面试题目-JVM优化

1. 初始标记阶段：在这个阶段，G1垃圾回收器会暂停应用程序线程，标记所有的根对象，并标记所有的存活对象。这个阶段比较短暂，一般只需要几毫秒。
2. 并发标记阶段：在这个阶段，G1垃圾回收器会并发地标记所有的存活对象，同时应用程序线程可以继续运行。这个阶段可能会持续几百毫秒到几秒钟不等，具体时间取决于堆内存的大小和存活对象的数量。
3. 最终标记阶段：在这个阶段，G1垃圾回收器会再次暂停应用程序线程，完成标记工作，并对标记的对象进行处理，例如更新引用关系等操作。
4. 清理阶段：在这个阶段，G1垃圾回收器会根据标记的结果，对未标记的对象进行回收，并进行内存整理操作，以便为新对象分配空间。

JVM（Java虚拟机）性能调优是通过调整JVM的参数和配置来优化Java应用程序的性能。以下是一些常见的JVM性能调优方法：

1. 内存管理：通过调整堆内存大小、新生代和老年代的比例、GC算法等参数来优化内存管理。可以使用-Xms和-Xmx参数设置堆内存的初始大小和最大大小，使用-XX:NewRatio参数设置新生代和老年代的比例，使用-XX:+UseG1GC等参数选择合适的GC算法。

2. 垃圾回收优化：调整GC的触发条件、GC的停顿时间、GC的并发度等参数来优化垃圾回收性能。可以使用-XX:+UseConcMarkSweepGC和-XX:+UseParallelGC等参数选择合适的垃圾回收器，使用-XX:MaxGCPauseMillis参数设置最大GC停顿时间。

3. 线程管理：通过调整线程池的大小、线程栈的大小、线程优先级等参数来优化线程管理。可以使用-XX:ParallelGCThreads、-XX:ConcGCThreads等参数设置并发GC的线程数量，使用-XX:ThreadStackSize参数设置线程栈的大小。

4. 类加载优化：通过预加载类、减少类加载次数等方式来优化类加载性能。可以使用-XX:+TraceClassLoading和-XX:+TraceClassUnloading参数跟踪类加载和卸载情况，使用-XX:+TraceClassLoadingPreorder参数预加载类。

5. JIT编译优化：通过调整JIT编译器的参数、启用编译优化等方式来提高代码执行效率。可以使用-XX:+PrintCompilation参数查看代码编译情况，使用-XX:+TieredCompilation参数启用分层编译。

6. 调优工具：使用性能分析工具（如VisualVM、JProfiler、YourKit等）来监控JVM的运行情况，查找性能瓶颈并进行调优。

以上是一些常见的JVM性能调优方法，通过合理调整JVM的参数和配置，可以提高Java应用程序的性能和稳定性。需要根据具体的应用场景和需求选择合适的调优方法。

有做过JVM内存优化吗？

1. 调整堆内存大小：根据应用程序的内存需求和实际情况，合理设置堆内存的初始大小和最大大小。通常可以通过-Xms和-Xmx参数进行设置，避免堆内存过小导致频繁GC，也避免堆内存过大导致长时间的GC停顿。
2. 调整新生代和老年代的比例：根据对象的生命周期和分布情况，合理设置新生代和老年代的比例。可以使用-XX:NewRatio参数进行设置，适当增大新生代的大小，减少新生代GC的频率。
3. 选择合适的GC算法：根据应用程序的特点和性能需求，选择合适的GC算法。不同的GC算法有不同的适用场景，如CMS（Concurrent Mark-Sweep）、G1（Garbage-First）等。可以通过-XX:+UseConcMarkSweepGC和-XX:+UseG1GC等参数进行选择。
4. 调整GC的触发条件和停顿时间：根据应用程序的响应时间需求，调整GC的触发条件和停顿时间。可以使用-XX:MaxGCPauseMillis参数设置最大GC停顿时间，避免长时间的GC停顿影响应用性能。
5. 监控和调优：使用性能分析工具监控JVM的内存使用情况，查找内存泄漏和性能瓶颈，并进行相应的调优。可以使用VisualVM、JConsole等工具进行监控和分析。

1. SQL优化：
• 使用合适的索引：确保数据库表的字段上有合适的索引，可以加快查询速度。
• 避免全表扫描：尽量避免使用SELECT * 或者不带WHERE条件的查询，减少全表扫描的开销。
• 优化查询语句：合理使用JOIN、GROUP BY、ORDER BY等关键字，避免不必要的数据处理。
• 避免使用子查询：尽量避免复杂的子查询，可以考虑使用JOIN来替代。
2. JVM优化：
• 调整堆内存大小：合理设置堆内存大小，避免频繁的GC。
• 选择合适的GC算法：根据应用程序的特点选择合适的GC算法，如CMS、G1等。
• 调整线程管理参数：设置合适的线程池大小、线程栈大小等参数。
• 使用性能分析工具：监控JVM的运行情况，查找性能瓶颈并进行调优。
3. 架构优化：
• 拆分微服务：将大型单体应用拆分成小型微服务，提高系统的灵活性和扩展性。
• 引入缓存：使用缓存技术来减轻数据库的压力，提高系统的响应速度。
• 异步处理：将一些耗时的操作改为异步处理，提高系统的并发能力。
4. 数据库优化：
• 数据库设计优化：合理设计数据库表结构，避免冗余字段和表关联过多。
• 使用索引：合理设置索引，提高查询速度。
• 数据库连接池：使用数据库连接池来管理数据库连接，减少连接的开销。
• 数据库分表分库：根据数据量和访问模式，考虑将数据库进行分表分库，提高数据库的扩展性和性能。

1. JIT编译器（Just-In-Time Compiler）：
• JIT编译器是JVM中的一种即时编译器，它将Java字节码转换为本地机器代码，以提高程序的执行速度。
• JIT编译器会根据程序的运行情况和性能瓶颈，选择性地对热点代码进行编译优化，将其转换为高效的本地机器代码。
2. 编译优化技术：
• 内联（Inlining）：将方法调用处的代码直接嵌入到调用处，减少方法调用的开销。
• 消除不必要的同步（Lock Elimination）：根据程序的特性，消除不必要的同步操作，提高程序的并发性能。
• 逃逸分析（Escape Analysis）：分析对象的作用域，确定对象是否可以被栈上分配，减少堆内存的分配和垃圾回收开销。
• 数学优化（Math Optimizations）：对数学运算进行优化，如常量折叠、循环展开等，提高运算速度。
3. 编译触发策略：
• 分层编译（Tiered Compilation）：JVM采用分层编译策略，根据方法的热度和调用频率，选择不同级别的编译器进行优化。
• 编译延迟（Compilation Delay）：JVM会延迟对方法进行编译，等待方法变得热点后再进行编译优化，避免对不必要的方法进行优化。

1. 堆内存设置：
• 初始堆大小（-Xms）和最大堆大小（-Xmx）应根据应用程序的内存需求来设置，避免频繁的垃圾回收和内存溢出。
• 一般建议初始堆大小和最大堆大小设置成相同的值，以避免堆内存动态扩展的开销。
• 根据应用程序的内存需求和实际情况，可以逐步增加堆内存的大小，但需注意不要设置过大，以避免影响系统的稳定性。
2. 栈空间设置：
• 线程栈大小（-Xss）表示每个线程的栈空间大小，根据线程的调用深度和栈帧大小来设置。
• 一般情况下，可以将线程栈大小设置为默认值（通常为1MB），如果应用程序中存在递归调用或者调用深度较大的情况，可以适当增加线程栈大小。
• 需要根据应用程序的实际情况和性能测试结果来确定线程栈大小的合适数值，避免出现栈溢出的情况。
3. 调优工具：
• 使用性能监控工具（如VisualVM、JConsole等）来监控JVM的内存使用情况、垃圾回收情况等，帮助确定合适的堆内存和栈空间设置。
• 可以通过调整JVM参数、分析性能数据等方式来优化JVM的性能和内存利用率。

1. VisualVM：VisualVM是一个功能强大的Java应用程序性能分析工具，可以监控应用程序的内存使用、线程状态、垃圾回收情况等，并提供图形化界面展示，方便查看和分析。
2. JConsole：JConsole是JDK自带的监控和管理工具，可以监控JVM的内存、线程、类加载等情况，可以通过JMX连接到运行中的Java应用程序进行监控和分析。
3. Java Mission Control（JMC）：Java Mission Control是Oracle提供的高级性能监控工具，可以对Java应用程序进行实时监控、分析和调优，提供了更多的性能分析功能和工具。

1. 监控和分析：使用性能分析工具监控应用程序的内存使用、CPU占用、线程状态、垃圾回收情况等，分析性能瓶颈和问题点。
2. 优化代码：根据性能分析结果，优化代码，减少不必要的内存消耗、减少CPU密集型操作等，提高代码执行效率。
3. 调整JVM参数：根据性能分析结果和应用程序的实际情况，调整JVM参数，如堆内存大小、线程栈大小、垃圾回收策略等，以提高JVM的性能和稳定性。
4. 避免内存泄漏：检查代码中是否存在内存泄漏的情况，及时释放不再使用的对象，避免内存泄漏导致内存占用过高。
5. 进行压力测试：通过压力测试工具对应用程序进行压力测试，模拟高并发、大数据量等情况，评估应用程序的性能表现，发现潜在的性能问题。
6. 不断优化：持续监控和优化应用程序的性能，根据实际情况不断调整和优化，确保应用程序的性能和稳定性达到最佳状态。

1. 调整堆内存大小：
• 通过设置-Xms和-Xmx参数来调整堆内存的初始大小和最大大小，合理设置堆内存大小可以避免频繁的垃圾回收和内存溢出问题。
2. 调整新生代和老年代比例：
• 通过设置-XX:NewRatio参数来调整新生代和老年代的比例，合理分配堆内存空间，可以提高垃圾回收的效率。
3. 选择合适的垃圾回收器：
• 根据应用程序的特性和性能需求，选择合适的垃圾回收器（如Serial GC、Parallel GC、CMS GC、G1 GC等），通过设置-XX:+UseXXXGC参数来指定使用的垃圾回收器。
4. 调整线程栈大小：
• 通过设置-Xss参数来调整线程栈大小，避免线程栈溢出问题。需要根据应用程序的实际情况来确定合适的线程栈大小。
5. 监控和分析JVM性能：
• 使用性能监控工具（如VisualVM、JConsole、Java Mission Control等）来监控JVM的内存使用、垃圾回收情况、线程状态等，帮助发现性能瓶颈和问题点。
6. 优化代码：
• 对应用程序的代码进行优化，减少不必要的内存消耗、减少CPU密集型操作，提高代码执行效率。
7. 避免内存泄漏：
• 定期检查代码中是否存在内存泄漏的情况，及时释放不再使用的对象，避免内存泄漏导致内存占用过高。
8. 进行压力测试：
• 使用压力测试工具对应用程序进行压力测试，模拟高并发、大数据量等情况，评估应用程序的性能表现，发现潜在的性能问题。

1. 对象未被正确释放：当程序中创建的对象不再被引用，但未调用相应的释放内存的操作（如调用free()或delete方法）时，会导致内存泄漏。
2. 集合类未正确管理：当集合类（如List、Map、Set等）中的元素未被正确移除，或者集合对象未被及时清空，会导致内存泄漏。
3. 循环引用：当对象之间存在循环引用，即互相引用对方，但没有其他对象引用它们时，会导致内存泄漏。
4. 资源未释放：如文件、数据库连接、网络连接等资源未被正确关闭释放，会导致内存泄漏。

1. 垃圾回收：Java中的垃圾回收机制可以自动回收不再使用的对象，但无法处理循环引用的情况。因此，合理使用垃圾回收机制可以减少内存泄漏问题。
2. 对象引用管理：确保对象在不再需要时及时释放引用，避免对象持续占用内存。
3. 集合类管理：在使用集合类时，及时清空集合对象或移除不再需要的元素，避免集合对象持续占用内存。
4. 避免循环引用：尽量避免对象之间存在循环引用，或者通过弱引用（WeakReference）等方式解决循环引用问题。
5. 资源释放：确保在使用完文件、数据库连接、网络连接等资源后，及时关闭释放资源，避免资源泄漏。

1. 堆内存大小调优：
• -Xms：设置JVM的初始堆大小。
• -Xmx：设置JVM的最大堆大小。
• 根据应用程序的内存需求和实际情况，合理设置堆内存大小，避免堆内存过小导致频繁的GC，或者过大导致长时间的GC暂停。
2. 垃圾回收器调优：
• -XX:+UseG1GC：启用G1垃圾回收器。
• -XX:+UseConcMarkSweepGC：启用CMS垃圾回收器。
• 根据应用程序的特点和需求，选择合适的垃圾回收器，并根据实际情况调整相关参数。
3. 并发线程数调优：
• -XX:ParallelGCThreads：设置并行垃圾回收器的线程数。
• -XX:ConcGCThreads：设置并发垃圾回收器的线程数。
• 根据CPU核数和应用程序的并发需求，合理设置并发线程数，以提高垃圾回收效率。
4. 元空间调优：
• -XX:MaxMetaspaceSize：设置元空间的最大大小。
• -XX:MetaspaceSize：设置元空间的初始大小。
• 根据应用程序的类加载需求和元数据大小，调整元空间的大小。
5. 垃圾回收相关参数调优：
• -XX:MaxGCPauseMillis：设置最大GC暂停时间。
• -XX:GCTimeRatio：设置GC时间占总时间的比例。
• 根据应用程序的实时性需求和性能要求，调整垃圾回收相关参数。
6. 监控和调优工具：
• 使用性能监控工具（如VisualVM、JConsole、JVisualVM等）对应用程序进行监控和分析，及时发现性能瓶颈和问题点，进行调优优化。

1. VisualVM：VisualVM是一款功能强大的Java虚拟机监控和性能分析工具，可以用于监控应用程序的内存、线程、垃圾回收等情况，同时也支持对内存快照、线程转储、CPU分析等功能。VisualVM集成了多种插件，可以方便地进行性能分析和调优。
2. JConsole：JConsole是JDK自带的监控工具，可以监控Java应用程序的性能指标、内存使用情况、线程信息等，同时也支持远程连接和监控。JConsole提供了图形化界面，方便用户进行实时监控和分析。
3. JVisualVM：JVisualVM是Java VisualVM的前身，是一款基于VisualVM的监控和分析工具，提供了更丰富的功能和插件支持。JVisualVM可以用于监控Java程序的性能指标、内存使用情况、线程状态等，同时也支持CPU分析、内存快照等功能。
4. MAT（Memory Analyzer Tool）：MAT是一款专门用于分析Java堆内存使用情况和解决内存泄漏问题的工具，可以通过分析堆转储文件（Heap Dump）来查找内存泄漏和性能问题。MAT提供了多种分析报告和图表，帮助用户定位和解决内存问题。
5. Flight Recorder和Mission Control：Flight Recorder是JDK自带的事件记录器，用于记录应用程序运行时的事件和性能数据，而Mission Control是用于查看和分析Flight Recorder记录的数据的工具。Flight Recorder和Mission Control组合起来可以提供全面的性能分析和调优功能。

1. 对象创建过多：在高并发的情况下，系统可能会频繁创建大量的对象，例如秒杀活动中生成订单、更新库存等操作都会产生大量临时对象。如果这些对象没有及时被回收，就会导致频繁的Full GC。
2. 内存分配不合理：如果系统的内存分配不合理，可能会导致内存碎片化，使得垃圾回收器无法有效地回收内存空间，从而导致频繁的GC。
3. 内存泄漏：在高并发场景下，如果存在内存泄漏问题，即对象被分配后无法被释放，会导致堆内存不断增长，最终导致频繁的GC。
4. GC参数设置不合理：如果系统的GC参数设置不合理，比如堆内存过小、GC线程数不足等，会导致GC无法有效地回收内存，从而频繁触发GC。
5. GC算法选择不当：不同的GC算法适用于不同的场景，如果选择的GC算法不适合系统的并发量和内存使用情况，也会导致频繁的GC。

• 减少对象创建：尽量复用对象、使用对象池等方式减少对象的创建，减少GC的压力。
• 优化内存分配：合理设计数据结构、减少内存碎片化，提高GC的效率。
• 检测和解决内存泄漏：通过内存分析工具检测内存泄漏问题，并及时解决。
• 调整GC参数：根据系统的实际情况调整GC参数，优化GC的性能。
• 选择合适的GC算法：根据系统的并发量和内存使用情况选择合适的GC算法，提高GC的效率。

1. 调整堆内存大小：根据系统的实际情况和负载情况，调整堆内存大小。可以通过-Xms和-Xmx参数设置初始堆大小和最大堆大小，避免频繁的Full GC。
2. 选择合适的GC算法：根据系统的特点选择合适的GC算法。对于高并发、低延迟要求高的交易系统，可以考虑使用G1 GC等适合高吞吐量和低停顿的GC算法。
3. 调整GC参数：根据系统的负载情况和性能需求，调整GC参数，如设置新生代和老年代比例、设置GC线程数、调整GC触发阈值等。
4. 使用内存分析工具：通过内存分析工具（如JVisualVM、MAT等）对系统进行内存分析，及时发现内存泄漏问题，并进行优化。
5. 对象池和缓存：尽量复用对象、使用对象池和缓存，减少对象的创建和销毁，降低GC的压力。
6. 并发编程优化：采用合适的并发编程模型，避免线程阻塞和竞争，提高系统的并发性能。
7. 代码优化：优化代码逻辑，避免不必要的对象创建和内存占用，减少GC的频率。
8. 监控和调优：定期监控系统的性能指标，如内存使用率、GC情况等，及时调优系统参数和代码。

1. 监控工具：使用监控工具（如JMX、JConsole、VisualVM等）实时监控系统的内存使用情况，包括堆内存、非堆内存、线程数等指标。可以设置警报机制，当内存使用达到一定阈值时及时通知运维人员。
2. 日志分析：定期分析系统的日志文件，查看是否有OOM的异常信息，了解OOM发生的时间、堆栈信息等，有助于定位问题。
3. Heap Dump：当系统发生OOM时，可以通过设置参数（如-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError）让JVM生成Heap Dump文件，然后使用工具（如MAT、VisualVM）分析Heap Dump文件，查看内存中的对象分布情况，定位内存泄漏问题。
4. 内存分析工具：使用内存分析工具（如MAT、VisualVM）对系统进行实时内存分析，查看内存中的对象情况、引用关系等，帮助定位内存泄漏问题。
5. 代码审查：对系统的代码进行审查，查找可能导致OOM的问题，如内存泄漏、循环引用等，进行优化和修复。
6. 调整JVM参数：根据系统的实际情况和OOM发生的原因，调整JVM参数，如增加堆内存大小、调整GC算法、调整GC参数等。
7. 重启服务：在紧急情况下，可以考虑重启服务来释放内存，但这只是暂时的解决方法，需要进一步定位和解决问题。
8. 优化代码和资源管理：优化代码逻辑，避免不必要的对象创建和内存占用，合理管理资源，减少内存泄漏的可能性。

1. 合理设置G1参数：根据系统的实际情况和性能需求，合理设置G1垃圾回收器的参数。可以通过调整初始堆大小、最大堆大小、并行GC线程数、并发标记线程数、混合GC阈值等参数来优化性能。
2. 设置GC暂停时间目标：通过设置G1的GC暂停时间目标（如-XX:MaxGCPauseMillis），可以控制GC暂停的时间，避免长时间的停顿对系统性能造成影响。
3. 监控GC情况：使用监控工具（如JVisualVM、JConsole）实时监控系统的GC情况，包括GC暂停时间、GC频率、堆内存使用情况等指标，及时发现问题并进行调优。
4. 优化内存分配：尽量减少对象的创建和销毁，避免频繁的内存分配和回收，可以使用对象池、缓存等方式复用对象，减少GC的压力。
5. 并发编程优化：采用合适的并发编程模型，避免线程阻塞和竞争，提高系统的并发性能，减少GC暂停对系统性能的影响。
6. 代码优化：优化代码逻辑，避免不必要的对象创建和内存占用，减少GC的频率，提高系统的性能和稳定性。
7. 定期调优：定期对系统进行性能调优，根据系统的负载情况和性能指标，调整G1参数和系统配置，确保系统能够高效运行。

原文始发于微信公众号（乐码人生）：面试题目-JVM优化