (Allocation Failure) 7839K->392K(39936K), 0.0015452 secs] [GC (Allocation Failure) 7720K->336K(39936K), 0.0005439 secs] [GC (Allocation Failure) 7656K->336K(39936K), 0.0005749 secs] [GC (Allocation Failure) 7659K->368K(39936K), 0.0005095 secs] [GC (Allocation Failure) 7693K->336K(39936K), 0.0004385 secs] [GC (Allocation Failure) 7662K->304K(40448K), 0.0028468 secs] ......
命令解释:
java:表示使用java执行器执行 -Xmn10M :表示设置年轻代值为10M -Xms40M :表示设置堆内存的最小Heap值为40M -Xmx60M :表示设置堆内存的最大Heap值为60M -XX:+PrintCommandLineFlags:打印显式隐式参数,就是结果前三行 -XX:+PrintGC : 打印垃圾回收有关信息 HelloGC :这是需要执行的启动类 PrintGCDetails :打印GC详细信息 PrintGCTimeStamps :打印GC时间戳 PrintGCCauses :打印GC产生的原因
结果解释:
3. java -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+PrintCommandLineFlags HelloGC
表示使用CMS垃圾收集器,同时打印参数 打印结果:
-XX:InitialHeapSize=61780800 -XX:MaxHeapSize=988492800 -XX:MaxNewSize=329252864 -XX:MaxTenuringThreshold=6 -XX:OldPLABSize=16 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
4. java -XX:+PrintFlagsInitial 默认参数值
5. java -XX:+PrintFlagsFinal 最终参数值
6. java -XX:+PrintFlagsFinal | grep xxx 找到对应的参数
7. java -XX:+PrintFlagsFinal -version |grep GC
JVM调优,设计到三个大的方面,在服务器出现问题之前要先根据业务场景选择合适的垃圾处理器,设置不同的虚拟机参数,运行中观察GC日志,分析性能,分析问题定位问题,虚拟机排错等内容,如果服务器挂掉了,要及时生成日志文件便于找到问题所在。
目前的垃圾处理器中,一类是以吞吐量优先,一类是以响应时间优先:
吞吐量=用户代码执行时间用户代码执行时间+垃圾回收执行时间吞吐量=用户代码执行时间用户代码执行时间+垃圾回收执行时间
响应时间：STW越短，响应时间越好
对吞吐量、响应时间、QPS、并发数相关概念可以参考:吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）概念
所谓调优，首先确定追求什么,是吞吐量? 还是追求响应时间？还是在满足一定的响应时间的情况下，要求达到多大的吞吐量,等等。一般情况下追求吞吐量的有以下领域:科学计算、数据挖掘等。吞吐量优先的垃圾处理器组合一般为：Parallel Scavenge + Parallel Old （PS + PO）。
而追求响应时间的业务有：网站相关 （JDK 1.8之后 G1,之前可以ParNew + CMS + Serial Old）
鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区
根据需求进行JVM规划和预调优
优化运行JVM运行环境（慢，卡顿）
解决JVM运行过程中出现的各种问题(OOM)
调优，从业务场景开始，没有业务场景的调优都是耍流氓
无监控（压力测试，能看到结果），不调优
步骤：
1.
2. 或者每天产生一个日志文件
1. 响应时间、停顿时间 [CMS G1 ZGC] （需要给用户作响应）
2. 吞吐量 = 用户时间 /( 用户时间 + GC时间) [PS+PO]
1. 熟悉业务场景（没有最好的垃圾回收器，只有最合适的垃圾回收器）
2. 选择回收器组合
3. 计算内存需求（经验值 1.5G 16G）
4. 选定CPU（越高越好）
5. 设定年代大小、升级年龄
6. 设定日志参数
-Xloggc:/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=5 -XX:GCLogFileSize=20M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCCause
日志参数解释说明:
/opt/xxx/logs/xxx-xxx-gc-%t.log 中XXX表示路径,%t表示时间戳,意思是给日志文件添加一个时间标记,如果不添加的话,也就意味着每次虚拟机启动都会使用原来的日志名,那么会被重写。
Rotation中文意思是循环、轮流,意味着这个GC日志会循环写
GCLogFileSize=20M 指定一个日志大小为20M,太大了不利于分析,太小又会产生过多的日志文件
NumberOfGCLogFiles=5 : 指定生成的日志数目
PrintGCDateStamps :PrintGCDateStamps会打印具体的时间，而PrintGCTimeStamps
主要打印针对JVM启动的时候的相对时间，相对来说前者更消耗内存。
7. 观察日志情况 日志有分析工具,可视化分析工具有GCeasy和GCViewer。
1. 系统CPU经常100%，如何调优？(面试高频) CPU100%那么一定有线程在占用系统资源，
a. 找出哪个进程cpu高（top）
b. 该进程中的哪个线程cpu高（top -Hp）
c. 导出该线程的堆栈 (jstack)
d. 查找哪个方法（栈帧）消耗时间 (jstack)
e. 工作线程占比高 | 垃圾回收线程占比高
2. 系统内存飙高，如何查找问题？（面试高频）
a. 导出堆内存 (jmap)
b. 分析 (jhat jvisualvm mat jprofiler ... )
3. 如何监控JVM
a. jstat jvisualvm jprofiler arthas top...
1. 测试代码：
import java.math.BigDecimal; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.List; import java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * 从数据库中读取信用数据，套用模型，并把结果进行记录和传输 */ public class T15_FullGC_Problem01 { private static class CardInfo { BigDecimal price = new BigDecimal(0.0); String name = "张三"; int age = 5; Date birthdate = new Date(); public void m() {} } private static ScheduledThreadPoolExecutor executor = new ScheduledThreadPoolExecutor(50, new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()); public static void main(String[] args) throws Exception { executor.setMaximumPoolSize(50); for (;;){ modelFit(); Thread.sleep(100); } } private static void modelFit(){ List taskList = getAllCardInfo(); taskList.forEach(info -> { // do something executor.scheduleWithFixedDelay(() -> { //do sth with info info.m(); }, 2, 3, TimeUnit.SECONDS); }); } private static List getAllCardInfo(){ List taskList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 100; i++) { CardInfo ci = new CardInfo(); taskList.add(ci); } return taskList; } } 2. java -Xms200M -Xmx200M -XX:+PrintGC com.courage.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01
3. 收到CPU报警信息（CPU Memory）
4. top命令观察到问题：内存不断增长 CPU占用率居高不下
[root@localhost ~]# top top - 22:03:18 up 40 min, 5 users, load average: 0.09, 0.16, 0.34 Tasks: 210 total, 1 running, 209 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 0.2 us, 3.0 sy, 0.0 ni, 96.8 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem : 3861300 total, 2355260 free, 904588 used, 601452 buff/cache KiB Swap: 4063228 total, 4063228 free, 0 used. 2716336 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 3751 root 20 0 3780976 93864 11816 S 42.2 2.4 0:21.00 java 1868 MySQL 20 0 1907600 357452 14744 S 0.7 9.3 0:17.40 mysqld 3816 root 20 0 162124 2352 1580 R 0.3 0.1 0:00.12 top
5. top -Hp 观察进程中的线程，哪个线程CPU和内存占比高
[root@localhost ~]# top -Hp 3751 top - 22:03:15 up 40 min, 5 users, load average: 0.09, 0.16, 0.34 Threads: 66 total, 0 running, 66 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 0.0 us, 2.5 sy, 0.0 ni, 97.5 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem : 3861300 total, 2354800 free, 905048 used, 601452 buff/cache KiB Swap: 4063228 total, 4063228 free, 0 used. 2715876 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 3801 root 20 0 3780976 93864 11816 S 1.3 2.4 0:00.40 java 3766 root 20 0 3780976 93864 11816 S 1.0 2.4 0:00.37 java 3768 root 20 0 3780976 93864 11816 S 1.0 2.4 0:00.36 java 3770 root 20 0 3780976 93864 11816 S 1.0 2.4 0:00.39 java
6. jps定位具体java进程,jstack 定位线程状况
[root@localhost ~]# jstack 3751 2021-02-07 22:03:03 Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (25.271-b09 mixed mode): "Attach Listener" #59 daemon prio=9 os_prio=0 tid=0x00007f66bc002800 nid=0xf10 waiting on condition [0x0000000000000000] java.lang.Thread.State: RUNNABLE "pool-1-thread-50" #58 prio=5 os_prio=0 tid=0x00007f66fc1de800 nid=0xee7 waiting on condition [0x00007f66e4ecd000] java.lang.Thread.State: WAITING (parking) at sun.misc.Unsafe.park(Native Method) - parking to wait for <0x00000000ff0083a0> (a java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer$ConditionObject) ......
需要注意的是,jstack与top -Hp Port导出的栈端口号存在十六进制转换关系,例如jstack导出的" nid=0xf10 "对应"3801"。对于上面打印的信息,重点关注跟Waiting有关的,看看在等待什么,例如:
WAITING BLOCKED eg. waiting on <0x0000000088ca3310> (a java.lang.Object)
假如有一个进程中100个线程，很多线程都在waiting on ，一定要找到是哪个线程持有这把锁,怎么找？搜索jstack dump的信息，看哪个线程持有这把锁RUNNABLE。
如果仅仅是看JAVA线程,可以使用jps命令重点关注：
[root@localhost ~]# jps 4818 Jps 4746 T15_FullGC_Problem01
7. 为什么阿里规范里规定，线程的名称（尤其是线程池）都要写有意义的名称 怎么样自定义线程池里的线程名称？（自定义ThreadFactory）
8. jinfo pid 进程详细信息
[root@localhost ~]# jinfo 6741 Attaching to process ID 6741, please wait... Debugger attached successfully. Server compiler detected. JVM version is 25.271-b09 Java System Properties: java.runtime.name = Java(TM) SE Runtime Environment java.vm.version = 25.271-b09 sun.boot.library.path = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/amd64 java.vendor.url = http://java.oracle.com/ java.vm.vendor = Oracle Corporation path.separator = : file.encoding.pkg = sun.io java.vm.name = Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM sun.os.patch.level = unknown sun.java.launcher = SUN_STANDARD user.country = CN user.dir = /usr/courage/gc/com/courage java.vm.specification.name = Java Virtual Machine Specification java.runtime.version = 1.8.0_271-b09 java.awt.graphicsenv = sun.awt.X11GraphicsEnvironment os.arch = amd64 java.endorsed.dirs = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/endorsed java.io.tmpdir = /tmp line.separator = java.vm.specification.vendor = Oracle Corporation os.name = Linux sun.jnu.encoding = UTF-8 java.library.path = /usr/java/packages/lib/amd64:/usr/lib64:/lib64:/lib:/usr/ libjava.specification.name = Java Platform API Specification java.class.version = 52.0 sun.management.compiler = HotSpot 64-Bit Tiered Compilers os.version = 3.10.0-1127.el7.x86_64 user.home = /root user.timezone = java.awt.printerjob = sun.print.PSPrinterJob file.encoding = UTF-8 java.specification.version = 1.8 user.name = root java.class.path = . java.vm.specification.version = 1.8 sun.arch.data.model = 64 sun.java.command = T15_FullGC_Problem01 java.home = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre user.language = zh java.specification.vendor = Oracle Corporation awt.toolkit = sun.awt.X11.XToolkit java.vm.info = mixed mode java.version = 1.8.0_271 java.ext.dirs = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/ext:/usr/java/packages/l ib/extsun.boot.class.path = /usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/resources.jar:/usr /local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/rt.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/sunrsasign.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/jsse.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/jce.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/charsets.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/lib/jfr.jar:/usr/local/java/jdk1.8.0_271/jre/classesjava.vendor = Oracle Corporation file.separator = / java.vendor.url.bug = http://bugreport.sun.com/bugreport/ sun.io.unicode.encoding = UnicodeLittle sun.cpu.endian = little sun.cpu.isalist = VM Flags: Non-default VM flags: -XX:CICompilerCount=3 -XX:InitialHeapSize=209715200 -XX :MaxHeapSize=209715200 -XX:MaxNewSize=69730304 -XX:MinHeapDeltaBytes=524288 -XX:NewSize=69730304 -XX:OldSize=139984896 -XX:+PrintGC -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseFastUnorderedTimeStamps -XX:+UseParallelGC Command line: -Xms200M -Xmx200M -XX:+PrintGC
9. jstat -gc 动态观察gc情况 / 阅读GC日志发现频繁GC / arthas观察 / jconsole/jvisualVM/ Jprofiler（最好用）
jstat gc 4655 500 : 每500毫秒打印端口4655的GC的情况
**S0C：**第一个幸存区的大小
**S1C：**第二个幸存区的大小
**S0U：**第一个幸存区的使用大小
**S1U：**第二个幸存区的使用大小
**EC：**伊甸园区的大小
**EU：**伊甸园区的使用大小
**OC：**老年代大小
**OU：**老年代使用大小
**MC：**方法区大小
**MU：**方法区使用大小
**CCSC:**压缩类空间大小
**CCSU:**压缩类空间使用大小
**YGC：**年轻代垃圾回收次数
**YGCT：**年轻代垃圾回收消耗时间
**FGC：**老年代垃圾回收次数
**FGCT：**老年代垃圾回收消耗时间
**GCT：**垃圾回收消耗总时间
如果面试官问你是怎么定位OOM问题的？能否用图形界面（不能!因为图形界面会影响服务器性能） 1：已经上线的系统不用图形界面用什么？（cmdline arthas） 2：图形界面到底用在什么地方？测试！测试的时候进行监控！（压测观察）
10. jmap -histo 6892 | head -10，查找有多少对象产生
这明显能看出来是1对应的类创造的实例instances太多了,反过来追踪代码
11. jmap -dump:format=b,file=xxx pid ：
线上系统，内存特别大，jmap执行期间会对进程产生很大影响，甚至卡顿（电商不适合） 1：设定了参数HeapDump，OOM的时候会自动产生堆转储文件 2：很多服务器备份（高可用），停掉这台服务器对其他服务器不影响 3：在线定位(一般小点儿公司用不到)
[root@localhost ~]# jmap -dump:format=b,file=2021_2_8.dump 6892 Dumping heap to /root/2021_2_8.dump ... Heap dump file created
dump文件存放位置:
12. java -Xms20M -Xmx20M -XX:+UseParallelGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError com.courage.jvm.gc.T15_FullGC_Problem01 上面的意思是当发生内存溢出时自动生成堆转储文件,需要注意的是,如果生成了这个文件先不要重启服务器,将这个文件保存好之后再重启。
13. 使用MAT / jhat /jvisualvm 进行dump文件分析
[root@localhost ~]# jhat -J-Xmx512M 2021_2_8.dump
报错:
原因是设置的堆最大值太小了,将512M设置成1024M重新启动即可:
```shell [root@localhost ~]# jhat -J-Xmx1024M 2021_2_8.dump Reading from 2021_2_8.dump... Dump file created Mon Feb 08 09:00:56 CST 2021 Snapshot read, resolving... Resolving 4609885 objects... Chasing references, expect 921 dots.......................................................... .........................................................................................Eliminating duplicate references............................................................. ......................................................................................Snapshot resolved. Started HTTP server on port 7000 Server is ready. ``` 浏览器输入请求http://192.168.182.130:7000 即可查看,拉到最后：找到对应链接 可以使用OQL查找特定问题对象
其他可以参考:白灰——软件测试
14. 最后找到代码的问题
1. 程序启动加入参数：
java -Djava.rmi.server.hostname=192.168.182.130 -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=11111 -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false XXX
2. 如果遭遇 Local host name unknown：XXX的错误，修改/etc/hosts文件，把XXX加入进去
192.168.182.130 basic localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
3. 关闭linux防火墙（实战中应该打开对应端口）
service iptables stop chkconfig iptables off #永久关闭
4. windows上打开 jconsole远程连接 192.168.182.130:11111
这个软件在JDK8以后版本中移除了,使用的话需要额外下载,并且要在etc/visualvm.conf中修改默认的JDK_Home地址。参考:使用jvisualvm的jstatd方式远程监控Java程序
这个直接看官网就行了,纯中文:Arthas 用户文档
服务器配置：8 核 CPU, 8G MEM, JDK 1.6.X
参数方案：-server -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn1256m -Xss128k -XX:SurvivorRatio=6 -XX:MaxPermSize=256m -XX:ParallelGCThreads=8 -XX:MaxTenuringThreshold=0 -XX:+UseConcMarkSweepGC
调优说明：-Xmx 与 -Xms 相同以避免JVM反复重新申请内存。-Xmx 的大小约等于系统内存大小的一半，即充分利用系统资源，又给予系统安全运行的空间。-Xmn1256m 设置年轻代大小为1256MB。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置年轻代大小为整个堆的3/8。-Xss128k 设置较小的线程栈以支持创建更多的线程，支持海量访问，并提升系统性能。-XX:SurvivorRatio=6 设置年轻代中Eden区与Survivor区的比值。系统默认是8，根据经验设置为6，则2个Survivor区与1个Eden区的比值为2:6，一个Survivor区占整个年轻代的1/8。-XX:ParallelGCThreads=8 配置并行收集器的线程数，即同时8个线程一起进行垃圾回收。此值一般配置为与CPU数目相等。-XX:MaxTenuringThreshold=0 设置垃圾最大年龄（在年轻代的存活次数）。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。根据被海量访问的动态Web应用之特点，其内存要么被缓存起来以减少直接访问DB，要么被快速回收以支持高并发海量请求，因此其内存对象在年轻代存活多次意义不大，可以直接进入年老代，根据实际应用效果，在这里设置此值为0。-XX:+UseConcMarkSweepGC 设置年老代为并发收集。CMS（ConcMarkSweepGC）收集的目标是尽量减少应用的暂停时间，减少Full GC发生的几率，利用和应用程序线程并发的垃圾回收线程来标记清除年老代内存，适用于应用中存在比较多的长生命周期对象的情况。
高性能数据处理的工具应用 服务器配置：1 核 CPU, 4G MEM, JDK 1.6.X 参数方案：-server -XX:PermSize=196m -XX:MaxPermSize=196m -Xmn320m -Xms768m -Xmx1024m 调优说明：-XX:PermSize=196m -XX:MaxPermSize=196m 根据集成构建的特点，大规模的系统编译可能需要加载大量的Java类到内存中，所以预先分配好大量的持久代内存是高效和必要的。-Xmn320m 遵循年轻代大小为整个堆的3/8原则。-Xms768m -Xmx1024m 根据系统大致能够承受的堆内存大小设置即可。
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