JVM内存优化怎么做

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在Eclipse上安装MAT（MemoryAnalyzer Tool）插件，官网链接（https://wiki.eclipse.org/MemoryAnalyzer）

步骤如下：
点击Help,Install New Soft，就出现了以下Install界面：然后我们点击ADD，在弹出的框中填上Mat插件的地址：http://download.eclipse.org/mat/1.8/update-site/，确定后，
点击Select All,点击Next,之后就一直确定，就能安装了。安装之后需要重启Eclipse.

分析命令

// -Xms8m -Xmx8m   -XX:+PrintGCDetails
// 打印垃圾回收信息
	
	
//-Xms8m -Xmx32m   -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
//生成内存快照文件  查看错误信息

package com.shi.jvm;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * Exception: java.lang.OutOfMemoryError thrown from the UncaughtExceptionHandler in thread "main"
 * @author shiye
 * 
GC跟踪：  -verbose:gc  

	-XX:+PrintGCDetails
	打印GC详细信息
	
	-XX:+PrintGCTimeStamps
	打印CG发生的时间戳
	
	-Xloggc:log/gc.log
	指定GC log的位置，以文件输出
	帮助开发人员分析问题

堆：
	-XX:+PrintHeapAtGC
	每次一次GC后，都打印堆信息
	
	-XX:+TraceClassLoading
	监控类的加载
	
	-XX:+PrintClassHistogram
	按下Ctrl+Break后，打印类的信息：
	
	-Xmx –Xms
	指定最大堆和最小堆
	-Xmx20m -Xms5m  
	
	-Xmn
	设置新生代大小
	
	-XX:NewRatio
	新生代（eden+2*s）和老年代（不包含永久区）的比值
	新生代:老年代=1:4，即年轻代占堆的1/5
	
	-XX:SurvivorRatio
	设置两个Survivor区和eden的比
	Survivor :eden=2:8，即一个Survivor占年轻代的1/10
	
	-Xmx20m -Xms20m -Xmn1m  -XX:+PrintGCDetails 
	结果:
	Exception in thread "main" [Full GC (Ergonomics) java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
	[PSYoungGen: 512K->0K(1024K)] [ParOldGen: 18595K->517K(18944K)] 19107K->517K(19968K), [Metaspace: 2625K->2625K(1056768K)], 0.0077164 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] 
		at java.lang.Integer.toString(Unknown Source)
		at java.lang.String.valueOf(Unknown Source)
		at com.shi.jvm.OOMTest.main(OOMTest.java:58)
	
	-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
	OOM时导出堆到文件
	
	-XX:+HeapDumpPath
	导出OOM的路径
	-Xmx20m -Xms5m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=d:/a.dump
	
	XX:OnOutOfMemoryError
	在OOM时，执行一个脚本
	"-XX:OnOutOfMemoryError=D:/tools/jdk1.7_40/bin/printstack.bat %p“
	 当程序OOM时，在D:/a.txt中将会生成线程的dump
	可以在OOM时，发送邮件，甚至是重启程序
	
	
	总结：根据实际事情调整新生代和幸存代的大小
	官方推荐新生代占堆的3/8
	幸存代占新生代的1/10
	在OOM时，记得Dump出堆，确保可以排查现场问题


栈：
	-XX:PermSize  -XX:MaxPermSize
	设置永久区的初始空间和最大空间
	他们表示，一个系统可以容纳多少个类型
	
	
	-Xss
	通常只有几百K
	决定了函数调用的深度
	每个线程都有独立的栈空间
	局部变量、参数 分配在栈上
	
	
 *
 */
public class OOMTest {

	public static void main(String[] args) {
		List list = new ArrayList();
		int i = 0;
		while(true) {
			//public native String intern();
			list.add(String.valueOf(i++).intern());
		}
	}

}

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