前提：
某大型跨境电商业务发展非常快，线上机器扩容也很频繁，但是对于线上机器的运行情况，特别是jvm内存的情况，一直没有一个统一的标准来给到各个应用服务的owner。经过618大促之后，和运维的同学讨论了下，希望将线上服务器的jvm参数标准化，可以以一个统一的方式给到各个应用，提升线上服务器的稳定性，同时减少大家都去调整jvm参数的时间。
参考了之前在淘宝天猫工作的公司的经历：经过大家讨论，根据jdk的版本以及线上机器配置，确定了一个推荐的默认jvm模版：
最终推荐的jvm模版：
jdk版本 机器配置 建议jvm参数 备注
jdk1.7 6V8G -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss768k -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=68 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath={CATALINA_BASE}/logs 前台
jdk1.7 8V8G -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss768k -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=68 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath={CATALINA_BASE}/logs 前台
jdk1.7 4V8G -server -Xms4g -Xmx4g -Xmn2g -Xss768k -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=68 -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath={CATALINA_BASE}/logs 前台
jdk1.7 6V8G -server -Xms4g -Xmx4g -XX:MaxPermSize=512m
-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc{CATALINA_BASE}/logs/gc.log -XX:+PrintGCTimeStamps 后台
某互联网（bat）公司的推荐配置：
配置说明：
1. 堆设置
o -Xms:初始堆大小
o -Xmx:最大堆大小
o -XX:NewSize=n:设置年轻代大小
o -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
o -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
o -XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小
2. 收集器设置
o -XX:+UseSerialGC:设置串行收集器
o -XX:+UseParallelGC:设置并行收集器
o -XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器
o -XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器
3. 垃圾回收统计信息
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-Xloggc:filename
"
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. 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。
（4）
参数解释：
-Xms3072m -Xmx3072m
针对JVM堆的设置，通过-Xms -Xmx限定其最小、最大值
-Xmn1024m设置年轻代大小为1024m
整个JVM内存大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小（perm）。
-Xss768k 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。
-XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m
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。
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
-XX:+UseConcMarkSweepGC
CMS收集器也被称为短暂停顿并发收集器。它是对年老代进行垃圾收集的。CMS收集器通过多线程并发进行垃圾回收，尽量减少垃圾收集造成的停顿。CMS收集器对年轻代进行垃圾回收使用的算法和Parallel收集器一样。这个垃圾收集器适用于不能忍受长时间停顿要求快速响应的应用。
-XX:+UseParNewGC对年轻代采用多线程并行回收，这样收得快；
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
如果你启用了CMSClassUnloadingEnabled ，垃圾回收会清理持久代，移除不再使用的classes。这个参数只有在 UseConcMarkSweepGC 也启用的情况下才有用。
-XX:+DisableExplicitGC禁止System.gc()，免得程序员误调用gc方法影响性能；
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
标志来命令JVM不基于运行时收集的数据来启动CMS垃圾收集周期。而是，当该标志被开启时，JVM通过CMSInitiatingOccupancyFraction的值进行每一次CMS收集，而不仅仅是第一次。然而，请记住大多数情况下，JVM比我们自己能作出更好的垃圾收集决策。因此，只有当我们充足的理由(比如测试)并且对应用程序产生的对象的生命周期有深刻的认知时，才应该使用该标志。
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=68
默认CMS是在tenured generation(年老代）占满68%的时候开始进行CMS收集，如果你的年老代增长不是那么快，并且希望降低CMS次数的话，可以适当调高此值；
-XX:+UseParNewGC：对年轻代采用多线程并行回收，这样收得快；
-XX:HeapDumpPath
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-Xloggc:/usr/aaa/dump/heap_trace.txt
上面的的参数打Heap Dump信息
" -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
此参数可以控制OutOfMemoryError时打印堆的信息
大家可能注意到了，这里推荐采用cms方式进行垃圾回收；
CMS是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器，可以有效减少服务器停顿的时间；
CMS的GC线程对CPU的占用率会比较高，但在多核的服务器上还是展现了优越的特性，目前也被部署在国内的各大电商网站上。所以这里强烈推荐！
cms的概念：
CMS收集器也被称为短暂停顿并发收集器。它是对年老代进行垃圾收集的。CMS收集器通过多线程并发进行垃圾回收，尽量减少垃圾收集造成的停顿。CMS收集器对年轻代进行垃圾回收使用的算法和Parallel收集器一样。这个垃圾收集器适用于不能忍受长时间停顿要求快速响应的应用。CMS采用了多种方式尽可能降低GC的暂停时间,减少用户程序停顿。停顿时间降低的同时牺牲了CPU吞吐量 。这是在停顿时间和性能间做出的取舍，可以简单理解为"空间(性能)"换时间。
调整的节奏：
由于怕影响线上应用，所以调整的步骤分三步：
第一步：部分影响少量机器试点，对比未调整的机器，观察调整后的结果；
第二步：调整部分应用的参数，进行压测，观察高并发压测之后的效果；
第三步：调整部分核心应用的jvm参数，通过818大促来实际检验效果；
目前818大促已经结果。正好做一个个总结。
一:长期表现，
第一个变化：fgc的次数减少，减少了大概一倍以上；
mobile工程，调整前基本上一天1-2辆次，调整后基本上就是2-3天一次：
online（另外一个工程）：可以明显看到fgc的统计频率少了很多；
第二个变化：fgc的时间减少
原来一次fgc要将近500ms，现在只要100ms不到了。
也证明了cms最大的好处就是减少fgc的停顿时间。
二：压测及大促表现
fgc的时间基本上是大大缩短，yanggc的时间变长，次数变化不大；
数据来源：测试团队的压测总结
|
说明 |
||||
|
fullgc次数 |
1 |
1 |
1 |
|
|
fullgc总时间 |
343 |
250 |
1219 |
|
|
默认垃圾收集器/CMS fullgc 时间 |
3.55 |
4.88 |
CMS fullgc时间比默认垃圾收集器时间明显要少。 |
|
|
fullgc时间点 |
2:48:36 |
3:14:36 |
5:30:36 |
|
|
fullgc时使用率CPU% |
40% |
10% |
16% |
|
|
fullgc时的load Average |
1.19 |
0.49 |
1.21 |
|
|
younggc总次数 |
1094 |
1098 |
1078 |
|
|
younggc总时间 |
44093 |
44632 |
30387 |
|
|
younggc平均时间 |
40.30 |
40.65 |
28.19 |
|
|
younggc最大时间 |
1332 |
1268 |
928 |
|
|
CMS/默认垃圾收集器（younggc总时间） |
1.45 |
1.47 |
CMS younggc时间比默认垃圾收集器耗时 |
|
|
CMS/默认垃圾收集器（younggc平均时间） |
1.43 |
1.44 |
CMS younggc时间比默认垃圾收集器耗时 |
|
|
CMS/默认垃圾收集器（younggc最大时间） |
1.44 |
1.37 |
CMS younggc时间比默认垃圾收集器最差情况要差 |
<!--EndFragment-->
三：关于哨兵上统计full gc的次数的解释，哨兵上
我们可以安全的说：
1. Full GC == Major GC指的是对老年代/永久代的stop the world的GC
2. Full GC的次数 = 老年代GC时 stop the world的次数
3. Full GC的时间 = 老年代GC时 stop the world的总时间
4. CMS 不等于Full GC，我们可以看到CMS分为多个阶段，只有stop the world的阶段被计算到了Full GC的次数和时间，而和业务线程并发的GC的次数和时间则不被认为是Full GC
Full GC的次数说的是stop the world的次数，所以一次CMS至少会让Full GC的次数+2，因为CMS Initial mark和remark都会stop the world，记做2次。而CMS可能失败再引发一次Full GC
如果CMS并发GC过程中出现了concurrent mode failure的话那么接下来就会做一次mark-sweep-compact的full GC，这个是完全stop-the-world的。
正是这个特征，使得CMS的每个并发GC周期总共会更新full GC计数器两次，initial mark与final re-mark各一次；如果出现concurrent mode failure，则接下来的full GC自己算一次。
四：遇到的几个问题：
问题一：堆栈溢出；
-Xss256k这个参数调整了，远涛反馈可能会影响trace的调用。 报如下错误：
Java.lang.StackOverflowError
at net.sf.jsqlparser.util.deparser.ExpressionDeParser.visitBinaryExpression(ExpressionDeParser.java:278)
at net.sf.jsqlparser.util.deparser.ExpressionDeParser.visit(ExpressionDeParser.java:246)
at net.sf.jsqlparser.expression.operators.conditional.OrExpression.accept(OrExpression.java:37)
at net.sf.jsqlparser.util.deparser.ExpressionDeParser.visitBinaryExpression(ExpressionDeParser.java:278)
at net.sf.jsqlparser.util.deparser.ExpressionDeParser.visit(ExpressionDeParser.java:246)
因为这个参数是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。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。
所以今天去掉某台inventory机器的-Xss256k参数，看一下是不是这个导致的
问题二：初始化标记阶段耗时过长：
一般的建议是cms阶段两次STW的时间不超过200ms,如果是CMS Initial mark阶段导致的时间过长：
在初始化标记阶段（CMS Initial mark），为了最大限度地减少STW的时间开销，我们可以使用：
-XX:+CMSParallelInitialMarkEnabled
开启初始标记过程中的并行化，进一步提升初始化标记效率；
问题三：remark阶段stw的时间过长
如下图：
可以采用的方式是：
在CMS GC前启动一次ygc，目的在于减少old gen对ygc gen的引用，降低remark时的开销-----一般CMS的GC耗时 80%都在remark阶段
-XX:+CMSScavengeBeforeRemark
jmap分析：
问题四：nio框架占用DirectMemory导致的OutOfMemoryError
处理方式：使用XX:+DisableExplicitGC
增加DirectMemory的大小；
1、DirectMemory不属于java堆内存、分配内存其实是调用操作系统的Os:malloc()函数。
2、容量可通过-XX:MaxDirectMemorySize指定，如果不指定，则默认与Java堆的最大值(-Xmx指定)一样。注意 ibm jvm默认Direct Memory与-Xmx无直接关系。
3、Direct Memory 内存的使用避免Java堆和Native堆中来回复制数据。从某些场景中提高性能。
4、直接ByteBuffer对象会自动清理本机缓冲区，但这个过程只能作为Java堆GC的一部分来执行，因此它们不会自动响应施加在本机堆上的压力。
5、GC仅在Java堆被填满，以至于无法为堆分配请求提供服务时发生，或者在Java应用程序中显示调用System.gc()函数来释放内存（一些NIO框架就是用这个方法释放占用的DirectMemory）。
6、该区域使用不合理，也是会引起OutOfMemoryError。
7、在需要频繁创建Buffer的场合，由于创建和销毁DirectBuffer的代价比较高昂，是不宜使用DirectBuffer的，但是如果能将DirectBuffer进行复用，那么 ，在读写频繁的情况下，它完全可以大幅改善性能。（对DirectBuffer的读写比普通Buffer快，但是对他的创建和销毁比普通Buffer慢）。