4-JVM运行时参数

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4. JVM 运行时参数

4.1. JVM 参数选项

官网地址:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/windows/java.html

4.1.1. 类型一:标准参数选项

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> java -help
用法: java [-options] class [args...]
(执行类)
或 java [-options] -jar jarfile [args...]
(执行 jar 文件)
其中选项包括:
-d32 使用 32 位数据模型 (如果可用)
-d64 使用 64 位数据模型 (如果可用)
-server 选择 "server" VM
默认 VM 是 server.

-cp <目录和 zip/jar 文件的类搜索路径>
-classpath <目录和 zip/jar 文件的类搜索路径>
用 ; 分隔的目录, JAR 档案
和 ZIP 档案列表, 用于搜索类文件。
-D<名称>=<值>
设置系统属性
-verbose:[class|gc|jni]
启用详细输出
-version 输出产品版本并退出
-version:<值>
警告: 此功能已过时, 将在
未来发行版中删除。
需要指定的版本才能运行
-showversion 输出产品版本并继续
-jre-restrict-search | -no-jre-restrict-search
警告: 此功能已过时, 将在
未来发行版中删除。
在版本搜索中包括/排除用户专用 JRE
-? -help 输出此帮助消息
-X 输出非标准选项的帮助
-ea[:<packagename>...|:<classname>]
-enableassertions[:<packagename>...|:<classname>]
按指定的粒度启用断言
-da[:<packagename>...|:<classname>]
-disableassertions[:<packagename>...|:<classname>]
禁用具有指定粒度的断言
-esa | -enablesystemassertions
启用系统断言
-dsa | -disablesystemassertions
禁用系统断言
-agentlib:<libname>[=<选项>]
加载本机代理库 <libname>, 例如 -agentlib:hprof
另请参阅 -agentlib:jdwp=help 和 -agentlib:hprof=help
-agentpath:<pathname>[=<选项>]
按完整路径名加载本机代理库
-javaagent:<jarpath>[=<选项>]
加载 Java 编程语言代理, 请参阅 java.lang.instrument
-splash:<imagepath>
使用指定的图像显示启动屏幕
有关详细信息, 请参阅 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/documentation/index.html。

Server 模式和 Client 模式

Hotspot JVM 有两种模式,分别是 server 和 client,分别通过-server 和-client 模式设置

  • 32 位系统上,默认使用 Client 类型的 JVM。要想使用 Server 模式,机器配置至少有 2 个以上的 CPU 和 2G 以上的物理内存。client 模式适用于对内存要求较小的桌面应用程序,默认使用 Serial 串行垃圾收集器
  • 64 位系统上,只支持 server 模式的 JVM,适用于需要大内存的应用程序,默认使用并行垃圾收集器

官网地址:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/vm/server-class.html

如何知道系统默认使用的是那种模式呢?

通过 java -version 命令:可以看到 Server VM 字样,代表当前系统使用是 Server 模式

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> java -version
java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)

4.1.2. 类型二:-X 参数选项

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> java -X
-Xmixed 混合模式执行 (默认)
-Xint 仅解释模式执行
-Xbootclasspath:<用 ; 分隔的目录和 zip/jar 文件>
设置搜索路径以引导类和资源
-Xbootclasspath/a:<用 ; 分隔的目录和 zip/jar 文件>
附加在引导类路径末尾
-Xbootclasspath/p:<用 ; 分隔的目录和 zip/jar 文件>
置于引导类路径之前
-Xdiag 显示附加诊断消息
-Xnoclassgc 禁用类垃圾收集
-Xincgc 启用增量垃圾收集
-Xloggc:<file> 将 GC 状态记录在文件中 (带时间戳)
-Xbatch 禁用后台编译
-Xms<size> 设置初始 Java 堆大小
-Xmx<size> 设置最大 Java 堆大小
-Xss<size> 设置 Java 线程堆栈大小
-Xprof 输出 cpu 配置文件数据
-Xfuture 启用最严格的检查, 预期将来的默认值
-Xrs 减少 Java/VM 对操作系统信号的使用 (请参阅文档)
-Xcheck:jni 对 JNI 函数执行其他检查
-Xshare:off 不尝试使用共享类数据
-Xshare:auto 在可能的情况下使用共享类数据 (默认)
-Xshare:on 要求使用共享类数据, 否则将失败。
-XshowSettings 显示所有设置并继续
-XshowSettings:all
显示所有设置并继续
-XshowSettings:vm 显示所有与 vm 相关的设置并继续
-XshowSettings:properties
显示所有属性设置并继续
-XshowSettings:locale
显示所有与区域设置相关的设置并继续

-X 选项是非标准选项, 如有更改, 恕不另行通知。

如何知道 JVM 默认使用的是混合模式呢?

同样地,通过 java -version 命令:可以看到 mixed mode 字样,代表当前系统使用的是混合模式

4.1.3. 类型三:-XX 参数选项

Boolean 类型格式

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-XX:+<option>  启用option属性
-XX:-<option> 禁用option属性

非 Boolean 类型格式

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-XX:<option>=<number>  设置option数值,可以带单位如k/K/m/M/g/G
-XX:<option>=<string> 设置option字符值

4.2. 添加 JVM 参数选项

eclipse 和 idea 中配置不必多说,在 Run Configurations 中 VM Options 中配置即可,大同小异

运行 jar 包

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java -Xms100m -Xmx100m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -jar demo.jar

Tomcat 运行 war 包

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# linux下catalina.sh添加
JAVA_OPTS="-Xms512M -Xmx1024M"
# windows下catalina.bat添加
set "JAVA_OPTS=-Xms512M -Xmx1024M"

程序运行中

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# 设置Boolean类型参数
jinfo -flag [+|-]<name> <pid>
# 设置非Boolean类型参数
jinfo -flag <name>=<value> <pid>

4.3. 常用的 JVM 参数选项

4.3.1. 打印设置的 XX 选项及值

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-XX:+PrintCommandLineFlags 程序运行时JVM默认设置或用户手动设置的XX选项
-XX:+PrintFlagsInitial 打印所有XX选项的默认值
-XX:+PrintFlagsFinal 打印所有XX选项的实际值
-XX:+PrintVMOptions 打印JVM的参数

4.3.2. 堆、栈、方法区等内存大小设置

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# 
-Xss128k <==> -XX:ThreadStackSize=128k 设置线程栈的大小为128K

#
-Xms2048m <==> -XX:InitialHeapSize=2048m 设置JVM初始堆内存为2048M
-Xmx2048m <==> -XX:MaxHeapSize=2048m 设置JVM最大堆内存为2048M
-Xmn2g <==> -XX:NewSize=2g -XX:MaxNewSize=2g 设置年轻代大小为2G
-XX:SurvivorRatio=8 设置Eden区与Survivor区的比值,默认为8
-XX:NewRatio=2 设置老年代与年轻代的比例,默认为2
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy 设置大小比例自适应,默认开启
-XX:PretenureSizeThreadshold=1024 设置让大于此阈值的对象直接分配在老年代,只对Serial、ParNew收集器有效
-XX:MaxTenuringThreshold=15 设置新生代晋升老年代的年龄限制,默认为15
-XX:TargetSurvivorRatio 设置MinorGC结束后Survivor区占用空间的期望比例

# 方法区
-XX:MetaspaceSize / -XX:PermSize=256m 设置元空间/永久代初始值为256M
-XX:MaxMetaspaceSize / -XX:MaxPermSize=256m 设置元空间/永久代最大值为256M
-XX:+UseCompressedOops 使用压缩对象
-XX:+UseCompressedClassPointers 使用压缩类指针
-XX:CompressedClassSpaceSize 设置Klass Metaspace的大小,默认1G

# 直接内存
-XX:MaxDirectMemorySize 指定DirectMemory容量,默认等于Java堆最大值

4.3.3. OutOfMemory 相关的选项

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-XX:+HeapDumpOnOutMemoryError 内存出现OOM时生成Heap转储文件,两者互斥
-XX:+HeapDumpBeforeFullGC 出现FullGC时生成Heap转储文件,两者互斥
-XX:HeapDumpPath=<path> 指定heap转储文件的存储路径,默认当前目录
-XX:OnOutOfMemoryError=<path> 指定可行性程序或脚本的路径,当发生OOM时执行脚本

4.3.4. 垃圾收集器相关选项

首先需了解垃圾收集器之间的搭配使用关系

  • 红色虚线表示在 jdk8 时被 Deprecate,jdk9 时被删除
  • 绿色虚线表示在 jdk14 时被 Deprecate
  • 绿色虚框表示在 jdk9 时被 Deprecate,jdk14 时被删除

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# Serial回收器
-XX:+UseSerialGC 年轻代使用Serial GC, 老年代使用Serial Old GC
# ParNew回收器
-XX:+UseParNewGC 年轻代使用ParNew GC
-XX:ParallelGCThreads 设置年轻代并行收集器的线程数。
一般地,最好与CPU数量相等,以避免过多的线程数影响垃圾收集性能。

ParallelGCThreads={CPU_Count(CPU_Count<=8)3+(5CPU_Count/8)(CPU_Count>8)ParallelGCThreads = \begin{cases} CPU\_Count & \text (CPU\_Count <= 8) \\ 3 + (5 * CPU_Count / 8) & \text (CPU\_Count > 8) \end{cases}

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# Parallel回收器
-XX:+UseParallelGC 年轻代使用 Parallel Scavenge GC,互相激活
-XX:+UseParallelOldGC 老年代使用 Parallel Old GC,互相激活
-XX:ParallelGCThreads
-XX:MaxGCPauseMillis 设置垃圾收集器最大停顿时间(即STW的时间),单位是毫秒。
为了尽可能地把停顿时间控制在MaxGCPauseMills以内,收集器在工作时会调整Java堆大小或者其他一些参数。
对于用户来讲,停顿时间越短体验越好;但是服务器端注重高并发,整体的吞吐量。
所以服务器端适合Parallel,进行控制。该参数使用需谨慎。
-XX:GCTimeRatio 垃圾收集时间占总时间的比例(1 / (N+1)),用于衡量吞吐量的大小
取值范围(0,100),默认值99,也就是垃圾回收时间不超过1%。
与前一个-XX:MaxGCPauseMillis参数有一定矛盾性。暂停时间越长,Radio参数就容易超过设定的比例。
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy 设置Parallel Scavenge收集器具有自适应调节策略。
在这种模式下,年轻代的大小、Eden和Survivor的比例、晋升老年代的对象年龄等参数会被自动调整,以达到在堆大小、吞吐量和停顿时间之间的平衡点。
在手动调优比较困难的场合,可以直接使用这种自适应的方式,仅指定虚拟机的最大堆、目标的吞吐量(GCTimeRatio)和停顿时间(MaxGCPauseMills),让虚拟机自己完成调优工作。
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# CMS回收器
-XX:+UseConcMarkSweepGC 年轻代使用CMS GC。
开启该参数后会自动将-XX:+UseParNewGC打开。即:ParNew(Young区)+ CMS(Old区)+ Serial Old的组合
-XX:CMSInitiatingOccupanyFraction 设置堆内存使用率的阈值,一旦达到该阈值,便开始进行回收。JDK5及以前版本的默认值为68,DK6及以上版本默认值为92%。
如果内存增长缓慢,则可以设置一个稍大的值,大的阈值可以有效降低CMS的触发频率,减少老年代回收的次数可以较为明显地改善应用程序性能。
反之,如果应用程序内存使用率增长很快,则应该降低这个阈值,以避免频繁触发老年代串行收集器。
因此通过该选项便可以有效降低Fu1l GC的执行次数。
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly 是否动态可调,使CMS一直按CMSInitiatingOccupancyFraction设定的值启动
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection 用于指定在执行完Full GC后对内存空间进行压缩整理
以此避免内存碎片的产生。不过由于内存压缩整理过程无法并发执行,所带来的问题就是停顿时间变得更长了。
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction 设置在执行多少次Full GC后对内存空间进行压缩整理。
-XX:ParallelCMSThreads 设置CMS的线程数量。
CMS 默认启动的线程数是(ParallelGCThreads+3)/4,ParallelGCThreads 是年轻代并行收集器的线程数。
当CPU 资源比较紧张时,受到CMS收集器线程的影响,应用程序的性能在垃圾回收阶段可能会非常糟糕。
-XX:ConcGCThreads 设置并发垃圾收集的线程数,默认该值是基于ParallelGCThreads计算出来的
-XX:+CMSScavengeBeforeRemark 强制hotspot在cms remark阶段之前做一次minor gc,用于提高remark阶段的速度
-XX:+CMSClassUnloadingEnable 如果有的话,启用回收Perm 区(JDK8之前)
-XX:+CMSParallelInitialEnabled 用于开启CMS initial-mark阶段采用多线程的方式进行标记
用于提高标记速度,在Java8开始已经默认开启
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled 用户开启CMS remark阶段采用多线程的方式进行重新标记,默认开启
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrentAndUnloadsClasses
这两个参数用户指定hotspot虚拟在执行System.gc()时使用CMS周期
-XX:+CMSPrecleaningEnabled 指定CMS是否需要进行Pre cleaning阶段
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# G1回收器
-XX:+UseG1GC 手动指定使用G1收集器执行内存回收任务。
-XX:G1HeapRegionSize 设置每个Region的大小。
值是2的幂,范围是1MB到32MB之间,目标是根据最小的Java堆大小划分出约2048个区域。默认是堆内存的1/2000。
-XX:MaxGCPauseMillis 设置期望达到的最大GC停顿时间指标(JVM会尽力实现,但不保证达到)。默认值是200ms
-XX:ParallelGCThread 设置STW时GC线程数的值。最多设置为8
-XX:ConcGCThreads 设置并发标记的线程数。将n设置为并行垃圾回收线程数(ParallelGCThreads)的1/4左右。
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 设置触发并发GC周期的Java堆占用率阈值。超过此值,就触发GC。默认值是45。
-XX:G1NewSizePercent 新生代占用整个堆内存的最小百分比(默认5%)
-XX:G1MaxNewSizePercent 新生代占用整个堆内存的最大百分比(默认60%)
-XX:G1ReservePercent=10 保留内存区域,防止 to space(Survivor中的to区)溢出

怎么选择垃圾回收器?

  • 优先让 JVM 自适应,调整堆的大小
  • 串行收集器:内存小于 100M;单核、单机程序,并且没有停顿时间的要求
  • 并行收集器:多 CPU、高吞吐量、允许停顿时间超过 1 秒
  • 并发收集器:多 CPU、追求低停顿时间、快速响应(比如延迟不能超过 1 秒,如互联网应用)
  • 官方推荐 G1,性能高。现在互联网的项目,基本都是使用 G1

特别说明:

  • 没有最好的收集器,更没有万能的收集器
  • 调优永远是针对特定场景、特定需求,不存在一劳永逸的收集器

4.3.5. GC 日志相关选项

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-XX:+PrintGC <==> -verbose:gc  打印简要日志信息
-XX:+PrintGCDetails 打印详细日志信息
-XX:+PrintGCTimeStamps 打印程序启动到GC发生的时间,需搭配-XX:+PrintGCDetails使用
-XX:+PrintGCDateStamps 打印GC发生时的时间戳,需搭配-XX:+PrintGCDetails使用
-XX:+PrintHeapAtGC 打印GC前后的堆信息
-Xloggc:<file> 输出GC导指定路径下的文件中

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-XX:+TraceClassLoading  监控类的加载
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime 打印GC时线程的停顿时间
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime 打印垃圾收集之前应用未中断的执行时间
-XX:+PrintReferenceGC 打印回收了多少种不同引用类型的引用
-XX:+PrintTenuringDistribution 打印JVM在每次MinorGC后当前使用的Survivor中对象的年龄分布
-XX:+UseGCLogFileRotation 启用GC日志文件的自动转储
-XX:NumberOfGCLogFiles=1 设置GC日志文件的循环数目
-XX:GCLogFileSize=1M 设置GC日志文件的大小

4.3.6. 其他参数

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-XX:+DisableExplicitGC  禁用hotspot执行System.gc(),默认禁用
-XX:ReservedCodeCacheSize=<n>[g|m|k]、-XX:InitialCodeCacheSize=<n>[g|m|k] 指定代码缓存的大小
-XX:+UseCodeCacheFlushing 放弃一些被编译的代码,避免代码缓存被占满时JVM切换到interpreted-only的情况
-XX:+DoEscapeAnalysis 开启逃逸分析
-XX:+UseBiasedLocking 开启偏向锁
-XX:+UseLargePages 开启使用大页面
-XX:+PrintTLAB 打印TLAB的使用情况
-XX:TLABSize 设置TLAB大小

4.4. 通过 Java 代码获取 JVM 参数

Java 提供了 java.lang.management 包用于监视和管理 Java 虚拟机和 Java 运行时中的其他组件,它允许本地或远程监控和管理运行的 Java 虚拟机。其中 ManagementFactory 类较为常用,另外 Runtime 类可获取内存、CPU 核数等相关的数据。通过使用这些 api,可以监控应用服务器的堆内存使用情况,设置一些阈值进行报警等处理。

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public class MemoryMonitor {
public static void main(String[] args) {
MemoryMXBean memorymbean = ManagementFactory.getMemoryMXBean();
MemoryUsage usage = memorymbean.getHeapMemoryUsage();
System.out.println("INIT HEAP: " + usage.getInit() / 1024 / 1024 + "m");
System.out.println("MAX HEAP: " + usage.getMax() / 1024 / 1024 + "m");
System.out.println("USE HEAP: " + usage.getUsed() / 1024 / 1024 + "m");
System.out.println("\nFull Information:");
System.out.println("Heap Memory Usage: " + memorymbean.getHeapMemoryUsage());
System.out.println("Non-Heap Memory Usage: " + memorymbean.getNonHeapMemoryUsage());

System.out.println("=======================通过java来获取相关系统状态============================ ");
System.out.println("当前堆内存大小totalMemory " + (int) Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024 / 1024 + "m");// 当前堆内存大小
System.out.println("空闲堆内存大小freeMemory " + (int) Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024 / 1024 + "m");// 空闲堆内存大小
System.out.println("最大可用总堆内存maxMemory " + Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024 / 1024 + "m");// 最大可用总堆内存大小

}
}