本文目录一览：
- 1、JVM线程的栈在64位Linux操作系统上的默认大小是多少
- 2、java jvm内存可以设置多少
- 3、elasticsearch java 怎么设置 ignore
- 4、JVM内存设置多大合适？Xmx和Xmn如何设置？
- 5、如何修改jvm启动参数
JVM线程的栈在64位Linux操作系统上的默认大小是多少
不显式设置-Xss或-XX:ThreadStackSize时，在Linux x64上ThreadStackSize的默认值就是1024KB，给Java线程创建栈会用这个参数指定的大小。这是前一块代码的意思。
如果把-Xss或者-XX:ThreadStackSize设为0，就是使用“系统默认值”。而在Linux x64上HotSpot VM给Java栈定义的“系统默认”大小也是1MB。
所以这个条件下普通Java线程的默认栈大小怎样都是1MB。
java jvm内存可以设置多少
-Xmx Java Heap最大值,默认值为物理内存的1/4,最佳设值应该视物理内存大小及计算机内其他内存开销而定;
-Xms Java Heap初始值,Server端JVM最好将-Xms和-Xmx设为相同值,开发测试机JVM可以保留默认值;
-Xmn Java Heap Young区大小,不熟悉最好保留默认值; -Xss 每个线程的Stack大小,不熟悉最好保留默认值;
2
2. 如何分配JVM内存设置:
(1)当在命令提示符下启动并使用JVM时(只对当前运行的类Test生效): java -Xmx128m -Xms64m -Xmn32m -Xss16m Test (2)当在集成开发环境下(如eclipse)启动并使用JVM时:
a. 在eclipse根目录下打开eclipse.ini,默认内容为(这里设置的是运行当前开发工具的JVM内存分配): -vmargs -Xms40m -Xmx256m
-vmargs表示以下为虚拟机设置参数,可修改其中的参数值,也可添加-Xmn,-Xss,另外,eclipse.ini内还可以设置非堆内存,如:-XX:PermSize=56m,-XX:MaxPermSize=128m.
此处设置的参数值可以通过以下配置在开发工具的状态栏显示: 在eclipse根目录下创建文件options,文件内容为:org.eclipse.ui/perf/showHeapStatus=true
修改eclipse根目录下的eclipse.ini文件,在开头处添加如下内容: -debug options -vm javaw.exe
重新启动eclipse,就可以看到下方状态条多了JVM信息.
b. 打开eclipse-窗口-首选项-Java-已安装的JRE(对在当前开发环境中运行的java程序皆生效)
编辑当前使用的JRE,在缺省VM参数中输入:-Xmx128m -Xms64m -Xmn32m -Xss16m
c. 打开eclipse-运行-运行-Java应用程序(只对所设置的java类生效) 选定需设置内存分配的类-自变量,在VM自变量中输入:-Xmx128m -Xms64m
选定需设置内存分配的类-自变量,在VM自变量中输入:-Xmx128m -Xms64m -Xmn32m -Xss16m
注:如果在同一开发环境中同时进行了b和c设置,则b设置生效,c设置无效,如:
开发环境的设置为:-Xmx256m,而类Test的设置为:-Xmx128m -Xms64m,则运行Test时生效的设置为: -Xmx256m -Xms64m
(3)当在服务器环境下(如Tomcat)启动并使用JVM时(对当前服务器环境下所以Java程序生效): a. 设置环境变量: 变量名:CATALINA_OPTS
变量值:-Xmx128m -Xms64m -Xmn32m -Xss16m
3
b. 打开Tomcat根目录下的bin文件夹,编辑catalina.bat,将其中
的%CATALINA_OPTS%(共有四处)替换为:-Xmx128m -Xms64m -Xmn32m -Xss16m
elasticsearch java 怎么设置 ignore
今天，事情终于发生了。Java6（Mustang），是2006年早些时候出来的，至今仍然应用在众多生产环境中，现在终于走到了尽头。已经没有什么理由阻止迁移到Java7(Dolphin)上了。
这也促使我想写一篇关于在ElasticSearch上配置Java6和7的细微差异的博文。
Elasticsearch对Java虚拟机进行了预先的配置。通常情况下，因为这些配置的选择还是很谨慎的，所以你不需要太关心，并且你能立刻使用ElasticSearch。
但是，当你监视ElasticSearch节点内存时，你可能尝试修改一些配置。这些修改是否会改善你的处境？
这篇博文尝试揭开Elasticsearch配置的神秘面纱，并且讨论最常见的调整。最终，会给出一些推荐的配置调整。
Elasticsearch JVM 配置概览：
这些是Elasticsearch 0.19.11版本的默认配置。
JVM参数 Elasticsearch默认值 Environment变量
-Xms 256m ES_MIN_MEM
-Xmx 1g ES_MAX_MEM
-Xms and -Xmx ES_HEAP_SIZE
-Xmn ES_HEAP_NEWSIZE
-XX:MaxDirectMemorySize ES_DIRECT_SIZE
-Xss 256k
-XX:UseParNewGC +
-XX:UseConcMarkSweepGC +
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 75
-XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly +
-XX:UseCondCardMark (commented out)
首先你注意到的是，Elasticsearch预留了256M到1GB的堆内存。
这个设置适用于开发和演示环境。开发人员只需要简单的解压发行包，再执行./bin/elasticsearch -f就完成了Elasticsearch的安装。当然这点对于开发来说非常棒，并且在很多场景下都能工作，但是当你需要更多内存来降低Elasticsearch负载的时候就不行了，你需要比2GB RAM更多的可用内存。
ES_MIN_MEM/ES_MAX_MEM是控制堆大小的配置。新的ES_HEAP_SIZE变量是一个更为便利的选择，因为将堆的初始大小和最大值设为相同。也推荐在分配堆内存时尽可能不要用内存的碎片。内存碎片对于性能优化来说非常不利。
ES_HEAP_NEWSIZE是可选参数，它控制堆的子集大小，也就是新生代的大小。
ES_DIRECT_SIZE控制本机直接内存大小，即JVM管理NIO框架中使用的数据区域大小。本机直接内存可以被映射到虚拟地址空间上，这样在64位的机器上更高效，因为可以规避文件系统缓冲。Elasticsearch对本机直接内存没有限制(可能导致OOM)。
由于历史原因Java虚拟机有多个垃圾收集器。可以通过以下的JVM参数组合启用：
JVM parameter Garbage collector
-XX:+UseSerialGC serial collector
-XX:+UseParallelGC parallel collector
-XX:+UseParallelOldGC Parallel compacting collector
-XX:+UseConcMarkSweepGC Concurrent-Mark-Sweep (CMS) collector
-XX:+UseG1GC Garbage-First collector (G1)
UseParNewGC和UseConcMarkSweepGC组合启用垃圾收集器的并发多线程模式。UseConcMarkSweepGC自动选择UseParNewGC模式并禁用串行收集器（Serial collector）。在Java6中这是默认行为。
CMSInitiatingOccupancyFraction提炼了一种CMS（Concurrent-Mark-Sweep）垃圾收集设置；它将旧生代触发垃圾收集的阀值设为75.旧生代的大小是堆大小减去新生代大小。这告诉JVM当堆内容达到75%时启用垃圾收集。这是个估计的值，因为越小的堆可能需要越早启动GC。
UseCondCardMark将在垃圾收集器的card table使用时，在marking之前进行额外的判断，避免冗余的store操作。UseCondCardMark不影响Garbage-First收集器。强烈推荐在高并发场景下配置这个参数（规避card table marking技术在高并发场景下的降低吞吐量的负面作用）。在ElasticSearch中，这个参数是被注释掉的。
有些配置可以参考诸如Apache Cassandra项目，他们在JVM上有类似的需求。
总而言之，ElastciSearch配置上推荐：
1. 不采用自动的堆内存配置，将堆大小默认最大值设为1GB
2.调整触发垃圾收集的阀值，比如将gc设为75%堆大小的时候触发，这样不会影响性能。
3.禁用Java7默认的G1收集器，前提是你的ElasticSearch跑在Java7u4以上的版本上。
JVM进程的内存结果
JVM内存由几部分组成：
Java代码本身：包括内部代码、数据、接口，调试和监控代理或者字节码指令
非堆内存：用于加载类
栈内存：用于为每个线程存储本地变量和操作数
堆内存：用于存放对象引用和对象本身
直接缓冲区：用于缓冲I/O数据
堆内存的大小设置非常重要，因为Java的运行依赖于合理的堆大小，并且JVM需要从操作系统那获取有限的堆内存，用于支撑整个JVM生命周期。
如果堆太小，垃圾回收就会频繁发生，发生OOM的几率会很大。
如果堆太大，垃圾回收会延迟，但是一旦回收，就需要处理大量的存活堆数据。并且，操作系统的压力也会变大，因为JVM进程需要更大的堆，产生换页的可能性就会提高。
注意，使用CMS垃圾收集器，Java不会把内存还给操作系统，因此配置合理的堆初始值和最大值就非常重要。
非堆内存由Java应用自动分配。没有什么参数控制这里的大小，这是由Java应用程序代码自己决定的。
栈内存在每个线程中分配，在Elasticsearch中，每个线程大小必须由128K增加到256K，因为Java7比Java6需要更大的栈内存 ，这是由于Java7支持新的编程语言特征来利用栈空间。比如，引入了continuations模型，编程语言的一个著名概念。Continuations模型对于
协同程序、绿色线程（green thread）、纤程（fiber）非常有用 。当实现非阻塞I/O时，一个大的优势是，代码可以根据线程实际使用情况编写，但是运行时仍然在后台采用非阻塞I/O。Elasticsearch使用了多个线程池，因为Netty I/O框架和Guava是Elasticsearch的基础组件，因此在用Java7时，可以考虑进一步挖掘优化线程的特性。
发挥增加栈空间大小的优势还是有挑战的，因为不同的操作系统、不同的CPU架构，甚至在不同的JVM版本之间，栈空间的消耗不是容易比较的。取决于CPU架构和操作系统，JVM的栈空间大小是内建的。他们是否在所有场景下都适合？例如Sloaris Sparc 64位的JVM Xss默认为512K，因为有更大地址指针，Sloaris X86为320K。Linux降为256K。Windows 32位Java6默认320K，Windows 64位则为1024K。
大堆的挑战
今天，几GB的内存是很常见的。但是在不久以前，系统管理员还在为多几G的内存需求泪流满面。
Java垃圾收集器是随着2006年的Java6的出现而显著改进的。从那以后，可以并发执行多任务，并且减少了GC停顿几率： stop - the - world阶段。CMS算法是革命性的，多任务，并发， 不需要移动的GC。但是不幸的是，对于堆的存活数据量来说，它是不可扩展的。Prateek Khanna 和 Aaron Morton给出了CMS垃圾收集器能够处理的堆规模的数字。
避免Stop-the-world阶段
我们已经学习了Elasticsearch如何配置CMS垃圾收集器。但这并不能组织长时间的GC停顿，它只是降低了发生的几率。CMS是一个低停顿几率的收集器，但是仍然有一些边界情况。当堆上有MB级别的大数组，或者其他一些特殊的场景，CMS可能比预期要花费更多的时间。
MB级别数组的创建在Lucene segment-based索引合并时是很常见的。如果你希望降低CMS的额外负载，就需要调整Lucene合并阶段的段数量，使用参数index.merge.policy.segments_per_tier
减少换页
大堆的风险在于内存压力上。注意，如果Java JVM在处理大堆时，这部分内存对于系统其它部分来说是不可用的。如果内存吃紧，操作系统会进行换页，并且，在紧急情况下，当所有其他方式回收内存都失败时，会强制杀掉进程。如果换页发生，整个系统的性能会下降，自然GC的性能也跟着下降。所以，不要给堆分配太多的内存。
垃圾收集器的选择
从Java JDK 7u4开始，Garbage-First（G1）收集器是Java7默认的垃圾收集器。它适用于多核的机器以及大内存。它一方面降低了停顿时间，另一方面增加了停顿的次数。整个堆的操作，例如全局标记，是在应用线程中并发执行的。这会防止随着堆或存活数据大小的变化，中断时间也成比例的变化。
G1收集器目标是获取更高的吞吐量，而不是速度。在以下情况下，它能运行的很好：
1. 存活数据占用了超过50%的Java堆
2. 对象分配比例或者promotion会有明显的变化
3. 不希望gc或者compaction停顿时间长（超过0.5至1s）
注意，如果使用G1垃圾收集器，堆不再使用的内存可能会被归还给操作系统
G1垃圾收集器的不足是CPU使用率越高，应用性能越差。因此，如果在内存足够和CPU能力一般的情况下，CMS可能更胜一筹。
对于Elasticsearch来说，G1意味着没有长时间的stop-the-world阶段，以及更灵活的内存管理，因为buffer memory和系统I/O缓存能更充分的利用机器内存资源。代价就是小成本的最大化性能，因为G1利用了更多CPU资源。
性能调优策略
你读这篇博文因为你希望在性能调优上得到一些启示：
1. 清楚了解你的性能目标。你希望最大化速度，还是最大化吞吐量？
2. 记录任何事情（log everything），收集统计数据，阅读日志、分析事件来诊断配置
3. 选择你调整的目标（最大化性能还是最大化吞吐量）
4. 计划你的调整
5. 应用你的新配置
6. 监控新配置后的系统
7. 如果新配置没有改善你的处境，重复上面的一系列动作，反复尝试
Elasticsearch垃圾收集日志格式
Elasticsearch长时间GC下warns级别的日志如下所示：
[2012-11-26 18:13:53,166][WARN ][monitor.jvm ] [Ectokid] [gc][ParNew][1135087][11248] duration [2.6m], collections [1]/[2.7m], total [2.6m]/[6.8m], memory [2.4gb]-[2.3gb]/[3.8gb], all_pools {[Code Cache] [13.7mb]-[13.7mb]/[48mb]}{[Par Eden Space] [109.6mb]-[15.4mb]/[1gb]}{[Par Survivor Space] [136.5mb]-[0b]/[136.5mb]}{[CMS Old Gen] [2.1gb]-[2.3gb]/[2.6gb]}{[CMS Perm Gen] [35.1mb]-[34.9mb]/[82mb]}
JvmMonitorService类中有相关的使用方式：
Logfile Explanation
gc 运行中的gc
ParNew new parallel garbage collector
duration 2.6m gc时间为2.6分钟
collections [1]/[2.7m] 在跑一个收集，共花2.7分钟
memory [2.4gb]-[2.3gb]/[3.8gb] 内存消耗, 开始是2.4gb, 现在是2.3gb, 共有3.8gb内存
Code Cache [13.7mb]-[13.7mb]/[48mb] code cache占用内存
Par Eden Space [109.6mb]-[15.4mb]/[1gb] Par Eden Space占用内存
Par Survivor Space [136.5mb]-[0b]/[136.5mb] Par Survivor Space占用内存
CMS Old Gen [2.1gb]-[2.3gb]/[2.6gb] CMS Old Gen占用内存
CMS Perm Gen [35.1mb]-[34.9mb]/[82mb] CMS Perm Gen占用内存
JvmMonitorSer
一些建议
1. 不要在Java 6u22之前的发布版本中跑Elasticsearch。有内存方面的bug。那些超过两三年的bug和缺陷会妨碍Elasticsearch的正常运行。与旧的OpenJDK 6相比，更推荐Sun/Oracle的版本，因为后者修复了很多bug。
2. 放弃Java6，转到Java7。Oracle宣称Java6更新到2013年2月结束。考虑到Elasticsearch还是一个相对新的软件，应该使用更新的技术来提升性能。尽量从JVM中挤压性能。检查操作系统的版本。在最新版本的操作系统中运行，有助于你的Java运行环境达到最佳性能。
3. 定期更新Java运行环境。平均一个季度一次。告诉sa你需要及时更新Java版本，以获取Java性能的提升。
4. 从小到大。先在Elasticsearch单节点上进行开发。但是不要忘了Elasticsearch分布式的强大功能。单节点不能模拟生产环境的特征，至少需要3个节点进行开发测试。
5. 在调整JVM之前先做一下性能测试。对你的系统建立性能基线。调整测试时候的节点数量。如果索引时候负载很高，你可能需要降低Elasticsearch索引时候占用的堆大小，通过index.merge.policy.segments_per_tierparameter参数调整段的合并。
6. 调整前清楚你的性能目标，然后决定是调整速度还是吞吐量。
7. 启用日志以便更好的进行诊断。在优化系统前进行小心的评估。
8. 如果使用CMS垃圾收集器，你可能需要加上合理的 -XX:CMSWaitDuration 参数。
9. 如果你的堆超过6-8GB，超过了CMS垃圾收集器设计容量，你会遇到长时间的stop-the-world阶段，你有几个方案：调整CMSInitiatingOccupancyFraction参数降低长时间GC的几率减少最大堆的大小；启用G1垃圾收集器。
10. 学习垃圾收集调优艺术。如果你想精通的话，列出可用的JVM选项，在java命令中加入java -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintFlagsFinal -version，然后调优。
JVM内存设置多大合适？Xmx和Xmn如何设置？
问题:
新上线一个java服务，或者是RPC或者是WEB站点， 内存的设置该怎么设置呢？设置成多大比较合适，既不浪费内存，又不影响性能呢？
分析：
依据的原则是根据Java Performance里面的推荐公式来进行设置。
具体来讲：
Java整个堆大小设置，Xmx 和 Xms设置为老年代存活对象的3-4倍，即FullGC之后的老年代内存占用的3-4倍
永久代 PermSize和MaxPermSize设置为老年代存活对象的1.2-1.5倍。
年轻代Xmn的设置为老年代存活对象的1-1.5倍。
老年代的内存大小设置为老年代存活对象的2-3倍。
BTW：
1、Sun官方建议年轻代的大小为整个堆的3/8左右， 所以按照上述设置的方式，基本符合Sun的建议。
2、堆大小=年轻代大小+年老代大小， 即xmx=xmn+老年代大小 。 Permsize不影响堆大小。
3、为什么要按照上面的来进行设置呢？ 没有具体的说明，但应该是根据多种调优之后得出的一个结论。
如何确认老年代存活对象大小？
方式1（推荐/比较稳妥）：
JVM参数中添加GC日志，GC日志中会记录每次FullGC之后各代的内存大小，观察老年代GC之后的空间大小。可观察一段时间内（比如2天）的FullGC之后的内存情况，根据多次的FullGC之后的老年代的空间大小数据来预估FullGC之后老年代的存活对象大小（可根据多次FullGC之后的内存大小取平均值）
方式2：（强制触发FullGC, 会影响线上服务，慎用）
方式1的方式比较可行，但需要更改JVM参数，并分析日志。同时，在使用CMS回收器的时候，有可能不能触发FullGC（只发生CMS GC），所以日志中并没有记录FullGC的日志。在分析的时候就比较难处理。
BTW：使用jstat -gcutil工具来看FullGC的时候， CMS GC是会造成2次的FullGC次数增加。 具体可参见之前写的一篇关于jstat使用的文章
所以，有时候需要强制触发一次FullGC，来观察FullGC之后的老年代存活对象大小。
注：强制触发FullGC，会造成线上服务停顿（STW），要谨慎，建议的操作方式为，在强制FullGC前先把服务节点摘除，FullGC之后再将服务挂回可用节点，对外提供服务
在不同时间段触发FullGC，根据多次FullGC之后的老年代内存情况来预估FullGC之后的老年代存活对象大小
如何触发FullGC ？
使用jmap工具可触发FullGC
jmap -dump:live,format=b,file=heap.bin pid 将当前的存活对象dump到文件，此时会触发FullGC
jmap -histo:live pid 打印每个class的实例数目,内存占用,类全名信息.live子参数加上后,只统计活的对象数量. 此时会触发FullGC
具体操作实例：
以我司的一个RPC服务为例。
BTW：刚上线的新服务，不知道该设置多大的内存的时候，可以先多设置一点内存，然后根据GC之后的情况来进行分析。
初始JVM内存参数设置为： Xmx=2G Xms=2G xmn=1G
使用jstat 查看当前的GC情况。如下图：
YGC平均耗时： 173.825s/15799=11ms
FGC平均耗时：0.817s/41=19.9ms
平均大约10-20s会产生一次YGC
看起来似乎不错，YGC触发的频率不高，FGC的耗时也不高，但这样的内存设置是不是有些浪费呢？
为了快速看数据，我们使用了方式2，产生了几次FullGC，FullGC之后，使用的jmap -heap 来看的当前的堆内存情况（也可以根据GC日志来看）
heap情况如下图：（命令 ： jmap -heap pid）
上图中的concurrent mark-sweep generation即为老年代的内存描述。
老年代的内存占用为100M左右。 按照整个堆大小是老年代（FullGC）之后的3-4倍计算的话，设置各代的内存情况如下：
Xmx=512m Xms=512m Xmn=128m PermSize=128m 老年代的大小为 （512-128=384m）为老年代存活对象大小的3倍左右
调整之后的，heap情况
GC情况如下：
YGC 差不多在10s左右触发一次。每次YGC平均耗时大约9.41ms。可接受。
FGC平均耗时：0.016s/2=8ms
整体的GC耗时减少。但GC频率比之前的2G时的要多了一些。
注： 看上述GC的时候，发现YGC的次数突然会增多很多个，比如 从1359次到了1364次。具体原因是？
总结：
在内存相对紧张的情况下，可以按照上述的方式来进行内存的调优， 找到一个在GC频率和GC耗时上都可接受的一个内存设置，可以用较小的内存满足当前的服务需要
但当内存相对宽裕的时候，可以相对给服务多增加一点内存，可以减少GC的频率，GC的耗时相应会增加一些。 一般要求低延时的可以考虑多设置一点内存， 对延时要求不高的，可以按照上述方式设置较小内存。
补充：
永久代（方法区）并不在堆内，所以之前有看过一篇文章中描述的 整个堆大小=年轻代+年老代+永久代的描述是不正确的。
转自:
-verbose:gc 现实垃圾收集信息
-Xloggc:gc.log 指定垃圾收集日志文件
-Xmn：young generation的heap大小，一般设置为Xmx的3、4分之一
-XX:SurvivorRatio=2 :生还者池的大小,默认是2，如果垃圾回收变成了瓶颈，您可以尝试定制生成池设置
-XX:NewSize: 新生成的池的初始大小。 缺省值为2M。
-XX:MaxNewSize: 新生成的池的最大大小。 缺省值为32M。
+XX:AggressiveHeap 会使得 Xms没有意义。这个参数让jvm忽略Xmx参数,疯狂地吃完一个G物理内存,再吃尽一个G的swap。
-Xss：每个线程的Stack大小，“-Xss 15120” 这使得JBoss每增加一个线程（thread)就会立即消耗15M内存，而最佳值应该是128K,默认值好像是512k.
如何修改jvm启动参数
用java命令查看。
用java -option进行修改参数。
还有tomcat，eclipse启动时通过配置文件加载的。
详细如下：
安装Java开发软件时，默认安装包含两个文件夹，一个JDK(Java开发工具箱)，一个JRE(Java运行环境，内含JVM)，其中JDK内另含一个JRE。如果只是运行Java程序，则JRE已足够；而JDK则只有开发人员才用到。
一、配置JVM内存
1.配置JVM内存的参数
-XmxJavaHeap最大值，默认值为物理内存的1/4，最佳设值应该视物理内存大小及计算机内其他内存开销而定；
-XmsJavaHeap初始值，Server端JVM最好将-Xms和-Xmx设为相同值，开发测试机JVM可以保留默认值；
2.如何配置JVM内存分配：
（1）当在命令提示符下启动并使用JVM时（只对当前运行的类生效）
java-Xmx128m-Xms64m-Xmn32m-Xss16mTest
（2）当在集成开发环境下（如eclipse）启动并使用JVM时：
第一种设置方法：
在eclipse根目录下打开eclipse.ini，默认内容为（这里设置的是运行当前开发工具的JVM内存分配）：
-vmargs-Xms40m-Xmx256m-vmargs表示以下为虚拟机设置参数，可修改其中的参数值，，另外，eclipse.ini内还可以设置非堆内存，如：-XX:PermSize=56m，-XX:MaxPermSize=128m。
此处设置的参数值可以通过以下配置在开发工具的状态栏显示：
在eclipse根目录下创建文件options，文件内容为：org.eclipse.ui/perf/showHeapStatus=true
修改eclipse根目录下的eclipse.ini文件，在开头处添加如下内容：
-debugoptions-vmjavaw.exe重新启动eclipse，就可以看到下方状态条多了JVM信息。
第二种设置方法：
打开eclipse－窗口－首选项－Java－已安装的JRE（对在当前开发环境中运行的java程序皆生效）
编辑当前使用的JRE，在缺省VM参数中输入：-Xmx128m-Xms64m-Xmn32m-Xss16m
第三种设置方法：
打开eclipse－运行－运行－Java应用程序（只对所设置的java类生效）
选定需设置内存分配的类－自变量，在VM自变量中输入：-Xmx128m-Xms64m-Xmn32m-Xss16m
注：如果在同一开发环境中同时进行了第二种和第三种设置，则第二种设置生效，第三种设置无效，如：
开发环境的设置为：-Xmx256m，而类Test的设置为：-Xmx128m-Xms64m，则运行Test时生效的设置为：
-Xmx256m-Xms64m
（3）当在服务器环境下（如Tomcat）启动并使用JVM时（对当前服务器环境下所以Java程序生效）：
a.设置环境变量：
变量名：CATALINA_OPTS
变量值：-Xmx128m-Xms64m-Xmn32m-Xss16m
b.打开Tomcat根目录下的bin文件夹，编辑catalina.bat，将其中的%CATALINA_OPTS%（共有四处）替换为：-Xmx128m-Xms64m-Xmn32m-Xss16m
二、查看配置JVM内存信息
Runtime.getRuntime().maxMemory();//最大可用内存，对应-Xmx
Runtime.getRuntime().freeMemory();//当前JVM空闲内存
Runtime.getRuntime().totalMemory();//当前JVM占用的内存总数，其值相当于当前JVM已使用的内存及freeMemory()的总和
关于maxMemory()，freeMemory()和totalMemory()：
maxMemory()为JVM的最大可用内存，可通过-Xmx设置，默认值为物理内存的1/4，设值不能高于计算机物理内存；
totalMemory()为当前JVM占用的内存总数，其值相当于当前JVM已使用的内存及freeMemory()的总和，会随着JVM使用内存的增加而增加；
freeMemory()为当前JVM空闲内存，因为JVM只有在需要内存时才占用物理内存使用，所以freeMemory()的值一般情况下都很小，而JVM实际可用内存并不等于freeMemory()，而应该等于maxMemory()-totalMemory()+freeMemory()。及其配置JVM内存分配。