通过Jconsole查看堆空间大小分配（年轻代、年老代、持久代分配）
垃圾回收监控（长时间监控回收情况）
线程信息监控：系统线程数量
线程状态监控：各个线程都处在什么样的状态下
线程详细信息：查看线程内部运行情况，死锁检查
CPU热点：检查系统哪些方法占用了大量CPU时间
内存热点：检查哪些对象在系统中数量最大
1、JVM启动参数：调整各代的内存比例和垃圾回收算法，提高吞吐量。
2、改进程序逻辑算法，提高性能
3、自定义封装线程池，解决用户响应时间长的问题。比如设置线程最小数量、最大数量
4、连接池
经验&&规则
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.
避免设置过小.当新生代设置过小时会导致:1.YGC次数更加频繁 2.可能导致YGC对象直接进入旧生代,如果此时旧生代满了,会触发FGC.
2年老代大小选择
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。
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.
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
4用64位操作系统，Linux下64位的jdk比32位jdk要慢一些，但是吃得内存更多，吞吐量更大
5 XMX和XMS设置一样大，MaxPermSize和MinPermSize设置一样大，这样可以减轻伸缩堆大小带来的压力
6 使用CMS的好处是用尽量少的新生代，经验值是128M－256M， 然后老生代利用CMS并行收集， 这样能保证系统低延迟的吞吐效率。 实际上cms的收集停顿时间非常的短，2G的内存， 大约20－80ms的应用程序停顿时间
7系统停顿的时候可能是GC的问题也可能是程序的问题，多用jmap和jstack查看，或者killall -3 java，然后查看java控制台日志，能看出很多问题。(相关工具的使用方法将在后面的blog中介绍)
8仔细了解自己的应用，如果用了缓存，那么年老代应该大一些，缓存的HashMap不应该无限制长，建议采用LRU算法的Map做缓存，LRUMap的最大长度也要根据实际情况设定。
9采用并发回收时，年轻代小一点，年老代要大，因为年老大用的是并发回收，即使时间长点也不会影响其他程序继续运行，网站不会停顿
10 JVM参数的设置(特别是 –Xmx –Xms –Xmn -XX:SurvivorRatio -XX:MaxTenuringThreshold等参数的设置没有一个固定的公式，需要根据PV old区实际数据 YGC次数等多方面来衡量。为了避免promotion faild可能会导致xmn设置偏小，也意味着YGC的次数会增多，处理并发访问的能力下降等问题。每个参数的调整都需要经过详细的性能测试，才能找到特定应用的最佳配置。
JVM堆栈的设置参数是什么？
-Xms / -Xmx — 堆的初始大小 / 堆的最大大小
-Xmn — 堆中年轻代的大小
-XX:-DisableExplicitGC — 让System.gc()不产生任何作用
-XX:+PrintGCDetails — 打印GC的细节
-XX:+PrintGCDateStamps — 打印GC操作的时间戳
-XX:NewSize / XX:MaxNewSize — 设置新生代大小/新生代最大大小
-XX:NewRatio — 可以设置老生代和新生代的比例
-XX:PrintTenuringDistribution — 设置每次新生代GC后输出幸存者乐园中对象年龄的分布
-XX:InitialTenuringThreshold / -XX:MaxTenuringThreshold：设置老年代阀值的初始值和最大值
-XX:TargetSurvivorRatio：设置幸存区的目标使用率
常见的GC回收算法
1、标记-清除（Mark-Sweep）算法
这是最基础的算法，标记-清除算法就如同它的名字样，分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出所有需要回收的对象，标记完成后统一回收所有被标记的对象。这种算法的不足主要体现在效率和空间，从效率的角度讲，标记和清除两个过程的效率都不高；从空间的角度讲，标记清除后会产生大量不连续的内存碎片， 内存碎片太多可能会导致以后程序运行过程中在需要分配较大对象时，无法找到足够的连续内存而不得不提前触发一次垃圾收集动作
2、复制（Copying）算法
复制算法是为了解决效率问题而出现的，它将可用的内存分为两块，每次只用其中一块，当这一块内存用完了，就将还存活着的对象复制到另外一块上面，然后再把已经使用过的内存空间一次性清理掉。这样每次只需要对整个半区进行内存回收，内存分配时也不需要考虑内存碎片等复杂情况，只需要移动指针，按照顺序分配即可。
不过这种算法有个缺点，内存缩小为了原来的一半，这样代价太高了。现在的商用虚拟机都采用这种算法来回收新生代，不过研究表明1:1的比例非常不科学，因此新生代的内存被划分为一块较大的Eden空间和两块较小的Survivor空间，每次使用Eden和其中一块Survivor。每次回收时，将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性复制到另外一块Survivor空间上，最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor空间。HotSpot虚拟机默认Eden区和Survivor区的比例为8:1，意思是每次新生代中可用内存空间为整个新生代容量的90%。当然，我们没有办法保证每次回收都只有不多于10%的对象存活，当Survivor空间不够用时，需要依赖老年代进行分配担保（Handle Promotion）
3、标记-整理（Mark-Compact）算法
复制算法在对象存活率较高的场景下要进行大量的复制操作，效率很低。万一对象100%存活，那么需要有额外的空间进行分配担保。老年代都是不易被回收的对象，对象存活率高，因此一般不能直接选用复制算法。根据老年代的特点，有人提出了另外一种标记-整理算法，过程与标记-清除算法一样，不过不是直接对可回收对象进行清理，而是让所有存活对象都向一端移动，然后直接清理掉边界以外的内存。
4、分代收集算法
现代商用虚拟机基本都采用分代收集算法来进行垃圾回收。这种算法没什么特别的，无非是上面内容的结合罢了，根据对象的生命周期的不同将内存划分为几块，然后根据各块的特点采用最适当的收集算法。大批对象死去、少量对象存活的（新生代），使用复制算法，复制成本低；对象存活率高、没有额外空间进行分配担保的（老年代），采用标记-清理算法或者标记-整理算法。
Java整个堆大小设置，Xmx 和 Xms设置为老年代存活对象的3-4倍，即FullGC之后的老年代内存占用的3-4倍
永久代 PermSize和MaxPermSize设置为老年代存活对象的1.2-1.5倍。
年轻代Xmn的设置为老年代存活对象的1-1.5倍。
老年代的内存大小设置为老年代存活对象的2-3倍。
BTW：
1、Sun官方建议年轻代的大小为整个堆的3/8左右， 所以按照上述设置的方式，基本符合Sun的建议。
2、堆大小=年轻代大小+年老代大小， 即xmx=xmn+老年代大小 。 Permsize不影响堆大小。
3、为什么要按照上面的来进行设置呢？ 没有具体的说明，但应该是根据多种调优之后得出的一个结论。
如何确认老年代存活对象大小？
方式1（推荐/比较稳妥）：
JVM参数中添加GC日志，GC日志中会记录每次FullGC之后各代的内存大小，观察老年代GC之后的空间大小。可观察一段时间内（比如2天）的FullGC之后的内存情况，根据多次的FullGC之后的老年代的空间大小数据来预估FullGC之后老年代的存活对象大小（可根据多次FullGC之后的内存大小取平均值）