Apakah argumen JVM untuk penalaan prestasi (mis., -Xms, -xmx, -xx :)?
Jul 09, 2025 am 01:51 AMUntuk meningkatkan prestasi aplikasi Java, laraskan argumen JVM bermula dengan saiz timbunan menggunakan -xms dan -xmx untuk mengelakkan masalah ingatan dan saiz semula saiz semula, kemudian pilih pemungut sampah yang betul seperti G1GC untuk latensi rendah atau selari GC untuk throughput, tetapan GC yang seterusnya dan memantau alat pemantauan untuk membimbing pelarasan.
Apabila anda cuba mendapatkan prestasi yang lebih baik daripada aplikasi Java, salah satu cara yang paling langsung adalah menyesuaikan argumen JVM. Tetapan ini mengawal bagaimana mesin maya Java menguruskan memori, pengumpulan sampah, dan tingkah laku runtime yang lain yang secara langsung mempengaruhi kelajuan dan kestabilan aplikasi anda.

Tetapkan saiz timbunan awal dan maksimum (-xms, -xmx)
Dua pilihan yang paling biasa yang akan anda gunakan ialah -Xms
dan -Xmx
.
-
-Xms
Menetapkan saiz timbunan awal apabila JVM bermula. -
-Xmx
mentakrifkan saiz timbunan maksimum JVM boleh digunakan.
Jika nilai -nilai ini terlalu rendah, aplikasi anda mungkin berjalan ke OutOfMemoryError
. Jika mereka terlalu tinggi, anda mungkin menyimpan lebih banyak ingatan daripada yang diperlukan, yang boleh memberi kesan kepada aplikasi atau perkhidmatan lain yang berjalan pada mesin yang sama.

Titik permulaan yang baik:
- Tetapkan kedua -dua
-Xms
dan-Xmx
ke nilai yang sama untuk mengelakkan mengubah saiz timbunan pada masa runtime, yang boleh menyebabkan cegukan prestasi. - Sebagai contoh:
-Xms2g -Xmx2g
memberikan aplikasi 2 GB anda dari awal hingga akhir.
Jangan meneka-memantau penggunaan sebenar menggunakan alat seperti VisualVM, JConsole, atau log GC untuk menyempurnakan nilai-nilai ini berdasarkan tingkah laku sebenar.

Pilih pemungut sampah yang betul
Java mempunyai beberapa pengumpul sampah (GC), masing -masing dengan ciri -ciri prestasi yang berbeza. Memilih yang betul bergantung pada keperluan aplikasi anda:
- Aplikasi yang berfokus pada pemutihan (seperti pekerjaan batch) sering mendapat manfaat daripada GC selari (
-XX: UseParallelGC
). - Aplikasi rendah latency (seperti perkhidmatan web) mungkin lebih suka G1GC (
-XX: UseG1GC
) atau bahkan ZGC/Shenandoah jika anda menggunakan JDKS yang lebih baru. - Elakkan Serial GC melainkan jika anda berada dalam sistem yang sangat lama atau mempunyai sumber yang minimum.
Koleksi sampah menjeda boleh menyakiti prestasi serius, terutamanya di bawah beban. Pemantauan GC Jeda Masa dan Kekerapan membantu menentukan sama ada pengumpul pensuisan akan membantu.
Beberapa petua:
- G1GC berfungsi dengan baik untuk timbunan yang lebih besar daripada 4GB dan bertujuan untuk mengimbangi throughput dan latency.
- Sekiranya anda melihat GC yang lama berhenti, ia mungkin bukan saiz timbunan sahaja - pilihan pemungut juga penting.
Tetapan Koleksi Sampah Tune
Sebaik sahaja anda memilih pemungut sampah, anda boleh terus menyesuaikan tingkah laku.
Sebagai contoh, dengan G1GC, anda boleh menetapkan:
-
-XX:MaxGCPauseMillis=200
-memberitahu JVM untuk cuba mengekalkan GC yang dijeda di bawah 200 milisaat. -
-XX:G1HeapRegionSize=4M
-Mengawal saiz kawasan dalaman (tidak selalu perlu untuk berubah).
Bendera berkaitan GC Umum yang lain:
-
-XX: DisableExplicitGC
Melumpuhkan panggilan keSystem.gc()
-Berguna jika sesetengah perpustakaan mencetuskan GC penuh tidak perlu. -
-XX: PrintGCDetails -XX: PrintGCDateStamps
log aktiviti gc supaya anda boleh menganalisis apa yang berlaku dalam pengeluaran.
Juga, jangan abaikan metaPace , yang menggantikan permgen di Java 8. Anda boleh mengehadkannya dengan -XX:MaxMetaspaceSize
untuk mengelakkan kebocoran memori daripada memakan semua memori yang ada.
Bendera pilihan tetapi berguna
Berikut adalah beberapa bendera yang tidak berkaitan dengan prestasi tetapi boleh membantu secara tidak langsung:
-
-server
-Membolehkan pengoptimuman khusus pelayan (ON secara lalai dalam kebanyakan JVM 64-bit). -
-XX: AggressiveOpts
-Menghidupkan pengoptimuman prestasi lanjutan di mana disokong. -
-XX: UseLargePages
-Membolehkan menggunakan halaman memori yang besar, yang dapat meningkatkan prestasi pada sistem yang menyokong mereka. -
-XX: UseStringDeduplication
(dengan G1GC) -Mengurangkan penggunaan memori dengan deduplicating string duplikat.
Anda tidak akan memerlukan semua ini dalam setiap kes, tetapi mengetahui bahawa mereka wujud membolehkan anda meneroka penalaan yang lebih mendalam apabila tetapan asas tidak mencukupi.
Itulah pada dasarnya bagaimana anda mendekati penalaan prestasi JVM melalui argumen baris arahan-bermula dengan saiz timbunan, pilih GC yang betul, tweak tetapannya, dan secara pilihan memohon bendera canggih jika sesuai. Ia tidak terlalu kompleks, tetapi mudah untuk mengabaikan butiran utama tanpa memantau dan menguji.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah argumen JVM untuk penalaan prestasi (mis., -Xms, -xmx, -xx :)?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Perbezaan antara hashmap dan hashtable terutamanya dicerminkan dalam keselamatan benang, sokongan nilai null dan prestasi. 1. Dari segi keselamatan benang, hashtable adalah benang selamat, dan kaedahnya kebanyakannya kaedah segerak, sementara hashmap tidak melakukan pemprosesan penyegerakan, yang bukan benang-selamat; 2. Dari segi sokongan nilai null, hashmap membolehkan satu kunci null dan nilai null berbilang, manakala hashtable tidak membenarkan kekunci atau nilai null, jika tidak, nullPointerException akan dibuang; 3. Dari segi prestasi, hashmap lebih cekap kerana tidak ada mekanisme penyegerakan, dan Hashtable mempunyai prestasi penguncian yang rendah untuk setiap operasi. Adalah disyorkan untuk menggunakan ConcurrentHashMap sebaliknya.

Staticmethodsininterfaceswereintroducedinjava8toallowutilityfunctionswithintheintheinterfaceitself.beforjava8, SuchfunctionsRequiredseparateHelpereHelperes, LeadingTodisorgaganizedCode.Now, staticmethodethreeKeybeeMeKeBeReSes, staticmethodeDethreeKeybeeMeKeBeReSes, staticmethodethreeKeybeeMeKeKeBeReSes, staticmethodeDethreeKeybeeMeKeKeBeReKeNey

Penyusun JIT mengoptimumkan kod melalui empat kaedah: kaedah dalam talian, pengesanan tempat panas dan penyusunan, spekulasi jenis dan devirtualisasi, dan penghapusan operasi yang berlebihan. 1. Kaedah sebaris mengurangkan panggilan overhead dan memasukkan kaedah kecil yang sering dipanggil terus ke dalam panggilan; 2. Pengesanan tempat panas dan pelaksanaan kod frekuensi tinggi dan mengoptimumkannya untuk menjimatkan sumber; 3. Jenis spekulasi mengumpul maklumat jenis runtime untuk mencapai panggilan devirtualisasi, meningkatkan kecekapan; 4. Operasi berlebihan menghapuskan pengiraan dan pemeriksaan yang tidak berguna berdasarkan penghapusan data operasi, meningkatkan prestasi.

Blok permulaan contoh digunakan dalam Java untuk menjalankan logik inisialisasi apabila membuat objek, yang dilaksanakan sebelum pembina. Ia sesuai untuk senario di mana beberapa pembina berkongsi kod inisialisasi, permulaan medan kompleks, atau senario permulaan kelas tanpa nama. Tidak seperti blok inisialisasi statik, ia dilaksanakan setiap kali ia ditegaskan, manakala blok permulaan statik hanya dijalankan sekali apabila kelas dimuatkan.

Mod kilang digunakan untuk merangkum logik penciptaan objek, menjadikan kod lebih fleksibel, mudah dikekalkan, dan ditambah longgar. Jawapan teras adalah: dengan mengurus logik penciptaan objek secara berpusat, menyembunyikan butiran pelaksanaan, dan menyokong penciptaan pelbagai objek yang berkaitan. Keterangan khusus adalah seperti berikut: Mod Kilang menyerahkan penciptaan objek ke kelas kilang khas atau kaedah untuk diproses, mengelakkan penggunaan Newclass () secara langsung; Ia sesuai untuk senario di mana pelbagai jenis objek yang berkaitan dicipta, logik penciptaan boleh berubah, dan butiran pelaksanaan perlu disembunyikan; Sebagai contoh, dalam pemproses pembayaran, jalur, paypal dan contoh lain dicipta melalui kilang -kilang; Pelaksanaannya termasuk objek yang dikembalikan oleh kelas kilang berdasarkan parameter input, dan semua objek menyedari antara muka yang sama; Varian biasa termasuk kilang -kilang mudah, kaedah kilang dan kilang abstrak, yang sesuai untuk kerumitan yang berbeza.

Injava, thefinalkeywordpreventsavariable'svaluefrombeingchangedafterassignment, butitsbehaviordiffersforprimitivesandobjectreferences.forprimitiveVariables, finalmakesthevalueconstant, asinfinalintmax_speed = 100;

Terdapat dua jenis penukaran: tersirat dan eksplisit. 1. Penukaran tersirat berlaku secara automatik, seperti menukar int untuk berganda; 2. Penukaran eksplisit memerlukan operasi manual, seperti menggunakan (int) mydouble. Kes di mana penukaran jenis diperlukan termasuk memproses input pengguna, operasi matematik, atau lulus pelbagai jenis nilai antara fungsi. Isu-isu yang perlu diperhatikan adalah: Mengubah nombor terapung ke dalam bilangan bulat akan memotong bahagian pecahan, mengubah jenis besar menjadi jenis kecil boleh menyebabkan kehilangan data, dan beberapa bahasa tidak membenarkan penukaran langsung jenis tertentu. Pemahaman yang betul tentang peraturan penukaran bahasa membantu mengelakkan kesilapan.

Java menggunakan kelas pembalut kerana jenis data asas tidak dapat mengambil bahagian secara langsung dalam operasi berorientasikan objek, dan bentuk objek sering diperlukan dalam keperluan sebenar; 1. Kelas koleksi hanya boleh menyimpan objek, seperti senarai menggunakan tinju automatik untuk menyimpan nilai berangka; 2. Generik tidak menyokong jenis asas, dan kelas pembungkusan mesti digunakan sebagai parameter jenis; 3. Kelas pembungkusan boleh mewakili nilai null untuk membezakan data yang tidak tersendiri atau hilang; 4. Kelas pembungkusan menyediakan kaedah praktikal seperti penukaran rentetan untuk memudahkan parsing dan pemprosesan data, jadi dalam senario di mana ciri -ciri ini diperlukan, kelas pembungkusan sangat diperlukan.
