19.1、前文回顾

在上一篇文章中，我们已经向大家介绍了一个日活跃用户百万级别，处理请求量上亿的电商系统案例。我们选择了这个中型电商系统在大促期间的瞬时高峰下单场景，作为我们的JVM优化分析的场景。通过预测，我们得出在大促高峰期，每台机器每秒需要处理300个订单请求。

根据这个数据，我们进一步推测出每秒钟会使用60MB的内存。在这个背景下，我们需要计算出在一台4核8G的机器上，如何合理地为JVM的各个区域分配内存。

为了保证每20多秒一次的新生代GC后，100MB左右的存活对象能够进入200MB的Survivor区域，我们进行了合理的内存分配。这样可以确保Survivor区域不会被填满，或者由于动态年龄判定规则，对象不会过早地进入老年代。

同时，我们还根据Minor GC的频率，合理降低了大龄对象进入老年代的年龄。这样可以让一些长期存活的对象尽快进入老年代，避免它们停留在新生代中。如下图所示。

此时的JVM参数如下所示：

-Xms3072M -Xmx3072M -Xmn2048M -Xss1M  -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M  -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -XX:PretenureSizeThreshold=1M -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC”