JVM内存段分配，Java垃圾回收调优，Heap设定

1. JVM内存段分配及启动参数：

J2EE服务器的内存组成：
? Java堆：我们的程序和对象都在这个堆进行管理
? C堆：当引用到一些Native的对象，如网络访问、OCI方式的数据库连接等都在C堆里进行管理

Java堆的描述：

如下图


? Young及Old区域用来存放由Java类而生成的内存对象；
? Perm区域用来存放Java类及其他虚拟机自己的静态数据

垃圾回收描述：

垃圾回收分多级，0级为全部(Full)的垃圾回收，会回收OLD段中的垃圾；1级或以上为部分垃圾回收，只会回收Young中的垃圾，内存溢出通常发生于OLD段或Perm段垃圾回收后，仍然无内存空间容纳新的Java对象的情况。

当一个URL被访问时，内存申请过程如下：
A. JVM会试图为相关Java对象在Eden中初始化一块内存区域
B. 当Eden空间足够时，内存申请结束。否则到下一步
C. JVM试图释放在Eden中所有不活跃的对象（这属于1或更高级的垃圾回收）；释放后若Eden空间仍然不足以放入新对象，则试图将部分Eden中活跃对象放入Survivor区/OLD区
D. Survivor区被用来作为Eden及OLD的中间交换区域，当OLD区空间足够时，Survivor区的对象会被移到Old区，否则会被保留在Survivor区
E. 当OLD区空间不够时，JVM会在OLD区进行完全的垃圾收集（0级）
F. 完全垃圾收集后，若Survivor及OLD区仍然无法存放从Eden复制过来的部分对象，导致JVM无法在Eden区为新对象创建内存区域，则出现”out of memory错误”

Java堆相关参数：

ms/mx：定义YOUNG+OLD段的总尺寸，ms为JVM启动时YOUNG+OLD的内存大小；mx为最大可占用的YOUNG+OLD内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。

NewSize/MaxNewSize：定义YOUNG段的尺寸，NewSize为JVM启动时YOUNG的内存大小；MaxNewSize为最大可占用的YOUNG内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。

PermSize/MaxPermSize：定义Perm段的尺寸，PermSize为JVM启动时Perm的内存大小；MaxPermSize为最大可占用的Perm内存大小。在用户生产环境上一般将这两个值设为相同，以减少运行期间系统在内存申请上所花的开销。

SurvivorRatio：设置Survivor空间和Eden空间的比例

例：
MEM_ARGS="-Xms512m -Xmx512m -XX:NewSize=256m -XX:MaxNewSize=256m -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:SurvivorRatio=6"

在上面的例子中：
YOUNG+OLD: 512M
YOUNG: 256M
Perm: 128M
Eden: YOUNG*6/(6+1+1)=192M
Survivor: YOUNG/(6+1+1)=32M

Java堆的总尺寸=YOUNG+OLD+Perm=640M

2. JVM内存分析工具

可以使用HPjmeter来进行分析，需要将JDK的GC日志打开(-verbose:gc)，可定期用HPjmeter对GC日志进行分析，Demo工具可提供Java Heap内存变化图，以及垃圾回收图，这样就很容易分析内存溢出时是哪个段产生问题

3. 内存溢出的可能性

1. OLD段溢出

这种内存溢出是最常见的情况之一，产生的原因可能是：
1) 设置的内存参数过小(ms/mx, NewSize/MaxNewSize)
2) 程序问题
? 单个程序持续进行消耗内存的处理，如循环几千次的字符串处理，对字符串处理应建议使用StringBuffer。此时不会报内存溢出错，却会使系统持续垃圾收集，无法处理其它请求，相关问题程序可通过Thread Dump获取（见系统问题诊断一章）

? 单个程序所申请内存过大，有的程序会申请几十乃至几百兆内存，此时JVM也会因无法申请到资源而出现内存溢出，对此首先要找到相关功能，然后交予程序员修改，要找到相关程序，必须在Apache日志中寻找。

? 当Java对象使用完毕后，其所引用的对象却没有销毁，使得JVM认为他还是活跃的对象而不进行回收，这样累计占用了大量内存而无法释放。由于目前市面上还没有对系统影响小的内存分析工具，故此时只能和程序员一起定位。

2. Perm段溢出

通常由于Perm段装载了大量的Servlet类而导致溢出，目前的解决办法：
1) 将PermSize扩大，一般256M能够满足要求
2) 若别无选择，则只能将servlet的路径加到CLASSPATH中，但一般不建议这么处理

3. C Heap溢出

系统对C Heap没有限制，故C Heap发生问题时，Java进程所占内存会持续增长，直到占用所有可用系统内存。

Java垃圾回收调优

在Java中，通常通讯类型的服务器对GC(Garbage Collection)比较敏感。通常通讯服务器每秒需要处理大量进出的数据包，需要解析，分解成不同的业务逻辑对象并做相关的业务处理，这样会导致大量 的临时对象被创建和回收。同时服务器如果需要同时保存用户状态的话，又会产生很多永久的对象，比如用户session。业务越复杂的应用往往用户 session包含的引用对象就越多。这样在极端情况下会发生两件事情，long gc pause time 或 out of memory。

一，要解决long pause time首先要了解JVM中heap的结构

java gc heap

Java Heap为什么要分成几个不同的代(generation)? 由于80%-98%的对象的生存周期很短，大部分新对象存放在young generation可以很高效的回收，避免遍历所有对象。 young与old中内存分配的算法完全不同。young generation中由于存活的很少，要mark, sweep 然后再 compact 剩余的对象比较耗时，干脆把 live object copy 到另外一个空间更高效。old generation完全相反，里面的 live object 变化较少。因此采用 mark-sweep-compact更合适。

二，Java中四种垃圾回收算法

Java中有四种不同的回收算法，对应的启动参数为
–XX:+UseSerialGC
–XX:+UseParallelGC
–XX:+UseParallelOldGC
–XX:+UseConcMarkSweepGC

1. Serial Collector
大部分平台或者强制 java -client 默认会使用这种。
young generation算法 = serial
old generation算法 = serial (mark-sweep-compact)
这种方法的缺点很明显，stop-the-world, 速度慢。服务器应用不推荐使用。

2. Parallel Collector
在linux x64上默认是这种，其他平台要加 java -server 参数才会默认选用这种。
young = parallel，多个thread同时copy
old = mark-sweep-compact = 1
优点：新生代回收更快。因为系统大部分时间做的gc都是新生代的，这样提高了throughput(cpu用于非gc时间)
缺点：当运行在8G/16G server上old generation live object太多时候pause time过长

3. Parallel Compact Collector (ParallelOld)
young = parallel = 2
old = parallel，分成多个独立的单元，如果单元中live object少则回收，多则跳过
优点：old old generation上性能较 parallel 方式有提高
缺点：大部分server系统old generation内存占用会达到60%-80%, 没有那么多理想的单元live object很少方便迅速回收，同时compact方面开销比起parallel并没明显减少。

4. Concurent Mark-Sweep(CMS) Collector
young generation = parallel collector = 2
old = cms
同时不做 compact 操作。
优点：pause time会降低, pause敏感但CPU有空闲的场景需要建议使用策略4.
缺点：cpu占用过多，cpu密集型服务器不适合。另外碎片太多，每个object的存储都要通过链表连续跳n个地方，空间浪费问题也会增大。

几条经验：
1. java -server
2. 设置Xms=Xmx=3/4物理内存
3. 如果是CPU密集型服务器，使用–XX:+UseParallelOldGC, 否则–XX:+UseConcMarkSweepGC
4. 新生代,Parallel/ParallelOld可设大于Xmx1/4，CMS可设小，小于Xmx1/4
5. 优化程序，特别是每个用户的session中的集合类等。我们的一个模块中session中曾经为每个用户使用了一个ConcurrentHashMap, 里面通常只有几条记录，后来改成数组之后，每台机大概节约了1~2G内存。

不过总的说来，Java的GC算法感觉是业界最成熟的，目前很多其他语言或者框架也都支持GC了，但大多数都是只达到Java Serial gc这种层面，甚至分generation都未考虑。JDK7里面针对CMS又进行了一种改进，会采用一种G1(Garbage-First Garbage Collection)的算法。实际上Garbage-First paper (PDF) 2004年已经出来了，相信到JDK7已经可以用于严格生产环境，有时间也会进一步介绍一下G1。
另外在今年的Sun Tech Days上Joey Shen 讲的Improving Java Performance (PDF)也是一个很好的Java GC调优的入门教程。

Heap设定与垃圾回收

Java Heap分为3个区，Young，Old和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：

l         程序内调用了System.gc()或Runtime.gc()。

l         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。

l         Java的Heap太小，一般默认的Heap值都很小。

l         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] 。

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 [2] 。

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。

2．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。

3．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[2]。

4．4种GC

第一种为单线程GC，也是默认的GC。，该GC适用于单CPU机器。

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。

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。

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。