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JVM性能优化之年轻代参数设置

news 来源：原创 2025/7/4 19:10:43

一、引言

在Java应用开发中，性能问题往往是最难预测却又最影响用户体验的关键因素。即便代码逻辑完美，若JVM（Java虚拟机）配置不当，也可能导致频繁GC停顿、内存泄漏，甚至引发系统崩溃。JVM性能优化并非简单的参数调整，而是需要深入理解内存管理、垃圾回收机制，并结合监控工具进行系统性调优。无论你是开发、运维还是架构师，掌握JVM调优都能让你在应对高并发、低延迟场景时游刃有余。接下来将在多个方面进行对JVM性能优化进行探究。

二、年轻代垃圾回收参数设置

我们通过一个大家都熟悉的电商系统案例来看看如何合理的设置一些参数。

每日上亿请求量的电商系统，那么大家可以来推算一下每日上亿请求量的电商系统，他会每日有多少活跃用户?一般按每个用户平均访问20次来计算，那么上亿请求量，大致需要有500万日活用户。那么继续来推算一下，这500万的日活用户都是会进来进行大量的浏览，那么多少人会下订单?这里可以按照10%的付费转化率来计算，每天大概有50万人会下订单，那么大致就是每天会有50万订单。这50万订单算他集中在每天4小时的高峰期内，那么其实平均下来每秒钟大概也就几十个订单，大家是不是觉得根本没啥可说的?

但是如果考虑到大促场景类似于双十一节日，可能在大促开始的短短10分钟内，瞬间就会有50万订单，那么此时每秒就会有接近1000的下单请求，我们就针对这种大促场景来对订单系统的内存使用模型分析一下。

机器数量按3台来算，就是每台机器每秒需要抗300个下单请求。这个也是非常合理的，而且需要假设订单系统部署的就是最普通的标配4核8G机器
从机器本身的CPU资源和内存资源角度，抗住每秒300个下单请求是没问题的。

2.1 内存模型估算

按照每秒钟处理300个下单请求来估算，其实无论是订单处理性能还是并发情况，都跟生产很接，因为处理下单请求是比较耗时的，涉及很多接口的调用，基本上每秒处理100~300个下单请求是差不多的。

那么每个订单咱们就按1kb的大小来估算，单单是300个订单就会有300kb的内存开销，然后算上订单对象连带的订单条目对象、库存、促销、优惠券等等一系列的其他业务对象，一般需要对单个对象开销放大10倍~20倍。
此外，除了下单之外，这个订单系统还会有很多订单相关的其他操作，比如订单查询之类的，所以连带算起来，可以往大了估算，再扩大10倍的量。

那么每秒钟会有大概300kb*20*10=60mb的内存开销。但是一秒过后，可以认为这60mb的对象就是垃圾了，因为300个订单处理完了，所有相关对象都失去了引用，可以回收的状态。

2.2 内存分配

假设我们有4核8G的机器，那么给JVM的内存一般会到4G，剩下几个G会留点空余给操作系统之类的来使用不要想着把机器内存一下子都耗尽，其中堆内存我们可以给3G，新生代我们可以给到1.5G，老年代也是1.5G。

然后每个线程的Java虚拟机栈有1M，那么JVM里如果有几百个线程大概会有几百M，然后再给永久代256M内存，基本上这4G内存就差不多了，参数就可以设置如下：

-Xms3072M -Xmx3072M -Xmn1536M-Xss1M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256M

此时内存结构分布如下图所示：

看到这里大家也思考一下，多久会填充满我们的新生代呢？

不错25秒后此时就会填充满我们的新生代，此时的内存占用如下图所示：

所以Minor GC直接运行，一下子可以回收掉99%的新生代对象，因为除了最近一秒的请求还在处理，大部分请求早就处理完了，所以此时可能存活对象就100MB左右。

但是这里问题来了，如果“-XX:SurvivorRatio”参数默认值为8，那么此时新生代里Eden区大概占据了1.2GB内存，每个Survivor区是150MB的内存，如下图。

所以Eden区1.2GB满了就要进行Minor GC了，因此大概只需要20秒，就会把Eden区塞满，就要进行Minor GC，然后GC后存活对象在100MB左右，会放入S1区域内。如下图所示：

然后再次运行20秒，把Eden区占满，再次垃圾回收Eden和S1中的对象，存活对象可能还是在100MB左右会进入S2区，如下图。

此时JVM参数如下:

“-Xms3072M -Xmx3072M -Xmn1536M-Xss1M -XX:PemmSize=256M -XX:MaxPermSize=256M.XX:SurvivorRatio=8”

三、新生代垃圾回收优化

在进行JM优化的时候，第一个要考虑的问题，就是你通过估算，你的新生代的Survivor区到底够不够。

按照上述逻辑，首先每次新生代垃圾回收在100MB左右，有可能会突破150MB，那么岂不是经常会出现MinorGC过后的对象无法放入Survivor中?然后岂不是频繁会让对象进入老年代?

还有，即使Minor GC后的对象少于150MB，但是即使是100MB的对象进入Survivor区，因为这是一批同龄对象，直接超过了Survivor区空间的50%，此时也可能会导致对象进入老年代。所以其实按照我们这个模型来说，Survivor区域是明显不足的。

这里其实建议的是调整新生代和老年代的大小，因为这种普通业务系统，明显大部分对象都是短生存周期的根本不应该频繁进入老年代，也没必要给老年代维持过大的内存空间，首先得先让对象尽量留在新生代里。

所以此时可以考虑把新生代调整为2G，老年代为1G，那么此时Eden为1.6G，每个Survivor为200MB，如下图。

这个时候，Survivor区域变大，就大大降低了新生代GC过后存活对象在Survivor里放不下的问题，或者是同龄对象超过Survivor 50%的问题。这样就大大降低了新生代对象进入老年代的概率。

此时JVM的参数如下:

“-Xms3072M -Xmx3072M -Xmn2048M-Xss1M -XX:PemmSize=256M -XX:MaxPemmSize=256M.XX:SuryivorRatio=8”

其实对任何系统，首先类似上文的内存使用模型预估以及合理的分配内存，尽量让每次Minor GC后的对象都留在Survivor里，不要进入老年代，这是我们首先要进行优化的一个地方。

四、MaxTenuringThreshold参数设置

MaxTenuringThreshold这参数所代表的含义就是新生代对象躲过多少次垃圾回收之后进入老年代。

大家都知道，除了Minor GC后对象无法放入Survivor会导致一批对象进入老年代之外，还有就是有些对象连续躲过15次垃圾回收后会自动升入老年代。

其实按照上述内存运行模型，基本上20多秒触发一次Minor GC，那么如果按照"-XX:MaxTenuringThreshold"参数的默认值15次来说，你要是连续躲过15次GC，就是一个对象在新生代停留超过了几分钟了，此时他进入老年代也是应该的。

这个参数考虑必须结合系统的运行模型来说，如果躲过15次GC都几分钟了，一个对象几分钟都不能被回收，说明肯定是系统里类似用@Service、@Controller之类的注解标注的那种需要长期存活的核心业务逻辑组件。

那么他就应该进入老年代，何况这种对象一般很少，一个系统累计起来最多也就几十MB而已。所以你说“-XX:MaxTenuringThreshold"参数的值，默认是15，有啥用呢?让这些对象在新生代里多停留几分钟?所以说，考虑问题，一定不要人云亦云，要结合运行原理，自己推演和思考，不同的业务系统还都是不一样的。

其实这个参数甚至你都可以降低/升高他的值，比如降低到5次，也就是说一个对象如果躲过5次Minor GC，在新生代里停留超过1分钟了，尽快就让他进入老年代，别在新生代里占着内存了

对于这个参数务必是结合你的系统具体运行的模型来考虑。JVM没有万能的最佳参数，但是有一套通用的分析和优化的方法。

此时JVM参数如下:

“-Xms3072M -Xmx3072M -Xmn2048M-Xss1M-XX:PermSize=256M -XX:MaxPemmSize=256MXX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5”

五、PretenureSizeThreshold参数设置

PretenureSizeThreshold表示的是多大的对象可以直接进入老年代。

大对象可以直接进入老年代，因为大对象说明是要长期存活和使用的，比如在JM里可能会缓存一些数据，这个一般可以结合自己系统中到底有没有创建大对象来决定。

但是一般来说，给他设置个1MB足以，因为一般很少有超过1MB的大对象。如果有，可能是你提前分配了一个大数组、大List之类的东西用来放缓存的数据。

此时JVM参数如下:

“-Xms3072M -Xmx3072M -Xmn2048M-Xss1M -XX:PermSize=256M -XX:MaxPermSize=256MXX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -XX:PretenureSizeThreshold=1M"

六、垃圾回收器的指定

同时大家别忘了要指定垃圾回收器，新生代使用ParNew，老年代使用CMS，如下JVM参数:

”-Xms3072M -Xmx3072M-Xmn2048M -Xss1M-XX:PermSize=256M -XXMaxPemmSize=256M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -XX:PretenureSizeThreshold=1M -XX:+UseParNewGC.XX:+UseConcMarkSweepGC"

ParNew垃圾回收器的核心参数，其实就是配套的新生代内存大小、Eden和Survivor的比例，只要你设置合理避免Minor GC后对象放不下Survivor进入老年代，或者是动态年龄判定之后进入老年代，给新生代里的Sunvivor充足的空间，那么Minor GC一般就没什么问题。

七、小结

我们通过一个案例，讲解了通过内存模型估算，来设置我们年轻代参数，下篇文章将会带大家了解老年代的参数设置。

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一、引言

二、年轻代垃圾回收参数设置

2.1 内存模型估算

2.2 内存分配

三、新生代垃圾回收优化

四、MaxTenuringThreshold参数设置

五、PretenureSizeThreshold参数设置

六、垃圾回收器的指定

七、小结

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