JVM原理和性能调优

Stack的大小限制着线程的数量。如果Stack过大就好导致内存溢漏。-Xss参数决定Stack大小，例如-Xss1024K。如果Stack太小，也会导致Stack溢漏。
3．硬件环境
硬件环境也影响GC的效率，例如机器的种类，内存，swap空间，和CPU的数量。
如果你的程序需要频繁创建很多transient对象，会导致JVM频繁GC。这种情况你可以增加机器的内存，来减少Swap空间的使用[2]。
4．4种GC
第一种为单线程GC，也是默认的GC。，该GC适用于单CPU机器。
第二种为Throughput GC，是多线程的GC，适用于多CPU，使用大量线程的程序。第二种GC与第一种GC相似，不同在于GC在收集Young区是多线程的，但在Old区和第一种一样，仍然采用单线程。-XX:+UseParallelGC参数启动该GC。
第三种为Concurrent Low Pause GC，类似于第一种，适用于多CPU，并要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Old区的回收同时，运行应用程序。-XX:+UseConcMarkSweepGC参数启动该GC。
第四种为Incremental Low Pause GC，适用于要求缩短因GC造成程序停滞的时间。这种GC可以在Young区回收的同时，回收一部分Old区对象。-Xincgc参数启动该GC。

按照基本回收策略分

引用计数（Reference Counting）:

比较古老的回收算法。原理是此对象有一个引用，即增加一个计数，删除一个引用则减少一个计数。垃圾回收时，只用收集计数为0的对象。此算法最致命的是无法处理循环引用的问题。

 

标记-清除（Mark-Sweep）:

 

 

 

此算法执行分两阶段。第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象，第二阶段遍历整个堆，把未标记的对象清除。此算法需要暂停整个应用，同时，会产生内存碎片。

 

复制（Copying）:

 

 

 

此算法把内存空间划为两个相等的区域，每次只使用其中一个区域。垃圾回收时，遍历当前使用区域，把正在使用中的对象复制到另外一个区域中。算法每次只处理 正在使用中的对象，因此复制成本比较小，同时复制过去以后还能进行相应的内存整理，不会出现“碎片”问题。当然，此算法的缺点也是很明显的，就是需要两倍 内存空间。

 

标记-整理（Mark-Compact）:

 

 

 

此算法结合了“标记-清除”和“复制”两个算法的优点。也是分两阶段，第一阶段从根节点开始标记所有被引用对象，第二阶段遍历整个堆，把清除未标记对象并 且把存活对象“压缩”到堆的其中一块，按顺序排放。此算法避免了“标记-清除”的碎片问题，同时也避免了“复制”算法的空间问题。

 

按分区对待的方式分

增量收集（Incremental Collecting）:实时垃圾回收算法，即：在应用进行的同时进行垃圾回收。不知道什么原因JDK5.0中的收集器没有使用这种算法的。

 

分代收集（Generational Collecting）:基于对对象生命周期分析后得出的垃圾回收算法。把对象分为年青代、年老代、持久代，对不同生命周期的对象使用不同的算法（上述方式中的一个）进行回收。现在的垃圾回收器（从J2SE1.2开始）都是使用此算法的。

 

按系统线程分

串行收集:串行收集使用单线程处理所有垃圾回收工作，因为无需多线程交互，实现容易，而且效率比较高。但是，其局限性也比较明显，即无法使用多处理器的优势，所以此收集适合单处理器机器。当然，此收集器也可以用在小数据量（100M左右）情况下的多处理器机器上。

 

并行收集:并行收集使用多线程处理垃圾回收工作，因而速度快，效率高。而且理论上CPU数目越多，越能体现出并行收集器的优势。（串型收集的并发版本，需要暂停jvm） 并行paralise指的是多个任务在多个cpu中一起并行执行，最后将结果合并。效率是N倍。

 

并发收集:相对于串行收集和并行收集而言，前面 两个在进行垃圾回收工作时，需要暂停整个运行环境，而只有垃圾回收程序在运行，因此，系统在垃圾回收时会有明显的暂停，而且暂停时间会因为堆越大而越长。 （和并行收集不同，并发只有在开头和结尾会暂停jvm）并发concurrent指的是多个任务在一个cpu伪同步执行，但其实是串行调度的，效率并非直 接是N倍。

 

分代垃圾回收

    分代的垃圾回收策略，是基于这样一个事实：不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的收集方式，以便提高回收效率。

 

    在Java程序运行的过程中，会产生大量的对象，其中有些对象是与业务信息相关，比如Http请求中的Session对象、线程、Socket连接，这 类对象跟业务直接挂钩，因此生命周期比较长。但是还有一些对象，主要是程序运行过程中生成的临时变量，这些对象生命周期会比较短，比如：String对 象，由于其不变类的特性，系统会产生大量的这些对象，有些对象甚至只用一次即可回收。

 

    试想，在不进行对象存活时间区分的情况下，每次垃圾回收都是对整个堆空间进行回收，花费时间相对会长，同时，因为每次回收都需要遍历所有存活对象，但实 际上，对于生命周期长的对象而言，这种遍历是没有效果的，因为可能进行了很多次遍历，但是他们依旧存在。因此，分代垃圾回收采用分治的思想，进行代的划 分，把不同生命周期的对象放在不同代上，不同代上采用最适合它的垃圾回收方式进行回收。

 

 

 

 

如图所示：

 

    虚拟机中的共划分为三个代：年轻代（Young Generation）、年老点（Old Generation）和持久代（Permanent Generation）。其中持久代主要存放的是Java类的类信息，与垃圾收集要收集的Java对象关系不大。年轻代和年老代的划分是对垃圾收集影响比较大的。

 

 

年轻代:

    所有新生成的对象首先都是放在年轻代的。年轻代的目标就是尽可能快速的收集掉那些生命周期短的对象。年轻代分三个区。一个Eden区，两个 Survivor区(一般而言)。大部分对象在Eden区中生成。当Eden区满时，还存活的对象将被复制到Survivor区（两个中的一个），当这个 Survivor区满时，此区的存活对象将被复制到另外一个Survivor区，当这个Survivor区也满了的时候，从第一个Survivor区复制 过来的并且此时还存活的对象，将被复制“年老区(Tenured)”。需要注意，Survivor的两个区是对称的，没先后关系，所以同一个区中可能同时 存在从Eden复制过来 对象，和从前一个Survivor复制过来的对象，而复制到年老区的只有从第一个Survivor去过来的对象。而且，Survivor区总有一个是空 的。同时，根据程序需要，Survivor区是可以配置为多个的（多于两个），这样可以增加对象在年轻代中的存在时间，减少被放到年老代的可能。

 

年老代:

    在年轻代中经历了N次垃圾回收后仍然存活的对象，就会被放到年老代中。因此，可以认为年老代中存放的都是一些生命周期较长的对象。

 

持久代:

    用于存放静态文件，如今Java类、方法等。持久代对垃圾回收没有显著影响，但是有些应用可能动态生成或者调用一些class，例如Hibernate 等，在这种时候需要设置一个比较大的持久代空间来存放这些运行过程中新增的类。持久代大小通过-XX:MaxPermSize=<N>进行设 置。

 

什么情况下触发垃圾回收 

由于对象进行了分代处理，因此垃圾回收区域、时间也不一样。GC有两种类型：Scavenge GC和Full GC。

 

Scavenge GC

    一般情况下，当新对象生成，并且在Eden申请空间失败时，就会触发Scavenge GC，对Eden区域进行GC，清除非存活对象，并且把尚且存活的对象移动到Survivor区。然后整理Survivor的两个区。这种方式的GC是对 年轻代的Eden区进行，不会影响到年老代。因为大部分对象都是从Eden区开始的，同时Eden区不会分配的很大，所以Eden区的GC会频繁进行。因 而，一般在这里需要使用速度快、效率高的算法，使Eden去能尽快空闲出来。

 

Full GC

    对整个堆进行整理，包括Young、Tenured和Perm。Full GC因为需要对整个对进行回收，所以比Scavenge GC要慢，因此应该尽可能减少Full GC的次数。在对JVM调优的过程中，很大一部分工作就是对于FullGC的调节。有如下原因可能导致Full GC：

· 年老代（Tenured）被写满

· 持久代（Perm）被写满 

· System.gc()被显示调用 

·上一次GC之后Heap的各域分配策略动态变化

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

= G1 ===================================

 

 

传说中的G1，传说中的low-pause垃圾收集。Java SE 6的update14版本中已经包含测试版，可以在启动时加JVM参数来启用

-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseG1GC

http://www.blogjava.net/BlueDavy/archive/2009/03/11/259230.html

本文摘自《构建高性能的大型分布式Java应用》一 书，Garbage First简称G1，它的目标是要做到尽量减少GC所导致的应用暂停的时间，让应用达到准实时的效果，同时保持JVM堆空间的利用率，将作为CMS的替代 者在JDK 7中闪亮登场，其最大的特色在于允许指定在某个时间段内GC所导致的应用暂停的时间最大为多少，例如在100秒内最多允许GC导致的应用暂停时间为1秒， 这个特性对于准实时响应的系统而言非常的吸引人，这样就再也不用担心系统突然会暂停个两三秒了。

 

G1要做到这样的效果，也是有前提的，一方面是硬件环境的要求，必须是多核的CPU以及较大的内存（从规范来看，512M以上就满足条件了），另外一方面是需要接受吞吐量的稍微降低，对于实时性要求高的系统而言，这点应该是可以接受的。

为了能够达到这样的效果，G1在原有的各种GC策略上进行了吸收和改进，在G1中可以看到增量收集器和CMS的影子，但它不仅仅是吸收原有GC策略的优 点，并在此基础上做出了很多的改进，简单来说，G1吸收了增量GC以及CMS的精髓，将整个jvm Heap划分为多个固定大小的region，扫描时采用Snapshot-at-the-beginning的并发marking算法（具体在后面内容详 细解释）对整个heap中的region进行mark，回收时根据region中活跃对象的bytes进行排序，首先回收活跃对象bytes小以及回收耗 时短（预估出来的时间）的region，回收的方法为将此region中的活跃对象复制到另外的region中，根据指定的GC所能占用的时间来估算能回 收多少region，这点和以前版本的Full GC时得处理整个heap非常不同，这样就做到了能够尽量短时间的暂停应用，又能回收内存，由于这种策略在回收时首先回收的是垃圾对象所占空间最多的 region，因此称为Garbage First。

看完上面对于G1策略的简短描述，并不能清楚的掌握G1，在继续详细看G1的步骤之前，必须先明白G1对于JVM Heap的改造，这些对于习惯了划分为new generation、old generation的大家来说都有不少的新意。

G1将Heap划分为多个固定大小的region，这也是G1能够实现控制GC导致的应用暂停时间的前提，region之间的对象引用通过 remembered set来维护，每个region都有一个remembered set，remembered set中包含了引用当前region中对象的region的对象的pointer，由于同时应用也会造成这些region中对象的引用关系不断的发生改 变，G1采用了Card Table来用于应用通知region修改remembered sets，Card Table由多个512字节的Card构成，这些Card在Card Table中以1个字节来标识，每个应用的线程都有一个关联的remembered set log，用于缓存和顺序化线程运行时造成的对于card的修改，另外，还有一个全局的filled RS buffers，当应用线程执行时修改了card后，如果造成的改变仅为同一region中的对象之间的关联，则不记录remembered set log，如造成的改变为跨region中的对象的关联，则记录到线程的remembered set log，如线程的remembered set log满了，则放入全局的filled RS buffers中，线程自身则重新创建一个新的remembered set log，remembered set本身也是一个由一堆cards构成的哈希表。

尽管G1将Heap划分为了多个region，但其默认采用的仍然是分代的方式，只是仅简单的划分为了年轻代（young）和非年轻代，这也是由于G1仍 然坚信大多数新创建的对象都是不需要长的生命周期的，对于应用新创建的对象，G1将其放入标识为young的region中，对于这些region，并不 记录remembered set logs，扫描时只需扫描活跃的对象，G1在分代的方式上还可更细的划分为：fully young或partially young，fully young方式暂停的时候仅处理young regions，partially同样处理所有的young regions，但它还会根据允许的GC的暂停时间来决定是否要加入其他的非young regions，G1是运行到fully-young方式还是partially young方式，外部是不能决定的，在启动时，G1采用的为fully-young方式，当G1完成一次Concurrent Marking后，则切换为partially young方式，随后G1跟踪每次回收的效率，如果回收fully-young中的regions已经可以满足内存需要的话，那么就切换回fully young方式，但当heap size的大小接近满的情况下，G1会切换到partially young方式，以保证能提供足够的内存空间给应用使用。

除了分代方式的划分外，G1还支持另外一种pure G1的方式，也就是不进行代的划分，pure方式和分代方式的具体不同在下面的具体执行步骤中进行描述。

掌握了这些概念后，继续来看G1的具体执行步骤：

1.         Initial Marking

G1对于每个region都保存了两个标识用的bitmap，一个为previous marking bitmap，一个为next marking bitmap，bitmap中包含了一个bit的地址信息来指向对象的起始点。

开始Initial Marking之前，首先并发的清空next marking bitmap，然后停止所有应用线程，并扫描标识出每个region中root可直接访问到的对象，将region中top的值放入next top at mark start（TAMS）中，之后恢复所有应用线程。

触发这个步骤执行的条件为：

l  G1定义了一个JVM Heap大小的百分比的阀值，称为h，另外还有一个H，H的值为(1-h)*Heap Size，目前这个h的值是固定的，后续G1也许会将其改为动态的，根据jvm的运行情况来动态的调整，在分代方式下，G1还定义了一个u以及soft limit，soft limit的值为H-u*Heap Size，当Heap中使用的内存超过了soft limit值时，就会在一次clean up执行完毕后在应用允许的GC暂停时间范围内尽快的执行此步骤；

l  在pure方式下，G1将marking与clean up组成一个环，以便clean up能充分的使用marking的信息，当clean up开始回收时，首先回收能够带来最多内存空间的regions，当经过多次的clean up，回收到没多少空间的regions时，G1重新初始化一个新的marking与clean up构成的环。

2.         Concurrent Marking

按照之前Initial Marking扫描到的对象进行遍历，以识别这些对象的下层对象的活跃状态，对于在此期间应用线程并发修改的对象的以来关系则记录到remembered set logs中，新创建的对象则放入比top值更高的地址区间中，这些新创建的对象默认状态即为活跃的，同时修改top值。

3.         Final Marking Pause

当应用线程的remembered set logs未满时，是不会放入filled RS buffers中的，在这样的情况下，这些remebered set logs中记录的card的修改就会被更新了，因此需要这一步，这一步要做的就是把应用线程中存在的remembered set logs的内容进行处理，并相应的修改remembered sets，这一步需要暂停应用，并行的运行。

4.         Live Data Counting and Cleanup

值得注意的是，在G1中，并不是说Final Marking Pause执行完了，就肯定执行Cleanup这步的，由于这步需要暂停应用，G1为了能够达到准实时的要求，需要根据用户指定的最大的GC造成的暂停时 间来合理的规划什么时候执行Cleanup，另外还有几种情况也是会触发这个步骤的执行的：

l  G1采用的是复制方法来进行收集，必须保证每次的”to space”的空间都是够的，因此G1采取的策略是当已经使用的内存空间达到了H时，就执行Cleanup这个步骤；

l  对于full-young和partially-young的分代模式的G1而言，则还有情况会触发Cleanup的执行，full-young模 式下，G1根据应用可接受的暂停时间、回收young regions需要消耗的时间来估算出一个yound regions的数量值，当JVM中分配对象的young regions的数量达到此值时，Cleanup就会执行；partially-young模式下，则会尽量频繁的在应用可接受的暂停时间范围内执行 Cleanup，并最大限度的去执行non-young regions的Cleanup。

这一步中GC线程并行的扫描所有region，计算每个region中低于next TAMS值中marked data的大小，然后根据应用所期望的GC的短延时以及G1对于region回收所需的耗时的预估，排序region，将其中活跃的对象复制到其他 region中。

 

G1为了能够尽量的做到准实时的响应，例如估算暂停时间的算法、对于经常被引用的对象的特殊 处理等，G1为了能够让GC既能够充分的回收内存，又能够尽量少的导致应用的暂停，可谓费尽心思，从G1的论文中的性能评测来看效果也是不错的，不过如果 G1能允许开发人员在编写代码时指定哪些对象是不用mark的就更完美了，这对于有巨大缓存的应用而言，会有很大的帮助，G1将随JDK 6 Update 14 beta发布。

= CMS ==================================

http://www.iteye.com/topic/1119491

 

1.总体介绍：

 

CMS(Concurrent Mark-Sweep)是以牺牲吞吐量为代价来获得最短回收停顿时间的垃圾回收器。并发意味着除了开头和结束阶段，需要暂停JVM，其它时间gc和应用一 起执行。对于要求服务器响应速度的应用上，这种垃圾回收器非常适合。在启动JVM参数加上-XX:+UseConcMarkSweepGC ，这个参数表示对于老年代的回收采用CMS。CMS采用的基础算法是：标记—清除。默认会开启 -XX :+UseParNewGC，在年轻代使用并行复制收集。

2.CMS过程：

• 初始标记(STW initial mark)
• 并发标记(Concurrent marking)
• 并发预清理(Concurrent precleaning)
• 重新标记(STW remark)
• 并发清理(Concurrent sweeping)
• 并发重置(Concurrent reset)

初始标记 ：在这个阶段，需要虚拟机停顿正在执行的任务，官方的叫法STW(Stop The Word)。这个过程从垃圾回收的"根对象"开始，只扫描到能够和"根对象"直接关联的对象，并作标记。所以这个过程虽然暂停了整个JVM，但是很快就完成了。

并发标记 ：这个阶段紧随初始标记阶段，在初始标记的基础上继续向下追溯标记。并发标记阶段，应用程序的线程和并发标记的线程并发执行，所以用户不会感受到停顿。

并发预清理 ：并发预清理阶段仍然是并发的。在这个阶段，虚拟机查找在执行并发标记阶段新进入老年代的对象(可能会有一些对象从新生代晋升到老年代， 或者有一些对象被分配到老年代)。通过重新扫描，减少下一个阶段"重新标记"的工作，因为下一个阶段会Stop The World。

重新标记 ：这个阶段会暂停虚拟机，收集器线程扫描在CMS堆中剩余的对象。扫描从"跟对象"开始向下追溯，并处理对象关联。

并发清理 ：清理垃圾对象，这个阶段收集器线程和应用程序线程并发执行。

并发重置 ：这个阶段，重置CMS收集器的数据结构，等待下一次垃圾回收。

 

CSM执行过程： 

3.CMS缺点

• CMS回收器采用的基础算法是Mark-Sweep。所有CMS不会整理、压缩堆空间。这样就会有一个问题：经过CMS收集的堆会产生空间碎片。 CMS不对堆空间整理压缩节约了垃圾回收的停顿时间，但也带来的堆空间的浪费。为了解决堆空间浪费问题，CMS回收器不再采用简单的指针指向一块可用堆空 间来为下次对象分配使用。而是把一些未分配的空间汇总成一个列表，当JVM分配对象空间的时候，会搜索这个列表找到足够大的空间来hold住这个对象。

• 需要更多的CPU资源。从上面的图可以看到，为了让应用程序不停顿，CMS线程和应用程序线程并发执行，这样就需要有更多的CPU，单纯靠线程切 换是不靠谱的。并且，重新标记阶段，为空保证STW快速完成，也要用到更多的甚至所有的CPU资源。当然，多核多CPU也是未来的趋势！

• CMS的另一个缺点是它需要更大的堆空间。因为CMS标记阶段应用程序的线程还是在执行的，那么就会有堆空间继续分配的情况，为了保证在CMS回 收完堆之前还有空间分配给正在运行的应用程序，必须预留一部分空间。也就是说，CMS不会在老年代满的时候才开始收集。相反，它会尝试更早的开始收集，已 避免上面提到的情况：在回收完成之前，堆没有足够空间分配！默认当老年代使用68%的时候，CMS就开始行动了。 – XX:CMSInitiatingOccupancyFraction =n 来设置这个阀值。

总得来说，CMS回收器减少了回收的停顿时间，但是降低了堆空间的利用率。

4.啥时候用CMS

如果你的应用程序对停顿比较敏感，并且在应用程序运行的时候可以提供更大的内存和更多的CPU(也就是硬件牛逼)，那么使用CMS来收集会给你带来好处。还有，如果在JVM中，有相对较多存活时间较长的对象(老年代比较大)会更适合使用CMS。

= 调试工具 ==================================

jmap

jmap -heap pid  (不能观察G1模式）

using parallel threads in the new generation.
using thread-local object allocation.
Concurrent Mark-Sweep GC

Heap Configuration:
   MinHeapFreeRatio = 40
   MaxHeapFreeRatio = 70
   MaxHeapSize      = 2147483648 (2048.0MB)
   NewSize          = 268435456 (256.0MB)
   MaxNewSize       = 268435456 (256.0MB)
   OldSize          = 805306368 (768.0MB)
   NewRatio         = 7
   SurvivorRatio    = 8
   PermSize         = 134217728 (128.0MB)
   MaxPermSize      = 134217728 (128.0MB)

Heap Usage:
New Generation (Eden + 1 Survivor Space):
   capacity = 241631232 (230.4375MB)
   used     = 145793088 (139.03912353515625MB)
   free     = 95838144 (91.39837646484375MB)
   60.33702133340114% used
Eden Space:
   capacity = 214827008 (204.875MB)
   used     = 132689456 (126.54252624511719MB)
   free     = 82137552 (78.33247375488281MB)
   61.7657236095752% used
From Space:
   capacity = 26804224 (25.5625MB)
   used     = 13103632 (12.496597290039062MB)
   free     = 13700592 (13.065902709960938MB)
   48.886444166411984% used
To Space:
   capacity = 26804224 (25.5625MB)
   used     = 0 (0.0MB)
   free     = 26804224 (25.5625MB)
   0.0% used
concurrent mark-sweep generation: （old区）
   capacity = 1879048192 (1792.0MB)
   used     = 1360638440 (1297.6059341430664MB)
   free     = 518409752 (494.3940658569336MB)
   72.41104543209076% used
Perm Generation:
   capacity = 134217728 (128.0MB)
   used     = 65435064 (62.40373992919922MB)
   free     = 68782664 (65.59626007080078MB)
   48.75292181968689% used

jmap -histo:live pid

num     #instances         #bytes  class name
----------------------------------------------
   1:       3148147      209172848  [B
   2:       2584345      144723320  java.lang.ref.SoftReference
   3:       2578827      123783696  sun.misc.CacheEntry
   4:        781560      112544640  com.sun.net.ssl.internal.ssl.SSLSessionImpl
   5:       1385200       89970592  [C
   6:        783287       87807200  [Ljava.util.Hashtable$Entry;
   7:       1421399       56855960  java.lang.String
   8:            12       56828880  [Lsun.misc.CacheEntry;
   9:       2343358       56240592  com.sun.net.ssl.internal.ssl.SessionId
  10:        783185       50123840  java.util.Hashtable
  11:        783094       50118016  java.lang.ref.Finalizer
  12:        287243       36086720  [Ljava.lang.Object;
  13:        263376       33712128  org.apache.commons.pool.impl.GenericObjectPool

jstat

jstat -gccause 31169 60000 1000

(sweep 1,2) (Eden) (Old) (Perm) (Young GC, GCTime)(Full GC, GCTime)

  S0         S1     E         O         P     YGC     YGCT     FGC    FGCT      GCT             LGCC                 GCC                 
 48.80   0.00  68.94  69.55  48.86  30202  725.319 51835 5083.298 5808.616 unknown GCCause      No GC               
 47.98   0.00  37.47  69.61  48.86  30206  725.385 51835 5083.298 5808.682 unknown GCCause      No GC               
 50.73   0.00  51.72  69.65  48.86  30210  725.459 51835 5083.298 5808.757 unknown GCCause      No GC               
  0.00  50.02  82.67  69.60  48.84  30213  725.508 51836 5091.572 5817.081 unknown GCCause      No GC               

jstat -gcutil $pid

  S0         S1     E         O       P       YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
 74.79   0.00  95.15   0.86  37.35      2        0.112     0        0.000      0.112

O = old occupied

YGC = young gc time ( new part )

YGCT = young gc total cost time

FGC = full gc time ( old part )

FGCT = full gc total cost time

GCT = all gc cost time

 

jvisualvm

window下启动远程监控，并在被监控服务端，启动jstatd服务。

创建安全策略文件，并命名为jstatd.all.policy
grant codebase "file:${java.home}/../lib/tools.jar" {
    permission java.security.AllPermission;
};

jstatd -J-Djava.security.policy=jstatd.all.policy -p 8080 &

======================== Tunning =================

典型配置：

-server -Xmx2g -Xms2g -Xmn512m -XX:PermSize=128m -Xss256k -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:LargePageSizeInBytes=128m -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -Djava.awt.headless=true -Djava.net.preferIPv4Stack=true

http://java.sun.com/performance/reference/whitepapers/tuning.html

http://www.oracle.com/technetwork/java/gc-tuning-5-138395.html

+AggressiveOpts 激进优化，默认开启，使用java新特性优化

1. 默认使用串行收集器， 单个cpu时适用

2. 吞吐收集器（throughput collector）：命令行参数：-XX:+UseParallelGC。在新生代使用并行清除收集策略，在旧生代和默认收集器相同。

适用：a、拥有2个以上cpu， b、临时对象较多的程序

-XX:ParallelGCThreads 并行收集线程数量，最好和cpu数量相当

3. 并发收集器（concurrent low pause collector）：命令行参数：-XX:+UseConcMarkSweepGC。在旧生代使用并发收集策略，大部分收集工作都是和应用并发进行的， 在进行收集的时候，应用的暂停时间很短。默认配套打开 -XX:+UseParNewGC，会在新生代使用并行复制收集。

适用：a、拥有多个cpu， b、老对象较多的程序

如果使用了UseParNewGC，那么同时使用CMSParallelRemarkEnabled参数可以降低标识暂停

-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

-XX:+UseFastAccessorMethods 原始类型的快速优化

-XX:SurvivorRatio 新生区中，eden&survivor的比例，设置为8

-XX:TargetSurvivorRatio 生存区需要做垃圾回收的比例值，默认为50%，设置高些可以更好的利用该区

各个垃圾收集器之间的区别：

http://www.javaperformancetuning.com/news/qotm026.shtml

新生代，单独区域单独收集，不会影响老生代，因为区域小，且允许漏收集，采用复制清除的方法，更快。

 

 

UserParallelGC使用了更高效的算法，用于处理大规模内存>10G场景，提供了大吞吐量功能。但是，同时在老生代，只能使用串行的标记清除方法。

老生代，必须做fullgc，必须从root开始全面标识收集。

 

• The (original) mark-sweep collector (Enabled by default). This uses a stop-the-world mark-and-sweep collection algorithm. The collector is single-threaded, the entire JVM is paused and the collector uses only one CPU until completed.
• The concurrent collector (Enabled using -XX:+UseConcMarkSweepGC). This collector tries to allow application processing to continue as much as possible during the collection. Splitting the collection into six phases described shortly, four are concurrent while two are stop-the-world:
  1. the initial-mark phase (stop-the-world, snapshot the old generation so that we can run most of the rest of the collection concurrent to the application threads);
  2. the mark phase (concurrent, mark the live objects traversing the object graph from the roots);
  3. the pre-cleaning phase (concurrent);
  4. the re-mark phase (stop-the-world, another snapshot to capture any changes to live objects since the collection started);
  5. the sweep phase (concurrent, recycles memory by clearing unreferenced objects);
  6. the reset phase (concurrent).
  If "the rate of creation" of objects is too high, and the concurrent collector is not able to keep up with the concurrent collection, it falls back to the traditional mark-sweep collector.
• The incremental collector (Enabled using -Xincgc). The incremental collector uses a "train" algorithm to collect small portions of the old generation at a time. This collector has higher overheads than the mark-sweep collector, but because small numbers of objects are collected each time, the (stop-the-world) garbage collection pause is minimized at the cost of total garbage collection taking longer. The "train" algorithm does not guarantee a maximum pause time, but pause times are typically less than ten milliseconds.