让Java应用程序运行是一回事，但让他们跑得快就是另外一回事了。在面对对象的环境中，性能问题就像来势凶猛的野兽。但JVM的复杂性将性能调整的复杂程度增加了一个级别。这里Refcard涵盖了JVM internals、class loading（Java8中更新以映射最新的元空间）、垃圾回收、故障诊断、检测、并发性，等等。
介绍
Java是目前软件开发领域中使用最广泛的编程语言之一。Java应用程序在许多垂直领域（银行、电信、医疗保健等）中都有广泛使用。Refcard的目的是，帮助开发者通过专注于JVM内部，性能调整原则和最佳实践，以及利用现有监测和故障诊断工具，来提升应用程序在商业环境中的性能。
它能以不同的方式定义“optimal performance（最佳性能）”，但基本要素是：Java程序在业务响应时间要求内执行计算任务的能力，程序在高容量下执行业务功能的能力，并具有可靠性高和延迟低的特点。有时,数字本身变得模式化：对于一些大型网站，优秀的页面响应时间应该在500ms以下。在适当的时候，Refcard包括目标数字。但在大多数情况下，您需要根据业务需求和现有的性能基准自己决定这些。
JVM Internals
基础知识
代码编译和JIT
编译Java字节码显然没有直接从主机执行本机代码那么快。为了提高性能，Hotspot JVM找出最繁忙的字节码区域，然后将其编译成更高效地原生、机器代码（自适应优化）。然后这种本地代码就会存储在非堆内存中的代码缓存中。
注意：多数的JVM是通过禁用JIT编译器实现的(Djava.compiler=NONE)。您只需要考虑禁用的关键性优化，比如JVM崩溃。
下图说明了Java源代码，即时编译流程和生命周期。
内存空间
HotSpot Java Virtual Machine是由以下的存储空间组成。
| 存储空间 | 描述 |
| Java Heap | Java程序类实例和数组的主存储器。 |
| Permanent Generation(JDK 1.7及以下版本）Metaspace (JDK 1.8及以上版本） | Java类元数据的主存储器。注意：从Java 8开始，PermGen空间就由元空间和使用本地存储器替换了，类似于IBM J9 JVM。 |
| Native Heap(C-Heap) | 本地内存存储线程、栈、包括对象的代码缓存，如MMAP文件和第三方本机库。 |
类加载
Java的另一个重要特点是，在JVM启动之后，它能够加载编译的Java类（字节码）。根据程序的大小，在刚刚重启之后，程序在类加载过程中性能会显著降低。这种现象是因为内部JIT编译器在重启之后需要重新开始优化。
自JDK 1.7版本之后，有一些改进值得大家重视。例如默认的JDK class loader具有更好的装在类并发能力。
热点
| 关注的区域 | 建议 |
| JVM重启后的性能下降 | 避免部署过量的Java类到一个单一的应用程序类加载器（例如：非常大的WAR文件） |
| 运行时发现过多的类加载争夺(thread lock, JAR file searches…) ，降低了整体性能。 | 分析您的应用程序并识别代码模块进行动态类加载操作过于频繁。积极寻找非一站式类加载错误，如ClassNotFoundException和NoClassDefFoundError。再访Java映射API和适用情况下优化的过度使用。 |
| java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space （JDK 1.7及以下版本）java.lang.OutOfMemoryError：元空间（JDK 1.8及以上版本） | 再访JVM Permanent Generation、Metaspace (MaxMetaSpaceSize)和本地内存容量在适用情况下的尺寸。分析应用程序类加载器和识别元数据的内存泄漏的源头。 |
故障诊断和监视
| 目标 | 建议 |
| 跟踪那些加载到不同的类加载器的Java类。 | 配置程序选择使用的Java profiler，例如JProfiler或Java VisualVM。将重点放在类加载器的操作和内存占用上。可以通过–verbose:class. for the IBM JVM，生成多个Java核心快照跟踪活动的类加载器和加载类。 |
| 调查类元数据的内存泄露的可以来源。 | 配置程序和定义可能的culprit(s)。生成并分析JVmheap dump快照，专注于类加载器和java.lang.Class中的实例。
 |
| 确保适当的Permanent Generation / Metaspace和本地内存大小。 | 密切监视你的PermGen、元空间和本机内存利用率，并调整到适合的最大容量。分析程序类加载器的大小，并寻找机会适当地减少元数据足迹。 |
垃圾回收
Java垃圾回收流程对于程序性能是至关重要的。为了提供有效的垃圾回收，Heap（堆）本质上是划分在子区域中。
堆区域
| 区域 | 描述 |
| 最新一代-Young Generation (nursery space) | 新的或短暂的对象分配保留堆的一部分。垃圾被一个fast but stop-the-world YG的收集器进行回收。
在young space中呆了足够久的对象就会提升到old space。 注意：YG space的尺寸和GC频率过高将会显著影响程序的响应时间，从而导致JVM的暂停时间增加。 |
| 老一代-Old Generation (tenured space) | heap的一部分留给了long-lived对象。垃圾通常通过平行或并发（多数时候）进行收集，诸如CMS或gencon (IBM JVM)。
性能提示：根据应用程序的需求选择并测试最佳的GC策略是非常重要的。例如，当切换到并发GC收集（如CMS或G1）可以显著提高应用程序的平均响应时间（减少延迟）。 |
GC Collectors
选择正确的collector或GC policy可以将程序的性能、可扩展性和可靠性优化到最佳状态。许多应用程序对于响应时间延迟都很敏感，因此大多需要使用并发的回收器，例如HotSpot CMS或IBM GC policy balanced。
我们强烈建议您通过适当的性能和负载测试确定最合适的GC策略。应该在生产环境中执行全面监控策略，以跟踪整体的JVM性能，并确定在之后需要改进的领域。
| GC | 论据 | 描述 |
| 串行回收器 | -XX:+UseSerialGC (Oracle HotSpot) | 无论新旧回收器都使用单独CPU，像是一种stop the world的时尚。  |
| 并行回收器（吞吐量回收器） | -XX:+UseParallelGC-XX:+UseParallelOldGC(Oracle Hotspot)
-Xgcpolicy:optthruput (IBmJ9, single space, stop-the-world) | 旨在利用CPU的内核优势。无论新旧回收器都使用多个Gcthreads(via –XX:ParallelGCThreads=n)，从而更好地利用来自主机的可用的CPU内核来完成。注意：虽然回收时间可以显著减少，但是有着大尺寸堆的程序面临着large、stop-the-world、old回收，并且响应时间也受到影响。  |
| 确保适当的Permanent Generation / Metaspace和本地内存大小。 | 密切监视你的PermGen、元空间和本机内存利用率，并调整到适合的最大容量。分析程序类加载器的大小，并寻找机会适当地减少元数据足迹。 | 旨在最大限度地减少旧一代stop-the-world回收器对程序响应时间的影响。大多数使用CMS collector的老一代回收器与所述应用程序的执行同时进行。
注意：YoungGen collections仍然有stop-the-world事件，因此需要适当的微调，以减少总JVM暂停时间。  |
Garbage First (G1) Collector
HotSpot G1 collector是专为是专为满足用户定义的垃圾回收（GC）高概率暂停时间设计的，同时实现高吞吐量。
最新的HotSpot collector将heap基本划分到一组大小相等的堆区域，虚拟内存的每个区域连续范围。它将回收压缩的活动集中在heap区域，那里充满了可回收的对象（garbage first）。换句话说就是，这个区域有最低限度的“live”对象。
Oracle建议在以下例子和情况下使用G1 collector，尤其是对于目前正在使用CMS或parallel collectors的：
- 专为large heaps(>= 6 GB)，并限制GC延迟（暂停时间<= 0.5秒)的应用程序设计。
- 超过50%的Java heap被实时数据占用（对象不能被GC回收）。
- 对象分析率和促进作用显著变化。
- 不期望过长的垃圾回收或压缩停顿（超过0.5至1秒）。
Java Heap尺寸
你一定要知道没有GC策略可以挽救Java Heap尺寸不足的现象。这些演习涉及到为不同的存储空间（包括新旧不同的版本）配置最大和最小的容量，包括元数据和本地内存容量。这里有一些建议准则：
- 在32-bit或64-bit JVM之间进行明智的选择。如果程序运行需要超过2GB内存，并且JVM暂停时间在可接受范围内，可以考虑使用64-bit JVM。
- 永远将应用程序放在第一考虑。确保将其配置好，并根据程序的内存占用量调整heap尺寸。建议通过性能和负载测试来衡量实时数据占有量。
- larger heap并不总是表现得更好、更快，因此不需要过度调整Java heap。并行中的JVM性能调优，找准机会减少或“spread”程序的内存占有量，以保证JVM的平均响应时间＜1%。
- 对于32-bit JVM，为了从元数据和本地heap中留出一些内存，考虑2GB的最大heap尺寸。
- 对于64-bit JVM，我们要想办法在垂直和水平层面进行扩展，而不是试图将Java heap尺寸增加到15GB以上。这种做法往往提供更好的吞吐量，更好地利用硬件，提高应用程序的故障切换功能。
- 不许重复开发：充分利用开源以及商业故障排除的优势和监控工具，使这些变成可能。APM（应用性能管理）产品在过去十年里发展迅猛。
JDK 1.8 Metaspace指南
| 目标 | 建议 |
| 内存大小GC调整
监控和故障排除 | 默认情况下，元空间内存空间是无界的，并使用可用于动态扩展的process或OS native memory。内存空间分成快并通过mmap被JVM进行存储。我们建议保持默认设置，以动态调整模式为出发点，将简化的尺寸与密切监测的应用程序元数据占有量相结合，从而进行更好的容量规划。新增一个JVM选项(-XX:MaxMetaspaceSize=<NNN>)，可以让您限制分配给class metadata的本地内存。当面临物理资源（RAM）紧张或类似于内存泄露的情况时，建议将它作为一个保障机制。
对那种具有larger class metadata footprint或dynamic classloading的Java应用程序，我们建议通过新的JVM选项调整初始元空间大小 ：-XX:MetaspaceSize=<NNN>，例如：1GB。这种调整方法将有助于避免包括class metadata在内的早期垃圾回收，尤其是在Java应用程序的 “warm-up”期。 |
Hot Spots
故障诊断和监视
| 目标 | 建议 |
| 测量和监视应用程序YoungGen和OldGen内存占用，包括GC活动。为您的应用程序决定正确的GC策略和Java堆大小。
调整应用程序的内存占用量，如live对象。 | 分析、监控您所使用的Java分析工具，如JProfiler、Java VisualVM或其他商业APM产品。允许通过–verbose:gc记录JVM GC活动。您也可以使用类似GCMV（GC Memory Visualizer）的工具查看JVM的暂停时间和内存分配率。
性能提示：过多的内存分配率可能意味着需要进行垂直和横向扩展，或从多个JVM进程中分离出实时数据。 为了long-lived对象或long-term实时数据考虑，可以生成并分析JVM heap dump快照。Heap dump分析对于程序内存占用(retention)的优化是非常有帮助的。 性能提示：由于从32位到64位，Java应用程序对heap 的需求会比原来高1.5倍。所以，在Java 1.7及以下的版本(这是默认的)中使用 -XX:+UseCompressedOops是非常重要的。这样的参数调整大大减轻了64位JVM的性能压力。 |
| 调查OutOfMemoryError 问题，寻找OldGen内存泄露的根源。 | 使用类似Java VisualVM、Plumbr的工具（Java内存泄漏检测器），分析可能存在的内容泄露。性能提示：要着重分析最大的Java对象上。要意识到降低内存占有量就意味着提升性能，并降低GC活动。  使用类似 Memory Analyzer的工具生成并分析JVM heap dump快照。  |
Java并发性
Java并发性可以定义为程序同时执行多个任务的能力。对于大型的Java EE系统，这意味着执行多个用户的业务功能的同时，实现最佳的吞吐量和性能的能力。
无论是硬件能力还是JVM稳定状况，Java并发性问题可能引起程序的瘫痪，严重影响程序的整体性能和可用性。
Thread Lock Contention
当您评估Java应用程序的并发线程的稳定状况时，你会经常遇到Thread lock contention的问题，这是目前最常见的Java并发问题。
例如：Thread lock contention会触发non-stop，它会尝试将一个缺少Java类（ClassNotFoundException的）加载到默认的JDK 1.7 ClassLoader。
如果您在成熟的技术环境中遇见像Thread Dump analysis这样的问题，我们强烈建议您积极面对它。这个问题的根源通常不同于之前的Java synchronization to legitimate IO blocking或者其他的non-thread safe calls。Lock contention问题往往是另一个问题的“症状”。
说到并发这一块的问题，在这里给大家推荐一个架构交流学习群：650385180，里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源，以下的知识体系图也是在群里获取。相信对于已经工作和遇到技术瓶颈的码友，在这个群里一定有你需要的内容。
Java-level Deadlocks
真正的Java-level deadlocks是不太常见的，它同样可以极大程度地影响应用程序的性能和稳定性。当遇到两个或多个线程永远阻塞的时候，就会触发这样的问题。这种情况不同于其他常见的那种“day-to-day”线程问题，例如 lock contention、threads waiting on blocking IO calls等等。真正的lock-ordering deadlock问题可以被看做如下：
Clock Time和CPU Burn
在进行JVM调优的同时，也有必要检查应用程序的行为，更确切地说是最高clock time和CPU burn的贡献者。
当Java垃圾回收和线程并发不再是压力点，深入到你的应用程序代码的执行模式，并专注于顶级响应时间贡献者（也叫作clock time）是很重要的。检查应用程序代码的消CPU耗和Java 线程(CPU burn)也同样至关重要。CPU使用率较高（＞75%）是不正常的（良好的物理资源的利用率）。因为这往往意味着效率低下和容量问题。对于大型的Java EE企业应用，保持安全的CPU缓冲区是必要的，以应对突发的负载冲击情况。
摒弃那些传统的跟踪方法，如在代码中加入响应时间“日志”。Java剖析工具和APM解决方案恰恰可以帮助您分析这类型的问题。这种方式更加高效、可靠。对于Java生产环境缺乏一个强大的APM解决方案。您仍然可以依赖诸如Java VisualVM的工具，通过多个快照进行thread dump分析，并使用OS CPU分析每个线程。
最后的建议是，不要妄图同时解决所有的问题。列出排在最前面的5个clock time和CPU burn问题，然后寻找解决方案。
Application预算
其他关于Java应用程序性能的重要方面是稳定性和可靠性。在有着99.9%典型可用目标的SLA umbrella下，稳定和可靠对于程序的操作尤为重要。这些系统应该具有高容错级别，并对应用和资源进行严格的预算，以防止发生多米诺效应。用这种方法可以防止一些这样的情况，例如，一个业务流程使用所有可用的物理，中间件或JVM资源。
Hot Spots
超时管理
Java application与外部系统之间缺乏合理的超时时间，由于中间件和JVM线程消耗(blocking IO calls)，可能导致严重的性能下降和中断。合理的超时时间可以避免在遇到外部服务提供商速度缓慢的时候，Java线程等待太久。
工具
| 目标 | 建议工具 |
| 自动、实时地性能监控、调节、预警、趋势分析、容量管理，等等 | Enterprise APM solutions（企业级APM解决方案）注意：APM解决方案提供了工具，这些现成的功能让您实现以下大部分的Java性能目标。 |
| 性能和负载测试 | 商业性能测试解决方案Apache JMeter
http://jmeter.apache.org/ |
| JVM垃圾回收评估，内存分配率和故障排除 | Oracle Java VisualVMhttp://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/visualvm/intro.html
http://java.dzone.com/articles/profile-your-applications-java Oracle Java Mission Control http://www.oracle.com/technetwork/java/javaseproducts/mission-control/java-mission-control-wp-2008279.pdf http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/jmc53-release-notes-2157171.html IBM Monitoring and Diagnostic Tools for Java (via IBM Support Assistant tool) http://www-01.ibm.com/software/support/isa/ JVM verbose:gc logs JVM argument : -verbose:gc http://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/windows/java.html IBM GCMV https://www.ibm.com/developerworks/java/jdk/tools/gcmv/ |
| JVM堆和类的元数据的内存泄漏分析 | Oracle Java VisualVM and Oracle Java Mission ControlIBM Monitoring and Diagnostic Tools for Java
Memory Analyzer (heap dump analysis, hprof and phd formats) https://www.eclipse.org/mat/ https://www.ibm.com/developerworks/java/jdk/tools/memoryanalyzer/ |
| JVM内存分析和堆容量评估 | Oracle Java VisualVM and Java Mission ControlIBM Monitoring and Diagnostic Tools for Java
Java profilers (JProfiler, YourKit) http://en.wikipedia.org/wiki/JProfiler http://www.yourkit.com/ Memory Analyzer (heap dump and application memory footprint analysis) |
| JVM和中间件并发故障，如thread lock contention和deadlocks | Oracle Java VisualVM and Oracle Java Mission Control (threads monitoring, thread dump snapshots)jstack, native OS signal such as kill -3 (thread dump snapshots)
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tooldescr-136044.html#gblfh IBM Monitoring and Diagnostic Tools for Java 注意：强烈推荐大家关注如何执行一个JVM线程转储分析的相关知识。 |
| Java应用程序clock time分析和评测 | Oracle Java VisualVM and Oracle Java Mission Control (build-in profiler, sampler and recorder)Java profilers (JProfiler, YourKit) |
| Java应用程序和线程CPU burn分析 | Oracle Java VisualVM and Oracle Java Mission Control (CPU profiler)Java profilers (JProfiler, YourKit)
注意：必要的时候，您还可以依赖JVM线程转储和OS CPU每个线程分析。 |
| Java IO和remoting contention分析，包括超时管理评估和调整 | Oracle Java VisualVM and Oracle Java Mission Control(threads monitoring, thread dump snapshots)
jstack, native OS signal such as kill -3 (thread dump snapshots) IBM Monitoring and Diagnostic Tools for Java 注意：强烈推荐大家关注如何执行一个JVM线程转储分析的相关知识。 |
| 中间件，Java EE容器调整，如线程、JDBC数据源，等等 | Oracle Java VisualVM and Oracle Java Mission Control (extra focus on exposed Java EE container runtime MBeans)Java EE container administration and management console |