JVM 优化指南
JVM 优化指南
1. JVM 参数配置
1.1 基础参数配置
设置堆内存大小
-Xms2048m
-Xmx2048m
设置新生代大小
-Xmn1024m
设置元空间大小
-XX:MetaspaceSize=256m
-XX:MaxMetaspaceSize=256m
设置线程栈大小
-Xss512k
1.2 垃圾回收器配置
使用 G1 垃圾回收器
-XX:+UseG1GC
设置期望停顿时间
-XX:MaxGCPauseMillis=200
设置并发线程数
-XX:ConcGCThreads=5
设置标记线程数
-XX:ParallelGCThreads=8
2. 优化建议
2.1 内存优化
-
堆内存设置
- 建议将 -Xms 和 -Xmx 设置为相同值,避免堆内存动态调整
- 堆内存大小建议不超过可用物理内存的 70%
-
新生代设置
- 新生代大小一般设置为堆内存的 1/3 到 1/4
- 根据对象存活率调整新生代大小
-
元空间设置
- 根据应用程序类加载情况适当设置
- 建议设置初始值,避免运行时动态扩展
2.2 垃圾回收优化
-
选择合适的垃圾回收器
- 推荐使用 G1 垃圾回收器
- 对于小内存应用,可以使用 ParNew + CMS
-
GC 日志配置
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc:/path/to/gc.log
2.3 线程优化
-
线程池配置
- 根据 CPU 核心数配置线程池大小
- 使用 SpringBoot 提供的线程池配置
-
线程栈大小
- 默认 1M,可根据需求调整
- 建议不要设置过大,以免影响创建线程数量
3. 监控和调优工具
-
JDK 自带工具
- jstat:查看 GC 状态
- jmap:导出堆内存快照
- jstack:查看线程状态
-
第三方工具
- Arthas:阿里开源的 Java 诊断工具
- JProfiler:性能分析工具
- MAT:内存分析工具
4. 常见问题解决方案
4.1 内存泄漏
- 使用 MAT 分析堆内存快照
- 检查长期存活对象
- 排查资源未释放问题
4.2 频繁 Full GC
- 增大堆内存空间
- 优化对象创建和回收
- 检查大对象分配
4.3 性能调优步骤
- 收集性能数据
- 分析 GC 日志
- 调整 JVM 参数
- 验证优化效果
5. 生产环境配置示例
5.1 8G 内存服务器配置
-Xms4096m
-Xmx4096m
-Xmn1536m
-XX:MetaspaceSize=256m
-XX:MaxMetaspaceSize=256m
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=200
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc:/logs/gc.log
5.2 16G 内存服务器配置
-Xms8192m
-Xmx8192m
-Xmn3072m
-XX:MetaspaceSize=512m
-XX:MaxMetaspaceSize=512m
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=200
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc:/logs/gc.log
6. 注意事项
- 在修改 JVM 参数前,先备份当前配置
- 修改参数后需要进行充分测试
- 保持对系统的监控,及时发现问题
- 根据实际情况调整参数,不要盲目照搬
7. 参考资料
- SpringBoot 官方文档
- Java GC 调优指南
- G1 GC 官方文档
相关文章:
JVM 优化指南
JVM 优化指南 1. JVM 参数配置 1.1 基础参数配置 设置堆内存大小 -Xms2048m -Xmx2048m 设置新生代大小 -Xmn1024m 设置元空间大小 -XX:MetaspaceSize256m -XX:MaxMetaspaceSize256m 设置线程栈大小 -Xss512k1.2 垃圾回收器配置 使用 G1 垃圾回收器 -XX:UseG1GC 设置期望停顿…...
关机重启后,GitLab服务异常
整理机房,关闭了所有主机重新上架。 上架后开机,所有主机硬件启动正常。 其中一台GitLab服务器启动正常,使用gitlab-ctl status查看服务业正常。 但使用web登陆却失败,如下图: 反复测试,发现无论使用正确密码还是错误密码都是同样的提示。很大可能是数据库的问题。 使…...
谷粒商城-高级篇完结-Sleuth+Zipkin 服务链路追踪
1、基本概念和整合 1.1、为什么用 微服务架构是一个分布式架构,它按业务划分服务单元,一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多,业务的复杂性,如果出现了错误和异常,很难去定位 。主要体现在&#…...
C语言基本知识复习浓缩版:标识符、函数、进制、数据类型
C语言基本知识复习浓缩版:标识符、函数、进制、数据类型 【c语言期末复习3小时速成【完整全集】期末速成含考试题c语言期末速成突击复习C语言补考C语言期末大一】 B站看到的复习C语言视频,感觉非常棒,就跟着进行了一下学习。众所周知&#…...
selenium已经登陆了 我怎么查看 网页 在fRequest xhr 的数据呢
在使用 Selenium 登录网页后,查看网页的 XHR 请求数据可以通过以下几种方法: ### 1. 使用浏览器开发者工具 - **手动查看**: - 打开浏览器的开发者工具(按 F12 或右键点击页面元素选择“检查”)。 - 切换到“Netw…...
Bash语言的数据库编程
Bash语言的数据库编程 引言 在现代软件开发中,数据库编程是一个不可或缺的部分。从小型项目到大型系统,数据库通常是存储和管理数据的核心。然而,许多开发者往往将焦点放在高级编程语言如Python、Java或C#上,忽视了Shell脚本语言…...
易支付二次元网站源码及部署教程
易支付二次元网站源码及部署教程 引言 在当今数字化时代,二次元文化逐渐成为年轻人生活中不可或缺的一部分。为了满足这一庞大用户群体的需求,搭建一个二次元主题网站显得尤为重要。本文将为您详细介绍易支付二次元网站源码的特点及其部署教程…...
ios脚本巨魔商店多巴胺越狱基本操作教程
准备工作 确认设备兼容性:A9-A11(iPhone6s-X):iOS15.0-16.6.1;A12-A14(iPhoneXR-12PM):iOS15.0-16.5.1;A15-A16(iPhone13-…...
ScratchLLMStepByStep:SFT之分类微调
1. 引言 前面我们花了三节内容来介绍预训练,包括如何从零搭建、如何加速运算、如何分布式加速训练,本节开始我们将进入监督微调(SFT)阶段。 常见语言模型的微调任务有两类,分类微调和指令微调。 分类微调模型通常是…...
人工智能知识分享第十天-机器学习_聚类算法
聚类算法 1 聚类算法简介 1.1 聚类算法介绍 一种典型的无监督学习算法,主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。 目的是将数据集中的对象分成多个簇(Cluster),使得同一簇内的对象相似度较高,而不同簇之间的对象相…...
MySQL和Hive中的行转列、列转行
水善利万物而不争,处众人之所恶,故几于道💦 文章目录 MySQL1.行转列2.列转行 Hive1.行转列2.列转行(1)侧窗(2)union MySQL 1.行转列 把多行转成列。直接group,sum(if()) 2.列转行 Hive 1.行转列 select name,sum(if(kmshuxu…...
汽车供应链关键节点:物流采购成本管理全解析
在汽车行业,供应链管理是一项至关重要的任务。汽车制造从零部件的生产到整车的交付,涉及多个环节,其中物流、采购与成本管理是核心节点。本文将深入分析这些关键环节,探讨如何通过供应商管理系统及相关工具优化供应链管理。 一、…...
USB 驱动开发 --- Gadget 设备连接 Windows 免驱
环境信息 测试使用 DuoS(Arm CA53, Linux 5.10) 搭建方案验证环境,使用 USB sniff Wirekshark 抓包分析,合照如下: 注:左侧图中设备:1. 蓝色,USB sniff 非侵入工 USB 抓包工具;2. …...
计算机网络之---数据链路层的功能与作用
数据链路层概念 数据链路层(Data Link Layer)是计算机网络中的第二层,它位于物理层和网络层之间,主要负责数据在物理链路上的可靠传输。其基本功能是将网络层传来的数据分成帧,并负责在物理链路上可靠地传输这些数据帧…...
前端 图片上鼠标画矩形框,标注文字,任意删除
效果: 页面描述: 对给定的几张图片,每张能用鼠标在图上画框,标注相关文字,框的颜色和文字内容能自定义改变,能删除任意画过的框。 实现思路: 1、对给定的这几张图片,用分页器绑定…...
为什么HTTP请求后面有时带一个sign参数(HTTP请求签名校验)
前言 最近在开发过程中,发现前端有很多的接口发送请求时都会携带signxxxx参数,但是后端明明没有写,也不需要这个参数,后面才知道,这个前面是为了给http请求签名,主要是为了防止请求体和请求参数被拦截篡改…...
第二十八周机器学习笔记:PINN求正反解求PDE文献阅读——反问题、动手深度学习
第二十八周周报 一、文献阅读题目信息摘要Abstract网络架构实验——Data-driven discovery of partial differential equations(偏微分方程的数据驱动发现)1. Continuous time models(连续时间模型)例子:(Navier–Stok…...
计算机毕业设计hadoop+spark知网文献论文推荐系统 知识图谱 知网爬虫 知网数据分析 知网大数据 知网可视化 预测系统 大数据毕业设计 机器学习
温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 作者简介:Java领…...
C#Struct堆栈
Struct若其内部含有堆对象,Struct的该对象放在堆上; Struct当做参数传递时,其堆属性作为引用传递,值属性还是作为值传递; struct TS { public int[] t1; public int t2; } public void TF1(TS t) { int[] t1 t.t1; …...
页面转 PDF 功能的实现思路与使用方法
引言 在 Web 开发中,有时我们需要将页面的特定部分转换为 PDF 格式,以便用户下载和保存。本文将详细介绍如何使用 html2canvas 和 jspdf 这两个强大的库来实现这一功能,并且结合实际代码讲解其实现思路与使用方法。完整源码(src/…...
谷歌浏览器插件
项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0:开发环境同步测试 cookie 至 localhost,便于本地请求服务携带 cookie 参考地址:https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来,加在到扩展即可使用FeHelp…...
从零实现富文本编辑器#5-编辑器选区模型的状态结构表达
先前我们总结了浏览器选区模型的交互策略,并且实现了基本的选区操作,还调研了自绘选区的实现。那么相对的,我们还需要设计编辑器的选区表达,也可以称为模型选区。编辑器中应用变更时的操作范围,就是以模型选区为基准来…...
[ICLR 2022]How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks?
论文网址:pdf 英文是纯手打的!论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用 目录 1. 心得 2. 论文逐段精读 2.1. Abstract 2…...
C++ 基础特性深度解析
目录 引言 一、命名空间(namespace) C 中的命名空间 与 C 语言的对比 二、缺省参数 C 中的缺省参数 与 C 语言的对比 三、引用(reference) C 中的引用 与 C 语言的对比 四、inline(内联函数…...
ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法
文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...
前端开发面试题总结-JavaScript篇(一)
文章目录 JavaScript高频问答一、作用域与闭包1.什么是闭包(Closure)?闭包有什么应用场景和潜在问题?2.解释 JavaScript 的作用域链(Scope Chain) 二、原型与继承3.原型链是什么?如何实现继承&a…...
在web-view 加载的本地及远程HTML中调用uniapp的API及网页和vue页面是如何通讯的?
uni-app 中 Web-view 与 Vue 页面的通讯机制详解 一、Web-view 简介 Web-view 是 uni-app 提供的一个重要组件,用于在原生应用中加载 HTML 页面: 支持加载本地 HTML 文件支持加载远程 HTML 页面实现 Web 与原生的双向通讯可用于嵌入第三方网页或 H5 应…...
华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合
在快节奏的现代生活中,我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴,它不仅是冰冷的科技工具,更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下,华硕a豆14 Air香氛版翩然而至,它以一种前所未有的方式&#x…...
HDFS分布式存储 zookeeper
hadoop介绍 狭义上hadoop是指apache的一款开源软件 用java语言实现开源框架,允许使用简单的变成模型跨计算机对大型集群进行分布式处理(1.海量的数据存储 2.海量数据的计算)Hadoop核心组件 hdfs(分布式文件存储系统)&a…...
【MATLAB代码】基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),附源代码|订阅专栏后可直接查看
文章所述的代码实现了基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),针对传感器观测数据中存在的脉冲型异常噪声问题,通过非线性加权机制提升滤波器的抗干扰能力。代码通过对比传统KF与MCC-KF在含异常值场景下的表现,验证了后者在状态估计鲁棒性方面的显著优…...
