JVM性能调优实战

本文从 Java 8 到 Java 21 的版本演进出发,系统梳理 JVM 在垃圾回收、即时编译器等核心领域的重大改进,深入探讨版本升级与精细调优在性能提升方面的价值对比,并提供基于 Java 21 的实战调优指南。

# 一、引言

在 Java 应用的性能优化领域,开发者通常面临两种选择:精细化的 JVM 参数调优,或者升级到更新的 Java 版本。许多开发者可能会有这样的疑问:花费大量时间进行精细的 JVM 调优,是否真的比升级 Java 版本带来的提升更大?

这个问题的答案并不简单。从 Java 8 到 Java 21,JVM 在垃圾回收器、即时编译器、内存管理等核心领域经历了革命性的演进。在某些场景下,简单的版本升级确实能够带来超过精细调优的性能提升,而且几乎零成本、零风险。

本文将通过详细分析 Java 各版本在 JVM 层面的关键改进,结合实际测试数据和业界最佳实践,帮助你理解:

Java 8 到 Java 21 在 JVM 层面发生了哪些重大变化
版本升级能带来多大的性能提升
什么时候应该选择版本升级,什么时候需要深入调优
如何在 Java 21 上进行有效的性能调优

# 二、Java 8 到 Java 21:JVM 的演进之路

从 Java 8 到 Java 21,JVM 经历了多次重大革新。了解这些改进,有助于我们理解为什么版本升级能带来显著的性能提升。

# 2.1 Java 8(2014):现代 JVM 的起点

Java 8 是一个里程碑式的版本,在 JVM 层面做出了重要改进:

# 核心 JVM 改进

移除永久代(PermGen)
- 使用 Metaspace 替代永久代
- 元空间使用本地内存,不再受固定大小限制
- 避免了 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 错误
- 参数变化:-XX:PermSize 和 -XX:MaxPermSize 被 -XX:MetaspaceSize 和 -XX:MaxMetaspaceSize 替代
G1 GC 改进
- G1 垃圾收集器得到大幅优化,成为低延迟场景的可选方案
- 改进了混合垃圾回收的性能
- 优化了并发标记的效率

# 性能影响

元空间的引入避免了永久代内存溢出问题
减少了 Full GC 的频率
改善了类加载和卸载的性能

# 2.2 Java 9(2017):GC 的分水岭

Java 9 标志着 JVM 发展的新纪元,开启了每半年发布一个版本的快速迭代周期。

# 核心 JVM 改进

G1 成为默认垃圾收集器
- 从 Parallel GC 切换到 G1 GC
- 提供更可预测的暂停时间
- 适合大堆内存场景(4GB 以上)
- 目标暂停时间可调(-XX:MaxGCPauseMillis,默认 200ms)
统一 JVM 日志(JEP 158)
- 引入统一的日志框架
- 提供细粒度的日志控制
- 示例:-Xlog:gc*:file=gc.log:time,level,tags
改进的锁竞争机制
- 优化了 synchronized 关键字的性能
- 减少了锁的开销

# 性能影响

G1 GC 作为默认收集器,大幅降低了延迟敏感应用的暂停时间
对于 4GB 以上堆的应用,性能提升明显

# 2.3 Java 10(2018):并行 Full GC

# 核心 JVM 改进

G1 并行 Full GC(JEP 307)
- G1 的 Full GC 从单线程改为并行执行
- 使用与年轻代和混合收集相同的并行工作线程数
- 通过 -XX:ParallelGCThreads 调整线程数
应用类数据共享(CDS,JEP 310)
- 扩展了 CDS 机制,允许应用类放入共享存档
- 减少启动时间和内存占用

# 性能影响

G1 Full GC 性能大幅提升,降低了最坏情况下的暂停时间
大堆场景下的 Full GC 暂停时间可减少 50% 以上

# 2.4 Java 11(2018,LTS):ZGC 登场

作为 LTS 版本,Java 11 引入了多项重要的 JVM 特性。

# 核心 JVM 改进

实验性 ZGC(JEP 333)
- 超低延迟垃圾收集器
- 目标:暂停时间不超过 10ms
- 支持多 TB 级别的堆内存
- 启用方式:-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC
Epsilon 垃圾收集器(JEP 318)
- 无操作垃圾收集器
- 用于性能测试、短生命周期任务
- 启用方式:-XX:+UseEpsilonGC
低开销堆分析(JEP 331)
- 提供采样方式的 Java 堆分配分析
- 通过 JVMTI 接口访问
- 性能开销极低

# 性能影响

ZGC 为低延迟应用提供了革命性的解决方案
对于需要极低暂停时间的应用,ZGC 可以将 GC 暂停时间从数百毫秒降至 10ms 以下

# 2.5 Java 12-16:持续优化期

这个时期,JVM 主要进行渐进式优化和实验性特性的孵化。

# Java 12(2019)

Shenandoah GC(JEP 189)
- 另一个低延迟垃圾收集器
- 与 ZGC 类似,提供亚毫秒级暂停时间
- 启用方式:-XX:+UseShenandoahGC
G1 混合回收改进
- 优化了 G1 的混合垃圾回收行为
- 减少了不必要的老年代扫描

# Java 13(2019)

ZGC 归还未使用内存(JEP 351)
- ZGC 可以将未使用的堆内存归还给操作系统
- 改善了容器环境下的内存使用

# Java 14(2020)

ZGC 支持 macOS 和 Windows(JEP 364/365)
- 扩展平台支持
移除 CMS 垃圾收集器(JEP 363)
- CMS 被正式移除,推荐使用 G1 或 ZGC

# Java 15(2020)

ZGC 转为正式特性(JEP 377)
- 从实验性特性转为产品级特性
- 不再需要 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions
Shenandoah GC 转为正式特性(JEP 379)

# Java 16(2021)

ZGC 并发线程栈处理(JEP 376)
- 将线程栈处理从安全点移至并发阶段
- 进一步降低 ZGC 的暂停时间

# 2.6 Java 17(2021,LTS):成熟与稳定

Java 17 是继 Java 11 之后的新一代 LTS 版本,带来了大量的 JVM 改进。

# 核心 JVM 改进

统一日志的异步刷新
- 减少日志记录对应用性能的影响
macOS/AArch64 移植
- 支持 Apple Silicon(M1/M2 芯片)
- 性能优化针对 ARM 架构
更强的封装性
- 默认强封装 JDK 内部 API
- 提高了安全性和可维护性
Vector API 孵化(第二轮)
- 提供向量计算 API
- 利用 SIMD 指令集加速

# 性能影响

相比 Java 11,整体性能提升约 8-15%
在 ARM 架构(如 AWS Graviton)上性能表现优异
G1 和 ZGC 的延迟进一步降低

# 2.7 Java 18-20:持续演进

# Java 18(2022)

UTF-8 默认字符集(JEP 400)
- 统一了跨平台的字符编码行为
简单 Web 服务器
- 用于测试和开发场景

# Java 19(2022)

虚拟线程预览(JEP 425)
- Project Loom 的核心特性
- 轻量级线程,提升并发性能

# Java 20(2023)

作用域值孵化
- 线程局部变量的改进方案

# 2.8 Java 21(2023,LTS):新一代标准

Java 21 是最新的 LTS 版本,带来了多项重大的 JVM 改进。

# 核心 JVM 改进

分代 ZGC(JEP 439)
- ZGC 引入分代收集
- 吞吐量提升约 10-15%
- 内存占用降低
- 暂停时间保持亚毫秒级
- 启用方式:-XX:+UseZGC -XX:+ZGenerational

虚拟线程正式发布(JEP 444)

轻量级线程,每个线程只占用 KB 级内存
支持百万级并发
极大提升了高并发场景的性能
示例:

// 传统线程
Thread.ofPlatform().start(() -> task());

// 虚拟线程
Thread.ofVirtual().start(() -> task());

// 使用 ExecutorService
try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
    executor.submit(() -> task1());
    executor.submit(() -> task2());
}

记录模式和模式匹配增强
- 减少样板代码,提升编译器优化能力
顺序集合(Sequenced Collections)
- 提供有序集合的统一抽象

# GC 改进总结(Java 21)

根据 OpenJDK 官方测试数据:

G1 GC:相比 Java 8,吞吐量提升 15-20%,延迟降低 30-40%
Parallel GC:吞吐量提升 10-15%
ZGC:
- 暂停时间稳定在 1ms 以下
- 分代 ZGC 吞吐量提升 10%
- 支持最大堆达 16TB

# 性能影响

相比 Java 17,整体性能提升约 5-10%
虚拟线程使高并发应用性能提升数倍(取决于场景)
分代 ZGC 成为低延迟场景的最佳选择

# 2.9 展望未来:Java 22-25 的持续演进

虽然本文以 Java 21(LTS)为主要版本,但 Java 的演进脚步从未停止。了解后续版本的改进,有助于规划未来的技术路线。

# Java 22(2024 年 3 月)

G1 区域固定(JEP 423)
- 在 JNI 关键区域期间减少延迟
- 无需禁用垃圾收集即可进行本地内存访问

# Java 23(2024 年 9 月)

ZGC 默认启用分代模式(JEP 474)
- 分代 ZGC 成为默认选项
- 进一步提升垃圾回收性能和吞吐量

# Java 24(2025 年 3 月)

Java 24 带来了多项重要的性能优化特性:

紧凑对象头(JEP 450,实验性)
- 将对象头从 128 位压缩到 64 位
- 显著减少内存占用,提升数据局部性
- 降低 GC 压力,提高缓存命中率
- 性能提升:特定场景下内存使用降低 10-20%
分代 Shenandoah(JEP 404,实验性)
- 为 Shenandoah GC 添加分代支持
- 提供更低延迟的垃圾收集能力
虚拟线程同步不钉住(JEP 491)
- 解决虚拟线程在 synchronized 块中的钉住问题
- 大幅提升虚拟线程在同步代码中的性能
性能改进数据
- 字符串拼接性能提升:在字符串密集型工作负载下启动速度提升 40%
- SHA3 算法加速:性能提升高达 27%
- String::indexOf 优化:在支持 AVX2 的 x64 平台上提升 1.3 倍
ZGC 移除非分代模式(JEP 490)
- 简化 ZGC 实现,只保留性能更优的分代模式

# Java 25(2025 年 9 月,LTS)

作为新一代 LTS 版本,Java 25 在性能优化方面更进一步:

紧凑对象头正式发布(JEP 519)
- 从实验性特性转为正式特性
- 对象头压缩带来的内存节省惠及所有应用
分代 Shenandoah 正式发布(JEP 521)
- Shenandoah GC 完成分代演进
- 提供与 ZGC 媲美的低延迟能力
AOT 方法分析(JEP 515)
- 预先分析方法行为以改善 JIT 编译性能
- 减少应用启动时间和预热时间
JFR 增强
- JFR CPU 时间分析(JEP 509,实验性)
- JFR 协作采样(JEP 518)
- JFR 方法计时与追踪(JEP 520)
- 提供更精确、更低开销的性能监控能力
性能改进数据
- String::hashCode 性能提升 8 倍(通过 @Stable 注解)
- C2 编译器向量化优化提升 33 倍
- ZGC 老年代页面迭代速度提升 900 倍
- G1 合并卡集功能使峰值内存占用降低约 60%
- 解释器优化使 "Hello World!" 启动时间缩短 12%

# 版本选择建议

生产环境推荐:Java 21(当前 LTS)或 Java 25(新 LTS,2025 年 9 月后)
激进团队:Java 24(享受最新性能优化,但需注意 6 个月后停止支持)
保守团队:Java 21(至少支持到 2028 年 9 月)

# 关键观察

从 Java 22-25 的演进可以看出:

GC 持续优化:分代模式成为主流,ZGC 和 Shenandoah 都在朝这个方向发展
内存效率提升:紧凑对象头等特性显著降低内存占用
虚拟线程成熟:钉住问题解决,使用场景进一步扩大
监控能力增强:JFR 功能持续完善,性能诊断更加精准

# 三、版本升级 vs 精细调优:数据说话

现在我们来回答本文开头的核心问题:版本升级与精细调优,哪个更有价值?

# 3.1 版本升级的性能提升

根据多个基准测试和实际生产案例:

# 从 Java 8 升级到 Java 11

Renaissance 基准测试:整体性能提升 10-16%
实际生产案例:
- Twitter:延迟降低 10-20%,吞吐量提升 11%
- LinkedIn:GC 暂停时间降低 40%

# 从 Java 8 升级到 Java 17

Renaissance 基准测试:整体性能提升 15-25%
实际生产案例:
- Payara Server:吞吐量提升 8.5%,响应时间改善
- 某电商平台:使用 G1 GC,P99 延迟从 500ms 降至 150ms

# 从 Java 8 升级到 Java 21

Renaissance 基准测试:整体性能提升 20-30%
实际生产案例:
- RESTHeart 应用(Java 8 vs Java 21):
  - 使用默认配置,性能提升约 15-20%
  - ZGC 分代模式下,吞吐量额外提升 10%
- 某金融服务:使用虚拟线程,并发处理能力提升 300%

# 3.2 精细调优的性能提升

相比之下,精细的 JVM 调优在合理配置的基础上,通常能带来:

GC 参数调优:5-15% 的性能提升
堆大小优化:5-10% 的性能提升
JIT 编译器调优:2-8% 的性能提升

# 调优的局限性

收益递减:初始调优效果明显,但深入调优的边际收益快速下降
复杂度高:需要深入理解应用特性、负载模式、GC 算法
维护成本:参数组合复杂,升级版本后可能需要重新调优
风险较高:不当调优可能适得其反

# 3.3 综合对比分析

维度	版本升级	精细调优
性能提升幅度	15-30%(跨大版本)	5-15%(在合理基础上)
投入成本	低(主要是兼容性测试)	高(需要深入分析和实验)
技术门槛	低	高
风险	低(充分测试后)	中(可能引入新问题)
持续收益	持久(还能享受后续优化)	需要持续维护
副作用	可能有兼容性问题	可能引入性能退化

# 3.4 结论与建议

核心结论:

版本升级是性价比最高的优化手段
- 投入低,收益高,风险可控
- Java 8 到 Java 21 的升级,性能提升通常在 20-30%
- 几乎零调优成本即可获得 JVM 团队多年的优化成果
精细调优有其价值,但应该建立在合理版本的基础上
- 应该先升级版本,再进行调优
- 调优应该基于实际性能瓶颈,而非盲目追求参数最优
- 某些场景下(如极端低延迟要求),精细调优是必要的

实践路线建议

第一步:升级到最新 LTS 版本(Java 21)
第二步:使用默认配置运行,收集性能基线
第三步:识别性能瓶颈(GC、CPU、内存等)
第四步:针对性调优(如选择合适的 GC、调整堆大小)
第五步:持续监控和优化

什么时候优先调优?

无法升级版本(遗留系统、兼容性限制)
已经使用最新版本,但仍有性能瓶颈
对性能有极致要求(如高频交易系统)

什么时候优先升级?

使用较旧的 Java 版本(Java 8/11)
应用性能尚可,但希望获得免费提升
团队对 JVM 调优经验不足
追求长期稳定和安全支持

# 四、基于 Java 21 的性能调优实战

假设你已经升级到 Java 21,接下来我们探讨如何在此基础上进行有效的性能调优。

# 4.1 选择合适的垃圾收集器

Java 21 提供了多种成熟的垃圾收集器,选择合适的 GC 是调优的第一步。

# GC 选择决策树

你的堆大小是多少?
├─ 小于 2GB
│  └─ 使用 Serial GC 或 G1 GC(默认)
├─ 2GB - 32GB
│  ├─ 需要高吞吐量?
│  │  └─ 使用 Parallel GC(-XX:+UseParallelGC)
│  └─ 需要低延迟?
│     └─ 使用 G1 GC(默认)
└─ 大于 32GB
   ├─ 可以接受 200ms 暂停时间?
   │  └─ 使用 G1 GC
   └─ 需要亚毫秒级暂停时间?
      └─ 使用分代 ZGC(-XX:+UseZGC -XX:+ZGenerational)

# GC 对比(Java 21)

GC	吞吐量	延迟	堆大小	适用场景
Serial GC	中等	高	< 2GB	单核 CPU、客户端应用
Parallel GC	最高	较高	任意	批处理、科学计算、离线任务
G1 GC	高	中等(可调)	> 4GB	通用场景、默认选择
ZGC	高	最低(< 1ms)	> 8GB	低延迟应用、大堆场景
Shenandoah GC	中高	最低(< 10ms)	> 4GB	低延迟应用

# 推荐配置

默认通用配置(G1 GC)

java -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=200 \
     -Xms4g -Xmx4g \
     -XX:+UseStringDeduplication \
     -Xlog:gc*:file=gc.log:time,level,tags \
     -jar your-app.jar

高吞吐量配置(Parallel GC)

java -XX:+UseParallelGC \
     -XX:ParallelGCThreads=8 \
     -Xms8g -Xmx8g \
     -XX:+UseAdaptiveSizePolicy \
     -Xlog:gc*:file=gc.log:time,level,tags \
     -jar your-app.jar

低延迟配置(分代 ZGC)

java -XX:+UseZGC \
     -XX:+ZGenerational \
     -Xms16g -Xmx16g \
     -XX:ConcGCThreads=4 \
     -Xlog:gc*:file=gc.log:time,level,tags \
     -jar your-app.jar

# 4.2 堆大小调优

# 原则

最小堆(-Xms)和最大堆(-Xmx)设置为相同值
- 避免堆动态扩缩容带来的性能开销
- 示例:-Xms4g -Xmx4g
预留足够的堆空间
- 堆空间应该足够容纳活跃对象 + 合理的晋升空间
- 经验值:堆大小 = 活跃对象大小 × 3-4
考虑容器限制
- 在容器中运行时,JVM 会自动识别 cgroup 限制
- 可以使用百分比:-XX:InitialRAMPercentage=50.0 -XX:MaxRAMPercentage=80.0

# 堆大小推荐

应用类型	推荐堆大小	说明
微服务	512MB - 2GB	按需分配,避免过度
Web 应用	2GB - 8GB	根据并发量和缓存需求
大数据处理	8GB - 32GB	使用 G1 或 ZGC
超大堆	32GB+	使用 ZGC

# 4.3 虚拟线程优化

Java 21 的虚拟线程是高并发场景的利器。

# 传统线程 vs 虚拟线程

// 传统线程池方式
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(200);
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
    executor.submit(() -> {
        // IO 密集型任务
        callRemoteService();
    });
}

问题:

线程池大小有限(通常 200-500)
线程阻塞时资源浪费
上下文切换开销

// 虚拟线程方式
try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        executor.submit(() -> {
            // IO 密集型任务
            callRemoteService();
        });
    }
}

优势:

支持数百万并发任务
阻塞时自动让出 CPU
内存占用极低(KB 级)

# 使用场景

适合:IO 密集型、高并发、阻塞式 API
不适合:CPU 密集型计算、需要线程局部变量的场景

# 实战案例:Web 服务器

// Spring Boot 3.2+ 支持虚拟线程
# application.properties
spring.threads.virtual.enabled=true

性能提升:

在高并发场景下,吞吐量提升 2-5 倍
P99 延迟降低 50% 以上

# 4.4 JIT 编译器调优

Java 21 默认使用分层编译(Tiered Compilation),无需手动调整。但在某些场景下可以优化:

# C2 编译器优化

# 增加代码缓存大小(默认 240MB)
-XX:ReservedCodeCacheSize=512m

# 调整编译阈值(默认 10000)
-XX:CompileThreshold=5000

# GraalVM 编译器

对于计算密集型应用,可以考虑使用 GraalVM:

# 启用 Graal JIT 编译器
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseJVMCICompiler

性能提升:

某些计算密集型场景性能提升 10-20%
编译时间略有增加

# 4.5 监控与诊断

# 推荐的 JVM 参数

# GC 日志
-Xlog:gc*:file=gc.log:time,level,tags:filecount=5,filesize=100M

# JFR(Java Flight Recorder)
-XX:StartFlightRecording=duration=60s,filename=recording.jfr

# JMX 监控
-Dcom.sun.management.jmxremote \
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=9010 \
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false \
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false

# 堆转储(OOM 时)
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
-XX:HeapDumpPath=/var/log/heapdump.hprof

# 推荐工具

GC 日志分析
- GCeasy:https://gceasy.io/
- GCViewer:https://github.com/chewiebug/GCViewer
性能分析
- JDK Mission Control(JMC):分析 JFR 文件
- VisualVM:实时监控
- async-profiler:低开销的 CPU/内存分析
在线诊断
- Arthas:阿里开源的 Java 诊断工具

# 4.6 完整的调优案例

# 场景:电商平台订单服务

应用类型:Spring Boot 微服务
流量:每秒 5000 次请求
堆大小:8GB
要求:P99 延迟 < 100ms

# 初始配置(默认 JVM 参数)

java -Xms8g -Xmx8g -jar order-service.jar

性能表现:

P99 延迟:350ms
GC 暂停:200-500ms
吞吐量:4000 qps

# 调优步骤

第一步:分析 GC 日志

# 启用 GC 日志
java -Xms8g -Xmx8g \
     -Xlog:gc*:file=gc.log:time,level,tags \
     -jar order-service.jar

发现:

Young GC 频繁(每秒 2-3 次)
Full GC 每 30 秒触发一次

第二步:调整 G1 GC 参数

java -Xms8g -Xmx8g \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=100 \
     -XX:G1HeapRegionSize=16m \
     -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45 \
     -XX:+UseStringDeduplication \
     -Xlog:gc*:file=gc.log:time,level,tags \
     -jar order-service.jar

性能改进:

P99 延迟:180ms
GC 暂停:80-150ms
Full GC 消失

第三步:启用虚拟线程

// application.properties
spring.threads.virtual.enabled=true

性能改进:

P99 延迟:85ms
吞吐量:6500 qps

第四步:优化代码缓存

java -Xms8g -Xmx8g \
     -XX:+UseG1GC \
     -XX:MaxGCPauseMillis=100 \
     -XX:ReservedCodeCacheSize=512m \
     -Xlog:gc*:file=gc.log:time,level,tags \
     -jar order-service.jar

最终性能:

P99 延迟:75ms(达标!)
GC 暂停:50-100ms
吞吐量:7000 qps

# 五、最佳实践总结

# 5.1 调优优先级

1. 升级到 Java 21(性价比最高)
   ↓
2. 选择合适的垃圾收集器
   ↓
3. 合理配置堆大小
   ↓
4. 使用虚拟线程(高并发场景)
   ↓
5. 启用监控和日志
   ↓
6. 基于数据进行精细调优

# 5.2 关键原则

先升级,再调优
- 版本升级带来的免费性能提升往往超过调优收益
测量,不要猜测
- 使用 GC 日志、JFR、监控工具获取真实数据
- 避免盲目调整参数
简单优于复杂
- 优先使用默认配置
- 只在必要时调整参数
关注业务价值
- 性能优化应该服务于业务目标
- 避免过度优化
持续监控
- 生产环境始终启用 GC 日志和基本监控
- 建立性能基线,及时发现退化

# 5.3 常见误区

误区一:堆越大越好
- 过大的堆会导致 GC 暂停时间过长
- 应该根据实际需求合理配置
误区二:盲目追求零 GC 暂停
- 完全零暂停是不现实的
- 应该根据业务 SLA 设定合理目标
误区三:忽略版本升级
- 坚守旧版本,试图通过调优解决所有问题
- 版本升级往往是最简单有效的优化手段
误区四:过度依赖默认配置
- 默认配置是保守的,适合大多数场景
- 特殊场景需要针对性调优

# 六、总结

本文系统梳理了从 Java 8 到 Java 21 的 JVM 演进历程,并深入探讨了版本升级与精细调优的价值对比。

核心观点:

Java 版本升级是性价比最高的性能优化手段,从 Java 8 升级到 Java 21 通常能带来 20-30% 的性能提升,且几乎零成本。
精细调优有其价值,但应该建立在最新版本的基础上。先升级,再调优,才能获得最大收益。
Java 21 提供了丰富的 JVM 特性:
- 分代 ZGC 提供超低延迟
- 虚拟线程革新高并发编程
- G1 GC 持续优化,适合大多数场景
调优应该基于数据驱动,使用 GC 日志、JFR 等工具获取真实性能数据,避免盲目调参。

行动建议:

如果你还在使用 Java 8/11,立即计划升级到 Java 21
使用默认配置运行,建立性能基线
基于实际瓶颈进行针对性调优
持续监控,及时发现和解决问题

记住:简单的版本升级,往往比复杂的调优更有效。在追求极致性能之前,先确保你使用的是最新、最优化的 JVM。

祝你变得更强!

编辑

#JVM调优 #性能优化 #GC优化

上次更新: 2025/12/17

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