對于有2塊CPU和2GB內存及更佳配置的服務器，Sun的hotspot jdk默認設置了如下參數：
-server ：服務器模式編譯-XX:+UseParallelGC 并行收集-Xms設置為服務器物理內存的1/64-Xmx設置為服務器物理內存的1/4（最大為1G）堆大小設置 JVM 中最大堆大小有三方面限制：相關操作系統的數據模型（32-bt還是64-bit）限制；系統的可用虛擬內存限制；系統的可用物理內存限制。32位系統 下，一般限制在1.5G~2G；64為操作系統對內存無限制。我在Windows Server 2003 系統，3.5G物理內存，JDK5.0下測試，最大可設置為1478m。典型設置（例子中的堆分配的都比較大，注意自己平臺的限制，下文同）：
java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k-Xmx3550m：設置JVM最大可用內存為3550M。-Xms3550m：設置JVM促使內存為3550m。此值可以設置與-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配內存（就是收縮和擴張，分代回收加上Sun內存分配的算法，避免了IBM JDK最小堆和最大堆一樣上的缺陷，但是這對-Xms和-Xmx的設置有了更高的要求，應該是多次試驗確定一個合適的大小）。
-Xmn2g：設置年輕代大小為2G。整個堆大小=年輕代大小 + 年老代大小 + 持久代大小。持久代一般固定大小為64m，所以增大年輕代后，將會減小年老代大小。此值對系統性能影響較大，Sun官方推薦配置為整個堆的3/8。從下圖，應該可以看到整個堆大小=年輕代大小 + 年老代大小，Xms和Xmx不包括Perm Size。
-Xss128k： 設置每個線程的堆棧大小。JDK5.0以后每個線程堆棧大小為1M，以前每個線程堆棧大小為256K。更具應用的線程所需內存大小進行調整。在相同物理內 存下，減小這個值能生成更多的線程。但是操作系統對一個進程內的線程數還是有限制的，不能無限生成，經驗值在3000~5000左右。在java中每new一個線程，jvm都是向操作系統請求new一個本地線程，此時操作系統會使用剩余的內存空間來為線程分配內存，而不是使用jvm的內存。這樣，當操作系統的可用內存越少，則jvm可用創建的新線程也就越少。線程是輕量級進程，包含內存入口地址，順序指令，出口地址。(這一段是占操作系統的內存) java的線程分配的堆(保存類的實例)棧(保存局部變量以及指向堆實例的引用)(這一段是jvm的內存)
線程棧的大小是個雙刃劍，如果設置過小，可能會出現棧溢出，特別是在該線程內有遞歸、大的循環時
時出現溢出的可能性更大，如果該值設置過大，就有影響到創建棧的數量，如果是多線程的應用，就會
出現內存溢出的錯誤
java -Xmx3550m -Xms3550m -Xss128k -XX:NewRatio=4 -XX:SurvivorRatio=4 -XX:MaxPermSize=16m -XX:MaxTenuringThreshold=0-XX:NewRatio=4:設置年輕代（包括Eden和兩個Survivor區）與年老代的比值（除去持久代）。設置為4，則年輕代與年老代所占比值為1：4，年輕代占整個堆棧的1/5
-XX:SurvivorRatio=4：設置年輕代中Eden區與Survivor區的大小比值。設置為4，則兩個Survivor區與一個Eden區的比值為2:4，一個Survivor區占整個年輕代的1/6
-XX:MaxPermSize=16m:設置持久代大小為16m。
-XX:MaxTenuringThreshold=0：設置垃圾最大年齡。如果設置為0的話，則年輕代對象不經過Survivor區，直接進入年老代。對于年老代比較多的應用，可以提高效率。如果將此值設置為一個較大值，則年輕代對象會在Survivor區進行多次復制，這樣可以增加對象再年輕代的存活時間，增加在年輕代即被回收的概率。下面要介紹的CMS（并發）收集器，SurvivorRatio默認為1024 MaxTenuringThreshold默認為0，可以手動調整，降低年老代的回收壓力，即照顧到吞吐率，又關注到相應時間。
回收器選擇 JVM給了三種選擇：串行收集器、并行收集器、并發收集器，但是串行收集器只適用于小數據量的情況，所以這里的選擇主要針對并行收集器和并發收集器。默認情況下，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啟動時加入相應參數。JDK5.0以后，JVM會根據當前系統配置進行判斷。吞吐量優先的并行收集器如上文所述，并行收集器主要以到達一定的吞吐量為目標，適用于科學技術和后臺處理等。典型配置：
java -Xmx3800m -Xms3800m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=20-XX:+UseParallelGC：選擇垃圾收集器為并行收集器。此配置僅對年輕代有效。即上述配置下，年輕代使用并發收集，而年老代仍舊使用串行收集。-XX:ParallelGCThreads=20：配置并行收集器的線程數，即：同時多少個線程一起進行垃圾回收。此值最好配置與處理器數目相等。應該等于或者小于cpu數量（核），否則沒有意義，而當服務器的CPU數小于等于2時，用并發收集和串行收集效率一樣。
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為并行收集。JDK6.0支持對年老代并行收集。java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:MaxGCPauseMillis=100:設置每次年輕代垃圾回收的最長時間，如果無法滿足此時間，JVM會自動調整年輕代大小，以滿足此值。-XX:GCTimeRatio=<nnn>參數則是設置GC時間和運行時間的比值，GC時間占整個運行時間的1 / (1 + <nnn>)。這兩個參數PauseMillis的優先級比GCTimeRatio高，且僅對并行收集器有效。但是從“Additionally, as an implicit goal the throughput collector will try to met the other goals in the smallest heap that it can.”覺得JVM并非自動調整年輕代，而是整個堆的大小，個人覺得此時應該設置堆大小的一個范圍，且不能手動設置-Xmn2g，否則如何調整？可惜文檔中未有清晰寫明，不過幸運的是一般調整也不必到如此細致的地步。java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:+UseAdaptiveSizePolicy -XX:+UseAdaptiveSizePolicy：設置此選項后，并行收集器會自動選擇年輕代區大小和相應的Survivor區比例，以達到目標系統規定的最低相應時間或者收集頻率等，此值建議使用并行收集器時，一直打開。在1.5版本中默認打開 http://java.sun.com/j2se/1.5.0/docs/guide/vm/gc-ergonomics.html中有詳細描述。響應時間優先的并發收集器如上文所述，并發收集器主要是保證系統的響應時間，減少垃圾收集時的停頓時間。適用于應用服務器、電信領域等。典型配置：
java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:ParallelGCThreads=20 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC：設置年老代為并發收集。測試中配置這個以后，-XX:NewRatio=4的配置失效了，原因不明。所以，此時年輕代大小最好用-Xmn設置。-XX:+UseParNewGC:設置年輕代為并行收集。可與CMS收集同時使用。JDK5.0以上，JVM會根據系統配置自行設置，所以無需再設置此值。
java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction：由于并發收集器不對內存空間進行壓縮、整理，所以運行一段時間以后會產生“碎片”，使得運行效率降低。此值設置運行多少次GC以后對內存空間進行壓縮、整理。-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：打開對年老代的壓縮。可能會影響性能，但是可以消除碎片
輔助信息 JVM提供了大量命令行參數，打印信息，供調試使用。主要有以下一些：-XX:+PRintGC 輸出形式：[GC 118250K->113543K(130112K), 0.0094143 secs][Full GC 121376K->10414K(130112K), 0.0650971 secs]-XX:+PrintGCDetails 輸出形式：[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可與上面兩個混合使用輸出形式：11.851: [GC 98328K->93620K(130112K), 0.0082960 secs]-XX:+PrintGCapplicationConcurrentTime:打印每次垃圾回收前，程序未中斷的執行時間。可與上面混合使用輸出形式：Application time: 0.5291524 seconds
-XX:+PrintGCApplicationStoppedTime：打印垃圾回收期間程序暫停的時間。可與上面混合使用輸出形式：Total time for which application threads were stopped: 0.0468229 seconds
-XX:PrintHeapAtGC:打印GC前后的詳細堆棧信息輸出形式：
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:與上面幾個配合使用，把相關日志信息記錄到文件以便分析。常見配置匯總堆設置-Xms:初始堆大小-Xmx:最大堆大小-XX:NewSize=n:設置年輕代大小-XX:NewRatio=n:設置年輕代和年老代的比值。如:為3，表示年輕代與年老代比值為1：3，年輕代占整個年輕代年老代和的1/4-XX:SurvivorRatio=n:年輕代中Eden區與兩個Survivor區的比值。注意Survivor區有兩個。如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一個Survivor區占整個年輕代的1/5-XX:MaxPermSize=n:設置持久代大小收集器設置-XX:+UseSerialGC:設置串行收集器-XX:+UseParallelGC:設置并行收集器-XX:+UseParalledlOldGC:設置并行年老代收集器-XX:+UseConcMarkSweepGC:設置并發收集器垃圾回收統計信息-XX:+PrintGC-XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps-Xloggc:filename并行收集器設置-XX:ParallelGCThreads=n:設置并行收集器收集時使用的CPU數。并行收集線程數。-XX:MaxGCPauseMillis=n:設置并行收集最大暫停時間-XX:GCTimeRatio=n:設置垃圾回收時間占程序運行時間的百分比。公式為1/(1+n)并發收集器設置-XX:+CMSIncrementalMode:設置為增量模式。適用于單CPU情況。-XX:ParallelGCThreads=n:設置并發收集器年輕代收集方式為并行收集時，使用的CPU數。并行收集線程數。四、調優總結
年輕代大小選擇響應時間優先的應用：盡可能設大，直到接近系統的最低響應時間限制（根據實際情況選擇）。在此種情況下，年輕代收集發生的頻率也是最小的。同時，減少到達年老代的對象。吞吐量優先的應用：盡可能的設置大，可能到達Gbit的程度。因為對響應時間沒有要求，垃圾收集可以并行進行，一般適合8CPU以上的應用。年老代大小選擇響應時間優先的應用：年老代使用并發收集器，所以其大小需要小心設置，一般要考慮并發會話率和會話持續時間等一些參數。如果堆設置小了，可以會造成內存碎片、高回收頻率以及應用暫停而使用傳統的標記清除方式；如果堆大了，則需要較長的收集時間。最優化的方案，一般需要參考以下數據獲得：并發垃圾收集信息持久代并發收集次數傳統GC信息花在年輕代和年老代回收上的時間比例減少年輕代和年老代花費的時間，一般會提高應用的效率
吞吐量優先的應用：一般吞吐量優先的應用都有一個很大的年輕代和一個較小的年老代。原因是，這樣可以盡可能回收掉大部分短期對象，減少中期的對象，而年老代盡存放長期存活對象。較小堆引起的碎片問題 因 為年老代的并發收集器使用標記、清除算法，所以不會對堆進行壓縮。當收集器回收時，他會把相鄰的空間進行合并，這樣可以分配給較大的對象。但是，當堆空間 較小時，運行一段時間以后，就會出現“碎片”，如果并發收集器找不到足夠的空間，那么并發收集器將會停止，然后使用傳統的標記、清除方式進行回收。如果出 現“碎片”，可能需要進行如下配置：-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用并發收集器時，開啟對年老代的壓縮。-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0：上面配置開啟的情況下，這里設置多少次Full GC后，對年老代進行壓縮五、PDF中提到的另外一些參數
-XX:+AggressiveOpts：作用如其名（aggressive），啟用這個參數，則每當JDK版本升級時，你的JVM都會使用最新加入的優化技術（如果有的話）
-XX:+UseBiasedLocking：不是很理解，請自行閱讀http://java.sun.com/performance/reference/whitepapers/tuning.html#section4.2.5
五、參考資料
Java HotSpot VM Options
Java Tuning White Paper
Diagnosing a Garbage Collection problem
J2SE 5.0 Performance White Paper
Tuning Garbage Collection with the 5.0 Java[tm] Virtual Machine
Garbage Collector Ergonomics
Can anyone help me understand UseAdaptiveSizePolicy flag?
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