整個堆大小=
年輕代大小
+ 年老代大小
+ 持久代大小
-xms ： 最小可用記憶體
-xmx ： 最大可用記憶體
-xmn（
new generation
） ： 年輕代大小
-xx:surviorratio=x ：
設定年輕代中eden
區與survivor
區的大小比值，2:eden = x
-xx:maxtenuringthreshold ： 控制物件在經歷多少此minor gc
後轉入年老代，所以又稱為
新生代存活週期
jvm調優主要是記憶體管理方面的調優，包括各個代的大小、
gc策略等。
因為gc
會自動掛起應用執行緒，嚴重影響效能
–xms和
-xmx
設定為相同的值，避免在執行時不斷地擴充套件
jvm記憶體空間
新生代過小時發生的現象：
1. minor gc的次數更加頻繁
2. 有可能導致minor gc物件直接進入年老代，如果新進入的物件佔據了年老代的空間則會導致full gc
新生代過大時發生的現象：
1. 年老代變小了，可能導致full gc頻繁執行
2. minor gc耗時大幅增加
so:推薦新生代占堆大小的
33%
調優 Nginx效能調優
一.nginx優化配置 1.主配置檔案優化 注 部分配置詳解 worker processes 8 nginx程序數，建議按照cpu數目來指定，一般為它的倍數。worker cpu affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100...
Spark效能調優 JVM調優
通過一張圖讓你明白以下四個問題 1.jvm gc機制，堆記憶體的組成 2.spark的調優為什麼會和jvm的調優會有關聯？因為scala也是基於jvm執行的語言 3.spark中oom產生的原因 4.如何在jvm這個層面上來對spark進行調優 補充 spark程式執行時 jvm堆記憶體分配比例 r...
七 Spark效能調優 Shuffle 調優
目錄 一 調節 map 端緩衝區大小 二 調節 reduce 端拉取資料緩衝區大小 三 調節 reduce 端拉取資料重試次數 四 調節 reduce 端拉取資料等待間隔 五 調節 sortshuffle 排序操作閾值 val conf new sparkconf set spark.shuffle...