JVM 速查表

快速查阅JVM常用命令、参数和概念。本速查表涵盖了日常开发和运维中最常用的JVM诊断和调优工具。

常用命令速查

进程管理命令

命令	用途	示例
`jps`	列出Java进程	`jps -lmv`
`jstat`	JVM统计信息	`jstat -gc <pid> 1000`
`jmap`	内存映射	`jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>`
`jstack`	线程堆栈	`jstack -l <pid>`
`jinfo`	配置信息	`jinfo -flags <pid>`
`jcmd`	多功能诊断	`jcmd <pid> help`

jstat 常用选项详解

jstat 是监控 JVM 运行状态最常用的命令，可以实时查看 GC、类加载、编译等信息。

# 类加载统计
jstat -class <pid> 1000 5

# 编译统计
jstat -compiler <pid>

# GC统计（每秒刷新，共5次）
jstat -gc <pid> 1000 5

# GC容量信息
jstat -gccapacity <pid>

# GC利用率（百分比形式，更易读）
jstat -gcutil <pid> 1000

# GC原因和统计
jstat -gccause <pid> 1000

# 新生代详细统计
jstat -gcnew <pid>

# 老年代详细统计
jstat -gcold <pid>

jstat -gc 输出列含义：

列名	含义
S0C/S1C	Survivor 0/1 区容量（KB）
S0U/S1U	Survivor 0/1 区已使用（KB）
EC/EU	Eden 区容量/已使用（KB）
OC/OU	老年代容量/已使用（KB）
MC/MU	元空间容量/已使用（KB）
YGC/YGCT	Young GC 次数/总时间
FGC/FGCT	Full GC 次数/总时间
GCT	GC 总时间

jmap 常用选项详解

jmap 用于生成堆转储和分析内存分布，是诊断内存问题的重要工具。

# 查看堆配置信息
jmap -heap <pid>

# 查看对象统计（按大小排序）
jmap -histo <pid> | head -30

# 查看存活对象统计（会触发Full GC）
jmap -histo:live <pid> | head -30

# 生成完整堆转储
jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>

# 只转储存活对象（会触发Full GC）
jmap -dump:live,format=b,file=heap_live.hprof <pid>

# 查看类加载器统计
jmap -clstats <pid>

# 查看最终化队列
jmap -finalizerinfo <pid>

jstack 常用选项详解

jstack 用于获取线程堆栈信息，诊断线程死锁、CPU 飙高等问题。

# 打印线程堆栈
jstack <pid>

# 打印额外锁信息
jstack -l <pid>

# 输出到文件
jstack <pid> > thread_dump.txt

# 强制打印（无响应时使用）
jstack -F <pid>

jcmd 完整命令列表

jcmd 是 JDK 7+ 推荐的多功能诊断工具，可以替代多个传统命令。

# 查看所有可用命令
jcmd <pid> help

# JVM版本信息
jcmd <pid> VM.version

# JVM启动参数
jcmd <pid> VM.flags
jcmd <pid> VM.command_line
jcmd <pid> VM.system_properties

# 运行时信息
jcmd <pid> VM.info

# 线程信息
jcmd <pid> Thread.print
jcmd <pid> Thread.print -l  # 包含锁信息

# 堆信息
jcmd <pid> GC.heap_info
jcmd <pid> GC.class_histogram
jcmd <pid> GC.heap_dump filename=heap.hprof

# 触发GC
jcmd <pid> GC.run

# 本地内存跟踪
jcmd <pid> VM.native_memory summary
jcmd <pid> VM.native_memory detail

# JIT编译器信息
jcmd <pid> Compiler.CodeHeap_Analytics

# JFR录制
jcmd <pid> JFR.start name=test duration=60s filename=recording.jfr
jcmd <pid> JFR.dump name=test filename=dump.jfr
jcmd <pid> JFR.stop name=test

内存参数

堆内存参数

参数	说明	示例
`-Xms`	初始堆大小	`-Xms2g`
`-Xmx`	最大堆大小	`-Xmx2g`
`-Xmn`	新生代大小	`-Xmn512m`
`-XX:NewRatio`	新老年代比例	`-XX:NewRatio=2`
`-XX:SurvivorRatio`	Eden/Survivor比例	`-XX:SurvivorRatio=8`
`-XX:MaxTenuringThreshold`	对象晋升年龄阈值	`-XX:MaxTenuringThreshold=15`
`-XX:PretenureSizeThreshold`	大对象阈值	`-XX:PretenureSizeThreshold=3m`

堆内存设置原则：

-Xms 和 -Xmx 设为相同值，避免动态扩容
堆大小通常为物理内存的 50%-80%
新生代一般为堆的 1/3 到 1/4

元空间参数

参数	说明	示例
`-XX:MetaspaceSize`	初始元空间大小	`-XX:MetaspaceSize=128m`
`-XX:MaxMetaspaceSize`	最大元空间大小	`-XX:MaxMetaspaceSize=512m`
`-XX:MinMetaspaceFreeRatio`	GC后最小空闲比例	`-XX:MinMetaspaceFreeRatio=40`
`-XX:MaxMetaspaceFreeRatio`	GC后最大空闲比例	`-XX:MaxMetaspaceFreeRatio=70`

栈内存参数

参数	说明	示例
`-Xss`	每个线程的栈大小	`-Xss1m`
`-XX:ThreadStackSize`	线程栈大小（等效-Xss）	`-XX:ThreadStackSize=1024`

栈大小计算：

每个线程独立栈空间
总栈内存 = 线程数 × 栈大小
深递归需要更大的栈

直接内存参数

参数	说明	示例
`-XX:MaxDirectMemorySize`	最大直接内存	`-XX:MaxDirectMemorySize=256m`
`-XX:+DisableExplicitGC`	禁用System.gc()	`-XX:+DisableExplicitGC`

直接内存使用场景：

NIO ByteBuffer.allocateDirect()
Netty 等网络框架
注意：直接内存不足会触发 Full GC

JIT编译器参数

分层编译

参数	说明	示例
`-XX:+TieredCompilation`	启用分层编译（默认开启）	`-XX:+TieredCompilation`
`-XX:TieredStopAtLevel`	最高编译级别	`-XX:TieredStopAtLevel=1`
`-XX:+EnableJVMCI`	启用JVMCI（Graal编译器）	`-XX:+EnableJVMCI`

编译级别说明：

Level 0：解释执行
Level 1：简单C1编译（快速编译，基本优化）
Level 2：受限C1编译
Level 3：完整C1编译
Level 4：C2编译（深度优化，编译时间长）

编译器优化

参数	说明	示例
`-XX:+PrintCompilation`	打印编译信息	`-XX:+PrintCompilation`
`-XX:+PrintInlining`	打印内联信息	`-XX:+PrintInlining`
`-XX:CompileThreshold`	触发编译的方法调用次数	`-XX:CompileThreshold=10000`
`-XX:OnStackReplacePercentage`	OSR触发比例	`-XX:OnStackReplacePercentage=140`

代码缓存

参数	说明	示例
`-XX:InitialCodeCacheSize`	初始代码缓存	`-XX:InitialCodeCacheSize=160k`
`-XX:ReservedCodeCacheSize`	最大代码缓存	`-XX:ReservedCodeCacheSize=240m`
`-XX:CodeCacheExpansionSize`	代码缓存扩展大小	`-XX:CodeCacheExpansionSize=64k`
`-XX:+UseCodeCacheFlushing`	启用代码缓存刷新	`-XX:+UseCodeCacheFlushing`

代码缓存不足症状：

JIT编译停止
性能下降
警告：CodeCache is full. Compiler has been disabled

线程相关参数

参数	说明	示例
`-Xss`	线程栈大小	`-Xss1m`
`-XX:ParallelGCThreads`	并行GC线程数	`-XX:ParallelGCThreads=8`
`-XX:ConcGCThreads`	并发GC线程数	`-XX:ConcGCThreads=4`
`-XX:+UseThreadPriorities`	启用线程优先级	`-XX:+UseThreadPriorities`
`-XX:ThreadPriorityPolicy`	线程优先级策略	`-XX:ThreadPriorityPolicy=1`

日志参数

JDK 9+ 统一日志（推荐）

# 基本格式
-Xlog:<selector>[:<output>[:<decorators>][:<output-options>]]

# 常用配置示例

# 输出所有GC日志到文件
-Xlog:gc*:file=/var/log/gc.log:time,level,tags

# 输出GC详情和堆信息
-Xlog:gc*,gc+heap=debug:file=gc.log:time

# 输出类加载信息
-Xlog:class+load=info:file=classload.log

# 输出JIT编译信息
-Xlog:jit+compilation=info:file=jit.log

# 输出GC原因
-Xlog:gc+cause:file=gc.log

# 日志文件滚动（最多5个文件，每个100MB）
-Xlog:gc*:file=/var/log/gc.log:time,level,tags:filecount=5,filesize=100m

常用选择器：

选择器	说明
`gc*`	所有GC相关日志
`gc+heap`	堆相关信息
`gc+cause`	GC原因
`gc+ergo*`	GC自适应调节
`gc+phases`	GC各阶段耗时
`class+load`	类加载
`jit+compilation`	JIT编译
`os+thread`	线程相关

JDK 8 及之前（已弃用）

# GC日志
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime
-XX:+PrintHeapAtGC
-Xloggc:/path/to/gc.log

垃圾收集器参数

Serial 收集器

单线程收集器，适合小内存、单核环境。

-XX:+UseSerialGC                  # 启用Serial收集器

特点：

新生代使用复制算法
老年代使用标记-整理算法
单线程执行，会暂停所有应用线程
简单高效，没有线程交互开销

适用场景：

客户端应用
单核服务器
堆内存小于100MB

Parallel 收集器（吞吐量优先）

多线程收集器，关注吞吐量。

-XX:+UseParallelGC                # 新生代使用Parallel
-XX:+UseParallelOldGC             # 老年代使用Parallel（JDK8默认配对）
-XX:MaxGCPauseMillis=200          # 最大停顿时间目标
-XX:GCTimeRatio=99                # 吞吐量目标（99表示GC时间占1%）
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy        # 自适应调节策略
-XX:ParallelGCThreads=8           # GC线程数

吞吐量计算：

GCTimeRatio=99 表示 GC时间:应用时间 = 1:99
即 GC时间占比 = 1/(1+99) = 1%

G1 收集器（推荐）

JDK 9+ 默认收集器，平衡吞吐量和延迟。

# 基本配置
-XX:+UseG1GC                      # 启用G1（JDK9+默认）
-XX:MaxGCPauseMillis=200          # 最大停顿时间目标

# Region配置
-XX:G1HeapRegionSize=4m           # Region大小（1-32MB，2的幂）

# 年轻代配置
-XX:G1NewSizePercent=5            # 年轻代最小占比
-XX:G1MaxNewSizePercent=60        # 年轻代最大占比

# 并发标记配置
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45  # 触发并发标记的堆占用阈值
-XX:G1HeapReservePercent=10       # 保留空间百分比

# Mixed GC配置
-XX:G1MixedGCCountTarget=8        # Mixed GC次数目标
-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=85  # Region存活对象阈值
-XX:G1HeapWastePercent=5          # 允许浪费空间百分比

# 大对象配置
# 大对象 = 超过Region一半的对象
-XX:G1HeapRegionSize              # Region大小影响大对象阈值

# 高级配置
-XX:+UseStringDeduplication       # 启用字符串去重
-XX:G1PeriodicGCInterval=0        # 周期性GC间隔（毫秒），0禁用

G1 调优建议：

不要设置年轻代大小（-Xmn），让 G1 自动调整
首先调整停顿时间目标
如果停顿时间不达标，再调整其他参数

ZGC 收集器（超低延迟）

JDK 11+ 可用，JDK 21+ 推荐使用分代 ZGC。

# JDK 21+ 推荐：分代ZGC
-XX:+UseZGC -XX:+ZGenerational

# JDK 11-20：非分代ZGC
-XX:+UseZGC

# 内存配置
-XX:SoftMaxHeapSize=4g            # 软最大堆大小
-XX:MaxHeapSize=8g                # 硬最大堆大小

# 内存归还配置
-XX:-ZUncommit                    # 禁用内存归还（延迟敏感场景）
-XX:ZUncommitDelay=300            # 内存归还延迟（秒）

# 性能优化
-XX:+UseLargePages                # 启用大页
-XX:+AlwaysPreTouch               # 预分配内存
-XX:ConcGCThreads=4               # 并发GC线程数

# 其他参数
-XX:ZAllocationSpikeTolerance=2   # 分配峰值容忍度
-XX:ZFragmentationLimit=5         # 最大碎片率百分比

ZGC 选择建议：

JDK 21+ 务必使用分代ZGC（-XX:+ZGenerational）
大内存场景（>32GB）首选
延迟敏感场景首选

Shenandoah 收集器

OpenJDK 的低延迟收集器。

-XX:+UseShenandoahGC              # 启用Shenandoah
-XX:ShenandoahGCMode=normal       # GC模式
-XX:ShenandoahGCHeuristics=adaptive  # 启发式策略
-XX:ConcGCThreads=4               # 并发GC线程数
-XX:ShenandoahMinRegionSize=256k  # 最小Region大小
-XX:ShenandoahMaxRegionSize=32m   # 最大Region大小

启发式策略选项：

adaptive：自适应（默认）
compact：更积极回收，适合内存受限环境
static：固定阈值
aggressive：激进模式，用于测试

GC日志参数

JDK 8及之前

-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCCause
-XX:+PrintHeapAtGC
-Xloggc:/path/to/gc.log

JDK 9及之后

-Xlog:gc*:file=/path/to/gc.log:time,level,tags
-Xlog:gc+heap=debug
-Xlog:gc+ergo*=trace

内存区域

运行时数据区

堆内存结构

类加载器层次

垃圾收集器对比

收集器	算法	适用场景	停顿时间	特点
Serial	复制/标记-整理	客户端、小内存（小于100MB）	较长	简单、单线程
Parallel	复制/标记-整理	吞吐量优先	长	多线程、高吞吐
CMS	标记-清除	低延迟（JDK 14已移除）	较短	并发、有碎片
G1	标记-整理+复制	服务端通用（默认）	小于200ms	可预测停顿
ZGC	染色指针	大内存、超低延迟	小于1ms	JDK 21分代ZGC推荐
Shenandoah	Brooks指针	低延迟	小于10ms	并发压缩

常用诊断场景

场景一：内存泄漏诊断

现象：内存持续增长，最终OOM

诊断步骤：

# 1. 确认问题：观察老年代使用趋势
jstat -gcutil <pid> 5000 10

# 2. 多次生成堆转储对比
jmap -dump:live,format=b,file=heap1.hprof <pid>
# 等待一段时间后
jmap -dump:live,format=b,file=heap2.hprof <pid>

# 3. 使用MAT分析
# - 打开两个堆转储
# - 对比对象数量变化
# - 查看Dominator Tree
# - 分析Leak Suspects报告
# - 找到GC Root引用链

# 4. 使用jcmd查看对象直方图
jcmd <pid> GC.class_histogram | head -30

MAT 分析要点：

关注 Shallow Heap 和 Retained Heap
使用 Path to GC Roots 查找引用链
检查 Thread Stack 查看线程持有的对象

场景二：线程死锁诊断

现象：程序挂起，无响应

诊断步骤：

# 1. 使用jstack检测死锁
jstack -l <pid> | grep -A 30 "Found one Java-level deadlock"

# 2. 完整线程转储
jstack -l <pid> > thread_dump.txt

# 3. 使用jcmd获取线程信息
jcmd <pid> Thread.print -l

# 4. 使用VisualVM检测
# - 打开Threads标签页
# - 点击"Detect Deadlock"按钮

死锁输出示例：

Found one Java-level deadlock:
=============================
"Thread-1":
  waiting to lock monitor 0x00007f8b4c001000 (object 0x000000076b5c7d58)
  which is held by "Thread-2"
"Thread-2":
  waiting to lock monitor 0x00007f8b4c002000 (object 0x000000076b5c7d60)
  which is held by "Thread-1"

场景三：CPU 飙高诊断

现象：CPU 使用率异常高

诊断步骤：

# 1. 找到高CPU的Java进程
top -H -p <pid>

# 或者使用ps
ps -eLo pid,tid,%cpu,cmd | grep java | sort -k3 -rn | head

# 2. 将线程ID转换为16进制
printf "%x\n" <thread_id>

# 3. 查看对应线程的堆栈
jstack <pid> | grep -A 30 <hex_thread_id>

# 4. 或使用jcmd
jcmd <pid> Thread.print | grep -A 30 <hex_thread_id>

# 5. 使用async-profiler分析CPU热点
./profiler.sh -d 30 -f cpu.html <pid>

Windows 系统诊断：

# 使用Process Explorer查看线程
# 或使用PowerShell
Get-Process -Id <pid> | Select-Object -ExpandProperty Threads

# 使用jstack获取线程信息
jstack <pid> > thread_dump.txt

场景四：频繁 Full GC 诊断

现象：频繁 Full GC，响应慢

诊断步骤：

# 1. 查看GC统计信息
jstat -gcutil <pid> 1000 20

# 2. 查看GC原因
jstat -gccause <pid> 1000

# 3. 分析GC日志
# 查找Full GC原因：System.gc()、元空间不足、晋升失败等

# 4. 检查是否有显式GC调用
jstack <pid> | grep -B 5 "System.gc"

# 5. 检查元空间使用
jcmd <pid> GC.heap_info | grep -i metaspace

常见 Full GC 原因：

老年代空间不足
元空间不足
显式调用 System.gc()
RMI 定期 GC
直接内存不足
堆转储时

场景五：OOM 快速诊断

现象：java.lang.OutOfMemoryError

诊断步骤：

# 1. 确定OOM类型
# Java heap space: 堆内存不足
# Metaspace: 元空间不足
# GC overhead limit exceeded: GC时间过长
# Direct buffer memory: 直接内存不足

# 2. 开启OOM时自动生成堆转储
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:HeapDumpPath=/path/to/dump

# 3. 查看内存使用情况
jmap -heap <pid>

# 4. 对象直方图分析
jmap -histo:live <pid> | head -50

# 5. 本地内存分析（JDK 8u191+）
jcmd <pid> VM.native_memory summary

场景六：应用启动慢诊断

现象：应用启动时间过长

诊断步骤：

# 1. 启用启动时间日志
-XX:+PrintFlagsFinal -Xlog:init+redefine=info

# 2. 使用JFR记录启动过程
-XX:StartFlightRecording=duration=60s,filename=startup.jfr

# 3. 分析类加载时间
-Xlog:class+load+time:file=classload.log

# 4. 检查并行加载
-XX:+UseParallelClassLoader

# 5. 使用CDS加速
# 生成共享归档
java -XX:ArchiveClassesAtExit=app.jsa -jar app.jar
# 使用共享归档
java -XX:SharedArchiveFile=app.jsa -jar app.jar

场景七：线程数过多诊断

现象：线程数量异常，内存压力大

诊断步骤：

# 1. 查看线程数
jstack <pid> | grep "^\"" | wc -l

# 2. 按线程状态分组统计
jstack <pid> | grep "java.lang.Thread.State" | sort | uniq -c

# 3. 查看线程栈内存占用
# 每个线程栈大小 × 线程数 = 总栈内存

# 4. 使用jcmd查看线程信息
jcmd <pid> Thread.print

# 5. 检查线程池配置
# 关注：核心线程数、最大线程数、队列大小

线程状态说明：

状态	说明	可能原因
RUNNABLE	运行中	正常
BLOCKED	阻塞等待锁	锁竞争
WAITING	无限等待	Object.wait、LockSupport.park
TIMED_WAITING	限时等待	Thread.sleep、超时等待
NEW	新创建未启动	线程创建但未start
TERMINATED	已终止	线程执行完成

性能调优模板

小型应用（< 1GB 堆内存）

适用于开发环境、测试环境、轻量级应用。

java -Xms512m -Xmx512m \
     -XX:+UseSerialGC \
     -Xlog:gc*:file=gc.log:time \
     -jar app.jar

适用场景：

开发测试环境
客户端应用
容器资源受限（< 1GB 内存）

吞吐量优先（批处理任务）

适用于批处理、数据分析、后台计算任务。

java -Xmx8g -Xms8g \
     -XX:+UseParallelGC \
     -XX:NewRatio=1 \
     -XX:SurvivorRatio=8 \
     -XX:GCTimeRatio=99 \
     -XX:+UseAdaptiveSizePolicy \
     -XX:ParallelGCThreads=8 \
     -Xlog:gc*:file=gc.log:time,level,tags \
     -jar app.jar

适用场景：

大数据批处理
离线数据分析
报表生成
后台计算任务

关键参数说明：

NewRatio=1：年轻代和老年代各占一半
GCTimeRatio=99：GC时间目标为1%

延迟优先（Web 服务）

适用于 Web 服务、API 网关、微服务。

java -Xmx4g -Xms4g \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=100 \
     -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 \
     -XX:G1HeapRegionSize=8m \
     -XX:+UseStringDeduplication \
     -Xlog:gc*:file=/var/log/gc.log:time,level,tags:filecount=5,filesize=50m \
     -jar app.jar

适用场景：

Web 服务
REST API
微服务
对延迟敏感的应用

关键参数说明：

MaxGCPauseMillis=100：目标停顿时间100ms
InitiatingHeapOccupancyPercent=35：提前触发并发标记

超低延迟（JDK 21+ 推荐）

适用于金融交易、实时游戏、广告竞价等延迟敏感场景。

java -Xmx16g -Xms16g \
     -XX:+UseZGC \
     -XX:+ZGenerational \
     -XX:+UseLargePages \
     -XX:+AlwaysPreTouch \
     -XX:-ZUncommit \
     -XX:ConcGCThreads=8 \
     -Xlog:gc*:file=/var/log/gc.log:time,level,tags \
     -jar app.jar

适用场景：

高频交易系统
实时游戏服务器
广告竞价系统
金融风控系统

关键参数说明：

ZGenerational：启用分代ZGC（JDK 21+必须）
AlwaysPreTouch：启动时预分配内存
ZUncommit=false：禁用内存归还

大内存缓存服务

适用于缓存服务、数据索引、内存数据库。

# JDK 21+ 分代ZGC
java -Xmx64g -Xms64g \
     -XX:+UseZGC \
     -XX:+ZGenerational \
     -XX:SoftMaxHeapSize=48g \
     -XX:+UseLargePages \
     -XX:+AlwaysPreTouch \
     -Xlog:gc*:file=/var/log/gc.log:time,level,tags \
     -jar cache-service.jar

# 或使用G1（如果延迟要求不那么严格）
java -Xmx64g -Xms64g \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=200 \
     -XX:G1HeapRegionSize=32m \
     -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=40 \
     -jar cache-service.jar

容器环境（Kubernetes）

适用于云原生、容器化部署。

# JDK 8u191+ / JDK 11+ 容器感知配置
java -XX:+UseContainerSupport \
     -XX:MaxRAMPercentage=75.0 \
     -XX:InitialRAMPercentage=75.0 \
     -XX:MaxMetaspaceSize=256m \
     -XX:MaxDirectMemorySize=512m \
     -Xss512k \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=100 \
     -Xlog:gc*:file=/logs/gc.log:time,level,tags:filecount=5,filesize=50m \
     -jar app.jar

Kubernetes 资源配置建议：

resources:
  limits:
    memory: "4Gi"
    cpu: "2"
  requests:
    memory: "3Gi"
    cpu: "1"

# JVM 配置说明：
# - 容器限制4GB，JVM堆约75%=3GB
# - 预留1GB给操作系统、元空间、线程栈等
# - 注意：limits和requests不要设置差距过大

容器环境注意事项：

使用 UseContainerSupport 自动识别容器资源
使用百分比配置比固定值更灵活
预留至少 25% 内存给非堆开销
注意 CPU 限制影响 GC 线程数

Spring Boot 应用

Spring Boot 应用的推荐配置。

java -Xmx2g -Xms2g \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=100 \
     -XX:+AlwaysPreTouch \
     -XX:+DisableExplicitGC \
     -XX:+UseStringDeduplication \
     -Xlog:gc*:file=/var/log/gc.log:time,level,tags:filecount=5,filesize=50m \
     -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom \
     -Dspring.profiles.active=prod \
     -jar app.jar

关键参数说明：

DisableExplicitGC：禁用 System.gc()（Spring 有时会调用）
UseStringDeduplication：字符串去重，减少内存占用
java.security.egd：解决启动时随机数生成慢的问题

微服务网关

高并发 API 网关配置。

java -Xmx4g -Xms4g \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=50 \
     -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=30 \
     -XX:G1HeapRegionSize=16m \
     -XX:MaxDirectMemorySize=1g \
     -XX:+UseStringDeduplication \
     -XX:+DisableExplicitGC \
     -Xlog:gc*:file=/var/log/gc.log:time,level,tags \
     -jar gateway.jar

关键参数说明：

MaxGCPauseMillis=50：更严格的停顿时间目标
MaxDirectMemorySize=1g：网关通常有大量直接内存使用

常用JVM版本

JDK 版本特性对照表

JDK版本	发布日期	主要特性	LTS	GC默认
JDK 8	2014-03	Lambda、Stream API、方法引用	✓	Parallel
JDK 11	2018-09	HTTP Client、var关键字、ZGC（实验性）	✓	G1
JDK 17	2021-09	Sealed Classes、Pattern Matching、Record	✓	G1
JDK 21	2023-09	Virtual Threads、Generational ZGC、Pattern Matching for Switch	✓	G1
JDK 25	2025-09	预计下一个LTS版本	✓（预计）	G1

LTS 版本选择建议

JDK 8：

企业遗留系统、最大兼容性
仍有大量生产环境使用
注意：CMS收集器已移除

JDK 11：

过渡选择，稳定且支持新特性
HTTP Client API 完善
ZGC 开始可用（实验性）

JDK 17：

当前主流选择，性能和特性平衡
Record 和 Sealed Classes 成熟
建议新项目使用

JDK 21：

最新LTS，推荐升级目标
Virtual Threads 是重大改进（虚拟线程）
分代 ZGC 是重大改进
Spring Boot 3.2+ 完美支持

GC 收集器演进

JDK版本	GC 支持情况
JDK 8	Serial、Parallel、CMS、G1
JDK 9+	移除 CMS（可用但弃用）
JDK 11	新增 ZGC（实验性）
JDK 12	新增 Shenandoah
JDK 14	移除 CMS
JDK 15	ZGC 正式可用
JDK 21	分代 ZGC 正式可用

迁移注意事项

JDK 8 → JDK 11：

CMS 收集器不再推荐
JavaFX 从 JDK 中移除
需要添加模块依赖（--add-modules）

JDK 11 → JDK 17：

Security Manager 弃用
RMI Activation 移除
Nashorn JavaScript 引擎移除

JDK 17 → JDK 21：

Security Manager 更严格的弃用
分代 ZGC 推荐
Virtual Threads 需要注意线程池使用方式

诊断命令快速参考

问题诊断速查表

问题现象	首选命令	辅助命令
内存泄漏	`jmap -histo:live`	`jmap -dump`, MAT
CPU 飙高	`top -H -p` + `jstack`	async-profiler
线程死锁	`jstack -l`	VisualVM
频繁 GC	`jstat -gcutil`	GC 日志分析
OOM	`jmap -heap`	`-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError`
启动慢	`-Xlog:class+load+time`	JFR
类加载问题	`jstat -class`	`-verbose:class`

命令速查卡片

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    JVM 诊断命令速查                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 进程信息                                                        │
│   jps -lmv                    列出所有Java进程                   │
│   jinfo -flags <pid>          查看JVM参数                        │
│   jcmd <pid> VM.flags         查看所有JVM参数                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 内存诊断                                                        │
│   jstat -gcutil <pid> 1000    实时GC统计                         │
│   jmap -heap <pid>            堆配置信息                         │
│   jmap -histo <pid>           对象统计                           │
│   jmap -dump:file=heap.hprof  生成堆转储                         │
│   jcmd <pid> GC.heap_info     堆信息                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 线程诊断                                                        │
│   jstack -l <pid>             线程堆栈（含锁信息）                │
│   jcmd <pid> Thread.print     线程信息                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 类加载                                                          │
│   jstat -class <pid>          类加载统计                         │
│   jcmd <pid> GC.class_histogram 类直方图                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ GC 相关                                                         │
│   jstat -gc <pid> 1000        详细GC统计                         │
│   jstat -gccause <pid>        GC原因                             │
│   jcmd <pid> GC.run           触发GC                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ JFR 录制                                                        │
│   jcmd <pid> JFR.start name=test duration=60s filename=out.jfr │
│   jcmd <pid> JFR.dump name=test filename=dump.jfr              │
│   jcmd <pid> JFR.stop name=test                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

参考资源

官方文档

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Eclipse MAT - 堆转储分析
async-profiler - 低开销性能分析
Arthas - 阿里开源诊断工具
GCViewer - GC日志可视化
GCEasy - 在线GC日志分析

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JDK 8 及之前（已弃用）​

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Serial 收集器​

Parallel 收集器（吞吐量优先）​

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ZGC 收集器（超低延迟）​

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场景二：线程死锁诊断​

场景三：CPU 飙高诊断​

场景四：频繁 Full GC 诊断​

场景五：OOM 快速诊断​

场景六：应用启动慢诊断​

场景七：线程数过多诊断​

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延迟优先（Web 服务）​

超低延迟（JDK 21+ 推荐）​

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场景三：CPU 飙高诊断

场景四：频繁 Full GC 诊断

场景五：OOM 快速诊断

场景六：应用启动慢诊断

场景七：线程数过多诊断

性能调优模板

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延迟优先（Web 服务）

超低延迟（JDK 21+ 推荐）

大内存缓存服务

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