前言

抛2个问题：

1、export JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx512m -Xss256m -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=1024m  -Djava.rmi.server.hostname=136.64.45.24 -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9315 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"

---上面的"-Xms256m -Xmx512m -Xss256m -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=1024m“分别是什么意思

2、为什么调整上面这几个参数就能让java程序不卡顿，或者不报错oom

3、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space和java.lang.StackOverflowError是否熟悉，分别表示了什么错误，背后出现了什么问题

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一、JVM内存模型

• 堆：所有new对象都放在堆里，这也是JVM优化的重点。

• 栈：也叫线程栈，是每个线程独立分配的内存空间，存储的包括局部变量，操作数，动态链接，方法出口。它和堆的关系其实是堆的指针引用。

• 本地方法栈：为虚拟机用到的Native方法服务。Native方法是java通过JNI直接调用本地C/C++库，可以认为是暴露给java的本地接口。

• 方法区(元空间)：类装载系统会把class信息放到方法区，通过字节码引擎执行。会放常量（运行时常量池，那么什么是静态常量池），静态变量，类元信息。jdk8以后就叫元空间。

• 程序计数器：记录执行的代码行数的行号，比如线程暂停回来后，继续执行，就需要读取行号，继续向下执行

（一）栈的核心组成部分

• 局部变量表： 用于存放方法中的局部变量和参数

• 操作数栈： 用于存放方法执行过程中产生的中间结果

• 动态链接：方法区里面的符号引用转为直接引用（即：给出地址）

• 方法出口：记录当前执行方法执行完毕后返回主方法的下一行位置

（二）堆

所有的new对象最开始都放到Eden(伊甸)区，当Eden区沾满之后，JVM会进行一次minor gc，将发现依然存活的对象放到Survivor区，同时讲分代年龄+1（存储在object header里面），会清理eden和form区域，通过复制等算法再次将存活对象放到to区域，依次类推来回复制，当分代年龄达到15时，会挪到老年代，比如静态变量，数据库连接池，缓存就属于“老不死”。当老年代内存被占满时，就会触发full gc，full gc会对整个堆进行垃圾回收，因此非常耗时，时间很长，我们要尽量降低full gc的频次。

题外话：minor gc如何进行垃圾回收呢，这里面运用到一个可达性分析算法，里面有一个GC roots根的概念很关键，要理解一下，gc会根据该算法找出该对象的整条GC root链，定义为有效存活对象，会移动到survivor区域；剩下的对象由于找不到对象引用，因此定义为无效对象，从而进行回收。具体如下：

（为什么年轻代使用复制算法，老年代使用标记-清除算法？）

还有一种情况，只要伊甸区移动的内存大于存活区的1/2时，会直接放到老年代。

当old区内存满了后，就会触发full gc，但是发现引用还在（list还是运行），因此没法回收，但是死循环又一直在new对象，old区无内存可用，于是就OOM。

在full gc的时候针对整个heap进行寻找垃圾对象，因此会停顿用户线程（STW）。为什么要停止呢，如果不停止的话，意味着回收线程和用户线程同步执行，回收线程会认为用户线程的内存不是垃圾对象，因此不予理会，但如果用户线程很快执行完，它使用的对象就变成垃圾对象了，这时候回收线程不知道该如何处理，因此为了更好的控制内存，full gc的时候，必须暂停用户线程，回收完成后，再恢复用户线程。因此问题就出现了，如果频繁的full gc，而且收集时间非常长（因为针对整个堆内存回收）就会频繁的停止用户线程，导致系统功能暂时不可用，也就是卡顿现象或无响应。因此优化的点就一目了然： 减少full gc次数，让年轻代去收集释放垃圾对象。

二、JVM调优

为什么调优其实上面已经提前说了，所以我们调优的目的是什么呢？就是让系统更加的丝滑，让用户体验变得更好。

以下是一个亿级流量网站的一个并发计算过程demo图：

以下是关键数据计算：

• 日活：1E/20 = 500W。要估算每个人一天的日点击数。

• 日均订单：50W。这里要找业务确定转化率。

• 大促并发数：50W/50s = 1000单左右。这里要估算并发时间，这里拍脑袋是1分钟内。

• 单机并发数：1000/n。n表示是机器节点。

• 每单请求的数据量：1kb * 1000/n。1kb是单个请求的data大小，这个研发可以根据请求data json算出来。

• 单机的内存使用：300kb * 20 * 10 = 60M。300kb是n=3，20是下单逻辑中会有加减库存，优惠券，积分系统接口，10是订单查询等其他外部操作。

初始化jvm配置如下：

对应的jvm内存模型是：

1. 每一秒产生60M对象，均放到eden区

2. 到第13秒时，eden区内存即将占满（60*13 =780M），触发minor gc

3. 这时候会对前12秒的对象进行回收，第13秒产生的对象由于还在执行，因此判断为有效对象，会被移动到S0区

4. 这时候会触发jvm另外一个机制--动态年龄判断，即发现该对象大小大于survivor区内存大小的50%，会直接进入old区。因此该60M对象会直接移动到old区。因此会出现每过13秒，会有60M数据进入old区

5. 所以old区大概多久会被占满，2000M/60 *13 = 433s。也就是大概433s后就会触发一次full gc

6. 因此问题来了，如果这个大促持续数个小时，而每隔7分钟就执行一次full gc，势必影响用户体验和性能。那么怎么优化呢

解决策略：我们完全可以把old区的这60M对象让它在survivor区就回收，减少old区的full gc次数。因此我们需要对jvm参数进行优化配置。（阿里面试题：能否对JVM调优，使其几乎不发生full gc。答案是能）

将年轻代的内存调大（-Xmn2048M）

所以，jvm优化后的内存分配模型就出来了：

2个好处：

• 原来13秒就minor gc，现在延长到25秒

• 60M对象会在survivor区就会被回收，不会跑到old区触发full gc

（全文完）

（喜欢视频的可以去读下这个：https://www.bilibili.com/video/av79368741/?p=5）