JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss

Xms 是指设定程序启动时占用内存大小。一般来讲，大点，程序会启动的快一点，但是也可能会导致机器暂时间变慢。Xmx 是指设定程序运行期间最大可占用的内存大小。如果程序运行需要占用更多的内存，超出了这个设置值，就会抛出OutOfMemory异常。Xss 是指设定每个线程的堆栈大小。这个就要依据你的程序，看一个线程大约需要占用多少内存，可能会有多少线程同时运行等。以上三个参数的设置都是默认以Byte为

江南云朵

25833人浏览 · 2022-02-23 18:00:21

江南云朵 · 2022-02-23 18:00:21 发布

Xms 是指设定程序启动时占用内存大小。一般来讲，大点，程序会启动的快一点，但是也可能会导致机器暂时间变慢。

Xmx 是指设定程序运行期间最大可占用的内存大小。如果程序运行需要占用更多的内存，超出了这个设置值，就会抛出OutOfMemory异常。

Xss 是指设定每个线程的堆栈大小。这个就要依据你的程序，看一个线程大约需要占用多少内存，可能会有多少线程同时运行等。

以上三个参数的设置都是默认以Byte为单位的，也可以在数字后面添加[k/K]或者[m/M]来表示KB或者MB。而且，超过机器本身的内存大小也是不可以的，否则就等着机器变慢而不是程序变慢了。

-Xms 为jvm启动时分配的内存，比如-Xms200m，表示分配200M
-Xmx 为jvm运行过程中分配的最大内存，比如-Xms500m，表示jvm进程最多只能够占用500M内存
-Xss 为jvm启动的每个线程分配的内存大小，默认JDK1.4中是256K，JDK1.5+中是1M

Total Memory	-Xms	-Xmx	-Xss	Spare Memory	JDK	Thread Count
1024M	256M	256M	256K	768M	1.4	3072
1024M	256M	256M	256K	768M	1.5	768

上面的表格只是大致的估计了下在特定内存条件下可以在java中创建的最大线程数。随着-Xmx的加大，空闲的内存数就更少，那么可以创建的线程也就更少，同时在JDK1.4和1.5版本不同下，可创建的线程数也会根据每个线程的内存大小不同而不同。

其实只要我们了解了JVM的内存大小指定以及java中线程的内存模型，基本上我们就可以很好的控制如何在java中使用线程和避免内存溢出或错误的问题了。

最近在网上看到一些人讨论到java.lang.Runtime类中的 freeMemory(), totalMemory(), maxMemory()这几个方法的一些问题，很多人感到很疑惑，为什么，在java程序刚刚启动起来的时候freeMemory()这个方法返回的只有一两兆字节，而随着java程序往前运行，创建了不少的对象，freeMemory()这个方法的返回有时候不但没有减少，反而会增加。这些人对 freeMemory()这个方法的意义应该有一些误解，他们认为这个方法返回的是操作系统的剩余可用内存，其实根本就不是这样的。这三个方法反映的都是 java这个进程的内存情况，跟操作系统的内存根本没有关系。下面结合totalMemory(), maxMemory()一起来解释。

maxMemory()这个方法返回的是java虚拟机（这个进程）能构从操作系统那里挖到的最大的内存，以字节为单位，如果在运行java程序的时候，没有添加-Xmx参数，那么就是64兆，也就是说maxMemory()返回的大约是64*1024*1024字节，这是java虚拟机默认情况下能从操作系统那里挖到的最大的内存。如果添加了-Xmx参数，将以这个参数后面的值为准，例如java -cp you_classpath -Xmx512m your_class，那么最大内存就是512*1024*1024字节。

totalMemory()这个方法返回的是java虚拟机现在已经从操作系统那里挖过来的内存大小，也就是java虚拟机这个进程当时所占用的所有内存。如果在运行java的时候没有添加-Xms参数，那么，在java程序运行的过程的，内存总是慢慢的从操作系统那里挖的，基本上是用多少挖多少，直到挖到maxMemory()为止，所以totalMemory()是慢慢增大的。如果用了-Xms参数，程序在启动的时候就会无条件的从操作系统中挖 -Xms后面定义的内存数，然后在这些内存用的差不多的时候，再去挖。

freeMemory()是什么呢，刚才讲到如果在运行java的时候没有添加-Xms参数，那么，在java程序运行的过程的，内存总是慢慢的从操作系统那里挖的，基本上是用多少挖多少，但是java虚拟机100％的情况下是会稍微多挖一点的，这些挖过来而又没有用上的内存，实际上就是 freeMemory()，所以freeMemory()的值一般情况下都是很小的，但是如果你在运行java程序的时候使用了-Xms，这个时候因为程序在启动的时候就会无条件的从操作系统中挖-Xms后面定义的内存数，这个时候，挖过来的内存可能大部分没用上，所以这个时候freeMemory()可能会有些大。

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：
- 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。
  -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。
  -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。
- 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论。
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会根据当前系统进行判断。
1. 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。
  - 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。
  - 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。
2. 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
1. 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
2. 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
3. 垃圾回收统计信息
  - -XX:+PrintGC
  - -XX:+PrintGCDetails
  - -XX:+PrintGCTimeStamps
  - -Xloggc:filename
4. 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)
5. 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

我在tomcat中的jvm连接数，和tomcat优化的使用如下：

1、 tomcat7安装目录\bin\catalina.bat (linux修改的是catalina.sh文件)

添加如下语句：

JAVA_OPTS=-Djava.awt.headless=true -Dfile.encoding=UTF-8 -server -Xms1024m -Xmx1024m -Xss1m -XX:NewSize=256m -XX:MaxNewSize=512m -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=512m

-XX:+DisableExplicitGC

2、查看tomcat的JVM内存

tomcat7中默认没有用户的，我们首先要添加用户有：

修改tomcat7安装目录下\conf\tomcat-users.xml

<rol rolename="manager-gui"/>
<user username="tomcat" password="tomcat" roles="manager-gui"/>

password是可以自由定义的。

3、检查webapps下是否有Manager目录，一般发布时我们都把这个目录删除了，现在看来删除早了，在调试期要保留啊！

4、访问地址：

http://localhost:8080/manager/status

查看内存配置情况，经测试-Xms512m -Xmx512m与-Xms1024m -Xmx1024m内存使用情况不一样，使用1024的时候有一项内存使用99%。所以看来这个设置多少与实际机器有关，需要Manager进行查看后确定。

5、在启动Tomcat中发现，有同志发布程序时把我们在TOMCAT7中引用的外部JAR包重复发布到LIB目录下了，我们以后在发布时要检查LIB下是不是包括

el-api.jar jsp-api servlet-api,特别注意的是最后一个servlet-api，我发现两个项目都把它拷贝到了LIB目录下！！被我删除了。

6、使用TOMAT的连接池：

<Connector port="8080

executor="tomcatThreadPool"

protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol"
redirectPort="8443"

connectionTimeout="30000"