Tomcat GC优化配置详解与常见算法介绍

本文主要探讨了Tomcat的垃圾回收(GC)优化配置，特别是针对JVM（Java Virtual Machine）的内存管理策略。在配置CATALINA_OPTS时，作者提到以下关键参数： 1. `-Xms512m` 和 `-Xmx4096m`: 分别代表初始堆大小（最小）和最大堆大小。增大堆大小可以提高并发处理能力，但过多可能导致内存溢出。 2. `-XX:PermSize=64M` 和 `-XX:MaxPermSize=64m`: 这些参数设置的是永久代（Permanent Generation）的大小，用于存放常量池、类信息等。确保足够大以支持大量应用类加载。 3. `-XX:MaxNewSize=128m`: 新生代（Young Generation）的大小，用于存放短生命周期的对象。新生代使用复制（Copying）或标记-整理（Mark-Compact）算法，对于频繁创建新对象的应用场景很关键。 4. `-XX:ParallelGCThreads=8`: 指定并行垃圾收集线程数量，多线程可以加快垃圾回收速度，但过多可能消耗更多系统资源。 5. `-XX:+UseConcMarkSweepGC`: 选择并发标记-清除（Concurrent Mark Sweep，CMS）作为默认的垃圾收集器。CMS在大部分时间都在后台执行，对应用程序的影响较小，但它可能导致内存碎片。 6. `-Xloggc:/var/log/search/tomcat_gc.log`: 设置日志文件路径，以便监控和分析GC活动，有助于诊断性能问题。 文章还介绍了几种基础的垃圾回收算法： - 引用计数（ReferenceCounting）：简单但不适用于循环引用，可能导致内存泄漏。 - 标记-清除（Mark-Sweep）：全堆扫描可能导致停顿，且产生内存碎片。 - 复制（Copying）：占用双倍内存，但可有效防止碎片，但有空间效率问题。 - 标记-整理（Mark-Compact）：结合了前两者优点，但仍可能存在碎片问题。 - 增量收集（IncrementalCollecting）：在JDK5.0之前使用，现在不再常用。 - 分代收集（GenerationalCollecting）：现代垃圾回收器的核心策略，根据对象的生命周期使用不同代进行针对性回收，提高了效率。 通过调整这些参数和理解GC机制，开发人员可以更好地优化Tomcat性能，避免内存问题，并通过监控日志进行调优。