场景：

what？

朋友所在公司是保险行业，每天需要跑批，有大量计算会在内存中进行，经常出现oom，服务器内存比较小，上面跑了一个weblogic以及独立的 *batch_jar*
我在的公司也有大量的spring项目进行跑批 ，在服务器上内存占用也非常的高，也有出现过oom的错误

dmsg | grep oom | wc -l 
39

why？

一：垃圾回收机制的意义

java 语言中一个显著的特点就是引入了java回收机制，是c++程序员最头疼的内存管理的问题迎刃而解，它使得java程序员在编写程序的时候不在考虑内存管理。由于有个垃圾回收机制，java中的额对象不在有“作用域”的概念，只有对象的引用才有“作用域”。垃圾回收可以有效的防止内存泄露，有效的使用空闲的内存；

内存泄露：指该内存空间使用完毕后未回收，在不涉及复杂数据结构的一般情况下，java的内存泄露表现为一个内存对象的生命周期超出了程序需要它的时间长度，我们有是也将其称为“对象游离”；

二：垃圾回收机制的算法

java语言规范没有明确的说明JVM 使用哪种垃圾回收算法，但是任何一种垃圾回收算法一般要做两件基本事情：（1）发现无用的信息对象；（2）回收将无用对象占用的内存空间。使该空间可被程序再次使用。

由于本人不是JAVA程序员 因此这里不对底层纷繁复杂的算法进行研究啦，只说一下GC算法(generational collector)

Generational Collector:

分代的垃圾回收策略，是基于这样一个事实：不同的对象的生命周期是不一样的。因此，不同生命周期的对象可以采取不同的回n收算法，以便提高回收效率。

年轻代（Young Generation）

1.所有新生成的对象首先都是放在年轻代的。年轻代的目标就是尽可能快速的收集掉那些生命周期短的对象。

2.新生代内存按照8:1:1的比例分为一个eden区和两个survivor(survivor0,survivor1)区。一个Eden区，两个 Survivor区(一般而言)。大部分对象在Eden区中生成。回收时先将eden区存活对象复制到一个survivor0区，然后清空eden区，当这个survivor0区也存放满了时，则将eden区和survivor0区存活对象复制到另一个survivor1区，然后清空eden和这个survivor0区，此时survivor0区是空的，然后将survivor0区和survivor1区交换，即保持survivor1区为空， 如此往复。

3.当survivor1区不足以存放 eden和survivor0的存活对象时，就将存活对象直接存放到老年代。若是老年代也满了就会触发一次Full GC，也就是新生代、老年代都进行回收

4.新生代发生的GC也叫做Minor GC，MinorGC发生频率比较高(不一定等Eden区满了才触发)

年老代（Old Generation）

1.在年轻代中经历了N次垃圾回收后仍然存活的对象，就会被放到年老代中。因此，可以认为年老代中存放的都是一些生命周期较长的对象。

2.内存比新生代也大很多(大概比例是1:2)，当老年代内存满时触发Major GC即Full GC，Full GC发生频率比较低，老年代对象存活时间比较长，存活率标记高。

持久代（Permanent Generation）

用于存放静态文件，如Java类、方法等。持久代对垃圾回收没有显著影响，但是有些应用可能动态生成或者调用一些class，例如Hibernate 等，在这种时候需要设置一个比较大的持久代空间来存放这些运行过程中新增的类。

新生代收集器使用的收集器：Serial、PraNew、Parallel Scavenge

老年代收集器使用的收集器：Serial Old、Parallel Old、CMS

GC的执行机制
由于对象进行了分代处理，因此垃圾回收区域、时间也不一样。GC有两种类型：Scavenge GC和Full GC。

Scavenge GC

一般情况下，当新对象生成，并且在Eden申请空间失败时，就会触发Scavenge GC，对Eden区域进行GC，清除非存活对象，并且把尚且存活的对象移动到Survivor区。然后整理Survivor的两个区。这种方式的GC是对年轻代的Eden区进行，不会影响到年老代。因为大部分对象都是从Eden区开始的，同时Eden区不会分配的很大，所以Eden区的GC会频繁进行。因而，一般在这里需要使用速度快、效率高的算法，使Eden去能尽快空闲出来。

Full GC

对整个堆进行整理，包括Young、Tenured和Perm。Full GC因为需要对整个堆进行回收，所以比Scavenge GC要慢，因此应该尽可能减少Full GC的次数。在对JVM调优的过程中，很大一部分工作就是对于FullGC的调节。有如下原因可能导致Full GC：

1.年老代（Tenured）被写满

2.持久代（Perm）被写满

3.System.gc()被显示调用

4.上一次GC之后Heap的各域分配策略动态变化

有了GC同样会出现内存泄露问题

1.静态集合类像HashMap、Vector等的使用最容易出现内存泄露，这些静态变量的生命周期和应用程序一致，所有的对象Object也不能被释放，因为他们也将一直被Vector等应用着。

Static Vector v = new Vector();
for (int i = 1; i<100; i++)
{

Object o = new Object(); 
v.add(o); 
o = null; 

}
在这个例子中，代码栈中存在Vector 对象的引用 v 和 Object 对象的引用 o 。在 For 循环中，我们不断的生成新的对象，然后将其添加到 Vector 对象中，之后将 o 引用置空。问题是当 o 引用被置空后，如果发生 GC，我们创建的 Object 对象是否能够被 GC 回收呢？答案是否定的。因为， GC 在跟踪代码栈中的引用时，会发现 v 引用，而继续往下跟踪，就会发现 v 引用指向的内存空间中又存在指向 Object 对象的引用。也就是说尽管o 引用已经被置空，但是 Object 对象仍然存在其他的引用，是可以被访问到的，所以 GC 无法将其释放掉。如果在此循环之后， Object 对象对程序已经没有任何作用，那么我们就认为此 Java 程序发生了内存泄漏。

2.各种连接，数据库连接，网络连接，IO连接等没有显示调用close关闭，不被GC回收导致内存泄露。

3.监听器的使用，在释放对象的同时没有相应删除监听器的时候也可能导致内存泄露。

how?

关于jvm的调优：
一、一些服务器上的常用jvm监控命令

这里要注意啦，有一小细节，朋友踩过坑。他使用一些命令去找java的运行状态的时候报错
原因是他的服务器上有jdk1.6 1.7 1.8 java服务器是用1.8起的，然而环境变量里面是openjdk1.6所以用jmap等去获取java运行参数的时候就报错了。其实jmap jstat等都是一些java写的可执行文件，会调用jdk的一些类去获取jvm的运行状态。因此低版本的去获取高版本的运行参数可能就会导致出错了。

一些常用命令：

top 查看java的运行状态
 jstat -gcutil  \$PID  获取gc的每代的占用情况
 jmap -heap \$PID  可以看到各区的状态
 jstat -gccause \$PID 可以看到GC的日志
 jcmd  -gccause \$PID | head -n 10 可以看到前10位占用空间最高的类 这一点可以方便程序员优化代码

二、jvm一些参数的调优
1.亘古不变的道理 只有充值才能变得更强，堆硬件吧，把服务器上的内存条插满，才能找到新世界 - -########.... ignore....
2.说笑了，除了优化代码和硬件以外运维层面还是可以通过一些参数来进行优化的：

典型设置：

java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g –Xss1024k

-Xmx3550m：设置JVM最大可用内存为3550M。
-Xms3550m：设置JVM促使内存为3550m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成 后JVM重新分配内存。
-Xmn2g：设置年轻代大小为2G。整个堆大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般 固定大小为64m，所以增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推 荐配置为整个堆的3/8。
-Xss128k：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M，以前每个线程堆栈大小 为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线 程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。
-XX:NewRatio=4:设置年轻代（包括Eden和两个Survivor区）与年老代的比值（除去持久代）。设 置为4，则年轻代与年老代所占比值为1：4，年轻代占整个堆栈的1/5
-XX:SurvivorRatio=4：设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为4，则两个Survivor 区与一个Eden区的比值为2:4，一个Survivor区占整个年轻代的1/6
-XX:MaxPermSize=16m:设置持久代大小为16m。

-XX:MaxTenuringThreshold=0：设置垃圾最大年龄。如果设置为0的话，则年轻代对象不经过 Survivor区，直接进入年老代。对于年老代比较多的应用，可以提高效率。如果将此值设置为一个较大 值，则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制，这样可以增加对象再年轻代的存活时间，增加在年轻 代即被回收的概论。
-XX:SurvivorRatio=4：设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为4，则两个Survivor 区与一个Eden区的比值为2:4，一个Survivor区占整个年轻代的1/6
-XX:MaxPermSize=16m:设置持久代大小为16m。

-XX:MaxTenuringThreshold=0：设置垃圾最大年龄。如果设置为0的话，则年轻代对象不经过 Survivor区，直接进入年老代。对于年老代比较多的应用，可以提高效率。如果将此值设置为一个较大 值，则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制，这样可以增加对象再年轻代的存活时间，增加在年轻 代即被回收的概论。

另外，在测试中还加了一些参数：
-XX:-UseGCOverheadLimit  -XX:HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp -Xloggc:/tmp/gc.log -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps
这样就可以把堆栈爆掉的时候的日志取出来便于精准分析

调优总结

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。

2.年老代大小的选择

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：
1. 并发垃圾收集信息

2. 持久代并发收集次数

3. 传统GC信息

4. 花在年轻代和年老代回收上的时间比例

减少年轻代和年老代花费的时间，一般会提高应用的效率

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。

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：
1. -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用并发收集器时，开启对年老代的压缩。

2. -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

常见配置汇总：

堆设置
-Xms:初始堆大小

-Xmx:最大堆大小

-XX:NewSize=n:设置年轻代大小
-XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如:为3，表示年轻代与年老代比值为1：3，年轻代占整个年 轻代年老代和的1/4
-XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如：3，表示 Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5
-XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小

收集器设置

-XX:+UseSerialGC:设置串行收集器

-XX:+UseParallelGC:设置并行收集器

-XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器

-XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器

垃圾回收统计信息

-XX:+PrintGC

-XX:+PrintGCDetails

-XX:+PrintGCTimeStamps`

-Xloggc:filename 并行收集器设置

-XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。

-XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间

-XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)

并发收集器设置

-XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。

-XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时，使用的CPU数。并行收集线程数。

三、open-falcon针对java服务器基于jxm对jvm监控方法

https://book.open-falcon.org/zh_0_2

简介
jmxmon是一个基于open-falcon的jmx监控插件，通过这个插件，结合open-falcon agent，可以采集任何开启了JMX服务端口的java进程的服务状态，并将采集信息自动上报给open-falcon服务端

功能
通过jmx采集java进程的jvm信息，包括gc耗时、gc次数、gc吞吐、老年代使用率、新生代晋升大小、活跃线程数等信息。
对应用程序代码无侵入，几乎不占用系统资源。

采集指标
Counters Type Notes
parnew.gc.avg.time GAUGE 一分钟内，每次YoungGC(parnew)的平均耗时
concurrentmarksweep.gc.avg.time GAUGE 一分钟内，每次CMSGC的平均耗时
parnew.gc.count GAUGE 一分钟内，YoungGC(parnew)的总次数
concurrentmarksweep.gc.count GAUGE 一分钟内，CMSGC的总次数
gc.throughput GAUGE GC的总吞吐率（应用运行时间/进程总运行时间）
new.gen.promotion GAUGE 一分钟内，新生代的内存晋升总大小
new.gen.avg.promotion GAUGE 一分钟内，平均每次YoungGC的新生代内存晋升大小
old.gen.mem.used GAUGE 老年代的内存使用量
old.gen.mem.ratio GAUGE 老年代的内存使用率
thread.active.count GAUGE 当前活跃线程数
thread.peak.count GAUGE 峰值线程数

阀值设置
不同应用根据其特点，可以灵活调整触发条件及触发阈值

告警项 触发条件 备注
gc.throughput all(#3)<98 gc吞吐率低于98%，影响性能
old.gen.mem.ratio all(#3)>90 老年代内存使用率高于90%，需要调优
thread.active.count all(#3)>500 线程数过多，影响性能

源码以及部署手册：https://github.com/toomanyopenfiles/jmxmon