3、JVM常用参数

1、Trace跟踪参数

1.1 GC

打开GC跟踪方式：

方式一：-verbose:gc

方式二：-XX:+printGC

(可以打印GC的简要信息)
[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001606 secs]
[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001474 secs]
[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001563 secs]
[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001682 secs]

打印GC详细信息

-XX:+PrintGCDetails (打印GC详细信息)
-XX:+PrintGCTimeStamps (打印GC发生的时间戳)

[GC[DefNew: 4416K->0K(4928K), 0.0001897 secs] 4790K->374K(15872K), 0.0002232 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 

PrintGCDetails在程序运行结束之后会打印JVM堆内存的详细信息，类似于如下
-XX:+PrintGCDetails的输出
Heap
def new generation total 13824K, used 11223K [0x27e80000, 0x28d80000, 0x28d80000)
----- eden space 12288K, 91% used [0x27e80000, 0x28975f20, 0x28a80000)
----- from space 1536K, 0% used [0x28a80000, 0x28a80000, 0x28c00000)
----- to space 1536K, 0% used [0x28c00000, 0x28c00000, 0x28d80000)
tenured generation total 5120K, used 0K [0x28d80000, 0x29280000, 0x34680000)
----- the space 5120K, 0% used [0x28d80000, 0x28d80000, 0x28d80200, 0x29280000)
compacting perm gen total 12288K, used 142K [0x34680000, 0x35280000, 0x38680000)
----- the space 12288K, 1% used [0x34680000, 0x346a3a90, 0x346a3c00, 0x35280000)
----- ro space 10240K, 44% used [0x38680000, 0x38af73f0, 0x38af7400, 0x39080000)
----- rw space 12288K, 52% used [0x39080000, 0x396cdd28, 0x396cde00, 0x39c80000)
在上例中，新生代分配的内存总和： 12288K+1536K = 13824K
[0x27e80000, 0x28d80000, 0x28d80000)
: 第一个参数表示新生代在内存中分配的起始位置
：第二个参数表示新生代在内存当中此时此刻分配的当前边界地址
：第三个参数表示新生代在内存当中能够分配到的最高边界地址
(0x28d80000-0x27e80000)/1024/1024 = 15M ，这里的15M是分配的新生代空间，与13824K可用的新生代空间与差异

GC指定log文件地址 -Xloggc:log/gc.log

-Xloggc:log/gc.log
将GC的日志输出到log/gc.log的文件中

每次GC打印堆信息 XX:+PrintHeapAtGC

{Heap before GC invocations=0 (full 0):
def new generation total 3072K, used 2752K [0x33c80000, 0x33fd0000, 0x33fd0000)
eden space 2752K, 100% used [0x33c80000, 0x33f30000, 0x33f30000)
…
[GC[DefNew: 2752K->320K(3072K), 0.0014296 secs] 2752K->377K(9920K), 0.0014604 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
Heap after GC invocations=1 (full 0):
def new generation total 3072K, used 320K [0x33c80000, 0x33fd0000, 0x33fd0000)
…

每个类加载到内存 -XX:+TraceClassLoading

• 监控类的加载
  [Loaded java.lang.Object from shared objects file]
  [Loaded java.io.Serializable from shared objects file]
  [Loaded java.lang.Comparable from shared objects file]

打印类的直方图 -XX:+PrintClassHistogram

• 按下Ctrl+Break后，打印类的信息：

 num     #instances         #bytes  class name
----------------------------------------------
   1:        890617      470266000  [B
   2:        890643       21375432  java.util.HashMap$Node
   3:        890608       14249728  java.lang.Long
   4:            13        8389712  [Ljava.util.HashMap$Node;
   5:          2062         371680  [C
   6:           463          41904  java.lang.Class

• 分别显示：序号、实例数量、总大小、类型

2、堆的分配参数

2.1 -Xmx –Xms

Xmx: 堆最多使用多大的内存空间
Xms: 堆至少使用多大的内存空间
Java会尽可能维持在最小堆
代码示例：
-Xmx20m -Xms5m 运行代码

System.out.print("Xmx=");
System.out.println(Runtime.getRuntime().maxMemory()/1024.0/1024+"M");

System.out.print("free mem=");//空闲的内存空间
System.out.println(Runtime.getRuntime().freeMemory()/1024.0/1024+"M");

System.out.print("total mem=");  //现在已经分配到的空间
System.out.println(Runtime.getRuntime().totalMemory()/1024.0/1024+"M");

运行结果：
Xmx=19.375M
free mem=4.342750549316406M
total mem=4.875M

2.2 -Xmn

设置新生代的大小为10M，-Xmn10m

2.3 -XX:NewRatio

新生代（eden+2*s) 和老年代（不包含永久区）的比值
例如：4表示新生代：老年代=1：4，即年轻代占堆的1/5

2.4 -XX:SurvivorRatio

• 设置两个Survivor区(from/to)和eden的比
• 8表示 两个Survivor :eden=2:8，即一个Survivor占年轻代的1/10，
  比如，如果-Xmn60M -XX:SurvivorRatio=8，那么eden取的大小就是60m*0.8 = 48M，from/to区域为：6M

public static void main(String[] args) {
   byte[] b=null;
   for(int i=0;i<10;i++)
       b=new byte[1*1024*1024];
}

上面的代码，每次循环会分配1M空间，10次循环会分配10M的堆内存控件
(1)、如果配置运行时参数：-Xmx20m -Xms20m -Xmn1m -XX:+PrintGCDetails
那么，分配的内存空间全部在老年代，不会GC
(2)、如果配置运行时参数：-Xmx20m -Xms20m -Xmn15m -XX:+PrintGCDetails
那么，没有触发GC，全部分配在eden，老年代没有使用
(3)、如果配置运行时参数：-Xmx20m -Xms20m –Xmn7m -XX:+PrintGCDetails
那么，进行了2次新生代GC，s0 s1 太小需要老年代担保

2.5 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

OOM时导出堆到文件

2.6 -XX:+HeapDumpPath

导出OOM的路径
例如：-Xmx20m -Xms5m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=d:/a.dump

Vector v=new Vector();
        for(int i=0;i<25;i++)
            v.add(new byte[1*1024*1024]);

如上就是dump文件在MAT中打开的视图，可以看到总共19个数组被分配，但是在第20个数组进行内存分配的时候，OOM发生了!

2.7 -XX:OnOutOfMemoryError

在OOM时，执行一个脚本
例如："-XX:OnOutOfMemoryError=D:/tools/jdk1.7_40/bin/printstack.bat %p“
printstack.bat(将当前JVM的线程信息打印到a.txt): D:/tools/jdk1.7_40/bin/jstack -F %1 > D:/a.txt
可以在OOM时，发送邮件，甚至是重启程序

2.8 总结

• 根据实际事情调整新生代和幸存代的大小
• 官方推荐新生代占堆的3/8
• 幸存代占新生代的1/10
• 在OOM时，记得Dump出堆，确保可以排查现场问题

2.9 永久区分配参数

-XX:PermSize -XX:MaxPermSize
超过了MaxPermSize就会OOM

• 设置永久区的初始空间和最大空间
• 他们表示，一个系统可以容纳多少个类型
  例如：使用CGLIB等库的时候，可能会产生大量的类，这些类，有可能撑爆永久区导致OOM

for(int i=0;i<100000;i++){
//不断产生新的类
    CglibBean bean = new CglibBean("geym.jvm.ch3.perm.bean"+i,new HashMap());
}

3、栈的分配参数

-Xss：每个线程启动起来分配的内存大小

• 通常只有几百K
• 决定了函数调用的深度
• 每个线程都有独立的栈空间
• 局部变量、参数 分配在栈上

public class TestStackDeep {
	private static int count=0;
	public static void recursion(long a,long b,long c){
		long e=1,f=2,g=3,h=4,i=5,k=6,q=7,x=8,y=9,z=10;
		count++;
		recursion(a,b,c);
	}
	public static void main(String args[]){
		try{
			recursion(0L,0L,0L);
		}catch(Throwable e){
			System.out.println("deep of calling = "+count);
			e.printStackTrace();
		}
	}
}

上面的递归调用，必然会发生栈溢出
(1) -Xss128K
deep of calling = 701
java.lang.StackOverflowError
(2) -Xss256K
deep of calling = 1817
java.lang.StackOverflowError