Sun Hotspot JDK JVM参数设置调优

对于有2块CPU和2GB内存及更佳配置的服务器，Sun的hotspot jdk默认设置了如下参数：

-server ：服务器模式编译

-XX:+UseParallelGC 并行收集

-Xms设置为服务器物理内存的1/64

-Xmx设置为服务器物理内存的1/4（最大为1G）

堆大小设置 JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统
下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003
系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。

典型设置（例子中的堆分配的都比较大，注意自己平台的限制，下文同）：

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k-Xmx3550m：设置JVM最大可用内存为3550M。

-Xms3550m：设置JVM促使内存为3550m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存（就是收缩和扩张，分代回收加上Sun内存分配的算法，避免了IBM JDK最小堆和最大堆一样上的缺陷，但是这对-Xms和-Xmx的设置有了更高的要求，应该是多次试验确定一个合适的大小）。

-Xmn2g：设置年轻代大小为2G。整个堆大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m，所以增大年轻代后，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。从下图，应该可以看到整个堆大小=年轻代大小
+ 年老代大小，Xms和Xmx不包括Perm Size。

-Xss128k： 设置每个线程的堆栈大小。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。

在java中每new一个线程，jvm都是向操作系统请求new一个本地线程，此时操作系统会使用剩余的内存空间来为线程分配内存，而不是使用jvm的内存。这样，当操作系统的可用内存越少，则jvm可用创建的新线程也就越少。

线程是轻量级进程，包含内存入口地址，顺序指令，出口地址。(这一段是占操作系统的内存) 

java的线程分配的堆(保存类的实例)栈(保存局部变量以及指向堆实例的引用)(这一段是jvm的内存)

线程栈的大小是个双刃剑，如果设置过小，可能会出现栈溢出，特别是在该线程内有递归、大的循环时

时出现溢出的可能性更大，如果该值设置过大，就有影响到创建栈的数量，如果是多线程的应用，就会

出现内存溢出的错误

 

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0-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
4000
值为1：4，年轻代占整个堆栈的1/5

-XX:SurvivorRatio=4：设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为4，则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:4，一个Survivor区占整个年轻代的1/6

-XX:MaxPermSize=16m:设置持久代大小为16m。

-XX:MaxTenuringThreshold=0：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率。下面要介绍的CMS（并发）收集器，SurvivorRatio默认为1024
MaxTenuringThreshold默认为0，可以手动调整，降低年老代的回收压力，即照顾到吞吐率，又关注到相应时间。

回收器选择 JVM给了三种选择：串行收集器、并行收集器、并发收集器，但是串行收集器只适用于小数据量的情况，所以这里的选择主要针对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判断。

吞吐量优先的并行收集器如上文所述，并行收集器主要以到达一定的吞吐量为目标，适用于科学技术和后台处理等。

典型配置：

java -Xmx3800m -Xms3800m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20-XX:+UseParallelGC：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。

-XX:ParallelGCThreads=20：配置并行收集器的线程数，即：同时多少个线程一起进行垃圾回收。此值最好配置与处理器数目相等。应该等于或者小于cpu数量（核），否则没有意义，而当服务器的CPU数小于等于2时，用并发收集和串行收集效率一样。

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseParallelOldGC -XX:+UseParallelOldGC：配置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。

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC  -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:MaxGCPauseMillis=100:设置每次年轻代垃圾回收的最长时间，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。-XX:GCTimeRatio=<nnn>参数则是设置GC时间和运行时间的比值，GC时间占整个运行时间的1
/ (1 + <nnn>)。这两个参数PauseMillis的优先级比GCTimeRatio高，且仅对并行收集器有效。但是从“Additionally, as an implicit goal the throughput collector will try to met the other goals in the smallest heap that it can.”觉得JVM并非自动调整年轻代，而是整个堆的大小，个人觉得此时应该设置堆大小的一个范围，且不能手动设置-Xmn2g，否则如何调整？可惜文档中未有清晰写明，不过幸运的是一般调整也不必到如此细致的地步。

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC  -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy -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。在1.5版本中默认打开 http：//java.sun.com/j2se/1.5.0/docs/guide/vm/gc-ergonomics.html中有详细描述。

响应时间优先的并发收集器如上文所述，并发收集器主要是保证系统的响应时间，减少垃圾收集时的停顿时间。适用于应用服务器、电信领域等。

典型配置：

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC：设置年老代为并发收集。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。

-XX:+UseParNewGC:设置年轻代为并行收集。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，所以无需再设置此值。

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction：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。

-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

辅助信息 JVM提供了大量命令行参数，打印信息，供调试使用。主要有以下一些：

-XX:+PrintGC 输出形式：[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs][Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]

-XX:+PrintGCDetails 输出形式：[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs] [GC [DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K->10414K(121024K),
0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]

-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGC：PrintGCTimeStamps可与上面两个混合使用输出形式：11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]

-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime:打印每次垃圾回收前，程序未中断的执行时间。可与上面混合使用输出形式：Application time: 0.5291524 seconds

-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime：打印垃圾回收期间程序暂停的时间。可与上面混合使用输出形式：Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds

-XX:PrintHeapAtGC:打印GC前后的详细堆栈信息输出形式：

34.702: [GC {Heap before gc invocations=7:

def new generation   total 55296K, used 52568K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)

eden space 49152K,  99% used [0x1ebd0000, 0x21bce430, 0x21bd0000)

from space 6144K,  55% used [0x221d0000, 0x22527e10, 0x227d0000)

to   space 6144K,   0% used [0x21bd0000, 0x21bd0000, 0x221d0000)

tenured generation   total 69632K, used 2696K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)

the space 69632K,   3% used [0x227d0000, 0x22a720f8, 0x22a72200, 0x26bd0000)

compacting perm gen  total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)

the space 8192K,  35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)

ro space 8192K,  66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)

rw space 12288K,  46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)

34.735: [DefNew: 52568K->3433K(55296K), 0.0072126 secs] 55264K->6615K(124928K)Heap after gc invocations=8:

def new generation   total 55296K, used 3433K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)

eden space 49152K,   0% used [0x1ebd0000, 0x1ebd0000, 0x21bd0000)

from space 6144K,  55% used [0x21bd0000, 0x21f2a5e8, 0x221d0000)

to   space 6144K,   0% used [0x221d0000, 0x221d0000, 0x227d0000)

tenured generation   total 69632K, used 3182K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)

the space 69632K,   4% used [0x227d0000, 0x22aeb958, 0x22aeba00, 0x26bd0000)

compacting perm gen  total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)

the space 8192K,  35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)

ro space 8192K,  66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)

rw space 12288K,  46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)

}

, 0.0757599 secs]

-Xloggc:filename:与上面几个配合使用，把相关日志信息记录到文件以便分析。

常见配置汇总

堆设置

-Xms:初始堆大小

-Xmx:最大堆大小

-XX:NewSize=n:设置年轻代大小

-XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如:为3，表示年轻代与年老代比值为1：3，年轻代占整个年轻代年老代和的1/4

-XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5

-XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小

收集器设置

-XX:+UseSerialGC:设置串行收集器

-XX:+UseParallelGC:设置并行收集器

-XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器

-XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器

垃圾回收统计信息

-XX:+PrintGC

-XX:+PrintGCDetails

-XX:+PrintGCTimeStamps

-Xloggc:filename

并行收集器设置

-XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。

-XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间

-XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)

并发收集器设置

-XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。

-XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时，使用的CPU数。并行收集线程数。

四、调优总结

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。

年老代大小选择

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

减少年轻代和年老代花费的时间，一般会提高应用的效率

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。

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

五、PDF中提到的另外一些参数

-XX:+AggressiveOpts：作用如其名（aggressive），启用这个参数，则每当JDK版本升级时，你的JVM都会使用最新加入的优化技术（如果有的话）

-XX:+UseBiasedLocking：不是很理解，请自行阅读http://java.sun.com/performance/reference/whitepapers/tuning.html#section4.2.5

五、参考资料

Java HotSpot VM Options

Java Tuning White Paper

Diagnosing a Garbage Collection problem

J2SE 5.0 Performance White Paper

Tuning Garbage Collection with the 5.0 Java[tm] Virtual
Machine

Garbage Collector Ergonomics

Can anyone help me understand UseAdaptiveSizePolicy flag?