本文主要内容：
- Trace跟踪参数
- 堆的分配参数
- 栈的分配参数
零、在IDE的后台打印GC日志：
既然学习JVM，阅读GC日志是处理Java虚拟机内存问题的基础技能，它只是一些人为确定的规则，没有太多技术含量。
既然如此，那么在IDE的控制台打印GC日志是必不可少的了。现在就告诉你怎么打印。
（1）如果你用的是Eclipse，打印GC日志的操作如下：
在上图的箭头处加上-XX:+PrintGCDetails这句话。于是，运行程序后，GC日志就可以打印出来了：
（2）如果你用的是IntelliJ IDEA，打印GC日志的操作如下：
在上图的箭头处加上-XX:+PrintGCDetails这句话。于是，运行程序后，GC日志就可以打印出来了：
当然了，光有-XX:+PrintGCDetails这一句参数肯定是不够的，下面我们详细介绍一下更多的参数配置。
一、Trace跟踪参数：
1、打印GC的简要信息：
-verbose:gc
-XX:+printGC
解释：可以打印GC的简要信息。比如：
[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001606 secs]
[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001474 secs]
[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001563 secs]
[GC 4790K->374K(15872K), 0.0001682 secs]
上方日志的意思是说，GC之前，用了4M左右的内存，GC之后，用了374K内存，一共回收了将近4M。内存大小一共是16M左右。
2、打印GC的详细信息：
-XX:+PrintGCDetails
解释：打印GC详细信息。
-XX:+PrintGCTimeStamps
解释：打印CG发生的时间戳。
理解GC日志的含义：
例如下面这段日志：
[GC[DefNew: 4416K->0K(4928K), 0.0001897 secs] 4790K->374K(15872K), 0.0002232 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
上方日志的意思是说：这是一个新生代的GC。方括号内部的“4416K->0K(4928K)”含义是：“GC前该内存区域已使用容量->GC后该内存区域已使用容量（该内存区域总容量）”。而在方括号之外的“4790K->374K(15872K)”表示“GC前Java堆已使用容量->GC后Java堆已使用容量（Java堆总容量）”。
再往后看，“0.0001897 secs”表示该内存区域GC所占用的时间，单位是秒。
再比如下面这段GC日志：
上图中，我们先看一下用红框标注的“[0x27e80000, 0x28d80000, 0x28d80000)”的含义，它表示新生代在内存当中的位置：第一个参数是申请到的起始位置，第二个参数是申请到的终点位置，第三个参数表示最多能申请到的位置。上图中的例子表示新生代申请到了15M的控件，而这个15M是等于：（eden space的12288K）+（from space的1536K）+（to space的1536K）。
疑问：分配到的新生代有15M，但是可用的只有13824K，为什么会有这个差异呢？等我们在后面的文章中学习到了GC算法之后就明白了。
3、指定GC log的位置：
-Xloggc:log/gc.log
解释：指定GC log的位置，以文件输出。帮助开发人员分析问题。
-XX:+PrintHeapAtGC
解释：每一次GC前和GC后，都打印堆信息。
例如：
上图中，红框部分正好是一次GC，红框部分的前面是GC之前的日志，红框部分的后面是GC之后的日志。
-XX:+TraceClassLoading
解释：监控类的加载。
例如：
[Loaded java.lang.Object from shared objects file]
[Loaded java.io.Serializable from shared objects file]
[Loaded java.lang.Comparable from shared objects file]
[Loaded java.lang.CharSequence from shared objects file]
[Loaded java.lang.String from shared objects file]
[Loaded java.lang.reflect.GenericDeclaration from shared objects file]
[Loaded java.lang.reflect.Type from shared objects file]
-XX:+PrintClassHistogram
解释：按下Ctrl+Break后，打印类的信息。
例如：
二、堆的分配参数：
1、-Xmx –Xms：指定最大堆和最小堆
举例、当参数设置为如下时：
-Xmx20m -Xms5m
然后我们在程序中运行如下代码：
System.out.println("Xmx=" + Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); //系统的最大空间
System.out.println("free mem=" + Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); //系统的空闲空间
System.out.println("total mem=" + Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); //当前可用的总空间
运行效果：
保持参数不变，在程序中运行如下代码：（分配1M空间给数组）
byte[] b = new byte[1 * 1024 * 1024]; System.out.println("分配了1M空间给数组");
System.out.println("Xmx=" + Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); //系统的最大空间
System.out.println("free mem=" + Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); //系统的空闲空间
System.out.println("total mem=" + Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024.0 / 1024 + "M");
运行效果：
注：Java会尽可能将total mem的值维持在最小堆。
保持参数不变，在程序中运行如下代码：（分配10M空间给数组）
byte[] b = new byte[10 * 1024 * 1024]; System.out.println("分配了10M空间给数组");
System.out.println("Xmx=" + Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); //系统的最大空间
System.out.println("free mem=" + Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); //系统的空闲空间
System.out.println("total mem=" + Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); //当前可用的总空间
运行效果：
如上图红框所示：此时，total mem 为7M时已经不能满足需求了，于是total mem涨成了16.5M。
保持参数不变，在程序中运行如下代码：（进行一次GC的回收）
System.gc();
System.out.println("Xmx=" + Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); //系统的最大空间
System.out.println("free mem=" + Runtime.getRuntime().freeMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); //系统的空闲空间
System.out.println("total mem=" + Runtime.getRuntime().totalMemory() / 1024.0 / 1024 + "M"); //当前可用的总空间
运行效果：
问题1： -Xmx（最大堆空间）和 –Xms（最小堆空间）应该保持一个什么关系，可以让系统的性能尽可能的好呢？
问题2：如果你要做一个Java的桌面产品，需要绑定JRE，但是JRE又很大，你如何做一下JRE的瘦身呢？
2、-Xmn、-XX:NewRatio、-XX:SurvivorRatio：
- -Xmn
设置新生代大小
- -XX:NewRatio
新生代（eden+2*s）和老年代（不包含永久区）的比值
例如：4，表示新生代:老年代=1:4，即新生代占整个堆的1/5
- -XX:SurvivorRatio（幸存代）
设置两个Survivor区和eden的比值
例如：8，表示两个Survivor:eden=2:8，即一个Survivor占年轻代的1/10
现在运行如下这段代码：
public class JavaTest { public static void main(String[] args) { byte[] b = null; for (int i = 0; i < 10; i++) b = new byte[1 * 1024 * 1024]; } }
我们通过设置不同的jvm参数，来看一下GC日志的区别。
（1）当参数设置为如下时：（设置新生代为1M，很小）
-Xmx20m -Xms20m -Xmn1m -XX:+PrintGCDetails
运行效果：
总结：
没有触发GC
由于新生代的内存比较小，所以全部分配在老年代。
（2）当参数设置为如下时：（设置新生代为15M，足够大）
-Xmx20m -Xms20m -Xmn15m -XX:+PrintGCDetails
运行效果：
上图显示：
没有触发GC
全部分配在eden（蓝框所示）
老年代没有使用（红框所示）
（3）当参数设置为如下时：（设置新生代为7M，不大不小）
-Xmx20m -Xms20m –Xmn7m -XX:+PrintGCDetails
运行效果：
总结：
进行了2次新生代GC
s0 s1 太小，需要老年代担保
（4）当参数设置为如下时：（设置新生代为7M，不大不小；同时，增加幸存代大小）
-Xmx20m -Xms20m -Xmn7m -XX:SurvivorRatio=2 -XX:+PrintGCDetails
运行效果：
总结：
进行了至少3次新生代GC
s0 s1 增大
（5）当参数设置为如下时：
-Xmx20m -Xms20m -XX:NewRatio=1
-XX:SurvivorRatio=2 -XX:+PrintGCDetails
运行效果：
（6）当参数设置为如下时： 和上面的（5）相比，适当减小幸存代大小，这样的话，能够减少GC的次数
-Xmx20m -Xms20m -XX:NewRatio=1
-XX:SurvivorRatio=3 -XX:+PrintGCDetails
3、-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError、-XX:+HeapDumpPath
- -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
OOM时导出堆到文件
根据这个文件，我们可以看到系统dump时发生了什么。
- -XX:+HeapDumpPath
导出OOM的路径
例如我们设置如下的参数：
-Xmx20m -Xms5m -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=d:/a.dump
上方意思是说，现在给堆内存最多分配20M的空间。如果发生了OOM异常，那就把dump信息导出到d:/a.dump文件中。
然后，我们执行如下代码：
Vector v = new Vector(); for (int i = 0; i < 25; i++) v.add(new byte[1 * 1024 * 1024]);
上方代码中，需要利用25M的空间，很显然会发生OOM异常。现在我们运行程序，控制台打印如下：
现在我们去D盘看一下dump文件：
上图显示，一般来说，这个文件的大小和最大堆的大小保持一致。
我们可以用VisualVM打开这个dump文件。
注：关于VisualVM的使用，可以参考下面这篇博客：
使用 VisualVM 进行性能分析及调优：http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-visualvm/
或者使用Java自带的Java VisualVM工具也行：
上图中就是dump出来的文件，文件中可以看到，一共有19个byte已经被分配了。
4、-XX:OnOutOfMemoryError：
- -XX:OnOutOfMemoryError
在OOM时，执行一个脚本。
可以在OOM时，发送邮件，甚至是重启程序。
例如我们设置如下的参数：
-XX:OnOutOfMemoryError=D:/tools/jdk1.7_40/bin/printstack.bat %p //p代表的是当前进程的pid
上方参数的意思是说，执行printstack.bat脚本，而这个脚本做的事情是：D:/tools/jdk1.7_40/bin/jstack -F %1 > D:/a.txt，即当程序OOM时，在D:/a.txt中将会生成线程的dump。
5、堆的分配参数总结：
- 根据实际事情调整新生代和幸存代的大小
- 官方推荐新生代占堆的3/8
- 幸存代占新生代的1/10
- 在OOM时，记得Dump出堆，确保可以排查现场问题
6、永久区分配参数：
- -XX:PermSize -XX:MaxPermSize
设置永久区的初始空间和最大空间。也就是说，jvm启动时，永久区一开始就占用了PermSize大小的空间，如果空间还不够，可以继续扩展，但是不能超过MaxPermSize，否则会OOM。
他们表示，一个系统可以容纳多少个类型
代码举例：
我们知道，使用CGLIB等库的时候，可能会产生大量的类，这些类，有可能撑爆永久区导致OOM。于是，我们运行下面这段代码：
for(int i=0;i<100000;i++){ CglibBean bean = new CglibBean("geym.jvm.ch3.perm.bean"+i,new HashMap()); }
上面这段代码会在永久区不断地产生新的类。于是，运行效果如下：
总结：
如果堆空间没有用完也抛出了OOM，有可能是永久区导致的。
堆空间实际占用非常少，但是永久区溢出 一样抛出OOM。
三、栈的分配参数：
1、Xss：
设置栈空间的大小。通常只有几百K
决定了函数调用的深度
每个线程都有独立的栈空间
局部变量、参数 分配在栈上
注：栈空间是每个线程私有的区域。栈里面的主要内容是栈帧，而栈帧存放的是局部变量表，局部变量表的内容是：局部变量、参数。
我们来看下面这段代码：（没有出口的递归调用）
public class TestStackDeep { private static int count = 0;
public static void recursion(long a, long b, long c) { long e = 1, f = 2, g = 3, h = 4, i = 5, k = 6, q = 7, x = 8, y = 9, z = 10; count++; recursion(a, b, c); }
public static void main(String args[]) { try { recursion(0L, 0L, 0L); } catch (Throwable e) { System.out.println("deep of calling = " + count); e.printStackTrace(); } } }
上方这段代码是没有出口的递归调用，肯定会出现OOM的。
如果设置栈大小为128k：
-Xss128K
运行效果如下：（方法被调用了294次）
如果设置栈大小为256k：（方法被调用748次）
意味着函数调用的次数太深，像这种递归调用就是个典型的例子。
总结：
我们在本文中介绍了jvm的一些最基本的参数，还有很多参数（如GC参数等）将在后续的系列文章中进行介绍。我们将在接下来的文章中介绍GC算法。
