在一些规模稍大的应用中,Java虚拟机(JVM)的内存设置尤为重要,想在项目中取得好的效率,GC(垃圾回收)的设置是第一步。
PermGen space:全称是Permanent Generation space.就是说是永久保存的区域,用于存放Class和Meta信息,Class在被Load的时候被放入该区域Heap space:存放Instance。GC(Garbage Collection)应该不会对PermGen space进行清理,所以如果你的APP会LOAD很多CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误。
Java Heap分为3个区:1.Young,2.Old,3.Permanent
Young保存刚实例化的对象。当该区被填满时,GC会将对象移到Old区。Permanent区则负责保存反射对象,本文不讨论该区。
JVM的Heap分配可以使用-X参数设定,-Xms:初始Heap大小,-Xmx:java heap最大值,-Xmn:young generation的heap大小。
JVM有2个GC线程:第一个线程负责回收Heap的Young区,第二个线程在Heap不足时,遍历Heap,将Young 区升级为Older区。
Older区的大小等于-Xmx减去-Xmn,不能将-Xms的值设的过大,因为第二个线程被迫运行会降低JVM的性能。
为什么一些程序频繁发生GC?
有如下原因:
1.程序内调用了System.gc()或Runtime.gc()。
2.一些中间件软件调用自己的GC方法,此时需要设置参数禁止这些GC。
3.Java的Heap太小,一般默认的Heap值都很小。
4.频繁实例化对象,Release对象 此时尽量保存并重用对象,例如使用StringBuffer()和String()。
如果你发现每次GC后,Heap的剩余空间会是总空间的50%,这表示你的Heap处于健康状态,许多Server端的Java程序每次GC后最好能有65%的剩余空间
经验之谈:
1.Server端JVM最好将-Xms和-Xmx设为相同值。为了优化GC,最好让-Xmn值约等于-Xmx的1/3。
2.一个GUI程序最好是每10到20秒间运行一次GC,每次在半秒之内完成。
注意:
1.增加Heap的大小虽然会降低GC的频率,但也增加了每次GC的时间。并且GC运行时,所有的用户线程将暂停,也就是GC期间,Java应用程序不做任何工作。
2.Heap大小并不决定进程的内存使用量。进程的内存使用量要大于-Xmx定义的值,因为Java为其他任务分配内存,例如每个线程的Stack等。
Stack的设定
每个线程都有他自己的Stack。
-Xss :每个线程的Stack大小,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。
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。
4种GC
1、第一种为单线程GC,也是默认的GC,该GC适用于单CPU机器。
2、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。
3、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。
4、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。
单文件的JVM内存进行设置
默认的java虚拟机的大小比较小,在对大数据进行处理时java就会报错:java.lang.OutOfMemoryError。
设置jvm内存的方法,对于单独的.class,可以用下面的方法对Test运行时的jvm内存进行设置。
java -Xms64m -Xmx256m Test
-Xms是设置内存初始化的大小
-Xmx是设置最大能够使用内存的大小(最好不要超过物理内存大小)
tomcat启动jvm内存设置
Linux:
在/usr/local/apache-tomcat-5.5.23/bin目录下的catalina.sh添加:JAVA_OPTS='-Xms512m -Xmx1024m'要加“m”说明是MB,否则就是KB了,在启动tomcat时会报内存不足。
-Xms:初始值
-Xmx:最大值
-Xmn:最小值Windows
在catalina.bat最前面加入
set JAVA_OPTS=-Xms128m -Xmx350m 如果用startup.bat启动tomcat,OK设置生效.够成功的分配200M内存.但是如果不是执行startup.bat启动tomcat而是利用windows的系统服务启动tomcat服务,上面的设置就不生效了,就是说set JAVA_OPTS=-Xms128m -Xmx350m 没起作用.上面分配200M内存就OOM了..windows服务执行的是bin/tomcat.exe.他读取注册表中的值,而不是catalina.bat的设置.解决办法:
修改注册表HKEY_LOCAL_MACHINE/SOFTWARE/Apache Software Foundation/Tomcat Service Manager/Tomcat5/Parameters/JavaOptions
原值为
-Dcatalina.home="C:/ApacheGroup/Tomcat 5.0"
-Djava.endorsed.dirs="C:/ApacheGroup/Tomcat 5.0/common/endorsed"
-Xrs加入 -Xms300m -Xmx350m
重起tomcat服务,设置生效
weblogic启动jvm内存设置
在weblogic中,可以在startweblogic.cmd中对每个domain虚拟内存的大小进行设置,默认的设置是在commEnv.cmd里面。
JBoss
默认可以使用的内存为64MB
$JBOSSDIR$/bin/run.config
JAVA_OPTS = "-server -Xms128 -Xmx512"
Eclipse
在所在目录下,键入
eclipse.exe -vmargs -Xms256m -Xmx512m
256m表示JVM堆内存最小值
512m表示JVM堆内存最大
Websphere
进入控制台去设置:应用程序服务器 > server1 > 进程定义 > Java 虚拟机
JVM内存分配
如果采取默认配置的话,JVM默认只能分配到最大64M内存(默认大小和JVM版本有关系),这在生产环境里肯定是不够,将会导致用户通过WEB方式无法访问应用服务,但是系统进程中,JBOSS服务却没有宕掉的奇怪现象。
修改$jboss/bin/run.conf文件,找到“#JAVA_OPTS=”,如果没有该字符串,请添加,并去掉最前面的“#”,修改该字符串(含双引号)为JAVA_OPTS="-server -Xms512m -Xmx512m”,这是分配JVM的最小和最大内存,取决于硬件物理内存的大小,建议均设为物理内存的一半。
JAVA_OPTS为:-Xms 520m -Xmx 1500m -Xss 128k
jboss性能优化:内存紧张的问题
JAVA_OPTS: -Xms 520m -Xmx 1220m -Xss 15120k +XX:AggressiveHeap
这个JAVA_OPTS犯了2个致命的错误:
1. +XX:AggressiveHeap会使得 Xms 1220m没有意义。这个参数让jvm忽略Xmx参数,疯狂地吃完一个G物理内存,再吃尽一个G的swap。
另外Xmx作为允许jvm使用的最大内存数量,不应该超过物理内存的90%。
而之所以使用了这个参数,是因为不加的话,JBoss会在运行一天左右的时间后迅速崩溃,上机课是,甚至出现过半个小时就崩溃的情况。
之所以要用这个参数,用swap支持服务器运行,是因为犯了下面的错误:
2. -Xss 15120k
这使得JBoss每增加一个线程(thread)就会立即消耗15M内存,而最佳值应该是128K,默认值好像是512k.
3. -Xms指定初始化内存大小
所作的修改:
1.修改JAVA_OPTS,去掉+XX:AggressiveHeap,修改Xss。现在的JAVA_OPTS为:
-Xms 520m -Xmx 1500m -Xss 128k
2.修改deploy/jbossweb-tomcat55.sar/service.xml
将maxThreads根据目前的访问量由默认的250降为75,并使用jboss 4默认未写在标准service.xml里面而jboss 3写入了的2个参数:
maxSparseThreads=200,minSparseThreads=100
3.修改oracle-ds.xml将最大连接数有150降为50.
JVM的垃圾回收机制详解和调优
1.JVM的gc概述
gc即垃圾收集机制是指jvm用于释放那些不再使用的对象所占用的内存。java语言并不要求jvm有gc,也没有规定gc如何工作。不过常用的jvm都有gc,而且大多数gc都使用类似的算法管理内存和执行收集操作。
在充分理解了垃圾收集算法和执行过程后,才能有效的优化它的性能。有些垃圾收集专用于特殊的应用程序。比如,实时应用程序主要是为了避免垃圾收集中断,而大多数OLTP应用程序则注重整体效率。理解了应用程序的工作负荷和jvm支持的垃圾收集算法,便可以进行优化配置垃圾收集器。
垃圾收集的目的在于清除不再使用的对象。gc通过确定对象是否被活动对象引用来确定是否收集该对象。gc首先要判断该对象是否是时候可以收集。两种常用的方法是引用计数和对象引用遍历。
1.1.引用计数
引用计数存储对特定对象的所有引用数,也就是说,当应用程序创建引用以及引用超出范围时,jvm必须适当增减引用数。当某对象的引用数为0时,便可以进行垃圾收集。
1.2.对象引用遍历
早期的jvm使用引用计数,现在大多数jvm采用对象引用遍历。对象引用遍历从一组对象开始,沿着整个对象图上的每条链接,递归确定可到达(reachable)的对象。如果某对象不能从这些根对象的一个(至少一个)到达,则将它作为垃圾收集。在对象遍历阶段,gc必须记住哪些对象可以到达,以便删除不可到达的对象,这称为标记(marking)对象。
下一步,gc要删除不可到达的对象。删除时,有些gc只是简单的扫描堆栈,删除未标记的未标记的对象,并释放它们的内存以生成新的对象,这叫做清除(sweeping)。这种方法的问题在于内存会分成好多小段,而它们不足以用于新的对象,但是组合起来却很大。因此,许多gc可以重新组织内存中的对象,并进行压缩(compact),形成可利用