内存配置优化
合理配置JVM内存是性能优化的基础。堆内存通过-Xms设置初始大小（推荐与-Xmx相同以避免动态扩容），-Xmx定义最大堆容量，例如-Xms4G -Xmx4G可减少垃圾回收频率。新生代与老年代的比例通过-XX:NewRatio=2（默认值表示老年代占2/3）或直接指定新生代大小-Xmn2G进行调整。
方法区（元空间）使用-XX:MaxMetaspaceSize限制内存占用，避免元数据泄露导致内存溢出。线程栈大小通过-Xss256k优化，减少高并发场景下的内存消耗。
垃圾回收策略选择
根据应用场景选择垃圾回收器：
- G1回收器：适用于低延迟需求（
-XX:+UseG1GC），通过-XX:MaxGCPauseMillis=200设定最大停顿时间 - 并行回收器：面向高吞吐量场景（
-XX:+UseParallelGC），搭配-XX:ParallelGCThreads=4调整并行线程数 - ZGC/Shenandoah：超低延迟场景选择（JDK11+），需启用
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
启用GC日志分析（-Xloggc:gc.log -XX:+PrintGCDetails）可监测回收效率，发现内存分配异常模式。
线程与类加载优化
优化线程池配置时需平衡-XX:CICompilerCount（JIT编译器线程数）与系统CPU核心数。类加载加速可通过以下方式实现：
- 启用并行类加载（
-XX:+AlwaysLockClassLoader） - 预加载常用类（
-XX:PreloadClasses） - 禁用冗余验证（
-Xverify:none）
性能监控与调优工具
推荐使用以下工具进行深度分析：
- VisualVM：实时监控堆内存、线程状态
- JConsole：追踪内存泄漏与CPU占用
- GCViewer：解析GC日志可视化停顿时间分布
配置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError可在内存溢出时自动生成堆转储文件，通过MAT工具分析对象引用链。
JVM性能优化需遵循”监测-分析-验证”的闭环流程，初始配置建议采用G1回收器搭配4GB固定堆内存，通过A/B测试验证参数调整效果。重点关注GC停顿时间、内存分配速率等核心指标，避免过度优化导致系统稳定性下降。
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