jvm垃圾回收參數配置

jvm垃圾回收參數配置

一、相關概念

基本回收算法

1. 引用計數（Reference Counting）
比較古老的回收算法。原理是此對象有一個引用，即增加一個計數，刪除一個引用則減少一個計數。垃圾回收時，只用收集計數爲0的對象。此算法最致命的是無法處理循環引用的問題。

2. 標記-清除（Mark-Sweep）
此算法執行分兩階段。第一階段從引用根節點開始標記所有被引用的對象，第二階段遍歷整個堆，把未標記的對象清除。此算法需要暫停整個應用，同時，會產生內存碎片。

3. 複製（Copying）
此算法把內存空間劃爲兩個相等的區域，每次只使用其中一個區域。垃圾回收時，遍歷當前使用區域，把正在使用中的對象複製到另外一個區域中。次算法每次只處理正在使用中的對象，因此複製成本比較小，同時複製過去以後還能進行相應的內存整理，不過出現“碎片”問題。當然，此算法的缺點也是很明顯的，就是需要兩倍內存空間。

4. 標記-整理（Mark-Compact）
此算法結合了“標記-清除”和“複製”兩個算法的優點。也是分兩階段，第一階段從根節點開始標記所有被引用對象，第二階段遍歷整個堆，把清除未標記對象並且把存活對象“壓縮”到堆的其中一塊，按順序排放。此算法避免了“標記-清除”的碎片問題，同時也避免了“複製”算法的空間問題。

5. 增量收集（Incremental Collecting）
實施垃圾回收算法，即：在應用進行的同時進行垃圾回收。不知道什麼原因JDK5.0中的收集器沒有使用這種算法的。

6. 分代（Generational Collecting）
基於對對象生命週期分析後得出的垃圾回收算法。把對象分爲年青代、年老代、持久代，對不同生命週期的對象使用不同的算法（上述方式中的一個）進行回收。現在的垃圾回收器（從J2SE1.2開始）都是使用此算法的。

分代垃圾回收詳述

如上圖所示，爲Java堆中的各代分佈。

1. Young（年輕代）
年輕代分三個區。一個Eden區，兩個Survivor區。大部分對象在Eden區中生成。當Eden區滿時，還存活的對象將被複制到Survivor區（兩個中的一個），當這個Survivor區滿時，此區的存活對象將被複制到另外一個Survivor區，當這個Survivor去也滿了的時候，從第一個Survivor區複製過來的並且此時還存活的對象，將被複制“年老區(Tenured)”。需要注意，Survivor的兩個區是對稱的，沒先後關係，所以同一個區中可能同時存在從Eden複製過來對象，和從前一個Survivor複製過來的對象，而複製到年老區的只有從第一個Survivor去過來的對象。而且，Survivor區總有一個是空的。

2. Tenured（年老代）
年老代存放從年輕代存活的對象。一般來說年老代存放的都是生命期較長的對象。

3. Perm（持久代）
用於存放靜態文件，如今Java類、方法等。持久代對垃圾回收沒有顯著影響，但是有些應用可能動態生成或者調用一些class，例如Hibernate等，在這種時候需要設置一個比較大的持久代空間來存放這些運行過程中新增的類。持久代大小通過-XX:MaxPermSize=<N>進行設置。

GC類型
GC有兩種類型：Scavenge GC和Full GC。

1. Scavenge GC
一般情況下，當新對象生成，並且在Eden申請空間失敗時，就好觸發Scavenge GC，堆Eden區域進行GC，清除非存活對象，並且把尚且存活的對象移動到Survivor區。然後整理Survivor的兩個區。

2. Full GC
對整個堆進行整理，包括Young、Tenured和Perm。Full GC比Scavenge GC要慢，因此應該儘可能減少Full GC。有如下原因可能導致Full GC：

o Tenured被寫滿

o Perm域被寫滿

o System.gc()被顯示調用

o 上一次GC之後Heap的各域分配策略動態變化

分代垃圾回收過程演示

二、垃圾回收器

目前的收集器主要有三種：串行收集器、並行收集器、併發收集器。

1. 串行收集器

使用單線程處理所有垃圾回收工作，因爲無需多線程交互，所以效率比較高。但是，也無法使用多處理器的優勢，所以此收集器適合單處理器機器。當然，此收集器也可以用在小數據量（100M左右）情況下的多處理器機器上。可以使用-XX:+UseSerialGC打開。

2. 並行收集器

1. 對年輕代進行並行垃圾回收，因此可以減少垃圾回收時間。一般在多線程多處理器機器上使用。使用-XX:+UseParallelGC.打開。並行收集器在J2SE5.0第六6更新上引入，在Java SE6.0中進行了增強--可以堆年老代進行並行收集。如果年老代不使用併發收集的話，是使用單線程進行垃圾回收，因此會制約擴展能力。使用-XX:+UseParallelOldGC打開。

2. 使用-XX:ParallelGCThreads=<N>設置並行垃圾回收的線程數。此值可以設置與機器處理器數量相等。

3. 此收集器可以進行如下配置：

§ 最大垃圾回收暫停:指定垃圾回收時的最長暫停時間，通過-XX:MaxGCPauseMillis=<N>指定。<N>爲毫秒.如果指定了此值的話，堆大小和垃圾回收相關參數會進行調整以達到指定值。設定此值可能會減少應用的吞吐量。

§ 吞吐量:吞吐量爲垃圾回收時間與非垃圾回收時間的比值，通過-XX:GCTimeRatio=<N>來設定，公式爲1/（1+N）。例如，-XX:GCTimeRatio=19時，表示5%的時間用於垃圾回收。默認情況爲99，即1%的時間用於垃圾回收。

3. 併發收集器
可以保證大部分工作都併發進行（應用不停止），垃圾回收只暫停很少的時間，此收集器適合對響應時間要求比較高的中、大規模應用。使用-XX:+UseConcMarkSweepGC打開。

1. 併發收集器主要減少年老代的暫停時間，他在應用不停止的情況下使用獨立的垃圾回收線程，跟蹤可達對象。在每個年老代垃圾回收週期中，在收集初期併發收集器會對整個應用進行簡短的暫停，在收集中還會再暫停一次。第二次暫停會比第一次稍長，在此過程中多個線程同時進行垃圾回收工作。

2. 併發收集器使用處理器換來短暫的停頓時間。在一個N個處理器的系統上，併發收集部分使用K/N個可用處理器進行回收，一般情況下1<=K<=N/4。

3. 在只有一個處理器的主機上使用併發收集器，設置爲incremental mode模式也可獲得較短的停頓時間。

4. 浮動垃圾：由於在應用運行的同時進行垃圾回收，所以有些垃圾可能在垃圾回收進行完成時產生，這樣就造成了“Floating Garbage”，這些垃圾需要在下次垃圾回收週期時才能回收掉。所以，併發收集器一般需要20%的預留空間用於這些浮動垃圾。

5. Concurrent Mode Failure：併發收集器在應用運行時進行收集，所以需要保證堆在垃圾回收的這段時間有足夠的空間供程序使用，否則，垃圾回收還未完成，堆空間先滿了。這種情況下將會發生“併發模式失敗”，此時整個應用將會暫停，進行垃圾回收。

6. 啓動併發收集器：因爲併發收集在應用運行時進行收集，所以必須保證收集完成之前有足夠的內存空間供程序使用，否則會出現“Concurrent Mode Failure”。通過設置-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=<N>指定還有多少剩餘堆時開始執行併發收集

4. 小結

o 串行處理器：
--適用情況：數據量比較小（100M左右）；單處理器下並且對響應時間無要求的應用。
--缺點：只能用於小型應用

o 並行處理器：
--適用情況：“對吞吐量有高要求”，多CPU、對應用響應時間無要求的中、大型應用。舉例：後臺處理、科學計算。
--缺點：應用響應時間可能較長

o 併發處理器：
--適用情況：“對響應時間有高要求”，多CPU、對應用響應時間有較高要求的中、大型應用。舉例：Web服務器/應用服務器、電信交換、集成開發環境。

三、常見配置舉例

1. 堆大小設置
JVM 中最大堆大小有三方面限制：相關操作系統的數據模型（32-bt還是64-bit）限制；系統的可用虛擬內存限制；系統的可用物理內存限制。32位系統下，一般限制在1.5G~2G；64爲操作系統對內存無限制。我在Windows Server 2003 系統，3.5G物理內存，JDK5.0下測試，最大可設置爲1478m。
典型設置：

o java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k
-Xmx3550m：設置JVM最大可用內存爲3550M。
-Xms3550m：設置JVM促使內存爲3550m。此值可以設置與-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成後JVM重新分配內存。
-Xmn2g：設置年輕代大小爲2G。整個堆大小=年輕代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小爲64m，所以增大年輕代後，將會減小年老代大小。此值對系統性能影響較大，Sun官方推薦配置爲整個堆的3/8。
-Xss128k：設置每個線程的堆棧大小。JDK5.0以後每個線程堆棧大小爲1M，以前每個線程堆棧大小爲256K。更具應用的線程所需內存大小進行調整。在相同物理內存下，減小這個值能生成更多的線程。但是操作系統對一個進程內的線程數還是有限制的，不能無限生成，經驗值在3000~5000左右。

o java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0
-XX:NewRatio=4:設置年輕代（包括Eden和兩個Survivor區）與年老代的比值（除去持久代）。設置爲4，則年輕代與年老代所佔比值爲1：4，年輕代佔整個堆棧的1/5
-XX:SurvivorRatio=4：設置年輕代中Eden區與Survivor區的大小比值。設置爲4，則兩個Survivor區與一個Eden區的比值爲2:4，一個Survivor區佔整個年輕代的1/6
-XX:MaxPermSize=16m:設置持久代大小爲16m。
-XX:MaxTenuringThreshold=0：設置垃圾最大年齡。如果設置爲0的話，則年輕代對象不經過Survivor區，直接進入年老代。對於年老代比較多的應用，可以提高效率。如果將此值設置爲一個較大值，則年輕代對象會在Survivor區進行多次複製，這樣可以增加對象再年輕代的存活時間，增加在年輕代即被回收的概論。

2. 回收器選擇
JVM給了三種選擇：串行收集器、並行收集器、併發收集器，但是串行收集器只適用於小數據量的情況，所以這裏的選擇主要針對並行收集器和併發收集器。默認情況下，JDK5.0以前都是使用串行收集器，如果想使用其他收集器需要在啓動時加入相應參數。JDK5.0以後，JVM會根據當前系統配置進行判斷。

1. 吞吐量優先的並行收集器
如上文所述，並行收集器主要以到達一定的吞吐量爲目標，適用於科學技術和後臺處理等。
典型配置：

§ java -Xmx3800m -Xms3800m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20
-XX:+UseParallelGC：選擇垃圾收集器爲並行收集器。此配置僅對年輕代有效。即上述配置下，年輕代使用併發收集，而年老代仍舊使用串行收集。
-XX:ParallelGCThreads=20：配置並行收集器的線程數，即：同時多少個線程一起進行垃圾回收。此值最好配置與處理器數目相等。

§ java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseParallelOldGC
-XX:+UseParallelOldGC：配置年老代垃圾收集方式爲並行收集。JDK6.0支持對年老代並行收集。

§ java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100
-XX:MaxGCPauseMillis=100:設置每次年輕代垃圾回收的最長時間，如果無法滿足此時間，JVM會自動調整年輕代大小，以滿足此值。

§ java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy：設置此選項後，並行收集器會自動選擇年輕代區大小和相應的Survivor區比例，以達到目標系統規定的最低相應時間或者收集頻率等，此值建議使用並行收集器時，一直打開。

2. 響應時間優先的併發收集器
如上文所述，併發收集器主要是保證系統的響應時間，減少垃圾收集時的停頓時間。適用於應用服務器、電信領域等。
典型配置：

§ java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC：設置年老代爲併發收集。測試中配置這個以後，-XX:NewRatio=4的配置失效了，原因不明。所以，此時年輕代大小最好用-Xmn設置。
-XX:+UseParNewGC:設置年輕代爲並行收集。可與CMS收集同時使用。JDK5.0以上，JVM會根據系統配置自行設置，所以無需再設置此值。

§ java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction：由於併發收集器不對內存空間進行壓縮、整理，所以運行一段時間以後會產生“碎片”，使得運行效率降低。此值設置運行多少次GC以後對內存空間進行壓縮、整理。
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：打開對年老代的壓縮。可能會影響性能，但是可以消除碎片

3. 輔助信息
JVM提供了大量命令行參數，打印信息，供調試使用。主要有以下一些：

o -XX:+PrintGC
輸出形式：[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs]

[Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]

o -XX:+PrintGCDetails
輸出形式：[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs]

[GC [DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K->10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]

o -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGC：PrintGCTimeStamps可與上面兩個混合使用
輸出形式：11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]

o -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime:打印每次垃圾回收前，程序未中斷的執行時間。可與上面混合使用
輸出形式：Application time: 0.5291524 seconds

o -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime：打印垃圾回收期間程序暫停的時間。可與上面混合使用
輸出形式：Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds

o   -XX:+PrintHeapAtGC:打印GC前後的詳細堆棧信息
輸出形式：
34.702: [GC {Heap before gc invocations=7:
def new generation   total 55296K, used 52568K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
eden space 49152K, 99% used [0x1ebd0000, 0x21bce430, 0x21bd0000)
from space 6144K, 55% used [0x221d0000, 0x22527e10, 0x227d0000)
to   space 6144K,   0% used [0x21bd0000, 0x21bd0000, 0x221d0000)
tenured generation   total 69632K, used 2696K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
the space 69632K,   3% used [0x227d0000, 0x22a720f8, 0x22a72200, 0x26bd0000)
compacting perm gen total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
   the space 8192K, 35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
    ro space 8192K, 66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
    rw space 12288K, 46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
34.735: [DefNew: 52568K->3433K(55296K), 0.0072126 secs] 55264K->6615K(124928K)Heap after gc invocations=8:
def new generation   total 55296K, used 3433K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
eden space 49152K,   0% used [0x1ebd0000, 0x1ebd0000, 0x21bd0000)
from space 6144K, 55% used [0x21bd0000, 0x21f2a5e8, 0x221d0000)
to   space 6144K,   0% used [0x221d0000, 0x221d0000, 0x227d0000)
tenured generation   total 69632K, used 3182K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
the space 69632K,   4% used [0x227d0000, 0x22aeb958, 0x22aeba00, 0x26bd0000)
compacting perm gen total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
   the space 8192K, 35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
    ro space 8192K, 66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
    rw space 12288K, 46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
}
, 0.0757599 secs]

o -Xloggc:filename:與上面幾個配合使用，把相關日誌信息記錄到文件以便分析。

4. 常見配置彙總

0. 堆設置

§ -Xms:初始堆大小

§ -Xmx:最大堆大小

§ -XX:NewSize=n:設置年輕代大小

§ -XX:NewRatio=n:設置年輕代和年老代的比值。如:爲3，表示年輕代與年老代比值爲1：3，年輕代佔整個年輕代年老代和的1/4

§ -XX:SurvivorRatio=n:年輕代中Eden區與兩個Survivor區的比值。注意Survivor區有兩個。如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一個Survivor區佔整個年輕代的1/5

§ -XX:MaxPermSize=n:設置持久代大小

1. 收集器設置

§ -XX:+UseSerialGC:設置串行收集器

§ -XX:+UseParallelGC:設置並行收集器

§ -XX:+UseParalledlOldGC:設置並行年老代收集器

§ -XX:+UseConcMarkSweepGC:設置併發收集器

2. 垃圾回收統計信息

§ -XX:+PrintGC

§ -XX:+PrintGCDetails

§ -XX:+PrintGCTimeStamps

§ -Xloggc:filename

3. 並行收集器設置

§ -XX:ParallelGCThreads=n:設置並行收集器收集時使用的CPU數。並行收集線程數。

§ -XX:MaxGCPauseMillis=n:設置並行收集最大暫停時間

§ -XX:GCTimeRatio=n:設置垃圾回收時間佔程序運行時間的百分比。公式爲1/(1+n)

4. 併發收集器設置

§ -XX:+CMSIncrementalMode:設置爲增量模式。適用於單CPU情況。

§ -XX:ParallelGCThreads=n:設置併發收集器年輕代收集方式爲並行收集時，使用的CPU數。並行收集線程數。

四、調優總結

1. 年輕代大小選擇

o 響應時間優先的應用：儘可能設大，直到接近系統的最低響應時間限制（根據實際情況選擇）。在此種情況下，年輕代收集發生的頻率也是最小的。同時，減少到達年老代的對象。

o 吞吐量優先的應用：儘可能的設置大，可能到達Gbit的程度。因爲對響應時間沒有要求，垃圾收集可以並行進行，一般適合8CPU以上的應用。

2. 年老代大小選擇

o 響應時間優先的應用：年老代使用併發收集器，所以其大小需要小心設置，一般要考慮併發會話率和會話持續時間等一些參數。如果堆設置小了，可以會造成內存碎片、高回收頻率以及應用暫停而使用傳統的標記清除方式；如果堆大了，則需要較長的收集時間。最優化的方案，一般需要參考以下數據獲得：

§ 併發垃圾收集信息

§ 持久代併發收集次數

§ 傳統GC信息

§ 花在年輕代和年老代回收上的時間比例

減少年輕代和年老代花費的時間，一般會提高應用的效率

o 吞吐量優先的應用：一般吞吐量優先的應用都有一個很大的年輕代和一個較小的年老代。原因是，這樣可以儘可能回收掉大部分短期對象，減少中期的對象，而年老代盡存放長期存活對象。

3. 較小堆引起的碎片問題
因爲年老代的併發收集器使用標記、清除算法，所以不會對堆進行壓縮。當收集器回收時，他會把相鄰的空間進行合併，這樣可以分配給較大的對象。但是，當堆空間較小時，運行一段時間以後，就會出現“碎片”，如果併發收集器找不到足夠的空間，那麼併發收集器將會停止，然後使用傳統的標記、清除方式進行回收。如果出現“碎片”，可能需要進行如下配置：

o -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用併發收集器時，開啓對年老代的壓縮。

o -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0：上面配置開啓的情況下，這裏設置多少次Full GC後，對年老代進行壓縮

文章分類:Java編程

JVM調優工具

Jconsole，jProfile，VisualVM

Jconsole : jdk自帶，功能簡單，但是可以在系統有一定負荷的情況下使用。對垃圾回收算法有很詳細的跟蹤。詳細說明參考這裏

JProfiler：商業軟件，需要付費。功能強大。詳細說明參考這裏

VisualVM：JDK自帶，功能強大，與JProfiler類似。推薦。

如何調優

觀察內存釋放情況、集合類檢查、對象樹

上面這些調優工具都提供了強大的功能，但是總的來說一般分爲以下幾類功能

堆信息查看

可查看堆空間大小分配（年輕代、年老代、持久代分配）

提供即時的垃圾回收功能

垃圾監控（長時間監控回收情況）

查看堆內類、對象信息查看：數量、類型等

對象引用情況查看

有了堆信息查看方面的功能，我們一般可以順利解決以下問題：

--年老代年輕代大小劃分是否合理

--內存泄漏

--垃圾回收算法設置是否合理

線程監控

線程信息監控：系統線程數量。

線程狀態監控：各個線程都處在什麼樣的狀態下

Dump線程詳細信息：查看線程內部運行情況

死鎖檢查

熱點分析

CPU熱點：檢查系統哪些方法佔用的大量CPU時間

內存熱點：檢查哪些對象在系統中數量最大（一定時間內存活對象和銷燬對象一起統計）

這兩個東西對於系統優化很有幫助。我們可以根據找到的熱點，有針對性的進行系統的瓶頸查找和進行系統優化，而不是漫無目的的進行所有代碼的優化。

快照

快照是系統運行到某一時刻的一個定格。在我們進行調優的時候，不可能用眼睛去跟蹤所有系統變化，依賴快照功能，我們就可以進行系統兩個不同運行時刻，對象（或類、線程等）的不同，以便快速找到問題

舉例說，我要檢查系統進行垃圾回收以後，是否還有該收回的對象被遺漏下來的了。那麼，我可以在進行垃圾回收前後，分別進行一次堆情況的快照，然後對比兩次快照的對象情況。

內存泄漏檢查

內存泄漏是比較常見的問題，而且解決方法也比較通用，這裏可以重點說一下，而線程、熱點方面的問題則是具體問題具體分析了。

內存泄漏一般可以理解爲系統資源（各方面的資源，堆、棧、線程等）在錯誤使用的情況下，導致使用完畢的資源無法回收（或沒有回收），從而導致新的資源分配請求無法完成，引起系統錯誤。

內存泄漏對系統危害比較大，因爲他可以直接導致系統的崩潰。

需要區別一下，內存泄漏和系統超負荷兩者是有區別的，雖然可能導致的最終結果是一樣的。內存泄漏是用完的資源沒有回收引起錯誤，而系統超負荷則是系統確實沒有那麼多資源可以分配了（其他的資源都在使用）。

年老代堆空間被佔滿

異常： java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

說明：

這是最典型的內存泄漏方式，簡單說就是所有堆空間都被無法回收的垃圾對象佔滿，虛擬機無法再在分配新空間。

如上圖所示，這是非常典型的內存泄漏的垃圾回收情況圖。所有峯值部分都是一次垃圾回收點，所有谷底部分表示是一次垃圾回收後剩餘的內存。連接所有谷底的點，可以發現一條由底到高的線，這說明，隨時間的推移，系統的堆空間被不斷佔滿，最終會佔滿整個堆空間。因此可以初步認爲系統內部可能有內存泄漏。（上面的圖僅供示例，在實際情況下收集數據的時間需要更長，比如幾個小時或者幾天）

解決：

這種方式解決起來也比較容易，一般就是根據垃圾回收前後情況對比，同時根據對象引用情況（常見的集合對象引用）分析，基本都可以找到泄漏點。

持久代被佔滿

異常： java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

說明：

Perm空間被佔滿。無法爲新的class分配存儲空間而引發的異常。這個異常以前是沒有的，但是在Java反射大量使用的今天這個異常比較常見了。主要原因就是大量動態反射生成的類不斷被加載，最終導致Perm區被佔滿。

更可怕的是，不同的classLoader即便使用了相同的類，但是都會對其進行加載，相當於同一個東西，如果有N個classLoader那麼他將會被加載N次。因此，某些情況下，這個問題基本視爲無解。當然，存在大量classLoader和大量反射類的情況其實也不多。

解決：

1. -XX:MaxPermSize=16m

2. 換用JDK。比如JRocket。

堆棧溢出

異常： java.lang.StackOverflowError

說明：這個就不多說了，一般就是遞歸沒返回，或者循環調用造成

線程堆棧滿

異常：Fatal: Stack size too small

說明：java中一個線程的空間大小是有限制的。JDK5.0以後這個值是1M。與這個線程相關的數據將會保存在其中。但是當線程空間滿了以後，將會出現上面異常。

解決：增加線程棧大小。-Xss2m。但這個配置無法解決根本問題，還要看代碼部分是否有造成泄漏的部分。

系統內存被佔滿

異常：java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread

說明：

這個異常是由於操作系統沒有足夠的資源來產生這個線程造成的。系統創建線程時，除了要在Java堆中分配內存外，操作系統本身也需要分配資源來創建線程。因此，當線程數量大到一定程度以後，堆中或許還有空間，但是操作系統分配不出資源來了，就出現這個異常了。

分配給Java虛擬機的內存愈多，系統剩餘的資源就越少，因此，當系統內存固定時，分配給Java虛擬機的內存越多，那麼，系統總共能夠產生的線程也就越少，兩者成反比的關係。同時，可以通過修改-Xss來減少分配給單個線程的空間，也可以增加系統總共內生產的線程數。

解決：

1. 重新設計系統減少線程數量。

2. 線程數量不能減少的情況下，通過-Xss減小單個線程大小。以便能生產更多的線程。

垃圾回收的悖論

所謂“成也蕭何敗蕭何”。Java的垃圾回收確實帶來了很多好處，爲開發帶來了便利。但是在一些高性能、高併發的情況下，垃圾回收確成爲了制約Java應用的瓶頸。目前JDK的垃圾回收算法，始終無法解決垃圾回收時的暫停問題，因爲這個暫停嚴重影響了程序的相應時間，造成擁塞或堆積。這也是後續JDK增加 G1算法的一個重要原因。

當然，上面是從技術角度出發解決垃圾回收帶來的問題，但是從系統設計方面我們就需要問一下了：

我們需要分配如此大的內存空間給應用嗎？

我們是否能夠通過有效使用內存而不是通過擴大內存的方式來設計我們的系統呢？

我們的內存中都放了什麼

內存中需要放什麼呢？個人認爲，內存中需要放的是你的應用需要在不久的將來再次用到到的東西。想想看，如果你在將來不用這些東西，何必放內存呢？放文件、數據庫不是更好？這些東西一般包括：

1. 系統運行時業務相關的數據。比如web應用中的session、即時消息的session等。這些數據一般在一個用戶訪問週期或者一個使用過程中都需要存在。

2. 緩存。緩存就比較多了，你所要快速訪問的都可以放這裏面。其實上面的業務數據也可以理解爲一種緩存。

3. 線程。

因此，我們是不是可以這麼認爲，如果我們不把業務數據和緩存放在JVM中，或者把他們獨立出來，那麼Java應用使用時所需的內存將會大大減少，同時垃圾回收時間也會相應減少。

我認爲這是可能的。

解決之道

數據庫、文件系統

把所有數據都放入數據庫或者文件系統，這是一種最爲簡單的方式。在這種方式下，Java應用的內存基本上等於處理一次峯值併發請求所需的內存。數據的獲取都在每次請求時從數據庫和文件系統中獲取。也可以理解爲，一次業務訪問以後，所有對象都可以進行回收了。

這是一種內存使用最有效的方式，但是從應用角度來說，這種方式很低效。

內存-硬盤映射

上面的問題是因爲我們使用了文件系統帶來了低效。但是如果我們不是讀寫硬盤，而是寫內存的話效率將會提高很多。

數據庫和文件系統都是實實在在進行了持久化，但是當我們並不需要這樣持久化的時候，我們可以做一些變通——把內存當硬盤使。

內存-硬盤映射很好很強大，既用了緩存又對Java應用的內存使用又沒有影響。Java應用還是Java應用，他只知道讀寫的還是文件，但是實際上是內存。

這種方式兼得的Java應用與緩存兩方面的好處。memcached的廣泛使用也正是這一類的代表。

同一機器部署多個JVM

這也是一種很好的方式，可以分爲縱拆和橫拆。縱拆可以理解爲把Java應用劃分爲不同模塊，各個模塊使用一個獨立的Java進程。而橫拆則是同樣功能的應用部署多個JVM。

通過部署多個JVM，可以把每個JVM的內存控制一個垃圾回收可以忍受的範圍內即可。但是這相當於進行了分佈式的處理，其額外帶來的複雜性也是需要評估的。另外，也有支持分佈式的這種JVM可以考慮，不要要錢哦：）

程序控制的對象生命週期

這種方式是理想當中的方式，目前的虛擬機還沒有，純屬假設。即：考慮由編程方式配置哪些對象在垃圾收集過程中可以直接跳過，減少垃圾回收線程遍歷標記的時間。

這種方式相當於在編程的時候告訴虛擬機某些對象你可以在*時間後在進行收集或者由代碼標識可以收集了（類似C、C++），在這之前你即便去遍歷他也是沒有效果的，他肯定是還在被引用的。

這種方式如果JVM可以實現，個人認爲將是一個飛躍，Java即有了垃圾回收的優勢，又有了C、C++對內存的可控性。

線程分配

Java的阻塞式的線程模型基本上可以拋棄了，目前成熟的NIO框架也比較多了。阻塞式IO帶來的問題是線程數量的線性增長，而NIO則可以轉換成爲常數線程。因此，對於服務端的應用而言，NIO還是唯一選擇。不過，JDK7中爲我們帶來的AIO是否能讓人眼前一亮呢？我們拭目以待。

其他的JDK

本文說的都是Sun的JDK，目前常見的JDK還有JRocket和IBM的JDK。其中JRocket在IO方面比Sun的高很多，不過Sun JDK6.0以後提高也很大。而且JRocket在垃圾回收方面，也具有優勢，其可設置垃圾回收的最大暫停時間也是很吸引人的。不過，系統Sun的G1實現以後，在這方面會有一個質的飛躍。