1、为什么会有JVM参数调优优化
在项目运行过程中，往往会出现各种各样的性能瓶颈而影响程序的运行，或者用户的体验，每当遇到这些的问题的时候，都需要进行相应性能优化。优化分为好几个层次，比如系统架构层次、算法层次、代码逻辑层次以及JVM 的性能优化等等很多方面。在真正运行环境中，出现问题我们就会从这几个方面去解决这些问题。一般来说基本上都是代码的问题，包括多层次递归引起的OutOfMemory，以及不断的创建对象，而又没有及时回收这些对象而引起的内存溢出异常，load的数据量过大引起的内存空间不足，或者本身内存空间分配过小，当系统访问量显著增加下，导致一些线上程序响应变慢或者程序直接挂掉。为了解决这些问题，我们需要去了解JVM参数，并利用相应的参数去发现问题，解决问题。
下面还是复习一下JVM的一些基本结构：
Java虚拟机基本架构:
类加载子系统: 负责从文件系统或者网络中加载Class信息
方法区: 有时也称为永久区, 用于存放加载的类信息, 以及存放运行时常量池(包括字符串和数字常量, 这部份常量信息是Class文件中常量池部分的内存映射), java8开始称为元数据区, 设置参数也有所不一样
Java堆: 虚拟机启动时建立, 是Java程序最主要的内存工作区域, 几乎所有对象都会存放在Java堆中, 堆是所有线程共享的
直接内存: Java的NIO库允许Java程序使用直接内存(例: DirectByteBuffer, 每次创建和释放都要调用System.gc()), 直接内存是Java堆外直接向系统申请的内存区间, 直接内存的访问优于堆，直接内存不受限于xmx的值， 不过受限于系统的最大内存
垃圾回收系统: 可以对Java堆，直接内存和方法区进行回收, 垃圾回收是隐式的自动完成的， 不用程序手动是释放内存
Java栈: 每个虚拟机线程都有私有的Java栈, 一个线程的栈是在线程创建时创建的, 栈中保存帧， 局部变量， 方法参数 ， -Xss用于指定Java栈的空间大小
本地方法栈: 类似Java栈, 用于本地方法的调用， 是Java虚拟机的重要扩展, 即JNI, Java本地接口的调用， 通常是C或C++
PC寄存器: 也被为程序计数器, 是每个线程私有的空间, Java线程正在执行的方法如果不是本地方法， PC寄存器就会指向当前正在被执行的指令, 反之, PC寄存器的值是undefined
- 执行引擎: Java虚拟核心组件之一, 负责执行虚拟机的字节码, 现代虚拟机的即时编译会将方法编译成机器码后再执行， 会提高执行效率
在执行引擎执行字节码的过程中，可能因为代码逻辑，JVM内存空间分配的问题，或者垃圾回收策略的问题，在CPU负载不足的同时，偶尔会有用户反映请求的时间过长，系统响应变慢，触发OutOfMemoryException等问题。针对这些问题，必须对程序及JVM进行调优。从以下几个方面进行：
- 线程池：解决用户响应时间长的问题
- 连接池：解决加载，创建对象耗时较长的问题
- JVM启动参数：调整各代的内存比例和垃圾回收算法，提高吞吐量
- 程序算法：改进程序逻辑算法提高性能。
今天主要讨论JVM参数的调优。
2、 JVM参数简介
JVM性能参数优化（缩）
3、调优方法以及原则
一切都是为了这一步，调优，在调优之前，我们需要记住下面的原则：
1、多数的Java应用不需要在服务器上进行GC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、GC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GC参数要多得多；
GC优化的目的有两个
1、将转移到老年代的对象数量降低到最小；
2、减少full GC的执行时间；
为了达到上面的目的，一般地，你需要做的事情有：
1、减少使用全局变量和大对象；
2、调整新生代的大小到最合适；
3、设置老年代的大小为最合适；
4、选择合适的GC收集器；
在上面的4条方法中，用了几个“合适”，那究竟什么才算合适，一般的，请参考上面“收集器搭配”和“启动内存分配”两节中的建议。但这些建议不是万能的，需要根据您的机器和应用情况进行发展和变化，实际操作中，可以将两台机器分别设置成不同的GC参数，并且进行对比，选用那些确实提高了性能或减少了GC时间的参数。
真正熟练的使用GC调优，是建立在多次进行GC监控和调优的实战经验上的，进行监控和调优的一般步骤为：
1，监控GC的状态
使用各种JVM工具，查看当前日志，分析当前JVM参数设置，并且分析当前堆内存快照和gc日志，根据实际的各区域内存划分和GC执行时间，觉得是否进行优化；
2，分析结果，判断是否需要优化
如果各项参数设置合理，系统没有超时日志出现，GC频率不高，GC耗时不高，那么没有必要进行GC优化；如果GC时间超过1-3秒，或者频繁GC，则必须优化；
注：如果满足下面的指标，则一般不需要进行GC：
Minor GC执行时间不到50ms；
Minor GC执行不频繁，约10秒一次；
Full GC执行时间不到1s；
Full GC执行频率不算频繁，不低于10分钟1次；
3，调整GC类型和内存分配
如果内存分配过大或过小，或者采用的GC收集器比较慢，则应该优先调整这些参数，并且先找1台或几台机器进行beta，然后比较优化过的机器和没有优化的机器的性能对比，并有针对性的做出最后选择；
4，不断的分析和调整
通过不断的试验和试错，分析并找到最合适的参数
5，全面应用参数
如果找到了最合适的参数，则将这些参数应用到所有服务器，并进行后续跟踪。
调优实例
上面的内容都是纸上谈兵，下面我们以一些真实例子来进行说明：
实例1：
笔者昨日发现部分开发测试机器出现异常：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded，这个异常代表：
GC为了释放很小的空间却耗费了太多的时间，其原因一般有两个：1，堆太小，2，有死循环或大对象；
笔者首先排除了第2个原因，因为这个应用同时是在线上运行的，如果有问题，早就挂了。所以怀疑是这台机器中堆设置太小；
使用ps -ef |grep "java"查看，发现：
该应用的堆区设置只有768m，而机器内存有2g，机器上只跑这一个java应用，没有其他需要占用内存的地方。另外，这个应用比较大，需要占用的内存也比较多；
笔者通过上面的情况判断，只需要改变堆中各区域的大小设置即可，于是改成下面的情况：
跟踪运行情况发现，相关异常没有再出现；
实例2：（）
一个服务系统，经常出现卡顿，分析原因，发现Full GC时间太长：
jstat -gcutil <pid>:
S0 | S1 | E | O | P | YGC | YGCT | FGC | FGCT | GCT |
12.16 | 0 | 5.18 | 63.78 | 20.32 | 54 | 2.047 | 5 | 6.946 | 8.993 |
分析上面的数据，发现Young GC执行了54次，耗时2.047秒，平均每次Young GC耗时37ms，在正常范围，而Full GC执行了5次，耗时6.946秒，每次平均1.389s，数据显示出来的问题是：Full GC耗时较长，分析该系统的是指发现，NewRatio=9，也就是说，新生代和老生代大小之比为1:9，这就是问题的原因：
优化的方法是调整NewRatio的值，调整到4，发现Full GC没有再发生，只有Young GC在执行。这就是把对象控制在新生代就清理掉，没有进入老年代（这种做法对一些应用是很有用的，但并不是对所有应用都要这么做）
实例3：
一应用在性能测试过程中，发现内存占用率很高，Full GC频繁，使用sudo -u admin -H jmap -dump:format=b,file=文件名.hprof pid 来dump内存，生成dump文件，并使用Eclipse下的mat差距进行分析，发现：
从图中可以看出，这个线程存在问题，队列LinkedBlockingQueue所引用的大量对象并未释放，导致整个线程占用内存高达378m，此时通知开发人员进行代码优化，将相关对象释放掉即可。
在实际工作中，可以再结合JVM监控工具jstack, jconsole, jinfo, jmap, jdb, jstat等等进行优化。
出自： http://uule.iteye.com/blog/2114697
参考地址：JVM性能调优理论及实践
