一、JVM调优参数简介
1、 JVM参数简介
-XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。如果此类参数设置合理将大大提高JVM 的性能及稳定性。
不稳定参数语法规则：
1.布尔类型参数值
-XX:+<option> '+'表示启用该选项
-XX:-<option> '-'表示关闭该选项
2.数字类型参数值：
-XX:<option>=<number> 给选项设置一个数字类型值，可跟随单位，例如：'m'或'M'表示兆字节;'k'或'K'千字节;'g'或'G'千兆字节。32K与32768是相同大小的。
3.字符串类型参数值：
-XX:<option>=<string> 给选项设置一个字符串类型值，通常用于指定一个文件、路径或一系列命令列表。
例如：-XX:HeapDumpPath=./dump.core
2、 JVM参数示例
配置： -Xmx4g –Xms4g –Xmn1200m –Xss512k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=8 -XX:PermSize=100m
-XX:MaxPermSize=256m -XX:MaxTenuringThreshold=15
解析：
-Xmx4g：堆内存最大值为4GB。
-Xms4g：初始化堆内存大小为4GB 。
-Xmn1200m：设置年轻代大小为1200MB。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。
-Xss512k：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1MB，以前每个线程堆栈大小为256K。应根据应用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。
-XX:NewRatio=4：设置年轻代（包括Eden和两个Survivor区）与年老代的比值（除去持久代）。设置为4，则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
-XX:SurvivorRatio=8：设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。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
-XX:PermSize=100m：初始化永久代大小为100MB。
-XX:MaxPermSize=256m：设置持久代大小为256MB。
-XX:MaxTenuringThreshold=15：设置垃圾最大年龄。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论。
二、JVM调优目标
1. 何时需要做jvm调优？
1. heap 内存（老年代）持续上涨达到设置的最大内存值；
2. Full GC 次数频繁；
3. GC 停顿时间过长（超过1秒）；
4. 应用出现OutOfMemory 等内存异常；
5. 应用中有使用本地缓存且占用大量内存空间；
6. 系统吞吐量与响应性能不高或下降。
2. JVM调优原则
1.多数的Java应用不需要在服务器上进行JVM优化；
2.多数导致GC问题的Java应用，都不是因为我们参数设置错误，而是代码问题；
3.在应用上线之前，先考虑将机器的JVM参数设置到最优（最适合）；
4.减少创建对象的数量；
5.减少使用全局变量和大对象；
6.JVM优化是到最后不得已才采用的手段；
7.在实际使用中，分析GC情况优化代码比优化JVM参数更好；
3. JVM调优目标
1. GC低停顿；
2. GC低频率；
3. 低内存占用；
4. 高吞吐量;
JVM调优量化目标（示例）：
1. Heap 内存使用率 <= 70%;
2. Old generation内存使用率<= 70%;
3. avgpause <= 1秒;
4. Full gc 次数0 或 avg pause interval >= 24小时 ;
注意：不同应用，其JVM调优量化目标是不一样的。
三、JVM调优经验
1. JVM调优经验总结
JVM调优的一般步骤为：
第1步：分析GC日志及dump文件，判断是否需要优化，确定瓶颈问题点；
第2步：确定JVM调优量化目标；
第3步：确定JVM调优参数（根据历史JVM参数来调整）；
第4步：调优一台服务器，对比观察调优前后的差异；
第5步：不断的分析和调整，直到找到合适的JVM参数配置；
第6步：找到最合适的参数，将这些参数应用到所有服务器，并进行后续跟踪。
2. JVM调优重要参数解析
注意：不同应用，其JVM最佳稳定参数配置是不一样的。
配置： -server
-Xms12g -Xmx12g -XX:PermSize=500m -XX:MaxPermSize=1000m -Xmn2400m -XX:SurvivorRatio=1 -Xss512k -XX:MaxDirectMemorySize=1G
-XX:+DisableExplicitGC -XX:CompileThreshold=8000 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
-XX:+UseCompressedOops -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60 -XX:ConcGCThreads=4
-XX:MaxTenuringThreshold=10 -XX:ParallelGCThreads=8
-XX:+ParallelRefProcEnabled -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=500 -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=4
XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/weblogic/gc/gc_$$.log
重要参数（可调优）解析：
-Xms12g：初始化堆内存大小为12GB。
-Xmx12g：堆内存最大值为12GB 。
-Xmn2400m：新生代大小为2400MB，包括 Eden区与2个Survivor区。
-XX:SurvivorRatio=1：Eden区与一个Survivor区比值为1:1。
-XX:MaxDirectMemorySize=1G：直接内存。报java.lang.OutOfMemoryError: Direct buffer memory 异常可以上调这个值。
-XX:+DisableExplicitGC：禁止运行期显式地调用 System.gc() 来触发fulll GC。
注意: Java RMI的定时GC触发机制可通过配置-Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=86400来控制触发的时间。
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=60：老年代内存回收阈值，默认值为68。
-XX:ConcGCThreads=4：CMS垃圾回收器并行线程线，推荐值为CPU核心数。
-XX:ParallelGCThreads=8：新生代并行收集器的线程数。
-XX:MaxTenuringThreshold=10：设置垃圾最大年龄。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论。
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=4：指定进行多少次fullGC之后，进行tenured区 内存空间压缩。
-XX:CMSMaxAbortablePrecleanTime=500：当abortable-preclean预清理阶段执行达到这个时间时就会结束。
3. 触发Full GC的场景及应对策略
年轻代空间（包括 Eden 和 Survivor 区域）回收内存被称为 Minor GC，对老年代GC称为MajorGC，而Full GC是对整个堆来说的，在最近几个版本的JDK里默认包括了对永生带即方法区的回收（JDK8中无永生带了），出现Full GC的时候经常伴随至少一次的Minor GC,但非绝对的。MajorGC的速度一般会比Minor GC慢10倍以上。
触发Full GC的场景及应对策略：
1.System.gc()方法的调用，应对策略：通过-XX:+DisableExplicitGC来禁止调用System.gc ;
2.老年代代空间不足，应对策略：让对象在Minor GC阶段被回收，让对象在新生代多存活一段时间，不要创建过大的对象及数组;
3.永生区空间不足，应对策略：增大PermGen空间
4.GC时出现promotionfailed和concurrent mode failure，应对策略：增大survivor space
5.Minor GC后晋升到旧生代的对象大小大于老年代的剩余空间，应对策略：增大Tenured space 或下调CMSInitiatingOccupancyFraction=60
6. 内存持续增涨达到上限导致Full GC ，应对策略：通过dumpheap 分析是否存在内存泄漏
4. Gc日志分析工具
借助GCViewer日志分析工具，可以非常直观地分析出待调优点。
可从以下几方面来分析：
1.Memory,分析Totalheap、Tenuredheap、Youngheap内存占用率及其他指标，理论上内存占用率越小越好；
2.Pause ,分析Gc pause、Fullgc pause、Total pause三个大项中各指标，理论上GC次数越少越好，GC时长越小越好；
5. MAT 堆内存分析工具
EclipseMemory Analysis Tools (MAT) 是一个分析Java堆数据的专业工具，用它可以定位内存泄漏的原因。
参考自以下链接内容：
https://blog.csdn.net/u011683530/article/details/51013219
https://www.cnblogs.com/God-froest/p/jvm_1_3.html
