JVM優(yōu)化配置
這里首先要說明的是這里提到的JVM是Sun的HotSpot JVM 5和以上的版本。性能優(yōu)化在應(yīng)用方面可以有很多手段，包括Cache，多線程，各種算法等等。通常情況下是不建議在沒有任何統(tǒng)計和分析的情況下去手動配置JVM的參數(shù)來調(diào)整性能，因為在JVM 5以上已經(jīng)作了根據(jù)機器和OS的情況自動配置合適參數(shù)的算法，基本能夠滿足大部分的情況，當(dāng)然這種自動適配只是一種通用的方式，如果說真的要達到最優(yōu)，那么還是需要根據(jù)實際的使用情況來手動的配置各種參數(shù)設(shè)置，提高性能。
JVM能夠?qū)π阅墚a(chǎn)生影響的最大部分就是對于內(nèi)存的管理。從jdk 1.5以后內(nèi)存管理和分配有了很多的改善和提高。
內(nèi)存分配以及管理的幾個基本概念和參數(shù)說明：
Java Hotspot Mode：
server 和 client兩種模式，如果不配置，JVM會根據(jù)應(yīng)用服務(wù)器硬件配置自動選擇模式，server模式啟動比較慢，但是運行期速度得到了優(yōu)化，client啟動比較快，但是運行期響應(yīng)沒有server模式的優(yōu)化，適合于個人PC的服務(wù)開發(fā)和測試。
Garbage Collector Policy：
在Jdk 1.5的時候已經(jīng)提供了三種GC，除了原來提供的串行GC（SerialGC）以外，還提供了兩種新的GC：ParallelGC和ConcMarkSweepGC。ParallelGC采用了多線程并行管理和回收垃圾對象，提高了回收效率，提高了服務(wù)器的吞吐量，適合于多處理器的服務(wù)器。ConcMarkSweepGC采用的是并發(fā)方式來管理和回收垃圾對象，降低垃圾回收產(chǎn)生的響應(yīng)暫停時間。這里說一下并發(fā)和并行的區(qū)別，并發(fā)指的是多個進程并行執(zhí)行垃圾回收，那么可以很好的利用多處理器，而并行指的是應(yīng)用程序不需要暫停可以和垃圾回收線程并發(fā)工作。串行GC適合小型應(yīng)用和單處理器系統(tǒng)（無需多線程交互，效率比較高），后兩者適合大型系統(tǒng)。
使用方式就是在參數(shù)配置中增加-XX:+UseParallelGC等方式來設(shè)置。
對于這部分的配置在網(wǎng)上有很多的實例可以參考，不過最終采用哪一種GC還是要根據(jù)具體的情況來分析和選擇。
Heap：
OOM的各種經(jīng)歷已經(jīng)讓每一個架構(gòu)師開發(fā)人員看到了了解Heap的重要性。OOM已經(jīng)是Heap的臨界點，不得不引起注意，然而Heap對于性能的潛在影響并未被引起重視，不過和GC配置一樣，在沒有對使用情況作仔細分析和研究的情況下，貿(mào)然的去修改Heap配置，可能適得其反，這里就來看一下Heap的一些概念和對于性能的影響。
我們的應(yīng)用所能夠得到的最大的Heap受三部分因素的制約：數(shù)據(jù)處理模型（32位或者64位操作系統(tǒng)），系統(tǒng)地虛擬內(nèi)存總數(shù)和系統(tǒng)的物理內(nèi)存總數(shù)。首先Heap的大小不能超過不同操作系統(tǒng)的進程尋址范圍，當(dāng)前大部分系統(tǒng)最高限度是4G，Windows通常是2G，Linux通常是3G。系統(tǒng)的虛擬內(nèi)存也是分配的依據(jù)，首先是不能超過，然后由于操作系統(tǒng)支持硬盤來做部分的虛擬內(nèi)存，如果設(shè)置過大，那么對于應(yīng)用響應(yīng)來說勢必有影響。再則就是要考慮同一臺服務(wù)器上運行多個Java虛擬機所消耗的資源總合也不能超過可用資源。就和前面OOM分析中的一樣，其實由于OS的數(shù)據(jù)處理模型的限制，機器本身的硬件內(nèi)存資源和虛擬內(nèi)存資源并不一定會匹配，那么在有限的資源下如何調(diào)整好資源分配，對于應(yīng)用來說尤為重要。
關(guān)于Heap的幾個參數(shù)設(shè)置：
說了Heap的有限資源問題以后，就來看看如何通過配置去改變JVM對于Heap的分配。下面所說的主要是對于Java Heap的分配，那么在申請了Java Heap以后，剩下的可用資源就會被使用到Native Heap。
Xms: java heap初始化時的大小。默認(rèn)情況是機器物理內(nèi)存的1/64。這個主要是根據(jù)應(yīng)用啟動時消耗的資源決定，分配少了申請起來會降低啟動速度，分配多了也浪費。
Xmx:java heap的最大值，默認(rèn)是機器物理內(nèi)存的1/4，最大也就到1G。這個值決定了最多可用的Java Heap Memory，分配過少就會在應(yīng)用需要大量內(nèi)存作緩存或者零時對象時出現(xiàn)OOM的問題，如果分配過大，那么就會產(chǎn)生上文提到的第二類OOM。所以如何配置還是根據(jù)運行過程中的分析和計算來確定，如果不能確定還是采用默認(rèn)的配置。
Xmn:java heap新生代的空間大小。在GC模型中，根據(jù)對象的生命周期的長短，產(chǎn)生了內(nèi)存分代的設(shè)計：青年代（內(nèi)部也分成三部分，類似于整體劃分的作用，可以通過配置來設(shè)置比例），老年代，持久代。每一代的管理和回收策略都不相同，最為活躍的就是青年代，同時這部分的內(nèi)存分配和管理效率也是最高。通常情況下，對于內(nèi)存的申請優(yōu)先在新生代中申請，當(dāng)內(nèi)存不夠時會整理新生代，當(dāng)整理以后還是不能滿足申請的內(nèi)存，就會向老年代移動一些生命周期較長的對象。這種整理和移動會消耗資源，同時降低系統(tǒng)運行響應(yīng)能力，因此如果青年代設(shè)置的過小，就會頻繁的整理和移動，對性能造成影響。那是否把年青代設(shè)置的越大越好，其實不然，年青代采用的是復(fù)制搜集算法，這種算法必須停止所有應(yīng)用程序線程，服務(wù)器線程切換時間就會成為應(yīng)用響應(yīng)的瓶頸（當(dāng)然永遠不用收集那么就不存在這個問題）。老年代采用的是串行標(biāo)記收集的方式，并發(fā)收集可以減少對于應(yīng)用的影響。
Xss:線程堆棧最大值。允許更多的虛擬內(nèi)存空間地址被Java Heap使用。
以下是sun公司的性能優(yōu)化白皮書中提到的幾個例子：
1．對于吞吐量的調(diào)優(yōu)。機器配置：4G的內(nèi)存，32個線程并發(fā)能力。
java -Xmx3800m -Xms3800m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20
-Xmx3800m -Xms3800m 配置了最大Java Heap來充分利用系統(tǒng)內(nèi)存。
-Xmn2g 創(chuàng)建足夠大的青年代（可以并行被回收）充分利用系統(tǒng)內(nèi)存，防止將短期對象復(fù)制到老年代。
-Xss128 減少默認(rèn)最大的線程棧大小，提供更多的處理虛擬內(nèi)存地址空間被進程使用。
-XX:+UseParallelGC 采用并行垃圾收集器對年青代的內(nèi)存進行收集，提高效率。
-XX:ParallelGCThreads=20 減少垃圾收集線程，默認(rèn)是和服務(wù)器可支持的線程最大并發(fā)數(shù)相同，往往不需要配置到最大值。
2．嘗試采用對老年代并行收集
java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseParallelOldGC
-Xmx3550m -Xms3550m 內(nèi)存分配被減小，因為ParallelOldGC會增加對于Native Heap的需求，因此需要減小Java Heap來滿足需求。
-XX:+UseParallelOldGC 采用對于老年代并發(fā)收集的策略，可以提高收集效率。
3．提高吞吐量，減少應(yīng)用停頓時間
java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:SurvivorRatio=8 -XX:TargetSurvivorRatio=90 -XX:MaxTenuringThreshold=31
-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC 選擇了并發(fā)標(biāo)記交換收集器，它可以并發(fā)執(zhí)行收集操作，降低應(yīng)用停止時間，同時它也是并行處理模式，可以有效地利用多處理器的系統(tǒng)的多進程處理。
-XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=31 表示在青年代中Eden和Survivor比例，設(shè)置增加了Survivor的大小，越大的survivor空間可以允許短期對象盡量在年青代消亡。
-XX:TargetSurvivorRatio=90 允許90%的空間被占用，超過默認(rèn)的50%，提高對于survivor的使用率。
類似的例子網(wǎng)上很多，這兒就不在列下來了，最終是否采取自己配置來替換默認(rèn)配置還是要根據(jù)虛擬機的使用情況來分析和配置。