当前位置：网站首页 > IT知识 > 正文

JVM调优实战详解(手把手教你5大步骤)

liuian 2025-04-27 14:44 58 浏览

JVM调优对于提升JVM性能很重要，而且大厂也爱考察，下面我重点来详解JVM调优实战的步骤以及JVM调优实战案例@mikechen

本篇已收于mikechen原创超30万字《阿里架构师进阶专题合集》里面。

JVM调优

JVM调优实战是指对Java虚拟机进行性能优化的实际应用。

JVM调优实战主要是通过优化JVM的内存管理、垃圾回收、线程管理、类加载、编译器等方面来提高Java应用程序的性能和稳定性。

JVM调优步骤

JVM调优实战通常需要经过以下步骤：

1.监控GC的状态

使用各种JVM调优工具，查看当前日志，分析当前JVM调优参数设置，并且分析当前堆内存快照和gc日志。

比如，使用工具：Java VisualVM、JConsole、Java Mission Control（JMC）...等工具。

可以用于实时监控： JVM 的内存使用情况、线程状态、GC 行为...等。

2.生成堆的dump文件

可以通过Java的jmap命令来生成dump该文件:

jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof <pid>

使用工具分析：将生成的 Dump 文件导入到工具中分析：

比如：Eclipse MAT (Memory Analyzer Tool)，用于查找内存泄漏、分析对象的引用链，特别是Dump 文件比较大的场景。

以及，Visual VM，可视化工具，用于查看堆内存结构、和对象分布。

3.监控工具分析

在 JVM 调优过程中，监控工具的作用非常重要，通过它们可以识别性能瓶颈、和内存管理问题。

比如：使用监控工具分析应用程序的性能瓶颈，查看GC的情况、和内存使用情况...等等。

4.调优参数

调整JVM的参数，增加堆内存的大小，减少GC的频率。

比如：

堆内存大小：-Xms：初始堆大小；-Xmx：最大堆大小；
新生代和老年代大小：-Xmn：新生代大小，新生代越大，GC 频率会降低；-XX:NewRatio：新生代、与老年代的比例。
GC 算法：-XX:+UseG1GC：G1 GC 是大多数应用程序的推荐垃圾回收器；-XX:+UseZGC：适合超低延迟应用；-XX:+UseParallelGC：适合高吞吐量应用，能最大化利用多核 CPU。

5.不断的试验和试错

JVM参数的调整需要结合具体应用程序的情况来进行，不同的应用程序可能需要不同的参数调整，所以需要进行反复测试和调整。

另外，性能调优是一个持续的过程，需要不断地监控和优化。

JVM调优实战

JVM调优实战代码案例，以提高应用程序的内存使用效率为例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class TransactionProcessor {
    // 模拟交易数据
    private static List<String> transactions = new ArrayList<>();
    
    public static void main(String[] args) {
        // 使用线程模拟并发处理交易
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                while (true) {
                    processTransaction();
                    try {
                        Thread.sleep(100);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }).start();
        }
    }
    
    // 模拟交易处理，产生大量临时对象
    public static void processTransaction() {
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            transactions.add("Transaction ID: " + random.nextInt());
        }
    }
}

上述代码，高并发的交易处理，应用出现了内存溢出、和频繁 GC 的问题。

transactions 列表不断增长，未进行清理，导致系统占用大量内存，最终出现 OutOfMemoryError。

为了解决这个问题，我们可以使用JVM参数进行内存优化。

-Xms4g -Xmx8g -Xmn2g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:gc.log

其中：