围绕垃圾收集和内存，您可以将 600 多个参数传递给JVM。如果包括其他方面，则 JVM 参数总数将很容易超过 1000+。任何人都无法消化和理解太多的论据。在本文中，重点介绍了六个重要的JVM参数，在Java性能测试中起着非常重要的作用。

-Xmx 和-XX：MaxMetaspaceSize

-Xmx可能是最重要的JVM参数。-Xmx定义要分配给应用程序的最大堆大小。。您可以这样定义应用程序的堆大小：-Xmx2g。

堆大小在影响应用性能和所需物理硬件需求。这带来了一个问题，我的应用程序正确的堆大小是多少？我应该为应用程序分配大堆大小还是小堆大小？答案是：取决于需求和预算。

将-Xms和-Xmx设置为相同值的会提高 JVM 性能

元空间是将存储JVM的元数据定义（例如类定义，方法定义）的区域。默认情况下，可用于存储此元数据信息的内存量是无限的（即受您的容器或计算机的 RAM 大小的限制）。您需要使用-XX：MaxMetaspaceSize参数来指定可用于存储元数据信息的内存量的上限。

-XX:MaxMetaspaceSize=256m

GC 算法

OpenJDK 中有 7 种不同的 GC 算法：

• Serial GC
• Parallel GC
• Concurrent Mark & Sweep GC
• G1 GC
• Shenandoah GC
• Z GC
• Epsilon GC

如果您未明确指定 GC 算法，那么 JVM 将选择默认算法。在 Java 8 之前，Parallel GC是默认的 GC 算法。从 Java 9 开始，G1 GC是默认的 GC 算法。

GC 算法的选择对于确定应用程序的性能起着至关重要的作用。根据我们的研究，我们正在使用 Z GC 算法观察到出色的性能结果。如果使用JVM 11+，则可以考虑使用Z GC算法（即-XX：+ UseZGC）。

下表总结了激活每种垃圾收集算法所需传递的 JVM 参数。

GC 算法	JVM 参数
Serial GC	-XX：+ UseSerialGC
Parallel GC	-XX：+ UseParallelGC
Concurrent Market & Sweep (CMS) GC	-XX：+ UseConcMarkSweepGC
G1 GC	-XX：+ UseG1GC
Shenandoah GC	-XX：+ 使用 ShenandoahGC
Z GC	-XX：+ UseZGC
Epsilon GC	GC -XX：+ UseEpsilonGC

启用 GC 日志记录

垃圾收集日志包含有关垃圾收集事件，回收的内存，暂停时间段等信息，可以通过传递以下 JVM 参数来启用垃圾收集日志：

从 JDK 1 到 JDK 8：

-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:{file-path}

从 JDK 9 及更高版本开始：

-Xlog:gc*:file={file-path}

Demo：

-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/opt/workspace/myAppgc.log
-Xlog:gc*:file=/opt/workspace/myAppgc.log

通常，GC 日志用于调整垃圾回收性能。但是，GC 日志包含重要的微观指标。这些指标可用于预测应用程序的可用性和性能特征。在本文中将重点介绍一种这样的标尺：GC 吞吐量。GC 吞吐量是您的应用程序在处理客户交易中花费的时间与它在处理 GC 活动中花费的时间之比。假设您的应用程序的 GC 吞吐量为 98％，则意味着应用程序将其 98％的时间用于处理客户活动，其余 2％用于 GC 活动。

现在，让我们看一个健康的 JVM 的堆使用情况图：

您会看到一个完美的锯齿图案。您会注意到，当运行 Full GC（红色三角形）时，内存利用率将一直下降到最低。

现在，让我们看一下有问题的 JVM 的堆使用情况图：

您可以注意到，在图表的右端，即使 GC 反复运行，内存利用率也没有下降。这是一个典型的内存泄漏迹象，表明该应用程序正在存在某种内存问题。

如果您仔细观察一下该图，您会发现重复的完整 GC 开始在上午 8 点左右开始。但是，该应用程序仅在上午 8:45 左右开始获取 OutOfMemoryError。到上午 8 点，该应用程序的 GC 吞吐量约为 99％。但是，在上午 8 点之后，GC 吞吐量开始下降到 60％。因为当重复的 GC 运行时，该应用程序将不会处理任何客户交易，而只会进行 GC 活动。

-XX：+ HeapDumpOnOutOfMemoryError，-XX：HeapDumpPath

OutOfMemoryError是一个严重的问题，它将影响您的应用程序的可用性和性能。要诊断OutOfMemoryError或任何与内存相关的问题，必须在应用程序开始遇到OutOfMemoryError的那一刻或一瞬间捕获堆转储。由于我们不知道何时会抛出OutOfMemoryError，因此很难在抛出时左右的正确时间手动捕获堆转储。但是，可以通过传递以下 JVM 参数来自动化捕获堆转储：

-XX：+ HeapDumpOnOutOfMemoryError和-XX：HeapDumpPath = {HEAP-DUMP-FILE-PATH}

在-XX：HeapDumpPath中，需要指定堆转储所在的文件路径。传递这两个 JVM 参数时，将在抛出OutOfMemoryError时自动捕获堆转储并将其写入定义的文件路径。例：

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/crashes/my-heap-dump.hprof

一旦捕获了堆转储，就可以使用HeapHero和EclipseMAT之类的工具来分析堆转储。

-Xss

每个应用程序将具有数十，数百，数千个线程。每个线程都有自己的堆栈。在每个线程的堆栈中，存储以下信息：

• 当前执行的方法/功能
• 原始数据类型
• 变量
• 对象指针
• 返回值。

他们每个都消耗内存。如果它们的使用量超出某个限制，则会引发StackOverflowError。可以通过传递-Xss 参数来增加线程的堆栈大小限制。例：

-Xss256k

如果将此-Xss值设置为一个很大的数字，则内存将被阻塞并浪费。假设您将-Xss值指定为2mb，而只需要256kb，那么您将浪费大量的内存。

假设您的应用程序有 500 个进程，然后-Xss值为2Mb，则您的线程将消耗1000Mb的内存。另一方面，如果您仅将-Xss分配为256kb，那么您的线程将仅消耗125Mb的内存。每个 JVM 将节省875Mb内存。

注意：线程是在堆（即-Xmx）之外创建的，因此这1000Mb将是您已经分配的-Xmx 值的补充。

-Dsun.net.client.defaultConnectTimeout 和-Dsun.net.client.defaultReadTimeout

现代应用程序使用多种协议（即 SOAP，REST，HTTP，HTTPS，JDBC，RMI）与远程应用程序连接。有时远程应用程序可能需要很长时间才能做出响应，有时它可能根本不响应。

如果没有正确的超时设置，并且远程应用程序的响应速度不够快，则您的应用程序线程/资源将被卡住。远程应用程序无响应可能会影响您的应用程序的可用性。它可以使您的应用程序停止磨削。为了保护应用程序的高可用性，应配置适当的超时设置。

您可以在 JVM 级别传递这两个强大的超时网络属性，这些属性可以全局适用于所有使用java.net.URLConnection的协议处理程序：

sun.net.client.defaultConnectTimeout：指定建立到主机的连接的超时（以毫秒为单位）。例如，对于 HTTP 连接，它是与 HTTP 服务器建立连接时的超时。当建立与资源的连接时，sun.net.client.defaultReadTimeout指定从输入流读取时的超时（以毫秒为单位）。
例如，如果您要将这些属性设置为 2 秒：

-Dsun.net.client.defaultConnectTimeout=2000
-Dsun.net.client.defaultReadTimeout=2000

注意，默认情况下，这两个属性的值为-1，这表示未设置超时。

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