java –help 查看标准参数
java –X 输出非标准的参数
jps查看正在运行的java进程
jps –l 列出正在运行的java进程的全路径
jinfo –flags 进程id 查看当前进程对应的jvm的所有运行参数
jinfo –flag 参数名 进程id 查看当前进程对应的jvm的指定参数的值
jstat命令查看对内存的使用情况
比如tomcat启动之后，可通过jstat –class tomcat的进程id 来查看相关信息
具体操作可以如下，就知道怎么使用jstat了：
使用jstat可以对内存使用情况进行统计分析
jmap可以获得更加详细 信息，可以对内存使用情况进行汇总，对内存溢出的定位与分析。
jmap用法如下图：
如：
1） jmap –heap 进程id 查看堆内存使用情况
2） jmap –histo <pid> | more 查看所有对象，包括活跃的和非活跃的
3） jmap –histo:live <pid> | more 查看活跃对象
4） 将当前堆内存使用情况dump到文件中进行分析，语法如下：
jmap –dump:format=b,file=dumpFileName <pid>
事例：jmap –dump:format=b,file=/tmp/testDump.dat 5967
jhat命令对dump文件进行分析，jhat用法如下图：
比如 jhat –port 9999 /tmp/testDump.dat
上述命令执行之后会提示Server is ready，就可以通过浏览器访问ip:端口进行访问，查看分析结果了，如192.168.225.131:9999，访问后在页面最下方有一个Object Query Language(OQL)，可以进行查询，执行语句如下：
MAT工具也可以对dump文件进行分析（全称Memory Analyzer Tool），是一个基于eclipse的内存分析工具，官网地址：https://www.eclipse.org/mat/
可以下载.zip安装文件，解压后双击MemoryAnalyzer.exe对工具进行启动
通过sz testDump.dat命令打开下载窗口，指定保存到windows的路径，将该文件传输到windows指定目录，
打开mat工具，左上角的file->open heap dump…打开刚才的文件，可以查看对象内存占用情况，以及类依赖关系
里边第2个页签还会显示出可以的占用内存较大的类或实例
小总结：jps查看运行的java进程，jinfo查看进程配置的jvm参数，jstat查看进程参数的使用情况，jmap分析与定位内存溢出的原因及导出dump文件。
导出dump文件之前需要用命令，堆dump文件进行分析可以使用jhat命令，也可以使用mat工具。
内存溢出相关思路：
可能导致内存溢出的原因：不断的将数据写入一个集合中、出现了死循环、读取超大的文件等等都可能导致内存溢出。
分析是否是正常内存溢出：如果是正常情况，就考虑加大内存；如果是非正常情况，就要修复Bug.
如何定位问题：借助jmap命令和mat工具
配置上参数，内存溢出时，自动dump出文件：-XX:HeapDumpOnOutOfMemoryError
jstack的使用：
例如服务器的CPU负荷突然增高、出现了死锁、死循环等，这个时候我们需要查看jvm的内部线程的执行情况，这时就需要借助jstack命令了，jstack的作用是将正在运行的jvm的线程情况进行快照，并且打印出来。
用法如下图：
比如：jstack <pid>
执行上述命令，就会显示各个线程的状态，所以还需要了解线程的各个状态代表什么意思
构造死锁的代码：
执行死锁代码后用jstack <pid>命令进行查看具体死锁的原因。
VisualVM工具：
VisualVM能够监控线程，内存情况，查看方法的CPU时间和内存中的对象，已被GC的对象，反向查看分配的堆栈（如500个String对象分别由哪几个对象分配出来的）。
如何启动VisualVM工具：在jdk的安装目录的bin目录下，找到jvisualvm.exe，双击打开即可。
该工具很强大，既可以查看本地jvm使用情况，也可以查看远程的jvm使用情况。
如果需要通过本地的VisualVM工具监控远程服务：
1） 在远程服务器配置JMX相关信息
2）在本地的VisualVM工具中添加远程服务的连接，然后添加JMX的连接。
--------------------------垃圾回收相关------------------------------------
垃圾回收算法：复制算法、标记清除算法、标记压缩算法、分代算法
标记清理算法：遍历全部对象，标记从根可达的对象；遍历全部对象，清除未被标记的对象；
缺点：1）两次遍历全部对象，效率极低；2）清理出来的内存空间不连续
且需要知道执行标记清除算法的时候，是需要先暂停应用程序的运行，标记清除算法才能运行的，因为从根进行遍历，遍历了部分的时候，假如有新的对象加入到了引用关系中，而这部分引用关系在之前已经遍历过了，这就会导致新加入的对象明明是可达的，应该被标记的，却没有被标记，而导致被垃圾回收了。
标记压缩算法：在标记清除算法的基础上做了改进，清除阶段不是简单的清除，而是将存活的对象压缩到内存的一端，然后清理边界以外的垃圾。
优点：压缩清理后，内存空间连续
缺点：比标记清除算法多了一步对象移动内存位置的步骤，对效率也有一定的影响。
复制算法：将内存空间分为两块，垃圾回收时，将存活对象复制到另一块空间中，然后清除当前空间，交换两个内存的角色，完成垃圾回收。
优点：1）速度快；2）内存连续
缺点：浪费空间
复制算法试用于新生代，因为对象存活时间短，大部分对象会被回收掉。
分代算法：
年轻代用复制算法；老年代用标记清除或者标记压缩算法。
-----------------垃圾收集器及内存分配---------------------
垃圾收集器分为多种：1）串行垃圾收集器；2）并行垃圾收集器；3）并发垃圾收集器（CMS）；4）G1垃圾收集器。
串行垃圾收集器：是指使用单线程进行垃圾回收，垃圾回收时，只有一个线程在工作，并且java应用中所有线程都要暂停，等待垃圾回收完成。这种现象称为STW(Stop-The-World)。
一般在javaweb应用中是不会采用这种收集器的。
写程序进行测试：
如何设置垃圾收集器为串行垃圾收集器呢？
1）-XX:+UseSerialGC 指定年轻代和老年代都使用串行垃圾收集器
2）-XX:+PrintGCDetails 打印垃圾回收的详细信息
在打印出的垃圾回收信息中：
DefNew：表示使用的是串行垃圾收集器
4416k->512k(4928k):表示gc前，年轻代占用4416k内存，gc后占用512k内存，共分配4928内存。
4416k->1973k(15872k):表示gc前，堆内存共占用4416k,gc后堆内存共占用1973k，对内存共分配15872k
0.0026308secs：表示gc所占用的时间，单位为毫秒
并行垃圾收集器：在串行垃圾收集器的基础上做了改进，将单线程改为了多线程进行垃圾回收，并行垃圾收集器也会暂停应用程序，只是并行垃圾收集器速度更快些，暂停时间更短一些。
-XX:+UseParNewGC指定年轻代使用ParNew收集器（并行收集器的一种），老年代使用的依然是串行收集器。
打印出的信息中的ParNew就代表年轻代使用了并行垃圾收集器。
ParallelGC：工作机制和ParNewGC收集器一样，只是在此基础上，只是在此基础上，新增了两个和系统吞吐量相关的参数，使得器使用起来更加灵活。
-XX:UseParallelGC:年轻代使用ParallelGC垃圾收集器，老年带使用串行收集器。
-XX:UseParallelOldGC:年轻代使用ParallelGC垃圾收集器，老年代使用ParallelOldGC垃圾收集器。
-XX:GCTimeRatio ：值为0-100之间，默认为99，也就是垃圾回收时间不能超过1%
-XX:UseAdaptiveSizePolicy : 自适应GC模式，垃圾收集器将自动调整新生代、老年代参数，达到吞吐量、堆大小、停顿时间之间的平衡。一般用于手动调整参数比较困难的情况，让收集器进行自动调整。
打印出的日志信息：PSYoungGen说明使用了并行垃圾收集器，而后边显示的信息就是年轻代的垃圾收集信息。ParOldGen说明老年代也使用的并行垃圾收集器，后边跟的是老年代垃圾收集的信息。
CMS垃圾收集器：全称Concurrent Mar Sweep，是一款并发的、使用标记-清除算法的垃圾收集器，该收集器是针对老年代垃圾回收的。
-XX:UseConcMarkSweepGC进行设置
优点：垃圾回收的时候可以让应用程序继续运行。
日志信息分析：
Parnew说明年轻代用的是并行垃圾收集器
CMS垃圾收集器使用率比较高。
G1垃圾收集器（重要）
G1垃圾收集器是在jdk1.7中正式使用的全新的垃圾收集器。
G1的设计原则是简化JVM性能调优，开发人员只需要简单的三步即可完成调优：
1） 开启G1垃圾收集器
2） 设置堆的最大内存
3） 设置最大的停顿时间
G1中提供三种模式的垃圾回收：Young GC、Mixed GC 和 Full GC，在不同条件下被触发。
原理：
G1垃圾收集器相比于其他收集器而言，最大的区别在于取消了年轻代和老年代的物理划分，取而代之的是将堆划分为若干个区域(Region)，这些区域中包含了逻辑上的年轻代、老年代。
好处：我们不用单独的对每个代的空间进行设置，不用担心每个代内存是否足够。
G1参数设置：
可视化GC日志分析工具
GC EASY可视化工具：是一款在线的可视化工具，网站地址：https://gceasy.io/
如下图，上传日志文件后，点击Analyze即可。
-----------------------tomcat优化----------------------
使用jmeter工具连接tomcat进行压力测试，可以测试吞吐量
使用gceasy分析日志文件
sz命令可打开下载窗口，将linux中的文件下载到windows系统中
1) tomcat自身配置
2) tomcat所运行的jvm虚拟机的调优
第一部分：调整tomcat自身的配置进行优化：
tomcat的server.xml中：
1） 去除协议为AJP的Connector，即下边的注释
<Connector port="8009" protocol="AJP/1.3" redirectPort="8443" />
2） 配置线程池
<Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-"
maxThreads="150" minSpareThreads="4" prestartminSpareThreads=”true”/>
3） 线程池中配置等待队列
<Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-"
maxThreads="150" minSpareThreads="4" prestartminSpareThreads=”true” maxQueueSize=”100”/>
4） 更改tomcat的运行模式，即将connector中的protocol由HTTP/1.1改为org.apache.coyote.http11.Http11Nio2Protocol
Connector port="8080" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11Nio2Protocol"
connectionTimeout="20000"
redirectPort="8443" URIEncoding="UTF-8"/>
注意：只有jdk1.8之后才能设置成Nio2的运行模式
第二部分：调整JVM参数进行优化：
1） 设置并行垃圾收集器
在catalina.sh中文件注释的后面加入虚拟机并行垃圾收集器的设置
JAVA_OPTS=”-XX:+UseParallelGC -XX:+UseParallelOldGC”
2） 调整堆大小，还是修改catalina.sh
比如设置初始堆大小128，最大堆大小1024m，新生代堆大小64m，
最大的新生代大小256m
-Xms128m -Xmx1024m -XX:NewSize=64m -XX:MaxNewSize=256m
即适当的调大堆内存的大小，可以减少gc次数
设置G1垃圾收集器：
小结：
对于tomcat的性能调优就是需要不断的对参数进行调整，然后进行测试，由于调整参数可能会将性能调好，也可能会调差，所以需要借助gc的可视化工具来查看情况，比如jmeter和easygc，然后再考虑继续堆哪些参数进行调整。
另外，除了调优tomcat参数和jvm参数外，还要考虑优化程序员编写的程序。
--------------------JVM字节码-------------------------
编写的.java文件都是需要javac命令编译成.class文件，jvm将.class文件中的字节码载入到jvm进行运行的。
通过javap命令查看class文件中的字节码。
.java中原文件内容如下：
public class Test1 {
public static void main(String[] args) {
int a=2;
int b=5;
int c = b-a;
System.out.println(c);
}
}
比如有一个编译好的class文件，名称为Test.class，可执行如下命令：
javap –v Test1.class > Test1.txt
javap 命令用法可通过如下形式查看：
生成的文件大概分为4部分内容：
字段描述符：
方法描述符：
方法的解读：
i++和++i的处理流程如下：
-----------------------java代码的优化---------------
1、 for循环中不调用list.size()
比如for(int i=0;i<list.size();i++)是不好的。
2、 尽量采用懒加载策略
比如：
String str2 ="ab";
if(i == 1){
list.add(s1);
}
上边这种形式不好，尽量改为下边这种形式
if(i == 1){
String str2 ="ab";
list.add(s1);
}3、 不要引用一些不用的类，或者创建一些不适用的对象，因为这都是需要占用空间资源的。
4、 使用数据库连接池和线程池等池技术
5、 容器初始化时尽量指定长度，防止容器扩容时造成的性能损耗
如：new ArrayList(15);
new HashMap(32);
6、 for循环中不用字符串相加的形式，而是用StringBuilder.append，因为如果用字符串相加，由于jvm做了优化，所以循环内每次循环都会创建一个新的StringBuilder对象，而对象的创建和回收是很耗费性能的。
7、 对资源的关闭，分开使用try catch，否则如果连个写在一切，第一个写在try中的关闭资源出错了，那么第二个关闭资源就不会被执行。