某医院信息化硬件平台建设方案
2009-06-23 23:21
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Java虚拟机参数（目前最全）
by：咖啡的心情
Java HotSpot VM Options
This document provides information on typical command-line options and environment variables that can affect the performance characteristics of the Java HotSpot Virtual Machine. Unless otherwise noted, all information in this document pertains to both the Java HotSpot Client VM and the Java HotSpot Server VM.
Users of JDKs older than 1.3.0 who wish to port to a Java HotSpot VM, should see Java HotSpot Equivalents of Exact VM flags.
Categories of Java HotSpot VM Options
Standard options recognized by the Java HotSpot VM are described on the Java Application Launcher reference pages for Windows, Solaris and Linux. This document deals exclusively with non-standard options recognized by the Java HotSpot VM:
•Options that begin with -X are non-standard (not guaranteed to be supported on all VM implementations), and are subject to change without notice in subsequent releases of the JDK.
•Options that are specified with -XX are not stable and are not recommended for casual use. These options are subject to change without notice.
Some Useful -XX Options
Default values are listed for Java SE 6 for Solaris Sparc with -server. Some options may vary per architecture/OS/JVM version. Platforms with a differing default value are listed in the description.
•Boolean options are turned on with -XX:+<option> and turned off with -XX:-<option>.
•Numeric options are set with -XX:<option>=<number>. Numbers can include 'm' or 'M' for megabytes, 'k' or 'K' for kilobytes, and 'g' or 'G' for gigabytes (for example, 32k is the same as 32768).
•String options are set with -XX:<option>=<string>, are usually used to specify a file, a path, or a list of commands
Flags marked as manageable are dynamically writeable through the JDK management interface (com.sun.management.HotSpotDiagnosticMXBean API) and also through JConsole. In Monitoring and Managing Java SE 6 Platform Applications, Figure 3 shows an example. The manageable flags can also be set through jinfo -flag.
The options below are loosely grouped into three categories.
•Behavioral options change the basic behavior of the VM.
•Performance tuning options are knobs which can be used to tune VM performance.
•Debugging options generally enable tracing, printing, or output of VM information.
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Behavioral Options
Option and Default Value
Description
-XX:-AllowUserSignalHandlers Do not complain if the application installs signal handlers. (Relevant to Solaris and Linux only.)
-XX:AltStackSize=16384 Alternate signal stack size (in Kbytes). (Relevant to Solaris only, removed from 5.0.)
-XX:-DisableExplicitGC Disable calls to System.gc(), JVM still performs garbage collection when necessary.
-XX:+FailOverToOldVerifier Fail over to old verifier when the new type checker fails. (Introduced in 6.)
-XX:+HandlePromotionFailure The youngest generation collection does not require a guarantee of full promotion of all live objects. (Introduced in 1.4.2 update 11) [5.0 and earlier: false.]
-XX:+MaxFDLimit Bump the number of file descriptors to max. (Relevant to Solaris only.)
-XX:PreBlockSpin=10 Spin count variable for use with -XX:+UseSpinning. Controls the maximum spin iterations allowed before entering operating system thread synchronization code. (Introduced in 1.4.2.)
-XX:-RelaxAccessControlCheck Relax the access control checks in the verifier. (Introduced in 6.)
-XX:+ScavengeBeforeFullGC Do young generation GC prior to a full GC. (Introduced in 1.4.1.)
-XX:+UseAltSigs Use alternate signals instead of SIGUSR1 and SIGUSR2 for VM internal signals. (Introduced in 1.3.1 update 9, 1.4.1. Relevant to Solaris only.)
-XX:+UseBoundThreads Bind user level threads to kernel threads. (Relevant to Solaris only.)
-XX:-UseConcMarkSweepGC Use concurrent mark-sweep collection for the old generation. (Introduced in 1.4.1)
-XX:+UseGCOverheadLimit Use a policy that limits the proportion of the VM's time that is spent in GC before an OutOfMemory error is thrown. (Introduced in 6.)
-XX:+UseLWPSynchronization Use LWP-based instead of thread based synchronization. (Introduced in 1.4.0. Relevant to Solaris only.)
-XX:-UseParallelGC Use parallel garbage collection for scavenges. (Introduced in 1.4.1)
-XX:-UseParallelOldGC Use parallel garbage collection for the full collections. Enabling this option automatically sets -XX:+UseParallelGC. (Introduced in 5.0 update 6.)
-XX:-UseSerialGC Use serial garbage collection. (Introduced in 5.0.)
-XX:-UseSpinning Enable naive spinning on Java monitor before entering operating system thread synchronizaton code. (Relevant to 1.4.2 and 5.0 only.) [1.4.2, multi-processor Windows platforms: true]
-XX:+UseTLAB Use thread-local object allocation (Introduced in 1.4.0, known as UseTLE prior to that.) [1.4.2 and earlier, x86 or with -client: false]
-XX:+UseSplitVerifier Use the new type checker with StackMapTable attributes. (Introduced in 5.0.)[5.0: false]
-XX:+UseThreadPriorities Use native thread priorities.
-XX:+UseVMInterruptibleIO Thread interrupt before or with EINTR for I/O operations results in OS_INTRPT. (Introduced in 6. Relevant to Solaris only.)
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Performance Options
Option and Default Value
Description
-XX:+AggressiveOpts Turn on point performance compiler optimizations that are expected to be default in upcoming releases. (Introduced in 5.0 update 6.)
-XX:CompileThreshold=10000 Number of method invocations/branches before compiling [-client: 1,500]
-XX:LargePageSizeInBytes=4m Sets the large page size used for the Java heap. (Introduced in 1.4.0 update 1.) [amd64: 2m.]
-XX:MaxHeapFreeRatio=70 Maximum percentage of heap free after GC to avoid shrinking.
-XX:MaxNewSize=size Maximum size of new generation (in bytes). Since 1.4, MaxNewSize is computed as a function of NewRatio. [1.3.1 Sparc: 32m; 1.3.1 x86: 2.5m.]
-XX:MaxPermSize=64m Size of the Permanent Generation. [5.0 and newer: 64 bit VMs are scaled 30% larger; 1.4 amd64: 96m; 1.3.1 -client: 32m.]
-XX:MinHeapFreeRatio=40 Minimum percentage of heap free after GC to avoid expansion.
-XX:NewRatio=2 Ratio of new/old generation sizes. [Sparc -client: 8; x86 -server: 8; x86 -client: 12.]-client: 4 (1.3) 8 (1.3.1+), x86: 12]
-XX:NewSize=2.125m Default size of new generation (in bytes) [5.0 and newer: 64 bit VMs are scaled 30% larger; x86: 1m; x86, 5.0 and older: 640k]
-XX:ReservedCodeCacheSize=32m Reserved code cache size (in bytes) - maximum code cache size. [Solaris 64-bit, amd64, and -server x86: 48m; in 1.5.0_06 and earlier, Solaris 64-bit and and64: 1024m.]
-XX:SurvivorRatio=8 Ratio of eden/survivor space size [Solaris amd64: 6; Sparc in 1.3.1: 25; other Solaris platforms in 5.0 and earlier: 32]
-XX:TargetSurvivorRatio=50 Desired percentage of survivor space used after scavenge.
-XX:ThreadStackSize=512 Thread Stack Size (in Kbytes). (0 means use default stack size) [Sparc: 512; Solaris x86: 320 (was 256 prior in 5.0 and earlier); Sparc 64 bit: 1024; Linux amd64: 1024 (was 0 in 5.0 and earlier); all others 0.]
-XX:+UseBiasedLocking Enable biased locking. For more details, see this tuning example. (Introduced in 5.0 update 6.) [5.0: false]
-XX:+UseFastAccessorMethods Use optimized versions of Get<Primitive>Field.
-XX:-UseISM Use Intimate Shared Memory. [Not accepted for non-Solaris platforms.] For details, see Intimate Shared Memory.
-XX:+UseLargePages Use large page memory. (Introduced in 5.0 update 5.) For details, see Java Support for Large Memory Pages.
-XX:+UseMPSS Use Multiple Page Size Support w/4mb pages for the heap. Do not use with ISM as this replaces the need for ISM. (Introduced in 1.4.0 update 1, Relevant to Solaris 9 and newer.) [1.4.1 and earlier: false]
-XX:+StringCache Enables caching of commonly allocated strings.
-XX:AllocatePrefetchLines=1 Number of cache lines to load after the last object allocation using prefetch instructions generated in JIT compiled code. Default values are 1 if the last allocated object was an instance and 3 if it was an array.
-XX:AllocatePrefetchStyle=1 Generated code style for prefetch instructions.
0 - no prefetch instructions are generate*d*,
1 - execute prefetch instructions after each allocation,
2 - use TLAB allocation watermark pointer to gate when prefetch instructions are executed.
Back to Options
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Debugging Options
Option and Default Value
Description
-XX:-CITime Prints time spent in JIT Compiler. (Introduced in 1.4.0.)
-XX:ErrorFile=./hs_err_pid<pid>.log If an error occurs, save the error data to this file. (Introduced in 6.)
-XX:-ExtendedDTraceProbes Enable performance-impacting dtrace probes. (Introduced in 6. Relevant to Solaris only.)
-XX:HeapDumpPath=./java_pid<pid>.hprof Path to directory or filename for heap dump. Manageable. (Introduced in 1.4.2 update 12, 5.0 update 7.)
-XX:-HeapDumpOnOutOfMemoryError Dump heap to file when java.lang.OutOfMemoryError is thrown. Manageable. (Introduced in 1.4.2 update 12, 5.0 update 7.)
-XX:OnError="<cmd args>;<cmd args>" Run user-defined commands on fatal error. (Introduced in 1.4.2 update 9.)
-XX:OnOutOfMemoryError="<cmd args>;
<cmd args>" Run user-defined commands when an OutOfMemoryError is first thrown. (Introduced in 1.4.2 update 12, 6)
-XX:-PrintClassHistogram Print a histogram of class instances on Ctrl-Break. Manageable. (Introduced in 1.4.2.) The jmap -histo command provides equivalent functionality.
-XX:-PrintConcurrentLocks Print java.util.concurrent locks in Ctrl-Break thread dump. Manageable. (Introduced in 6.) The jstack -l command provides equivalent functionality.
-XX:-PrintCommandLineFlags Print flags that appeared on the command line. (Introduced in 5.0.)
-XX:-PrintCompilation Print message when a method is compiled.
-XX:-PrintGC Print messages at garbage collection. Manageable.
-XX:-PrintGCDetails Print more details at garbage collection. Manageable. (Introduced in 1.4.0.)
-XX:-PrintGCTimeStamps Print timestamps at garbage collection. Manageable (Introduced in 1.4.0.)
-XX:-PrintTenuringDistribution Print tenuring age information.
-XX:-TraceClassLoading Trace loading of classes.
-XX:-TraceClassLoadingPreorder Trace all classes loaded in order referenced (not loaded). (Introduced in 1.4.2.)
-XX:-TraceClassResolution Trace constant pool resolutions. (Introduced in 1.4.2.)
-XX:-TraceClassUnloading Trace unloading of classes.
-XX:-TraceLoaderConstraints Trace recording of loader constraints. (Introduced in 6.)
-XX:+PerfSaveDataToFile Saves jvmstat binary data on exit.
基于memcached协议的Ruby队列服务器starling的安装
by：咖啡的心情
基于memcached协议的Ruby队列服务器的安装
starling是ruby写的消息服务器，最近系统压力很大，很多应用同时操作数据库，一方面速度很忙，另外很容易出现死锁。队列服务器本来想使用oracle本身的队列，但是发现相关的配置非常麻烦，而且不适合以后的程序开发，因此在网上找了一些资料，发现starling不错，是twitter写的一个基于ruby的队列服务器，因此，使用一下，看看效果如何。
安装步骤：
1）首先确定是否安装步骤，我用的linux是Redhat AS4 Update 7，安装的时候选择了所有的包，通过which ruby 查看，发现有ruby，就不需要安装了
2）安装rubygems
wget http://rubyforge.org/frs/download.php/70696/rubygems-1.3.7.tgz tar zxvf rubygems-1.3.7.tgz
cd rubygems-1.3.7
/usr/local/ruby/bin/ruby setup.rb //安装
3）安装starling
gem install starling-starling --source http://gems.github.com
出现以下信息：
Successfully installed starling-starling-0.10.0
1 gem installed
Installing ri documentation for starling-starling-0.10.0...
Installing RDoc documentation for starling-starling-0.10.0...
表示安装成功
安装完成之后：
通过which starling 可以看到starling查看的路径。
启动starling：
starling -h 127.0.0.1 -d -p 22122
可以通过ps -ef | grep starling和telnet 127.0.0.1 22122查看服务是否启动
通过starling --help查看相关文档信息
Linux下多网卡绑定一个IP及相关注意事项
by：咖啡的心情
配置环境： Red Hat Enterprise Linux AS release 4 (Nahant Update 7)
Linux内核：2.6.9-78.ELlargesmp #1 SMP Wed Jul 9 16:03:59 EDT 2008 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
功能：1）将Linux的多块网卡bond到一块虚拟的网卡，以便能增加带宽。
2）将Linux的非bond网卡配置成另外的交换机的IP
3）将网卡1 eth1,网卡eth2绑定到bond0,网卡3设置为ifcfg-eth0
特别说明：有IP的网卡必须在bond的IP之后，即bond的网卡必须在最后，不能在有静态IP的网卡前面，但是，网线设置的话确必须在静态IP前面，特别需要注意这个。举个例子：现在有3块网卡，需要将网卡1，网卡2,绑定一个IP，另外网卡3配置另外一个IP，那么linux的顺序应该是：bond0,eth0,eth1,eth2，其中eth1和eth2对应网卡1和网卡2，网卡3对应eth0
配置过程：
cd /etc/sysconfig/network-scripts
1）编辑ifcfg-bond0配置文件，内容如下：
DEVICE=bond0
BOOTPROTO=none
IPADDR=192.168.0.2
NETMASK=255.255.255.0
NETWORK=192.168.0.0
BROADCAST=192.168.0.255
ONBOOT=yes
TYPE=Ethernet
GATEWAY=192.168.0.254 #网关必须要，否则线路路由有问题
2）编辑ifcfg-eth0配置文件，内容如下：
DEVICE=eth0
BOOTPROTO=none
IPADDR=10.0.0.2 #另外一台交换机的IP
NETMASK=255.255.255.0
NETWORK=10.0.0.0
BROADCAST=10.0.0.255
ONBOOT=yes
TYPE=Ethernet
3)编辑ifcfg-eth1配置文件，内容如下：
DEVICE=eth1
BOOTPROTO=none
ONBOOT=yes
4）编辑ifcfg-eth2配置文件，内容如下：
DEVICE=eth2
BOOTPROTO=none
ONBOOT=yes
5)设置网卡的bond0模式
编辑 /etc/modprobe.conf，在最后加上以下两行
alias bond0 bonding
options bond0 miimon=100 mode=1 #其中mode=1是master-slave模式，mode=0是负载均衡模式，视具体需求定
6）设置开机自启动
编辑/etc/rc.d/rc.local 在最后加上一行
ifenslave bond0 eth1 eth2 #即将eth1和eth2绑定到bond0上
JVM快速监控优化指南
by：咖啡的心情
1）配置安全策略：
在$JAVA_HOME/jre/security/新增配置文件：jstatd.all.policy
编辑内容：
grant codebase "file:${java.home}/../lib/tools.jar" {
permission java.security.AllPermission;
};
2）启动jstatd监控后台：
$JAVA_HOME/bin/jstatd -J-Djava.security.policy=jstatd.all.policy
3)其中 java visual vm，这个工具在jdk已经自带，如果jdk版本比较老，可以去下载一个
4）监控虚拟机信息，启动Java Visual vm
5)如果出现以下异常：
java.net.ConnectException: Connection refused: connect
at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
at java.net.PlainSocketImpl.doConnect(PlainSocketImpl.java:333)
at java.net.PlainSocketImpl.connectToAddress(PlainSocketImpl.java:195)
at java.net.PlainSocketImpl.connect(PlainSocketImpl.java:182)
at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:366)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:525)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:475)
at java.net.Socket.<init>(Socket.java:372)
at java.net.Socket.<init>(Socket.java:186)
at sun.rmi.transport.proxy.RMIDirectSocketFactory.createSocket(RMIDirectSocketFactory.java:22)
at sun.rmi.transport.proxy.RMIMasterSocketFactory.createSocket(RMIMasterSocketFactory.java:128)
at sun.rmi.transport.tcp.TCPEndpoint.newSocket(TCPEndpoint.java:595)
Caused: java.rmi.ConnectException: Connection refused to host: 127.0.0.1; nested exception is:
java.net.ConnectException: Connection refused: connect
at sun.rmi.transport.tcp.TCPEndpoint.newSocket(TCPEndpoint.java:601)
at sun.rmi.transport.tcp.TCPChannel.createConnection(TCPChannel.java:198)
at sun.rmi.transport.tcp.TCPChannel.newConnection(TCPChannel.java:184)
at sun.rmi.server.UnicastRef.invoke(UnicastRef.java:110)
at java.rmi.server.RemoteObjectInvocationHandler.invokeRemoteMethod(RemoteObjectInvocationHandler.java:178)
at java.rmi.server.RemoteObjectInvocationHandler.invoke(RemoteObjectInvocationHandler.java:132)
at $Proxy7.activeVms(Unknown Source)
at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.rmi.RemoteVmManager.activeVms(RemoteVmManager.java:82)
Caused: sun.jvmstat.monitor.MonitorException: Error communicating with remote host: Connection refused to host: 127.0.0.1; nested exception is:
java.net.ConnectException: Connection refused: connect
at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.rmi.RemoteVmManager.activeVms(RemoteVmManager.java:85)
at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.rmi.MonitoredHostProvider.activeVms(MonitoredHostProvider.java:217)
at com.sun.tools.visualvm.jvmstat.application.JvmstatApplicationProvider.processNewHost(JvmstatApplicationProvider.java:126)
at com.sun.tools.visualvm.jvmstat.application.JvmstatApplicationProvider.access$000(JvmstatApplicationProvider.java:69)
at com.sun.tools.visualvm.jvmstat.application.JvmstatApplicationProvider$5$1.run(JvmstatApplicationProvider.java:276)
at org.openide.util.RequestProcessor$Task.run(RequestProcessor.java:572)
[catch] at org.openide.util.RequestProcessor$Processor.run(RequestProcessor.java:997)
==>
可以通过下面方式解决：
可以通过hostname -i查看，如果是127.0.0.1，那么hostname可以看到主机名，例如是a1
修改/etc/hosts 把a1对应的IP改成127.0.0.1，然后再启动上述jstatd命令就可以啦
JVM参数调优，无停滞实践(转帖）
by：咖啡的心情
注明：以下文章转自 http://www.cjsdn.net/post/print?bid=62&id=198084
Topic: JVM参数调优，无停滞实践
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1.JVM参数调优，无停滞实践 Copy to clipboard
Posted by: liuaike
Posted on: 2009-06-27 00:36
JVM参数调优是个很头痛的问题，设置的不好，JVM不断执行Full GC，导致整个系统变得很慢，网站停滞时间能达10秒以上，这种情况如果没隔几分钟就来一次，自己都受不了。这种停滞在测试的时候看不出来，只有网站pv达到数十万/天的时候问题就暴露出来了。
要想配置好JVM参数，需要对年轻代、年老代、救助空间和永久代有一定了解，还要了解jvm内存管理逻辑，最终还要根据自己的应用来做调整。关于JVM参数上网一搜就能搜出一大把，也有很多提供实践的例子，我也按照各种例子测试过，最终还是会出现问题。
经过几个月的实践改善，我就网站（要求无停滞时间）的jvm参数调优给出以下几条经验。
1：建议用64位操作系统，Linux下64位的jdk比32位jdk要慢一些，但是吃得内存更多，吞吐量更大。
2：XMX和XMS设置一样大，MaxPermSize和MinPermSize设置一样大，这样可以减轻伸缩堆大小带来的压力。
3：调试的时候设置一些打印参数，如-XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:log/gc.log，这样可以从gc.log里看出一些端倪出来。
4：系统停顿的时候可能是GC的问题也可能是程序的问题，多用jmap和jstack查看，或者killall -3 java，然后查看java控制台日志，能看出很多问题。有一次，网站突然很慢，jstack一看，原来是自己写的URLConnection连接太多没有释放，改一下程序就OK了。
5：仔细了解自己的应用，如果用了缓存，那么年老代应该大一些，缓存的HashMap不应该无限制长，建议采用LRU算法的Map做缓存，LRUMap的最大长度也要根据实际情况设定。
6：垃圾回收时promotion failed是个很头痛的问题，一般可能是两种原因产生，第一个原因是救助空间不够，救助空间里的对象还不应该被移动到年老代，但年轻代又有很多对象需要放入救助空间；第二个原因是年老代没有足够的空间接纳来自年轻代的对象；这两种情况都会转向Full GC，网站停顿时间较长。第一个原因我的最终解决办法是去掉救助空间，设置-XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0即可，第二个原因我的解决办法是设置CMSInitiatingOccupancyFraction为某个值（假设70），这样年老代空间到70%时就开始执行CMS，年老代有足够的空间接纳来自年轻代的对象。
7：不管怎样，永久代还是会逐渐变满，所以隔三差五重起java服务器是必要的，我每天都自动重起。
8：采用并发回收时，年轻代小一点，年老代要大，因为年老大用的是并发回收，即使时间长点也不会影响其他程序继续运行，网站不会停顿。
我的最终配置如下（系统8G内存），每天几百万pv一点问题都没有，网站没有停顿，2009年shedewang.com没有因为内存问题down过机。
$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms6000M -Xmx6000M -Xmn500M -XX:PermSize=500M -XX:MaxPermSize=500M -XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0 -Xnoclassgc -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:-CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=90 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:log/gc.log ";
说明一下， -XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0就是去掉了救助空间；
-Xnoclassgc禁用类垃圾回收，性能会高一点；
-XX:+DisableExplicitGC禁止System.gc()，免得程序员误调用gc方法影响性能；
-XX:+UseParNewGC，对年轻代采用多线程并行回收，这样收得快；
带CMS参数的都是和并发回收相关的，不明白的可以上网搜索；
CMSInitiatingOccupancyFraction，这个参数设置有很大技巧，基本上满足(Xmx-Xmn)*(100-CMSInitiatingOccupancyFraction)/100>=Xmn就不会出现promotion failed。在我的应用中Xmx是6000，Xmn是500，那么Xmx-Xmn是5500兆，也就是年老代有5500兆，CMSInitiatingOccupancyFraction=90说明年老代到90%满的时候开始执行对年老代的并发垃圾回收（CMS），这时还剩10%的空间是5500*10%=550兆，所以即使Xmn（也就是年轻代共500兆）里所有对象都搬到年老代里，550兆的空间也足够了，所以只要满足上面的公式，就不会出现垃圾回收时的promotion failed；
SoftRefLRUPolicyMSPerMB这个参数我认为可能有点用，官方解释是softly reachable objects will remain alive for some amount of time after the last time they were referenced. The default value is one second of lifetime per free megabyte in the heap，我觉得没必要等1秒；
网上其他介绍JVM参数的也比较多，估计其中大部分是没有遇到promotion failed，或者访问量太小没有机会遇到，(Xmx-Xmn)*(100-CMSInitiatingOccupancyFraction)/100>=Xmn这个公式绝对是原创，真遇到promotion failed了，还得这么处理。
Java性能优化白皮书
by：咖啡的心情
见链接
http://java.sun.com/performance/reference/whitepapers/tuning.html#section4.2.4
统计文本文件中的重复数据，并且按照重复数打印出来
by：咖啡的心情
cat 文件名 | awk '{t[$1]+=1;}END{for(e in t){print e,t[e]}}' | sort +1 -rn
说明：awk段：$1代表第一个数据，因为只有一个数据，所以$1即可，如果是多个，也可以，不过需要修改一下
t[$1]中t代表变量，+=1表示数量增加1
for(e in t) t是一个数组，e是定义的变量。 print e,t[e]表示打印出数据和数量。
sort段：
就是排序，+1表示按照第二个数据排序，如果是+0表示按照第一个排序
Java 内存溢出分析及解决方案
by：咖啡的心情
Java 内存溢出分析及解决方案
一、内存溢出类型
1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
JVM管理两种类型的内存，堆和非堆。堆是给开发人员用的上面说的就是，是在JVM启动时创建；非堆是留给JVM自己用的，用来存放类的信息的。它和堆不同，运行期内GC不会释放空间。如果web app用了大量的第三方jar或者应用有太多的class文件而恰好MaxPermSize设置较小，超出了也会导致这块内存的占用过多造成溢出，或者tomcat热部署时侯不会清理前面加载的环境，只会将context更改为新部署的，非堆存的内容就会越来越多。
PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域，这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGen space中，它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的应用中有很CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误，这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar, 其大小超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。
一个最佳的配置例子：(经过本人验证，自从用此配置之后，再未出现过tomcat死掉的情况)
set JAVA_OPTS=-Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m
2、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
第一种情况是个补充，主要存在问题就是出现在这个情况中。其默认空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。如果内存剩余不到40％，JVM就会增大堆到Xmx设置的值，内存剩余超过70％，JVM就会减小堆到Xms设置的值。所以服务器的Xmx和Xms设置一般应该设置相同避免每次GC后都要调整虚拟机堆的大小。假设物理内存无限大，那么JVM内存的最大值跟操作系统有关，一般32位机是1.5g到3g之间，而64位的就不会有限制了。
注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。
垃圾回收GC的角色
JVM调用GC的频度还是很高的，主要两种情况下进行垃圾回收：
当应用程序线程空闲；另一个是java内存堆不足时，会不断调用GC，若连续回收都解决不了内存堆不足的问题时，就会报out of memory错误。因为这个异常根据系统运行环境决定，所以无法预期它何时出现。
根据GC的机制，程序的运行会引起系统运行环境的变化，增加GC的触发机会。
为了避免这些问题，程序的设计和编写就应避免垃圾对象的内存占用和GC的开销。显示调用System.GC()只能建议JVM需要在内存中对垃圾对象进行回收，但不是必须马上回收，
一个是并不能解决内存资源耗空的局面，另外也会增加GC的消耗。
二、JVM内存区域组成
简单的说java中的堆和栈
java把内存分两种：一种是栈内存，另一种是堆内存
1。在函数中定义的基本类型变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配；
2。堆内存用来存放由new创建的对象和数组
在函数（代码块）中定义一个变量时，java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间；在堆中分配的内存由java虚拟机的自动垃圾回收器来管理
堆的优势是可以动态分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的。缺点就是要在运行时动态分配内存，存取速度较慢；
栈的优势是存取速度比堆要快，缺点是存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的无灵活性。
java堆分为三个区：New、Old和Permanent
GC有两个线程：
新创建的对象被分配到New区，当该区被填满时会被GC辅助线程移到Old区，当Old区也填满了会触发GC主线程遍历堆内存里的所有对象。Old区的大小等于Xmx减去-Xmn
java栈存放
栈调整：参数有+UseDefaultStackSize -Xss256K，表示每个线程可申请256k的栈空间
每个线程都有他自己的Stack
三、JVM如何设置虚拟内存
提示：在JVM中如果98％的时间是用于GC且可用的Heap size 不足2％的时候将抛出此异常信息。
提示：Heap Size 最大不要超过可用物理内存的80％，一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同，而-Xmn为1/4的-Xmx值。
提示：JVM初始分配的内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64；JVM最大分配的内存由-Xmx指定，默认是物理内存的1/4。
默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。因此服务器一般设置-Xms、-Xmx相等以避免在每次GC 后调整堆的大小。
提示：假设物理内存无限大的话，JVM内存的最大值跟操作系统有很大的关系。
简单的说就32位处理器虽然可控内存空间有4GB,但是具体的操作系统会给一个限制，
这个限制一般是2GB-3GB（一般来说Windows系统下为1.5G-2G，Linux系统下为2G-3G），而64bit以上的处理器就不会有限制了
提示：注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。
提示：设置NewSize、MaxNewSize相等，"new"的大小最好不要大于"old"的一半，原因是old区如果不够大会频繁的触发"主" GC ，大大降低了性能
JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64；
由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。
解决方法：手动设置Heap size
修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat
在“echo "Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE"”上面加入以下行：
JAVA_OPTS="-server -Xms800m -Xmx800m -XX:MaxNewSize=256m"
四、性能检查工具使用
定位内存泄漏：
JProfiler工具主要用于检查和跟踪系统（限于Java开发的）的性能。JProfiler可以通过时时的监控系统的内存使用情况，随时监视垃圾回收，线程运行状况等手段，从而很好的监视JVM运行情况及其性能。
1. 应用服务器内存长期不合理占用，内存经常处于高位占用，很难回收到低位；
2. 应用服务器极为不稳定，几乎每两天重新启动一次，有时甚至每天重新启动一次；
3. 应用服务器经常做Full GC(Garbage Collection)，而且时间很长，大约需要30-40秒，应用服务器在做Full GC的时候是不响应客户的交易请求的，非常影响系统性能。
因为开发环境和产品环境会有不同，导致该问题发生有时会在产品环境中发生，通常可以使用工具跟踪系统的内存使用情况，在有些个别情况下或许某个时刻确实是使用了大量内存导致out of memory，这时应继续跟踪看接下来是否会有下降，
如果一直居高不下这肯定就因为程序的原因导致内存泄漏。
五、不健壮代码的特征及解决办法
1、尽早释放无用对象的引用。好的办法是使用临时变量的时候，让引用变量在退出活动域后，自动设置为null，暗示垃圾收集器来收集该对象，防止发生内存泄露。
对于仍然有指针指向的实例，jvm就不会回收该资源,因为垃圾回收会将值为null的对象作为垃圾，提高GC回收机制效率；
2、我们的程序里不可避免大量使用字符串处理，避免使用String，应大量使用StringBuffer，每一个String对象都得独立占用内存一块区域；
String str = "aaa";
String str2 = "bbb";
String str3 = str + str2;//假如执行此次之后str ,str2以后再不被调用,那它就会被放在内存中等待Java的gc去回收,程序内过多的出现这样的情况就会报上面的那个错误,建议在使用字符串时能使用StringBuffer就不要用String,这样可以省不少开销；
3、尽量少用静态变量，因为静态变量是全局的，GC不会回收的；
4、避免集中创建对象尤其是大对象，JVM会突然需要大量内存，这时必然会触发GC优化系统内存环境；显示的声明数组空间，而且申请数量还极大。
这是一个案例想定供大家警戒
使用jspsmartUpload作文件上传,运行过程中经常出现java.outofMemoryError的错误，
检查之后发现问题：组件里的代码
m_totalBytes = m_request.getContentLength();
m_binArray = new byte[m_totalBytes];
问题原因是totalBytes这个变量得到的数极大，导致该数组分配了很多内存空间，而且该数组不能及时释放。解决办法只能换一种更合适的办法，至少是不会引发outofMemoryError的方式解决。参考：http://bbs.xml.org.cn/blog/more.asp?name=hongrui&id=3747
5、尽量运用对象池技术以提高系统性能；生命周期长的对象拥有生命周期短的对象时容易引发内存泄漏，例如大集合对象拥有大数据量的业务对象的时候，可以考虑分块进行处理，然后解决一块释放一块的策略。
6、不要在经常调用的方法中创建对象，尤其是忌讳在循环中创建对象。可以适当的使用hashtable，vector 创建一组对象容器，然后从容器中去取那些对象，而不用每次new之后又丢弃
7、一般都是发生在开启大型文件或跟数据库一次拿了太多的数据，造成 Out Of Memory Error 的状况，这时就大概要计算一下数据量的最大值是多少，并且设定所需最小及最大的内存空间值。
Java虚拟机性能优化
by：咖啡的心情
Java虚拟机性能优化
1.堆大小设置
JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。
典型设置：
◦java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k
-Xmx3550m：设置JVM最大可用内存为3550M。
-Xms3550m：设置JVM促使内存为3550m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
-Xmn2g：设置年轻代大小为2G。整个JVM内存大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m，所以增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。
-Xss128k：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M，以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。
◦java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0
-XX:NewRatio=4:设置年轻代（包括Eden和两个Survivor区）与年老代的比值（除去持久代）。设置为4，则年轻代与年老代所占比值为1：4，年轻代占整个堆栈的1/5
-XX:SurvivorRatio=4：设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为4，则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:4，一个Survivor区占整个年轻代的1/6
-XX:MaxPermSize=16m:设置持久代大小为16m。
-XX:MaxTenuringThreshold=0：设置垃圾最大年龄。如果设置为0的话，则年轻代对象不经过Survivor区，直接进入年老代。对于年老代比较多的应用，可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值，则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制，这样可以增加对象再年轻代的存活时间，增加在年轻代即被回收的概论。
2.回收器选择
JVM给了三种选择：串行收集器、并行收集器、并发收集器，但是串行收集器只适用于小数据量的情况，所以这里的选择主要针对并行收集器和并发收集器。默认情况下，JDK5.0以前都是使用串行收集器，如果想使用其他收集器需要在启动时加入相应参数。JDK5.0以后，JVM会根据当前系统配置进行判断。
1.吞吐量优先的并行收集器
如上文所述，并行收集器主要以到达一定的吞吐量为目标，适用于科学技术和后台处理等。
典型配置：
■java -Xmx3800m -Xms3800m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20
-XX:+UseParallelGC：选择垃圾收集器为并行收集器。此配置仅对年轻代有效。即上述配置下，年轻代使用并发收集，而年老代仍旧使用串行收集。
-XX:ParallelGCThreads=20：配置并行收集器的线程数，即：同时多少个线程一起进行垃圾回收。此值最好配置与处理器数目相等。
■java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseParallelOldGC
-XX:+UseParallelOldGC：配置年老代垃圾收集方式为并行收集。JDK6.0支持对年老代并行收集。
■java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100
-XX:MaxGCPauseMillis=100:设置每次年轻代垃圾回收的最长时间，如果无法满足此时间，JVM会自动调整年轻代大小，以满足此值。
■java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy：设置此选项后，并行收集器会自动选择年轻代区大小和相应的Survivor区比例，以达到目标系统规定的最低相应时间或者收集频率等，此值建议使用并行收集器时，一直打开。
2.响应时间优先的并发收集器
如上文所述，并发收集器主要是保证系统的响应时间，减少垃圾收集时的停顿时间。适用于应用服务器、电信领域等。
典型配置：
■java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC：设置年老代为并发收集。测试中配置这个以后，-XX:NewRatio=4的配置失效了，原因不明。所以，此时年轻代大小最好用-Xmn设置。
-XX:+UseParNewGC:设置年轻代为并行收集。可与CMS收集同时使用。JDK5.0以上，JVM会根据系统配置自行设置，所以无需再设置此值。
■java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction：由于并发收集器不对内存空间进行压缩、整理，所以运行一段时间以后会产生“碎片”，使得运行效率降低。此值设置运行多少次GC以后对内存空间进行压缩、整理。
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：打开对年老代的压缩。可能会影响性能，但是可以消除碎片
3.辅助信息
JVM提供了大量命令行参数，打印信息，供调试使用。主要有以下一些：
◦-XX:+PrintGC
输出形式：[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs]
[Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]
◦-XX:+PrintGCDetails
输出形式：[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs]
[GC [DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K->10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]
◦-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGC：PrintGCTimeStamps可与上面两个混合使用
输出形式：11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]
◦-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime:打印每次垃圾回收前，程序未中断的执行时间。可与上面混合使用
输出形式：Application time: 0.5291524 seconds
◦-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime：打印垃圾回收期间程序暂停的时间。可与上面混合使用
输出形式：Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds
◦-XX:PrintHeapAtGC:打印GC前后的详细堆栈信息
输出形式：
34.702: [GC {Heap before gc invocations=7:
def new generation total 55296K, used 52568K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
eden space 49152K, 99% used [0x1ebd0000, 0x21bce430, 0x21bd0000)
from space 6144K, 55% used [0x221d0000, 0x22527e10, 0x227d0000)
to space 6144K, 0% used [0x21bd0000, 0x21bd0000, 0x221d0000)
tenured generation total 69632K, used 2696K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
the space 69632K, 3% used [0x227d0000, 0x22a720f8, 0x22a72200, 0x26bd0000)
compacting perm gen total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
the space 8192K, 35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
ro space 8192K, 66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
rw space 12288K, 46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
34.735: [DefNew: 52568K->3433K(55296K), 0.0072126 secs] 55264K->6615K(124928K)Heap after gc invocations=8:
def new generation total 55296K, used 3433K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
eden space 49152K, 0% used [0x1ebd0000, 0x1ebd0000, 0x21bd0000)
from space 6144K, 55% used [0x21bd0000, 0x21f2a5e8, 0x221d0000)
to space 6144K, 0% used [0x221d0000, 0x221d0000, 0x227d0000)
tenured generation total 69632K, used 3182K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
the space 69632K, 4% used [0x227d0000, 0x22aeb958, 0x22aeba00, 0x26bd0000)
compacting perm gen total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
the space 8192K, 35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
ro space 8192K, 66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
rw space 12288K, 46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
}
, 0.0757599 secs]
◦-Xloggc:filename:与上面几个配合使用，把相关日志信息记录到文件以便分析。
4.常见配置汇总
1.堆设置
■-Xms:初始堆大小
■-Xmx:最大堆大小
■-XX:NewSize=n:设置年轻代大小
■-XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如:为3，表示年轻代与年老代比值为1：3，年轻代占整个年轻代年老代和的1/4
■-XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5
■-XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小
2.收集器设置
■-XX:+UseSerialGC:设置串行收集器
■-XX:+UseParallelGC:设置并行收集器
■-XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器
■-XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器
3.垃圾回收统计信息
■-XX:+PrintGC
■-XX:+PrintGCDetails
■-XX:+PrintGCTimeStamps
■-Xloggc:filename
4.并行收集器设置
■-XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。
■-XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间
■-XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)
5.并发收集器设置
■-XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。
■-XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时，使用的CPU数。并行收集线程数。
四、调优总结
1.年轻代大小选择
◦响应时间优先的应用：尽可能设大，直到接近系统的最低响应时间限制（根据实际情况选择）。在此种情况下，年轻代收集发生的频率也是最小的。同时，减少到达年老代的对象。
◦吞吐量优先的应用：尽可能的设置大，可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求，垃圾收集可以并行进行，一般适合8CPU以上的应用。
2.年老代大小选择
◦响应时间优先的应用：年老代使用并发收集器，所以其大小需要小心设置，一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了，可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式；如果堆大了，则需要较长的收集时间。最优化的方案，一般需要参考以下数据获得：
■并发垃圾收集信息
■持久代并发收集次数
■传统GC信息
■花在年轻代和年老代回收上的时间比例
减少年轻代和年老代花费的时间，一般会提高应用的效率
◦吞吐量优先的应用：一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是，这样可以尽可能回收掉大部分短期对象，减少中期的对象，而年老代尽存放长期存活对象。
3.较小堆引起的碎片问题
因为年老代的并发收集器使用标记、清除算法，所以不会对堆进行压缩。当收集器回收时，他会把相邻的空间进行合并，这样可以分配给较大的对象。但是，当堆空间较小时，运行一段时间以后，就会出现“碎片”，如果并发收集器找不到足够的空间，那么并发收集器将会停止，然后使用传统的标记、清除方式进行回收。如果出现“碎片”，可能需要进行如下配置：
◦-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用并发收集器时，开启对年老代的压缩。
◦-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0：上面配置开启的情况下，这里设置多少次Full GC后，对年老代进行压缩
系统优化文章汇总
by：咖啡的心情
1、amazon
Amazon的分布式key-value存储系统(dynamo)的论文
2、ebay（我对于eBay这几个PPT的一些看法和评价：http://www.blogjava.net/BlueDavy/archive/2009/07/24/288055.html ）
ebay架构演变历程（The eBay Architecture）
ebay架构原则（eBay architecture principles）
ebay的自动化（Teaching machines to fish）
3、facebook
facebook的缓存系统
facebook的架构
facebook百亿相片的高效存储
4、fotolog
扩展世界上最大的图片blog社区
5、google
GFS介绍
GFS论文
Mapreduce介绍
Mapreduce论文
Google在web前端方面的经验（even faster websites）
建设大型可扩展的IRS系统的挑战（challenges in building large-scale IRS）
松耦合分布式系统中的锁服务（lock service for loosly-coupled distributed system）
“滚木移石”不停机升级策略论文（modular software upgrades for distributed program）
Google wave的架构
6、linkedin
linkedin远程通讯架构
7、livejournal
livejournal架构演变历程
8、myspace
myspace架构
9、wikipedia
wikipedia架构
10、yahoo
yahoo定制的apache--yapache
11、youtube
scaling youtube
12、Twitter
Designing a Scalable Twitter
13、豆瓣
技术演变历程（QCon 2009北京）
14、freewheel
架构（QCon 2009北京）
15、优酷
架构（QCon 2009北京）
16、淘宝
技术演变历程（QCon 2009北京）
17、twitter
Improving the Performance and Scalability of Twitter
by：咖啡的心情
Java HotSpot VM Options
This document provides information on typical command-line options and environment variables that can affect the performance characteristics of the Java HotSpot Virtual Machine. Unless otherwise noted, all information in this document pertains to both the Java HotSpot Client VM and the Java HotSpot Server VM.
Users of JDKs older than 1.3.0 who wish to port to a Java HotSpot VM, should see Java HotSpot Equivalents of Exact VM flags.
Categories of Java HotSpot VM Options
Standard options recognized by the Java HotSpot VM are described on the Java Application Launcher reference pages for Windows, Solaris and Linux. This document deals exclusively with non-standard options recognized by the Java HotSpot VM:
•Options that begin with -X are non-standard (not guaranteed to be supported on all VM implementations), and are subject to change without notice in subsequent releases of the JDK.
•Options that are specified with -XX are not stable and are not recommended for casual use. These options are subject to change without notice.
Some Useful -XX Options
Default values are listed for Java SE 6 for Solaris Sparc with -server. Some options may vary per architecture/OS/JVM version. Platforms with a differing default value are listed in the description.
•Boolean options are turned on with -XX:+<option> and turned off with -XX:-<option>.
•Numeric options are set with -XX:<option>=<number>. Numbers can include 'm' or 'M' for megabytes, 'k' or 'K' for kilobytes, and 'g' or 'G' for gigabytes (for example, 32k is the same as 32768).
•String options are set with -XX:<option>=<string>, are usually used to specify a file, a path, or a list of commands
Flags marked as manageable are dynamically writeable through the JDK management interface (com.sun.management.HotSpotDiagnosticMXBean API) and also through JConsole. In Monitoring and Managing Java SE 6 Platform Applications, Figure 3 shows an example. The manageable flags can also be set through jinfo -flag.
The options below are loosely grouped into three categories.
•Behavioral options change the basic behavior of the VM.
•Performance tuning options are knobs which can be used to tune VM performance.
•Debugging options generally enable tracing, printing, or output of VM information.
--------------------------------------------------------------------------------
Behavioral Options
Option and Default Value
Description
-XX:-AllowUserSignalHandlers Do not complain if the application installs signal handlers. (Relevant to Solaris and Linux only.)
-XX:AltStackSize=16384 Alternate signal stack size (in Kbytes). (Relevant to Solaris only, removed from 5.0.)
-XX:-DisableExplicitGC Disable calls to System.gc(), JVM still performs garbage collection when necessary.
-XX:+FailOverToOldVerifier Fail over to old verifier when the new type checker fails. (Introduced in 6.)
-XX:+HandlePromotionFailure The youngest generation collection does not require a guarantee of full promotion of all live objects. (Introduced in 1.4.2 update 11) [5.0 and earlier: false.]
-XX:+MaxFDLimit Bump the number of file descriptors to max. (Relevant to Solaris only.)
-XX:PreBlockSpin=10 Spin count variable for use with -XX:+UseSpinning. Controls the maximum spin iterations allowed before entering operating system thread synchronization code. (Introduced in 1.4.2.)
-XX:-RelaxAccessControlCheck Relax the access control checks in the verifier. (Introduced in 6.)
-XX:+ScavengeBeforeFullGC Do young generation GC prior to a full GC. (Introduced in 1.4.1.)
-XX:+UseAltSigs Use alternate signals instead of SIGUSR1 and SIGUSR2 for VM internal signals. (Introduced in 1.3.1 update 9, 1.4.1. Relevant to Solaris only.)
-XX:+UseBoundThreads Bind user level threads to kernel threads. (Relevant to Solaris only.)
-XX:-UseConcMarkSweepGC Use concurrent mark-sweep collection for the old generation. (Introduced in 1.4.1)
-XX:+UseGCOverheadLimit Use a policy that limits the proportion of the VM's time that is spent in GC before an OutOfMemory error is thrown. (Introduced in 6.)
-XX:+UseLWPSynchronization Use LWP-based instead of thread based synchronization. (Introduced in 1.4.0. Relevant to Solaris only.)
-XX:-UseParallelGC Use parallel garbage collection for scavenges. (Introduced in 1.4.1)
-XX:-UseParallelOldGC Use parallel garbage collection for the full collections. Enabling this option automatically sets -XX:+UseParallelGC. (Introduced in 5.0 update 6.)
-XX:-UseSerialGC Use serial garbage collection. (Introduced in 5.0.)
-XX:-UseSpinning Enable naive spinning on Java monitor before entering operating system thread synchronizaton code. (Relevant to 1.4.2 and 5.0 only.) [1.4.2, multi-processor Windows platforms: true]
-XX:+UseTLAB Use thread-local object allocation (Introduced in 1.4.0, known as UseTLE prior to that.) [1.4.2 and earlier, x86 or with -client: false]
-XX:+UseSplitVerifier Use the new type checker with StackMapTable attributes. (Introduced in 5.0.)[5.0: false]
-XX:+UseThreadPriorities Use native thread priorities.
-XX:+UseVMInterruptibleIO Thread interrupt before or with EINTR for I/O operations results in OS_INTRPT. (Introduced in 6. Relevant to Solaris only.)
Back to Options
--------------------------------------------------------------------------------
Performance Options
Option and Default Value
Description
-XX:+AggressiveOpts Turn on point performance compiler optimizations that are expected to be default in upcoming releases. (Introduced in 5.0 update 6.)
-XX:CompileThreshold=10000 Number of method invocations/branches before compiling [-client: 1,500]
-XX:LargePageSizeInBytes=4m Sets the large page size used for the Java heap. (Introduced in 1.4.0 update 1.) [amd64: 2m.]
-XX:MaxHeapFreeRatio=70 Maximum percentage of heap free after GC to avoid shrinking.
-XX:MaxNewSize=size Maximum size of new generation (in bytes). Since 1.4, MaxNewSize is computed as a function of NewRatio. [1.3.1 Sparc: 32m; 1.3.1 x86: 2.5m.]
-XX:MaxPermSize=64m Size of the Permanent Generation. [5.0 and newer: 64 bit VMs are scaled 30% larger; 1.4 amd64: 96m; 1.3.1 -client: 32m.]
-XX:MinHeapFreeRatio=40 Minimum percentage of heap free after GC to avoid expansion.
-XX:NewRatio=2 Ratio of new/old generation sizes. [Sparc -client: 8; x86 -server: 8; x86 -client: 12.]-client: 4 (1.3) 8 (1.3.1+), x86: 12]
-XX:NewSize=2.125m Default size of new generation (in bytes) [5.0 and newer: 64 bit VMs are scaled 30% larger; x86: 1m; x86, 5.0 and older: 640k]
-XX:ReservedCodeCacheSize=32m Reserved code cache size (in bytes) - maximum code cache size. [Solaris 64-bit, amd64, and -server x86: 48m; in 1.5.0_06 and earlier, Solaris 64-bit and and64: 1024m.]
-XX:SurvivorRatio=8 Ratio of eden/survivor space size [Solaris amd64: 6; Sparc in 1.3.1: 25; other Solaris platforms in 5.0 and earlier: 32]
-XX:TargetSurvivorRatio=50 Desired percentage of survivor space used after scavenge.
-XX:ThreadStackSize=512 Thread Stack Size (in Kbytes). (0 means use default stack size) [Sparc: 512; Solaris x86: 320 (was 256 prior in 5.0 and earlier); Sparc 64 bit: 1024; Linux amd64: 1024 (was 0 in 5.0 and earlier); all others 0.]
-XX:+UseBiasedLocking Enable biased locking. For more details, see this tuning example. (Introduced in 5.0 update 6.) [5.0: false]
-XX:+UseFastAccessorMethods Use optimized versions of Get<Primitive>Field.
-XX:-UseISM Use Intimate Shared Memory. [Not accepted for non-Solaris platforms.] For details, see Intimate Shared Memory.
-XX:+UseLargePages Use large page memory. (Introduced in 5.0 update 5.) For details, see Java Support for Large Memory Pages.
-XX:+UseMPSS Use Multiple Page Size Support w/4mb pages for the heap. Do not use with ISM as this replaces the need for ISM. (Introduced in 1.4.0 update 1, Relevant to Solaris 9 and newer.) [1.4.1 and earlier: false]
-XX:+StringCache Enables caching of commonly allocated strings.
-XX:AllocatePrefetchLines=1 Number of cache lines to load after the last object allocation using prefetch instructions generated in JIT compiled code. Default values are 1 if the last allocated object was an instance and 3 if it was an array.
-XX:AllocatePrefetchStyle=1 Generated code style for prefetch instructions.
0 - no prefetch instructions are generate*d*,
1 - execute prefetch instructions after each allocation,
2 - use TLAB allocation watermark pointer to gate when prefetch instructions are executed.
Back to Options
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Debugging Options
Option and Default Value
Description
-XX:-CITime Prints time spent in JIT Compiler. (Introduced in 1.4.0.)
-XX:ErrorFile=./hs_err_pid<pid>.log If an error occurs, save the error data to this file. (Introduced in 6.)
-XX:-ExtendedDTraceProbes Enable performance-impacting dtrace probes. (Introduced in 6. Relevant to Solaris only.)
-XX:HeapDumpPath=./java_pid<pid>.hprof Path to directory or filename for heap dump. Manageable. (Introduced in 1.4.2 update 12, 5.0 update 7.)
-XX:-HeapDumpOnOutOfMemoryError Dump heap to file when java.lang.OutOfMemoryError is thrown. Manageable. (Introduced in 1.4.2 update 12, 5.0 update 7.)
-XX:OnError="<cmd args>;<cmd args>" Run user-defined commands on fatal error. (Introduced in 1.4.2 update 9.)
-XX:OnOutOfMemoryError="<cmd args>;
<cmd args>" Run user-defined commands when an OutOfMemoryError is first thrown. (Introduced in 1.4.2 update 12, 6)
-XX:-PrintClassHistogram Print a histogram of class instances on Ctrl-Break. Manageable. (Introduced in 1.4.2.) The jmap -histo command provides equivalent functionality.
-XX:-PrintConcurrentLocks Print java.util.concurrent locks in Ctrl-Break thread dump. Manageable. (Introduced in 6.) The jstack -l command provides equivalent functionality.
-XX:-PrintCommandLineFlags Print flags that appeared on the command line. (Introduced in 5.0.)
-XX:-PrintCompilation Print message when a method is compiled.
-XX:-PrintGC Print messages at garbage collection. Manageable.
-XX:-PrintGCDetails Print more details at garbage collection. Manageable. (Introduced in 1.4.0.)
-XX:-PrintGCTimeStamps Print timestamps at garbage collection. Manageable (Introduced in 1.4.0.)
-XX:-PrintTenuringDistribution Print tenuring age information.
-XX:-TraceClassLoading Trace loading of classes.
-XX:-TraceClassLoadingPreorder Trace all classes loaded in order referenced (not loaded). (Introduced in 1.4.2.)
-XX:-TraceClassResolution Trace constant pool resolutions. (Introduced in 1.4.2.)
-XX:-TraceClassUnloading Trace unloading of classes.
-XX:-TraceLoaderConstraints Trace recording of loader constraints. (Introduced in 6.)
-XX:+PerfSaveDataToFile Saves jvmstat binary data on exit.
基于memcached协议的Ruby队列服务器starling的安装
by：咖啡的心情
基于memcached协议的Ruby队列服务器的安装
starling是ruby写的消息服务器，最近系统压力很大，很多应用同时操作数据库，一方面速度很忙，另外很容易出现死锁。队列服务器本来想使用oracle本身的队列，但是发现相关的配置非常麻烦，而且不适合以后的程序开发，因此在网上找了一些资料，发现starling不错，是twitter写的一个基于ruby的队列服务器，因此，使用一下，看看效果如何。
安装步骤：
1）首先确定是否安装步骤，我用的linux是Redhat AS4 Update 7，安装的时候选择了所有的包，通过which ruby 查看，发现有ruby，就不需要安装了
2）安装rubygems
wget http://rubyforge.org/frs/download.php/70696/rubygems-1.3.7.tgz tar zxvf rubygems-1.3.7.tgz
cd rubygems-1.3.7
/usr/local/ruby/bin/ruby setup.rb //安装
3）安装starling
gem install starling-starling --source http://gems.github.com
出现以下信息：
Successfully installed starling-starling-0.10.0
1 gem installed
Installing ri documentation for starling-starling-0.10.0...
Installing RDoc documentation for starling-starling-0.10.0...
表示安装成功
安装完成之后：
通过which starling 可以看到starling查看的路径。
启动starling：
starling -h 127.0.0.1 -d -p 22122
可以通过ps -ef | grep starling和telnet 127.0.0.1 22122查看服务是否启动
通过starling --help查看相关文档信息
Linux下多网卡绑定一个IP及相关注意事项
by：咖啡的心情
配置环境： Red Hat Enterprise Linux AS release 4 (Nahant Update 7)
Linux内核：2.6.9-78.ELlargesmp #1 SMP Wed Jul 9 16:03:59 EDT 2008 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
功能：1）将Linux的多块网卡bond到一块虚拟的网卡，以便能增加带宽。
2）将Linux的非bond网卡配置成另外的交换机的IP
3）将网卡1 eth1,网卡eth2绑定到bond0,网卡3设置为ifcfg-eth0
特别说明：有IP的网卡必须在bond的IP之后，即bond的网卡必须在最后，不能在有静态IP的网卡前面，但是，网线设置的话确必须在静态IP前面，特别需要注意这个。举个例子：现在有3块网卡，需要将网卡1，网卡2,绑定一个IP，另外网卡3配置另外一个IP，那么linux的顺序应该是：bond0,eth0,eth1,eth2，其中eth1和eth2对应网卡1和网卡2，网卡3对应eth0
配置过程：
cd /etc/sysconfig/network-scripts
1）编辑ifcfg-bond0配置文件，内容如下：
DEVICE=bond0
BOOTPROTO=none
IPADDR=192.168.0.2
NETMASK=255.255.255.0
NETWORK=192.168.0.0
BROADCAST=192.168.0.255
ONBOOT=yes
TYPE=Ethernet
GATEWAY=192.168.0.254 #网关必须要，否则线路路由有问题
2）编辑ifcfg-eth0配置文件，内容如下：
DEVICE=eth0
BOOTPROTO=none
IPADDR=10.0.0.2 #另外一台交换机的IP
NETMASK=255.255.255.0
NETWORK=10.0.0.0
BROADCAST=10.0.0.255
ONBOOT=yes
TYPE=Ethernet
3)编辑ifcfg-eth1配置文件，内容如下：
DEVICE=eth1
BOOTPROTO=none
ONBOOT=yes
4）编辑ifcfg-eth2配置文件，内容如下：
DEVICE=eth2
BOOTPROTO=none
ONBOOT=yes
5)设置网卡的bond0模式
编辑 /etc/modprobe.conf，在最后加上以下两行
alias bond0 bonding
options bond0 miimon=100 mode=1 #其中mode=1是master-slave模式，mode=0是负载均衡模式，视具体需求定
6）设置开机自启动
编辑/etc/rc.d/rc.local 在最后加上一行
ifenslave bond0 eth1 eth2 #即将eth1和eth2绑定到bond0上
JVM快速监控优化指南
by：咖啡的心情
1）配置安全策略：
在$JAVA_HOME/jre/security/新增配置文件：jstatd.all.policy
编辑内容：
grant codebase "file:${java.home}/../lib/tools.jar" {
permission java.security.AllPermission;
};
2）启动jstatd监控后台：
$JAVA_HOME/bin/jstatd -J-Djava.security.policy=jstatd.all.policy
3)其中 java visual vm，这个工具在jdk已经自带，如果jdk版本比较老，可以去下载一个
4）监控虚拟机信息，启动Java Visual vm
5)如果出现以下异常：
java.net.ConnectException: Connection refused: connect
at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
at java.net.PlainSocketImpl.doConnect(PlainSocketImpl.java:333)
at java.net.PlainSocketImpl.connectToAddress(PlainSocketImpl.java:195)
at java.net.PlainSocketImpl.connect(PlainSocketImpl.java:182)
at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:366)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:525)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:475)
at java.net.Socket.<init>(Socket.java:372)
at java.net.Socket.<init>(Socket.java:186)
at sun.rmi.transport.proxy.RMIDirectSocketFactory.createSocket(RMIDirectSocketFactory.java:22)
at sun.rmi.transport.proxy.RMIMasterSocketFactory.createSocket(RMIMasterSocketFactory.java:128)
at sun.rmi.transport.tcp.TCPEndpoint.newSocket(TCPEndpoint.java:595)
Caused: java.rmi.ConnectException: Connection refused to host: 127.0.0.1; nested exception is:
java.net.ConnectException: Connection refused: connect
at sun.rmi.transport.tcp.TCPEndpoint.newSocket(TCPEndpoint.java:601)
at sun.rmi.transport.tcp.TCPChannel.createConnection(TCPChannel.java:198)
at sun.rmi.transport.tcp.TCPChannel.newConnection(TCPChannel.java:184)
at sun.rmi.server.UnicastRef.invoke(UnicastRef.java:110)
at java.rmi.server.RemoteObjectInvocationHandler.invokeRemoteMethod(RemoteObjectInvocationHandler.java:178)
at java.rmi.server.RemoteObjectInvocationHandler.invoke(RemoteObjectInvocationHandler.java:132)
at $Proxy7.activeVms(Unknown Source)
at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.rmi.RemoteVmManager.activeVms(RemoteVmManager.java:82)
Caused: sun.jvmstat.monitor.MonitorException: Error communicating with remote host: Connection refused to host: 127.0.0.1; nested exception is:
java.net.ConnectException: Connection refused: connect
at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.rmi.RemoteVmManager.activeVms(RemoteVmManager.java:85)
at sun.jvmstat.perfdata.monitor.protocol.rmi.MonitoredHostProvider.activeVms(MonitoredHostProvider.java:217)
at com.sun.tools.visualvm.jvmstat.application.JvmstatApplicationProvider.processNewHost(JvmstatApplicationProvider.java:126)
at com.sun.tools.visualvm.jvmstat.application.JvmstatApplicationProvider.access$000(JvmstatApplicationProvider.java:69)
at com.sun.tools.visualvm.jvmstat.application.JvmstatApplicationProvider$5$1.run(JvmstatApplicationProvider.java:276)
at org.openide.util.RequestProcessor$Task.run(RequestProcessor.java:572)
[catch] at org.openide.util.RequestProcessor$Processor.run(RequestProcessor.java:997)
==>
可以通过下面方式解决：
可以通过hostname -i查看，如果是127.0.0.1，那么hostname可以看到主机名，例如是a1
修改/etc/hosts 把a1对应的IP改成127.0.0.1，然后再启动上述jstatd命令就可以啦
JVM参数调优，无停滞实践(转帖）
by：咖啡的心情
注明：以下文章转自 http://www.cjsdn.net/post/print?bid=62&id=198084
Topic: JVM参数调优，无停滞实践
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1.JVM参数调优，无停滞实践 Copy to clipboard
Posted by: liuaike
Posted on: 2009-06-27 00:36
JVM参数调优是个很头痛的问题，设置的不好，JVM不断执行Full GC，导致整个系统变得很慢，网站停滞时间能达10秒以上，这种情况如果没隔几分钟就来一次，自己都受不了。这种停滞在测试的时候看不出来，只有网站pv达到数十万/天的时候问题就暴露出来了。
要想配置好JVM参数，需要对年轻代、年老代、救助空间和永久代有一定了解，还要了解jvm内存管理逻辑，最终还要根据自己的应用来做调整。关于JVM参数上网一搜就能搜出一大把，也有很多提供实践的例子，我也按照各种例子测试过，最终还是会出现问题。
经过几个月的实践改善，我就网站（要求无停滞时间）的jvm参数调优给出以下几条经验。
1：建议用64位操作系统，Linux下64位的jdk比32位jdk要慢一些，但是吃得内存更多，吞吐量更大。
2：XMX和XMS设置一样大，MaxPermSize和MinPermSize设置一样大，这样可以减轻伸缩堆大小带来的压力。
3：调试的时候设置一些打印参数，如-XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:log/gc.log，这样可以从gc.log里看出一些端倪出来。
4：系统停顿的时候可能是GC的问题也可能是程序的问题，多用jmap和jstack查看，或者killall -3 java，然后查看java控制台日志，能看出很多问题。有一次，网站突然很慢，jstack一看，原来是自己写的URLConnection连接太多没有释放，改一下程序就OK了。
5：仔细了解自己的应用，如果用了缓存，那么年老代应该大一些，缓存的HashMap不应该无限制长，建议采用LRU算法的Map做缓存，LRUMap的最大长度也要根据实际情况设定。
6：垃圾回收时promotion failed是个很头痛的问题，一般可能是两种原因产生，第一个原因是救助空间不够，救助空间里的对象还不应该被移动到年老代，但年轻代又有很多对象需要放入救助空间；第二个原因是年老代没有足够的空间接纳来自年轻代的对象；这两种情况都会转向Full GC，网站停顿时间较长。第一个原因我的最终解决办法是去掉救助空间，设置-XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0即可，第二个原因我的解决办法是设置CMSInitiatingOccupancyFraction为某个值（假设70），这样年老代空间到70%时就开始执行CMS，年老代有足够的空间接纳来自年轻代的对象。
7：不管怎样，永久代还是会逐渐变满，所以隔三差五重起java服务器是必要的，我每天都自动重起。
8：采用并发回收时，年轻代小一点，年老代要大，因为年老大用的是并发回收，即使时间长点也不会影响其他程序继续运行，网站不会停顿。
我的最终配置如下（系统8G内存），每天几百万pv一点问题都没有，网站没有停顿，2009年shedewang.com没有因为内存问题down过机。
$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms6000M -Xmx6000M -Xmn500M -XX:PermSize=500M -XX:MaxPermSize=500M -XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0 -Xnoclassgc -XX:+DisableExplicitGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:-CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=90 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:log/gc.log ";
说明一下， -XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0就是去掉了救助空间；
-Xnoclassgc禁用类垃圾回收，性能会高一点；
-XX:+DisableExplicitGC禁止System.gc()，免得程序员误调用gc方法影响性能；
-XX:+UseParNewGC，对年轻代采用多线程并行回收，这样收得快；
带CMS参数的都是和并发回收相关的，不明白的可以上网搜索；
CMSInitiatingOccupancyFraction，这个参数设置有很大技巧，基本上满足(Xmx-Xmn)*(100-CMSInitiatingOccupancyFraction)/100>=Xmn就不会出现promotion failed。在我的应用中Xmx是6000，Xmn是500，那么Xmx-Xmn是5500兆，也就是年老代有5500兆，CMSInitiatingOccupancyFraction=90说明年老代到90%满的时候开始执行对年老代的并发垃圾回收（CMS），这时还剩10%的空间是5500*10%=550兆，所以即使Xmn（也就是年轻代共500兆）里所有对象都搬到年老代里，550兆的空间也足够了，所以只要满足上面的公式，就不会出现垃圾回收时的promotion failed；
SoftRefLRUPolicyMSPerMB这个参数我认为可能有点用，官方解释是softly reachable objects will remain alive for some amount of time after the last time they were referenced. The default value is one second of lifetime per free megabyte in the heap，我觉得没必要等1秒；
网上其他介绍JVM参数的也比较多，估计其中大部分是没有遇到promotion failed，或者访问量太小没有机会遇到，(Xmx-Xmn)*(100-CMSInitiatingOccupancyFraction)/100>=Xmn这个公式绝对是原创，真遇到promotion failed了，还得这么处理。
Java性能优化白皮书
by：咖啡的心情
见链接
http://java.sun.com/performance/reference/whitepapers/tuning.html#section4.2.4
统计文本文件中的重复数据，并且按照重复数打印出来
by：咖啡的心情
cat 文件名 | awk '{t[$1]+=1;}END{for(e in t){print e,t[e]}}' | sort +1 -rn
说明：awk段：$1代表第一个数据，因为只有一个数据，所以$1即可，如果是多个，也可以，不过需要修改一下
t[$1]中t代表变量，+=1表示数量增加1
for(e in t) t是一个数组，e是定义的变量。 print e,t[e]表示打印出数据和数量。
sort段：
就是排序，+1表示按照第二个数据排序，如果是+0表示按照第一个排序
Java 内存溢出分析及解决方案
by：咖啡的心情
Java 内存溢出分析及解决方案
一、内存溢出类型
1、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
JVM管理两种类型的内存，堆和非堆。堆是给开发人员用的上面说的就是，是在JVM启动时创建；非堆是留给JVM自己用的，用来存放类的信息的。它和堆不同，运行期内GC不会释放空间。如果web app用了大量的第三方jar或者应用有太多的class文件而恰好MaxPermSize设置较小，超出了也会导致这块内存的占用过多造成溢出，或者tomcat热部署时侯不会清理前面加载的环境，只会将context更改为新部署的，非堆存的内容就会越来越多。
PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域，这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGen space中，它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对PermGen space进行清理，所以如果你的应用中有很CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误，这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar, 其大小超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。
一个最佳的配置例子：(经过本人验证，自从用此配置之后，再未出现过tomcat死掉的情况)
set JAVA_OPTS=-Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m
2、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
第一种情况是个补充，主要存在问题就是出现在这个情况中。其默认空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。如果内存剩余不到40％，JVM就会增大堆到Xmx设置的值，内存剩余超过70％，JVM就会减小堆到Xms设置的值。所以服务器的Xmx和Xms设置一般应该设置相同避免每次GC后都要调整虚拟机堆的大小。假设物理内存无限大，那么JVM内存的最大值跟操作系统有关，一般32位机是1.5g到3g之间，而64位的就不会有限制了。
注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。
垃圾回收GC的角色
JVM调用GC的频度还是很高的，主要两种情况下进行垃圾回收：
当应用程序线程空闲；另一个是java内存堆不足时，会不断调用GC，若连续回收都解决不了内存堆不足的问题时，就会报out of memory错误。因为这个异常根据系统运行环境决定，所以无法预期它何时出现。
根据GC的机制，程序的运行会引起系统运行环境的变化，增加GC的触发机会。
为了避免这些问题，程序的设计和编写就应避免垃圾对象的内存占用和GC的开销。显示调用System.GC()只能建议JVM需要在内存中对垃圾对象进行回收，但不是必须马上回收，
一个是并不能解决内存资源耗空的局面，另外也会增加GC的消耗。
二、JVM内存区域组成
简单的说java中的堆和栈
java把内存分两种：一种是栈内存，另一种是堆内存
1。在函数中定义的基本类型变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配；
2。堆内存用来存放由new创建的对象和数组
在函数（代码块）中定义一个变量时，java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间；在堆中分配的内存由java虚拟机的自动垃圾回收器来管理
堆的优势是可以动态分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的。缺点就是要在运行时动态分配内存，存取速度较慢；
栈的优势是存取速度比堆要快，缺点是存在栈中的数据大小与生存期必须是确定的无灵活性。
java堆分为三个区：New、Old和Permanent
GC有两个线程：
新创建的对象被分配到New区，当该区被填满时会被GC辅助线程移到Old区，当Old区也填满了会触发GC主线程遍历堆内存里的所有对象。Old区的大小等于Xmx减去-Xmn
java栈存放
栈调整：参数有+UseDefaultStackSize -Xss256K，表示每个线程可申请256k的栈空间
每个线程都有他自己的Stack
三、JVM如何设置虚拟内存
提示：在JVM中如果98％的时间是用于GC且可用的Heap size 不足2％的时候将抛出此异常信息。
提示：Heap Size 最大不要超过可用物理内存的80％，一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同，而-Xmn为1/4的-Xmx值。
提示：JVM初始分配的内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64；JVM最大分配的内存由-Xmx指定，默认是物理内存的1/4。
默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。因此服务器一般设置-Xms、-Xmx相等以避免在每次GC 后调整堆的大小。
提示：假设物理内存无限大的话，JVM内存的最大值跟操作系统有很大的关系。
简单的说就32位处理器虽然可控内存空间有4GB,但是具体的操作系统会给一个限制，
这个限制一般是2GB-3GB（一般来说Windows系统下为1.5G-2G，Linux系统下为2G-3G），而64bit以上的处理器就不会有限制了
提示：注意：如果Xms超过了Xmx值，或者堆最大值和非堆最大值的总和超过了物理内存或者操作系统的最大限制都会引起服务器启动不起来。
提示：设置NewSize、MaxNewSize相等，"new"的大小最好不要大于"old"的一半，原因是old区如果不够大会频繁的触发"主" GC ，大大降低了性能
JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64；
由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。
解决方法：手动设置Heap size
修改TOMCAT_HOME/bin/catalina.bat
在“echo "Using CATALINA_BASE: $CATALINA_BASE"”上面加入以下行：
JAVA_OPTS="-server -Xms800m -Xmx800m -XX:MaxNewSize=256m"
四、性能检查工具使用
定位内存泄漏：
JProfiler工具主要用于检查和跟踪系统（限于Java开发的）的性能。JProfiler可以通过时时的监控系统的内存使用情况，随时监视垃圾回收，线程运行状况等手段，从而很好的监视JVM运行情况及其性能。
1. 应用服务器内存长期不合理占用，内存经常处于高位占用，很难回收到低位；
2. 应用服务器极为不稳定，几乎每两天重新启动一次，有时甚至每天重新启动一次；
3. 应用服务器经常做Full GC(Garbage Collection)，而且时间很长，大约需要30-40秒，应用服务器在做Full GC的时候是不响应客户的交易请求的，非常影响系统性能。
因为开发环境和产品环境会有不同，导致该问题发生有时会在产品环境中发生，通常可以使用工具跟踪系统的内存使用情况，在有些个别情况下或许某个时刻确实是使用了大量内存导致out of memory，这时应继续跟踪看接下来是否会有下降，
如果一直居高不下这肯定就因为程序的原因导致内存泄漏。
五、不健壮代码的特征及解决办法
1、尽早释放无用对象的引用。好的办法是使用临时变量的时候，让引用变量在退出活动域后，自动设置为null，暗示垃圾收集器来收集该对象，防止发生内存泄露。
对于仍然有指针指向的实例，jvm就不会回收该资源,因为垃圾回收会将值为null的对象作为垃圾，提高GC回收机制效率；
2、我们的程序里不可避免大量使用字符串处理，避免使用String，应大量使用StringBuffer，每一个String对象都得独立占用内存一块区域；
String str = "aaa";
String str2 = "bbb";
String str3 = str + str2;//假如执行此次之后str ,str2以后再不被调用,那它就会被放在内存中等待Java的gc去回收,程序内过多的出现这样的情况就会报上面的那个错误,建议在使用字符串时能使用StringBuffer就不要用String,这样可以省不少开销；
3、尽量少用静态变量，因为静态变量是全局的，GC不会回收的；
4、避免集中创建对象尤其是大对象，JVM会突然需要大量内存，这时必然会触发GC优化系统内存环境；显示的声明数组空间，而且申请数量还极大。
这是一个案例想定供大家警戒
使用jspsmartUpload作文件上传,运行过程中经常出现java.outofMemoryError的错误，
检查之后发现问题：组件里的代码
m_totalBytes = m_request.getContentLength();
m_binArray = new byte[m_totalBytes];
问题原因是totalBytes这个变量得到的数极大，导致该数组分配了很多内存空间，而且该数组不能及时释放。解决办法只能换一种更合适的办法，至少是不会引发outofMemoryError的方式解决。参考：http://bbs.xml.org.cn/blog/more.asp?name=hongrui&id=3747
5、尽量运用对象池技术以提高系统性能；生命周期长的对象拥有生命周期短的对象时容易引发内存泄漏，例如大集合对象拥有大数据量的业务对象的时候，可以考虑分块进行处理，然后解决一块释放一块的策略。
6、不要在经常调用的方法中创建对象，尤其是忌讳在循环中创建对象。可以适当的使用hashtable，vector 创建一组对象容器，然后从容器中去取那些对象，而不用每次new之后又丢弃
7、一般都是发生在开启大型文件或跟数据库一次拿了太多的数据，造成 Out Of Memory Error 的状况，这时就大概要计算一下数据量的最大值是多少，并且设定所需最小及最大的内存空间值。
Java虚拟机性能优化
by：咖啡的心情
Java虚拟机性能优化
1.堆大小设置
JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。
典型设置：
◦java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k
-Xmx3550m：设置JVM最大可用内存为3550M。
-Xms3550m：设置JVM促使内存为3550m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
-Xmn2g：设置年轻代大小为2G。整个JVM内存大小=年轻代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小为64m，所以增大年轻代后，将会减小年老代大小。此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。
-Xss128k：设置每个线程的堆栈大小。JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1M，以前每个线程堆栈大小为256K。更具应用的线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。
◦java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0
-XX:NewRatio=4:设置年轻代（包括Eden和两个Survivor区）与年老代的比值（除去持久代）。设置为4，则年轻代与年老代所占比值为1：4，年轻代占整个堆栈的1/5
-XX:SurvivorRatio=4：设置年轻代中Eden区与Survivor区的大小比值。设置为4，则两个Survivor区与一个Eden区的比值为2:4，一个Survivor区占整个年轻代的1/6
-XX:MaxPermSize=16m:设置持久代大小为16m。
-XX:MaxTenuringThreshold=0：设置垃圾最大年龄。如果设置为0的话，则年轻代对象不经过Survivor区，直接进入年老代。对于年老代比较多的应用，可以提高效率。如果将此值设置为一个较大值，则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制，这样可以增加对象再年轻代的存活时间，增加在年轻代即被回收的概论。
2.回收器选择
JVM给了三种选择：串行收集器、并行收集器、并发收集器，但是串行收集器只适用于小数据量的情况，所以这里的选择主要针对并行收集器和并发收集器。默认情况下，JDK5.0以前都是使用串行收集器，如果想使用其他收集器需要在启动时加入相应参数。JDK5.0以后，JVM会根据当前系统配置进行判断。
1.吞吐量优先的并行收集器
如上文所述，并行收集器主要以到达一定的吞吐量为目标，适用于科学技术和后台处理等。
典型配置：
■java -Xmx3800m -Xms3800m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20
-XX:+UseParallelGC：选择垃圾收集器为并行收集器。此配置仅对年轻代有效。即上述配置下，年轻代使用并发收集，而年老代仍旧使用串行收集。
-XX:ParallelGCThreads=20：配置并行收集器的线程数，即：同时多少个线程一起进行垃圾回收。此值最好配置与处理器数目相等。
■java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseParallelOldGC
-XX:+UseParallelOldGC：配置年老代垃圾收集方式为并行收集。JDK6.0支持对年老代并行收集。
■java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100
-XX:MaxGCPauseMillis=100:设置每次年轻代垃圾回收的最长时间，如果无法满足此时间，JVM会自动调整年轻代大小，以满足此值。
■java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy
-XX:+UseAdaptiveSizePolicy：设置此选项后，并行收集器会自动选择年轻代区大小和相应的Survivor区比例，以达到目标系统规定的最低相应时间或者收集频率等，此值建议使用并行收集器时，一直打开。
2.响应时间优先的并发收集器
如上文所述，并发收集器主要是保证系统的响应时间，减少垃圾收集时的停顿时间。适用于应用服务器、电信领域等。
典型配置：
■java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC：设置年老代为并发收集。测试中配置这个以后，-XX:NewRatio=4的配置失效了，原因不明。所以，此时年轻代大小最好用-Xmn设置。
-XX:+UseParNewGC:设置年轻代为并行收集。可与CMS收集同时使用。JDK5.0以上，JVM会根据系统配置自行设置，所以无需再设置此值。
■java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction：由于并发收集器不对内存空间进行压缩、整理，所以运行一段时间以后会产生“碎片”，使得运行效率降低。此值设置运行多少次GC以后对内存空间进行压缩、整理。
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：打开对年老代的压缩。可能会影响性能，但是可以消除碎片
3.辅助信息
JVM提供了大量命令行参数，打印信息，供调试使用。主要有以下一些：
◦-XX:+PrintGC
输出形式：[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs]
[Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]
◦-XX:+PrintGCDetails
输出形式：[GC [DefNew: 8614K->781K(9088K), 0.0123035 secs] 118250K->113543K(130112K), 0.0124633 secs]
[GC [DefNew: 8614K->8614K(9088K), 0.0000665 secs][Tenured: 112761K->10414K(121024K), 0.0433488 secs] 121376K->10414K(130112K), 0.0436268 secs]
◦-XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGC：PrintGCTimeStamps可与上面两个混合使用
输出形式：11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]
◦-XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime:打印每次垃圾回收前，程序未中断的执行时间。可与上面混合使用
输出形式：Application time: 0.5291524 seconds
◦-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime：打印垃圾回收期间程序暂停的时间。可与上面混合使用
输出形式：Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds
◦-XX:PrintHeapAtGC:打印GC前后的详细堆栈信息
输出形式：
34.702: [GC {Heap before gc invocations=7:
def new generation total 55296K, used 52568K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
eden space 49152K, 99% used [0x1ebd0000, 0x21bce430, 0x21bd0000)
from space 6144K, 55% used [0x221d0000, 0x22527e10, 0x227d0000)
to space 6144K, 0% used [0x21bd0000, 0x21bd0000, 0x221d0000)
tenured generation total 69632K, used 2696K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
the space 69632K, 3% used [0x227d0000, 0x22a720f8, 0x22a72200, 0x26bd0000)
compacting perm gen total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
the space 8192K, 35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
ro space 8192K, 66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
rw space 12288K, 46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
34.735: [DefNew: 52568K->3433K(55296K), 0.0072126 secs] 55264K->6615K(124928K)Heap after gc invocations=8:
def new generation total 55296K, used 3433K [0x1ebd0000, 0x227d0000, 0x227d0000)
eden space 49152K, 0% used [0x1ebd0000, 0x1ebd0000, 0x21bd0000)
from space 6144K, 55% used [0x21bd0000, 0x21f2a5e8, 0x221d0000)
to space 6144K, 0% used [0x221d0000, 0x221d0000, 0x227d0000)
tenured generation total 69632K, used 3182K [0x227d0000, 0x26bd0000, 0x26bd0000)
the space 69632K, 4% used [0x227d0000, 0x22aeb958, 0x22aeba00, 0x26bd0000)
compacting perm gen total 8192K, used 2898K [0x26bd0000, 0x273d0000, 0x2abd0000)
the space 8192K, 35% used [0x26bd0000, 0x26ea4ba8, 0x26ea4c00, 0x273d0000)
ro space 8192K, 66% used [0x2abd0000, 0x2b12bcc0, 0x2b12be00, 0x2b3d0000)
rw space 12288K, 46% used [0x2b3d0000, 0x2b972060, 0x2b972200, 0x2bfd0000)
}
, 0.0757599 secs]
◦-Xloggc:filename:与上面几个配合使用，把相关日志信息记录到文件以便分析。
4.常见配置汇总
1.堆设置
■-Xms:初始堆大小
■-Xmx:最大堆大小
■-XX:NewSize=n:设置年轻代大小
■-XX:NewRatio=n:设置年轻代和年老代的比值。如:为3，表示年轻代与年老代比值为1：3，年轻代占整个年轻代年老代和的1/4
■-XX:SurvivorRatio=n:年轻代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5
■-XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小
2.收集器设置
■-XX:+UseSerialGC:设置串行收集器
■-XX:+UseParallelGC:设置并行收集器
■-XX:+UseParalledlOldGC:设置并行年老代收集器
■-XX:+UseConcMarkSweepGC:设置并发收集器
3.垃圾回收统计信息
■-XX:+PrintGC
■-XX:+PrintGCDetails
■-XX:+PrintGCTimeStamps
■-Xloggc:filename
4.并行收集器设置
■-XX:ParallelGCThreads=n:设置并行收集器收集时使用的CPU数。并行收集线程数。
■-XX:MaxGCPauseMillis=n:设置并行收集最大暂停时间
■-XX:GCTimeRatio=n:设置垃圾回收时间占程序运行时间的百分比。公式为1/(1+n)
5.并发收集器设置
■-XX:+CMSIncrementalMode:设置为增量模式。适用于单CPU情况。
■-XX:ParallelGCThreads=n:设置并发收集器年轻代收集方式为并行收集时，使用的CPU数。并行收集线程数。
四、调优总结
1.年轻代大小选择
◦响应时间优先的应用：尽可能设大，直到接近系统的最低响应时间限制（根据实际情况选择）。在此种情况下，年轻代收集发生的频率也是最小的。同时，减少到达年老代的对象。
◦吞吐量优先的应用：尽可能的设置大，可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求，垃圾收集可以并行进行，一般适合8CPU以上的应用。
2.年老代大小选择
◦响应时间优先的应用：年老代使用并发收集器，所以其大小需要小心设置，一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了，可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式；如果堆大了，则需要较长的收集时间。最优化的方案，一般需要参考以下数据获得：
■并发垃圾收集信息
■持久代并发收集次数
■传统GC信息
■花在年轻代和年老代回收上的时间比例
减少年轻代和年老代花费的时间，一般会提高应用的效率
◦吞吐量优先的应用：一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是，这样可以尽可能回收掉大部分短期对象，减少中期的对象，而年老代尽存放长期存活对象。
3.较小堆引起的碎片问题
因为年老代的并发收集器使用标记、清除算法，所以不会对堆进行压缩。当收集器回收时，他会把相邻的空间进行合并，这样可以分配给较大的对象。但是，当堆空间较小时，运行一段时间以后，就会出现“碎片”，如果并发收集器找不到足够的空间，那么并发收集器将会停止，然后使用传统的标记、清除方式进行回收。如果出现“碎片”，可能需要进行如下配置：
◦-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用并发收集器时，开启对年老代的压缩。
◦-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0：上面配置开启的情况下，这里设置多少次Full GC后，对年老代进行压缩
系统优化文章汇总
by：咖啡的心情
1、amazon
Amazon的分布式key-value存储系统(dynamo)的论文
2、ebay（我对于eBay这几个PPT的一些看法和评价：http://www.blogjava.net/BlueDavy/archive/2009/07/24/288055.html ）
ebay架构演变历程（The eBay Architecture）
ebay架构原则（eBay architecture principles）
ebay的自动化（Teaching machines to fish）
3、facebook
facebook的缓存系统
facebook的架构
facebook百亿相片的高效存储
4、fotolog
扩展世界上最大的图片blog社区
5、google
GFS介绍
GFS论文
Mapreduce介绍
Mapreduce论文
Google在web前端方面的经验（even faster websites）
建设大型可扩展的IRS系统的挑战（challenges in building large-scale IRS）
松耦合分布式系统中的锁服务（lock service for loosly-coupled distributed system）
“滚木移石”不停机升级策略论文（modular software upgrades for distributed program）
Google wave的架构
6、linkedin
linkedin远程通讯架构
7、livejournal
livejournal架构演变历程
8、myspace
myspace架构
9、wikipedia
wikipedia架构
10、yahoo
yahoo定制的apache--yapache
11、youtube
scaling youtube
12、Twitter
Designing a Scalable Twitter
13、豆瓣
技术演变历程（QCon 2009北京）
14、freewheel
架构（QCon 2009北京）
15、优酷
架构（QCon 2009北京）
16、淘宝
技术演变历程（QCon 2009北京）
17、twitter
Improving the Performance and Scalability of Twitter
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