通过JVM的这些选项:Xms/Xmx/PermSize/MaxPermSize可以牵扯出很多问题,比如性能调优等。
说明:以下转载没经过实践。转自:
Java JVM虚拟机选项Xms/Xmx/PermSize/MaxPermSize(转)

  • 经验实例(参考):
    设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M,以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下,减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的,不能无限生成,经验值在3000~5000左右。
  • 参数的含义:
    • -vmargs -Xms128M -Xmx512M -XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128M
    • -vmargs:说明后面是VM的参数,所以后面的其实都是JVM的参数了
    • -Xms128m:JVM初始分配的堆内存
    • -Xmx512m:JVM最大允许分配的堆内存,按需分配
    • -XX:PermSize=64M:JVM初始分配的非堆内存
    • -XX:MaxPermSize=128M:JVM最大允许分配的非堆内存,按需分配

VM内存管理的机制:

1、堆(Heap)和非堆(Non-heap)内存

按照官方的说法:“Java虚拟机具有一个堆,堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配。堆是在Java虚拟机启动时创建的。”,“在JVM中堆之外的内存称为非堆内存(Non-heap memory)”。

可以看出JVM主要管理两种类型的内存:堆和非堆。简单来说堆就是Java代码可及的内存,是留给开发人员使用的;非堆就是JVM留给自己用的,所以方法区、JVM内部处理或优化所需的内存(如JIT编译后的代码缓存)、每个类结构(如运行时常数池、字段和方法数据)以及方法和构造方法的代码都在非堆内存中。

1.1、堆内存分配

JVM初始分配的堆内存由-Xms指定,默认是物理内存的1/64;JVM最大分配的堆内存由-Xmx指定,默认是物理内存的1/4。默认空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制;

空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。因此服务器一般设置-Xms、-Xmx 相等以避免在每次GC 后调整堆的大小。

说明:如果-Xmx不指定或者指定偏小,应用可能会导致java.lang.OutOfMemory错误,此错误来自JVM,不是Throwable的,无法用try…catch捕捉。

1.2、非堆内存分配

JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值,默认是物理内存的1/64;由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小,默认是物理内存的1/4。(还有一说:MaxPermSize缺省值和-server -client选项相关,-server选项下默认MaxPermSize为64m,-client选项下默认MaxPermSize为32m。这个我没有实验。)

上面错误信息中的PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域。还没有弄明白PermGen space是属于非堆内存,还是就是非堆内存,但至少是属于了。

XX:MaxPermSize设置过小会导致java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 就是内存益出。

说说为什么会内存益出:

这一部分内存用于存放Class和Meta的信息,Class在被 Load的时候被放入PermGen space区域,它和存放Instance的Heap区域不同。
GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理,所以如果你的APP会LOAD很多CLASS 的话,就很可能出现PermGen space错误。这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。

2、JVM内存限制(最大值)

首先JVM内存限制于实际的最大物理内存,假设物理内存无限大的话,JVM内存的最大值跟操作系统有很大的关系。简单的说就32位处理器虽然可控内存空间有4GB,但是具体的操作系统会给一个限制,这个限制一般是2GB-3GB(一般来说Windows系统下为1.5G-2G,Linux系统下为2G-3G),而64bit以上的处理器就不会有限制了。

为什么有的机器我将-Xmx和-XX:MaxPermSize都设置为512M之后Eclipse可以启动,而有些机器无法启动?

通过上面对JVM内存管理的介绍我们已经了解到JVM内存包含两种:堆内存和非堆内存,另外JVM最大内存首先取决于实际的物理内存和操作系统。所以说设置VM参数导致程序无法启动主要有以下几种原因:

参数中-Xms的值大于-Xmx,或者-XX:PermSize的值大于-XX:MaxPermSize;
-Xmx的值和-XX:MaxPermSize的总和超过了JVM内存的最大限制,比如当前操作系统最大内存限制,或者实际的物理内存等等。说到实际物理内存这里需要说明一点的是,如果你的内存是1024MB,但实际系统中用到的并不可能是1024MB,因为有一部分被硬件占用了。

3、堆大小设置

JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。

3.1、典型设置:

3.1.1、java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g-Xss128k

  • -Xmx3550m:设置JVM最大可用内存为3550M。
  • -Xms3550m:设置JVM促使内存为3550m。此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
  • -Xmn2g:设置年轻代大小为2G。整个JVM内存大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m,所以增大年轻代后,将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大,Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。
  • -Xss128k:设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M,以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下,减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的,不能无限生成,经验值在3000~5000左右。

3.1.2、java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0

  • -XX:NewRatio=4: 设置年轻代(包括Eden和两个Survivor区)与年老代的比值(除去持久代)。设置为4,则年轻代与年老代所占比值为1:4,年轻代占整个堆栈的1/5
  • -XX:SurvivorRatio=4: 设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为4,则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:4,一个Survivor区占整个年轻代的1/6
  • -XX:MaxPermSize=16m: 设置持久代大小为16m。
  • -XX:MaxTenuringThreshold=0: 设置垃圾最大年龄。如果设置为0的话,则年轻代对象不经过Survivor区,直接进入年老代。对于年老代比较多的应用,可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值,则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制,这样可以增加对象再年轻代的存活时间,增加在年轻代即被回收的概论。

4、回收器选择

JVM给了三种选择:串行收集器、并行收集器、并发收集器,但是串行收集器只适用于小数据量的情况,所以这里的选择主要针对并行收集器和并发收集器。默认情况下,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启动时加入相应参数。JDK5.0以后,JVM会根据当前系统配置进行判断。

4.1、吞吐量优先的并行收集器

如上文所述,并行收集器主要以到达一定的吞吐量为目标,适用于科学技术和后台处理等。

4.1.1、典型配置:

4.1.1.1、java -Xmx3800m -Xms3800m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20

  • -XX:+UseParallelGC:选择垃圾收集器为并行收集器。此配置仅对年轻代有效。即上述配置下,年轻代使用并发收集,而年老代仍旧使用串行收集。
  • -XX:ParallelGCThreads=20:配置并行收集器的线程数,即:同时多少个线程一起进行垃圾回收。此值最好配置与处理器数目相等。

4.1.1.2、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为并行收集。JDK6.0支持对年老代并行收集。

4.1.1.3、java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100

  • -XX:MaxGCPauseMillis=100: 设置每次年轻代垃圾回收的最长时间,如果无法满足此时间,JVM会自动调整年轻代大小,以满足此值。

4.1.1.4、java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy

  • -XX:+UseAdaptiveSizePolicy:设置此选项后,并行收集器会自动选择年轻代区大小和相应的Survivor区比例,以达到目标系统规定的最低相应时间或者收集频率等,此值建议使用并行收集器时,一直打开。

4.2、响应时间优先的并发收集器

如上文所述,并发收集器主要是保证系统的响应时间,减少垃圾收集时的停顿时间。适用于应用服务器、电信领域等。

4.2.1、典型配置:

4.2.1.1、java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC

  • -XX:+UseConcMarkSweepGC:设置年老代为并发收集。测试中配置这个以后,-XX:NewRatio=4的配置失效了,原因不明。所以,此时年轻代大小最好用-Xmn设置。
  • -XX:+UseParNewGC:设置年轻代为并行收集。可与CMS收集同时使用。JDK5.0以上,JVM会根据系统配置自行设置,所以无需再设置此值。

4.2.1.2、java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection

  • -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction:由于并发收集器不对内存空间进行压缩、整理,所以运行一段时间以后会产生“碎片”,使得运行效率降低。此值设置运行多少次GC以后对内存空间进行压缩、整理。
  • -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:打开对年老代的压缩。可能会影响性能,但是可以消除碎片

4.3、辅助信息

JVM提供了大量命令行参数,打印信息,供调试使用。主要有以下一些:

4.3.1、-XX:+PrintGC

输出形式:

[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs]
[Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]

4.3.2、-XX:+PrintGCDetails

输出形式:

[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]

4.3.3、-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGC:

PrintGCTimeStamps可与上面两个混合使用

输出形式:

11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]

4.3.4、-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime:

打印每次垃圾回收前,程序未中断的执行时间。可与上面混合使用
输出形式:

Application time: 0.5291524 seconds

4.3.5、-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime:

打印垃圾回收期间程序暂停的时间。可与上面混合使用
输出形式:

Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds

4.3.6、-XX:PrintHeapAtGC:

打印GC前后的详细堆栈信息
输出形式:

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]

4.3.7、-Xloggc:filename:

与上面几个配合使用,把相关日志信息记录到文件以便分析。

5、常见配置汇总

5.1、堆设置

  • -Xms:初始堆大小
  • -Xmx:最大堆大小
  • -XX:NewSize=n:设置年轻代大小
  • -XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如:为3,表示年轻代与年老代比值为1:3,年轻代占整个年轻代年老代和的1/4
  • -XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如:3,表示Eden:Survivor=3:2,一个Survivor区占整个年轻代的1/5
  • -XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小

5.2、收集器设置

  • -XX:+UseSerialGC:设置串行收集器
  • -XX:+UseParallelGC:设置并行收集器
  • -XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器
  • -XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器

5.3、垃圾回收统计信息

  • -XX:+PrintGC
  • -XX:+PrintGCDetails
  • -XX:+PrintGCTimeStamps
  • -Xloggc:filename

5.4、并行收集器设置

  • -XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。
  • -XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间
  • -XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)

5.5、并发收集器设置

-XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。
-XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时,使用的CPU数。并行收集线程数。

6、调优总结

6.1、年轻代大小选择

响应时间优先的应用:尽可能设大,直到接近系统的最低响应时间限制(根据实际情况选择)。在此种情况下,年轻代收集发生的频率也是最小的。同时,减少到达年老代的对象。
吞吐量优先的应用:尽可能的设置大,可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求,垃圾收集可以并行进行,一般适合8CPU以上的应用。

6.2、年老代大小选择

6.2.1、响应时间优先的应用:

年老代使用并发收集器,所以其大小需要小心设置,一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了,可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式;如果堆大了,则需要较长的收集时间。最优化的方案,一般需要参考以下数据获得:

  • 并发垃圾收集信息
  • 持久代并发收集次数
  • 传统GC信息
  • 花在年轻代和年老代回收上的时间比例
  • 减少年轻代和年老代花费的时间,一般会提高应用的效率。

6.2.2、吞吐量优先的应用:

一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是,这样可以尽可能回收掉大部分短期对象,减少中期的对象,而年老代尽存放长期存活对象。

6.3、较小堆引起的碎片问题

因为年老代的并发收集器使用标记、清除算法,所以不会对堆进行压缩。当收集器回收时,他会把相邻的空间进行合并,这样可以分配给较大的对象。但是,当堆空间较小时,运行一段时间以后,就会出现“碎片”,如果并发收集器找不到足够的空间,那么并发收集器将会停止,然后使用传统的标记、清除方式进行回收。如果出现“碎片”,可能需要进行如下配置:

  • -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:使用并发收集器时,开启对年老代的压缩。
  • -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:上面配置开启的情况下,这里设置多少次Full GC后,对年老代进行压缩

7、调优实例

环境LinuxAS4,resin2.1.17,JDK6.0,2CPU,4G内存,dell2950服务器。

7.1、JVM调优之串行垃圾回收

也就是默认配置,完成10万request用时153秒。JVM参数配置如下:

$JAVA_ARGS.="-Dresin.home=$SERVER_ROOT-server
-Xms2048M-Xmx2048M-Xmn512M
-XX:PermSize=256M-XX:MaxPermSize=256M
-XX:MaxTenuringThreshold=7-XX:GCTimeRatio=19
-Xnoclassgc-Xloggc:log/gc.log
-XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps";

这种配置一般在resin启动24小时内似乎没有大问题,网站可以正常访问,但查看日志发现,在接近24小时时,FullGC执行越来越频繁,大约每隔3分钟就有一次FullGC,每次FullGC系统会停顿6秒左右,作为一个网站来说,用户等待6秒恐怕太长了,所以这种方式有待改善。MaxTenuringThreshold=7表示一个对象如果在救助空间移动7次还没有被回收就放入年老代,GCTimeRatio=19表示java可以用5%的时间来做垃圾回收,1/(1+19)=1/20=5%。

7.2、JVM调优之并行回收

完成10万request用时117秒,配置如下:

$JAVA_ARGS.="-Dresin.home=$SERVER_ROOT-server-Xmx2048M
-Xms2048M-Xmn512M-XX:PermSize=256M-XX:MaxPermSize=256M
-Xnoclassgc-Xloggc:log/gc.log-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps-XX:+UseParallelGC-XX:ParallelGCThreads=20
-XX:+UseParallelOldGC-XX:MaxGCPauseMillis=500
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy-XX:MaxTenuringThreshold=7
-XX:GCTimeRatio=19";

并行回收我尝试过多种组合配置,似乎都没什么用,resin启动3小时左右就会停顿,时间超过10秒。也有可能是参数设置不够好的原因,MaxGCPauseMillis表示GC最大停顿时间,在resin刚启动还没有执行FullGC时系统是正常的,但一旦执行FullGC,MaxGCPauseMillis根本没有用,停顿时间可能超过20秒,之后会发生什么我也不再关心了,赶紧重启resin,尝试其他回收策略。

7.3、JVM调优之并发回收

完成10万request用时60秒,比并行回收差不多快一倍,是默认回收策略性能的2.5倍,配置如下:

$JAVA_ARGS.="-Dresin.home=$SERVER_ROOT-server
-Xms2048M-Xmx2048M-Xmn512M-XX:PermSize=256M
-XX:MaxPermSize=256M-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:MaxTenuringThreshold=7-XX:GCTimeRatio=19
-Xnoclassgc-Xloggc:log/gc.log-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0";

这个配置虽然不会出现10秒连不上的情况,但系统重启3个小时左右,每隔几分钟就会有5秒连不上的情况,查看gc.log,发现在执行ParNewGC时有个promotionfailed错误,从而转向执行FullGC,造成系统停顿,而且会很频繁,每隔几分钟就有一次,所以还得改善。UseCMSCompactAtFullCollection是表是执行FullGC后对内存进行整理压缩,免得产生内存碎片,CMSFullGCsBeforeCompaction=N表示执行N次FullGC后执行内存压缩。

7.4、JVM调优之增量回收

完成10万request用时171秒,太慢了,配置如下:

$JAVA_ARGS.="-Dresin.home=$SERVER_ROOT-server
-Xms2048M-Xmx2048M-Xmn512M-XX:PermSize=256M
-XX:MaxPermSize=256M-XX:MaxTenuringThreshold=7
-XX:GCTimeRatio=19-Xnoclassgc-Xloggc:log/gc.log
-XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps-Xincgc";

似乎回收得也不太干净,而且也对性能有较大影响,不值得试。

7.5、JVM调优之并发回收的I-CMS模式

和增量回收差不多,完成10万request用时170秒。配置如下:

$JAVA_ARGS.="-Dresin.home=$SERVER_ROOT-server
-Xms2048M-Xmx2048M-Xmn512M-XX:PermSize=256M
-XX:MaxPermSize=256M-XX:MaxTenuringThreshold=7
-XX:GCTimeRatio=19-Xnoclassgc-Xloggc:log/gc.log
-XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+UseConcMarkSweepGC-XX:+CMSIncrementalMode
-XX:+CMSIncrementalPacing
-XX:CMSIncrementalDutyCycleMin=0
-XX:CMSIncrementalDutyCycle=10-XX:-TraceClassUnloading";

采用了sun推荐的参数,回收效果不好,照样有停顿,数小时之内就会频繁出现停顿,什么sun推荐的参数,照样不好使。

7.6、JVM调优之递增式低暂停收集器

又叫什么火车式回收,完成10万request用时153秒,配置如下:

$JAVA_ARGS.="-Dresin.home=$SERVER_ROOT-server
-Xms2048M-Xmx2048M-Xmn512M-XX:PermSize=256M
-XX:MaxPermSize=256M-XX:MaxTenuringThreshold=7
-XX:GCTimeRatio=19-Xnoclassgc-Xloggc:log/gc.log
-XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps-XX:+UseTrainGC";

该配置效果也不好,影响性能,所以没试。

7.7、并发回收

相比之下,还是并发回收比较好,性能比较高,只要能解决ParNewGC(并行回收年轻代)时的promotionfailed错误就一切好办了,查了很多文章,发现引起promotionfailed错误的原因是CMS来不及回收(CMS默认在年老代占到90%左右才会执行),年老代又没有足够的空间供GC把一些活的对象从年轻代移到年老代,所以执行FullGC。CMSInitiatingOccupancyFraction=70表示年老代占到约70%时就开始执行CMS,这样就不会出现FullGC了。SoftRefLRUPolicyMSPerMB这个参数也是我认为比较有用的,我觉得没必要等1秒,所以设置成0。配置如下

$JAVA_ARGS.="-Dresin.home=$SERVER_ROOT-server-Xms2048M
-Xmx2048M-Xmn512M-XX:PermSize=256M-XX:MaxPermSize=256M
-XX:SurvivorRatio=8-XX:MaxTenuringThreshold=7
-XX:GCTimeRatio=19-Xnoclassgc-XX:+DisableExplicitGC
-XX:+UseParNewGC-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+CMSPermGenSweepingEnabled
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled-XX:-CMSParallelRemarkEnabled
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0-XX:+PrintClassHistogram
-XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime
-Xloggc:log/gc.log";

上面这个配置内存上升的很慢,24小时之内几乎没有停顿现象,最长的只停滞了0.8s,ParNewGC每30秒左右才执行一次,每次回收约0.2秒,看来问题应该暂时解决了。
参数不明白的可以上网查,本人认为比较重要的几个参数是:

-Xms-Xmx-XmnMaxTenuringThresholdGCTimeRatioUse
ConcMarkSweepGCCMSInitiatingOccupancyFractionSoftRefLRUPolicyMSPerMB

eclipse中配置JVM参数:-Xmx1024M-Xms1000M-server-XX:PermSize=64M-XX:MaxPermSize=128m

参考:
http://technique-digest.iteye.com/blog/1123046(以上内容部分转自此篇文章)
http://www.360doc.com/content/15/0330/12/16782314_459269672.shtml(以上部分内容转自此篇文章)
http://www.51testing.com/html/80/n-862780.html(JVM的参数调优,解决GC回收时卡顿的问题)
http://www.importnew.com/15934.html(为什么JVM指定-Xmx参数后占用内存会变少?)
http://www.cnblogs.com/chengxin1982/p/3818448.html
http://unixboy.iteye.com/blog/174173(以上内容部分转自此篇文章)
http://www.cnblogs.com/koik/p/4452029.html
http://cxh61207.iteye.com/blog/1160663
http://blog.chinaunix.net/uid-26602509-id-4110150.html(Tomcat内存调优)
http://blog.csdn.net/zhushuai1221/article/details/51027024
http://developer.51cto.com/art/201201/312639.htm(调优专题频道)
http://developer.51cto.com/art/201009/227848_all.htm(JVM调优实例,以上部分内容转自此篇文章)
http://www.cnblogs.com/zhguang/p/Java-JVM-GC.html
http://uule.iteye.com/blog/2114697
http://blog.sina.com.cn/s/blog_3f12afd00100zpvf.html
http://yjph83.iteye.com/blog/2108105

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