Java在Linux上的性能优化

Java 在 Linux 上的性能优化

JVM 与垃圾回收

• 选择合适的 JDK 版本：在 Java 11 及以上优先评估 ZGC（可扩展的低停顿并发收集器，适合超大堆与低延迟场景）；在 Java 8 或需要稳定可预期停顿的场景常用 G1 GC。保持 JDK 为较新稳定版以获取性能修复与优化。
• 合理设置堆与 GC 参数：将 -Xms 与 -Xmx 设为相同值以避免运行期扩缩堆带来的抖动；启用 -XX:+UseG1GC（或 -XX:+UseZGC 在支持的版本上）；按需设置 -XX:MaxGCPauseMillis（目标停顿，过低会牺牲吞吐）；在 64 位且堆小于约 32GB 时开启 -XX:+UseCompressedOops 降低对象指针开销。
• 避免交换与内存不足：确保物理内存充足，防止 GC 期间发生磁盘交换导致停顿激增。
• 持续观测 GC 行为：开启并实时查看 GC 日志（如 -Xlog:gc,gc+heap=debug:file=gc.log*），关注停顿时长、回收频率与晋升行为，据日志迭代参数。

Linux 系统层面

• 文件描述符与连接：提升进程可打开文件数（如 /etc/security/limits.conf 中设置 nofile），并调大 net.core.somaxconn 以容纳更高并发连接队列。
• 网络栈与缓冲区：根据负载与延迟目标调整 TCP 缓冲区与相关参数，必要时增大发送/接收缓冲以减少丢包与重传。
• 内存与交换：适度降低 vm.swappiness，避免应用内存被过早换出；为关键服务预留充足内存，防止 GC 与业务争用。
• 存储与 I/O：优先使用 SSD/NVMe、合理的 I/O 调度 与文件系统挂载选项；日志与临时文件尽量分离到高性能磁盘。

应用与代码层面

• 线程与并发：使用线程池管理并发，避免无界创建线程导致上下文切换激增；读多写少场景用 ReadWriteLock，优先 CAS/无锁结构降低争用；避免自旋锁空转，必要时短暂休眠；在同步块内避免调用远程服务等耗时操作。
• I/O 与通信：减少磁盘 I/O，采用异步日志与批量 I/O；网络 I/O 优先 NIO/异步；为外部调用设置超时与熔断，避免级联雪崩。
• 数据结构与缓存：选择高效集合与算法，减少锁粒度；按场景配置本地缓存（如 eviction、expiry、size、并发度），谨慎引入分布式缓存以避免网络与一致性成本。
• 代码质量：减少不必要对象创建与深拷贝，优先局部变量与批处理，定期更新依赖库获取性能修复。

监控、诊断与调优流程

• 观测指标：综合关注 CPU 利用率、平均负载、上下文切换、GC 停顿、网络丢包/重传、磁盘 I/O 等待 等，避免只看单一指标。
• 工具链：使用 jstack 获取线程 Dump、jmap/jvisualvm/MAT 分析堆与泄漏、VisualVM/JProfiler/YourKit 做 CPU/内存热点定位；在系统侧配合 top/vmstat/iostat/netstat 等。
• 闭环流程：压测或线上灰度 → 采集指标与日志 → 定位瓶颈 → 调整 JVM/系统/代码/架构 → 记录变更与回放对比，形成可复现的优化档案。

参数示例与适用场景

• 低延迟大堆（Java 11+）：
  -XX:+UseZGC -Xms16g -Xmx16g -XX:+UseCompressedOops -Xlog:gc*,gc+heap=debug:file=gc.log
• 稳定可预期停顿（Java 8/11）：
  -XX:+UseG1GC -Xms8g -Xmx8g -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:+UseCompressedOops -Xlog:gc*:file=gc.log
• 通用高吞吐（批处理/后台任务）：
  -XX:+UseParallelGC -Xms4g -Xmx4g -Xlog:gc*:file=gc.log
  说明：堆大小通常设为物理内存的约一半（需结合容器/系统预留与业务峰值），并依据 GC 日志 与业务 SLA 逐步微调目标停顿与并发线程数。

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