1. JVM Tuning基础知识
1.1 Java堆结构
Java堆可以处于物理上不连续的内存空间上，只要逻辑上是连续的即可。Java堆就是各种对象分配和保存的内存空间，线程间共享。Java堆分为Eden区，Survivor区，tenured区和Permanent区，如下图所示。
Java堆的分配原则如下：
Java堆分布如下图所示，新的类的实例大部分在Eden（之所以用Eden这个词也就是表示初创起始的意思）区分配。 Eden区满的时候，或者需要GC时，依然存活的对象将被复制到Survivor区，一共有两个survivor区，当一个survivor区满时，依然存活的对象将被复制到另一个survivor区。 当survivor区全满时，从第一个survivor区复制过来的，且此时还存活的对象将被复制到Tenured Generation（年老代） Perm Generation用于存放静态文件，持久代大小可以通过MaxPermSize进行设置。
Perm Generation是JVM的驻留内存，用于存放JDK自身携带的CLASS，Interface的元数据等。被装载进此区域的数据是不会被垃圾回收器GC回收掉的，关闭JVM时，释放此区域所控制的内存。
Java对象的声明周期在堆中从Young到Tenured，这个期间从Eden诞生到Tenured死亡。当EDEN区不够用时，将触发 minor gc，GC会对EDEN区进行垃圾回收，将不再使用的对象进行销毁，同时如果发现对象还被其他对象引用，则将对象移动到survivor区，后面依此类 推，当Tenured区发生GC时，称为major gc，由于java中大部分对象的生命周期都很短，所以GC一般发生在Eden区，因此minor gc发生的频率比major gc要高很多。如果最后整个堆空间都满了，则会爆出异常JVM对空间溢出：java.lang.OutOfMemoryError: java heap space。
1.2 JVM GC算法枚举
Mark-sweep算法
即标记回收算法，将需要回收的对象标记，再统一回收。这种算法适合Perm代的对象，以为Perm代的存储空间比较大，需要回收的又不多。
Copying算法
即复制算法，直接拷贝。适合Eden区的对象向survivor区拷贝，因为Eden区的对象大部分都需要GC，而且Eden区的容量小。
Mark-compact算法
即标记整理算法，与标记清除算法不同，标记整理算法避免了内存碎片问题，它将所有存活的对象向内存的一端移动，“整理”完成后，一端是存活的对象一端是可回收内存，然后直接清除可回收内存。
1.3 GC收集器
Serial收集器
最基本、最古老的收集器。这是一个单线程收集器，GC过程中，应用会被停掉，即stop-the-world。
Parnew收集器
实现代码与serial差不多，不同的是这是一个多线程回收器。
Paralled scavenge收集器
Paralled scavenger收集器是一个新生代回收器，使用复制算法，也是一个多线程并行收集器。parallel scavenge收集器专注于提高吞吐量，吞吐量定义为：
吞吐量 = 用户程序执行时间/（用户程序执行时间 + 垃圾回收时间）
Serial old收集器
Serial old是Serial收集器的老年代版本。
Parallel old收集器
Parallel Scavenge收集器的老年代版本。使用标记-整理算法。
CMS（concurrent mark sweep）收集器：并发标记清除收集器，以最短停顿时间为目标的收集器。采用标记—清除算法实现。
2.VisualVM1实际监控JVM状态
2.1 常用调优参数列表
主要需要熟悉的是总存储空间大小，各个区的比例设置，针对不同的区设定不同的回收器和回收算法。在默认情况下有些选项是不打开的，因此需要手动配置，并且根据自己应用的情况选择适当的参数。
| 参数 | 描述 |
| –XX:+UseSerialGC | 使用串行GC收集器 |
| –XX:+UseParallelGC | 使用并行GC收集器 |
| –XX:+UseParallelOldGC | 使用parallel old收集器 |
| –XX:+UseConcMarkSweepGC | 使用CMS收集器 |
| -Xms | 初始状态堆大小 |
| -Xmx | 堆的最大大小 |
| -XX:MaxPermSize=n | 设置Permanent区的大小 |
| -XX:NewSize=n | 设置Young generation大小 |
| -XX:NewRatio=n | 设置年轻代和年老代的比值 |
2.2 查看并分析GC日志
对于应用程序，在eclipse中可以通过工程属性增加VM属性，将GC输出保存为日志文件。
GC输出选项：
-XX:+PrintGC 输出GC日志 -XX:+PrintGCDetails 输出GC的详细日志 -XX:+PrintGCTimeStamps 输出GC的时间戳（以基准时间的形式） -XX:+PrintGCDateStamps 输出GC的时间戳（以日期的形式，如 2013-05-04T21:53:59.234+0800） -XX:+PrintHeapAtGC 在进行GC的前后打印出堆的信息 -Xloggc:../logs/gc.log 日志文件的输出路径
日志输出形式：
Java HotSpot(TM) Client VM (25.45-b02) for windows-x86 JRE (1.8.0_45-b14), built on Apr 10 2015 10:46:40 by "java_re" with MS VC++ 10.0 (VS2010) Memory: 4k page, physical 2074576k(402044k free), swap 4149152k(1441572k free) CommandLine flags: -XX:InitialHeapSize=16777216 -XX:MaxHeapSize=268435456 -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation Heap def new generation total 4928K, used 885K [0x04600000, 0x04b50000, 0x09b50000) eden space 4416K, 20% used [0x04600000, 0x046dd5f0, 0x04a50000) from space 512K, 0% used [0x04a50000, 0x04a50000, 0x04ad0000) to space 512K, 0% used [0x04ad0000, 0x04ad0000, 0x04b50000) tenured generation total 10944K, used 0K [0x09b50000, 0x0a600000, 0x14600000) the space 10944K, 0% used [0x09b50000, 0x09b50000, 0x09b50200, 0x0a600000) Metaspace used 98K, capacity 2242K, committed 2368K, reserved 4480K
编写了一个简单的递归计算Fibbonaccy数列的程序，并在最后增加了一句System.gc()强制进行Full GC，得到的GC日志如下，回收后Eden区使用量为0。当服务器型的应用运行起来时，免不了会有多次GC，通过GC日志可以比较容易定位性能问题，比如 full gc次数过多等。
{Heap before GC invocations=0 (full 0):
def new generation total 4928K, used 1522K [0x04600000, 0x04b50000, 0x09b50000)
eden space 4416K, 34% used [0x04600000, 0x0477c9e8, 0x04a50000)
from space 512K, 0% used [0x04a50000, 0x04a50000, 0x04ad0000)
to space 512K, 0% used [0x04ad0000, 0x04ad0000, 0x04b50000)
tenured generation total 10944K, used 0K [0x09b50000, 0x0a600000, 0x14600000)
the space 10944K, 0% used [0x09b50000, 0x09b50000, 0x09b50200, 0x0a600000)
Metaspace used 259K, capacity 2280K, committed 2368K, reserved 4480K
15.463: [Full GC (System.gc()) 15.477: [Tenured: 0K->776K(10944K), 0.0428098 secs] 1522K->776K(15872K), [Metaspace: 259K->259K(4480K)], 0.0688257 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.07 secs]
Heap after GC invocations=1 (full 1):
def new generation total 4992K, used 0K [0x04600000, 0x04b60000, 0x09b50000)
eden space 4480K, 0% used [0x04600000, 0x04600000, 0x04a60000)
from space 512K, 0% used [0x04a60000, 0x04a60000, 0x04ae0000)
to space 512K, 0% used [0x04ae0000, 0x04ae0000, 0x04b60000)
tenured generation total 10944K, used 776K [0x09b50000, 0x0a600000, 0x14600000)
the space 10944K, 7% used [0x09b50000, 0x09c122f0, 0x09c12400, 0x0a600000)
Metaspace used 259K, capacity 2280K, committed 2368K, reserved 4480K
}
Heap
def new generation total 4992K, used 45K [0x04600000, 0x04b60000, 0x09b50000)
eden space 4480K, 1% used [0x04600000, 0x0460b4a8, 0x04a60000)
from space 512K, 0% used [0x04a60000, 0x04a60000, 0x04ae0000)
to space 512K, 0% used [0x04ae0000, 0x04ae0000, 0x04b60000)
tenured generation total 10944K, used 776K [0x09b50000, 0x0a600000, 0x14600000)
the space 10944K, 7% used [0x09b50000, 0x09c122f0, 0x09c12400, 0x0a600000)
Metaspace used 259K, capacity 2280K, committed 2368K, reserved 4480K
测试环境：
JVM: Java HotSpot(TM) Client VM (25.60-b23, mixed mode, sharing)Java: version 1.8.0_60, vendor Oracle Corporation
Step1:
监控界面，能够直观地看到JVM各个区域的内存使用情况。除了监视虚拟机，还可以监视应用的内存使用情况。尝试对Eclipse的启动进行优化，可以很明显的看到eclipse启动时，S0的对象向S1拷贝，而old区的使用量略微增加。
还可以监控当前CPU和内存负载情况，类加载数量和线程数：
Step2：
eclipse安装目录下有个.ini文件，即eclipse的配置文件，将需要的参数配置填写进去即可。启动eclipse后，查看GC日志，发现整个启动过程中共发生了27次GC，其中有3次Full GC，整个启动过程，我掐指一算大概6~7秒，相当慢了。
通过参数-XX:NewSize=n 将Eden区重设为128m后，再次启动eclipse发现，这次就只发生了11次GC，下降了一般还多，启动速度也明显比原来快了一些。
Step3：
接着使用-Xverify:none禁掉类加载时的字节码验证过程 ，GC次数为10次， 现在启动速度基本为3秒多左右，比原来快了一倍。
{Heap before GC invocations=10 (full 4):
def new generation total 36864K, used 35041K [0x04400000, 0x06bf0000, 0x0eea0000)
eden space 32832K, 100% used [0x04400000, 0x06410000, 0x06410000)
from space 4032K, 54% used [0x06410000, 0x06638570, 0x06800000)
to space 4032K, 0% used [0x06800000, 0x06800000, 0x06bf0000)
tenured generation total 57224K, used 40267K [0x0eea0000, 0x12682000, 0x24400000)
the space 57224K, 70% used [0x0eea0000, 0x115f2ca0, 0x115f2e00, 0x12682000)
Metaspace used 31836K, capacity 33329K, committed 33408K, reserved 34176K
5.742: [GC (Allocation Failure) 5.742: [DefNew: 35041K->4031K(36864K), 0.0193873 secs] 75308K->46613K(94088K), 0.0194649 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]
然而这种调优粒度太粗，服务器上程序需要定位更精确的时间，所以需要更多参数来调试。