1. 需求分析
大促在即，擁有億級流量的電商平台開發了一個訂單系統，我們應該如何來預估其並發量？如何根據並發量來合理配置JVM參數呢？
假設，現在有一個場景，一個電商平台，比如京東，需要承擔每天上億的流量。現在開發了一個訂單系統，那么這個訂單系統每秒的並發量是多少呢？我們應該如何分配其內存空間呢？先來分析一下
每日億級流量，平均一個用戶點擊量在20-30左右，通過這個計算出日活用戶數約1億/20=500萬, 看的人多，買的人少，通常下單率不超過10%，我們按照留存率10%來計算，日均訂單約50萬單。這是分兩種情況：
- 一種是普通流量，非特殊節假日，通常早上、中午、晚上非工作時間有1個小時的時間集中購買。我們按照早上1小時，中午1小時，晚上1小時來計算，也就是3小時。這樣平均到每秒就是50萬/3/3600=46, 也就是及時並發，通常我們的服務都是一個集群，有好幾台服務器承受着幾十並發，應該不成問題。
- 另一種是大促流量，比如雙十一，基本流量都集中在雙十一當天的投幾分鍾。這時每秒的並發量大概在50萬/10/60=866，平均每秒並發量不到1000。這時服務集群有3台服務器，沒太服務器承受的壓力是400單/s。
2. 常規方案及問題暴露
對於這每秒400但會產生多大的對象呢？
我們假設訂單對象的大小是1kb，實際上訂單對象的大小和訂單對象中的字段有關系，我們假設是1kb。每秒400單，也就是會產生400kb的訂單對象。下單還涉及到其他對象，比如庫存，優惠券，積分等等，我們將對象擴大20倍, 大約是(400kb*20)/秒. 可能同時還有其他操作，比如查詢訂單的操作，我們再講其擴大10倍，大約是80M，也就是每秒產生約80M的對象，這些對象在1s后都會變為垃圾。
對於一台4核8G的服務器來說，通常我們不設置JVM參數，也可能會根據物理機的8G內存來設置JVM參數。如果根據JVM參數來設置參數如何設置呢？
之前說過開啟逃逸分析會將對象分配到棧上，我們這里計算分析的時候暫且忽略逃逸分析分配到棧上的對象，因為這部分對象相對來說比較少。下面我們來驗證上面的預估算法是否准確，會有什么樣的問題呢？
物理機有8G，分給os操作系統3G，分給JVM5G，然后JVM中給堆分配3G，元數據空間分配512M，線程棧分配1M等等。這是估算，不夠精細，到底分配這么多空間夠不夠呢，會不會浪費呢？會產生什么樣的問題呢？
設置jvm參數大致如下：
-Xms3072M -Xmx3072M -Xss1M -XX:MetaspaceSize=512M -XX:MaxMetaspaceSize=512M
這樣設置到底行不行呢？有沒有問題呢？我們來看看運行時數據區：
根據計算
- 整個堆空間3G
- Eden區800M
- s1/s2各100M
- 方法區512M
- 一個線程1M
按照這個模型來分析，得到如下結果：
- 大促期間1s產生80M的對象數據。我們知道對象數據都是放在Eden園區，Eden園區一共800M，那么大約10s就放滿了，放滿了就會觸發Minor GC
- 觸發Minor GC的期間，會Stop The World暫停業務線程。在第10s觸發MinorGC的時候，前9s的720M數據都已經變成垃圾了，會被回收掉，最后1s的80M數據由於還有對象引用，只是暫停了業務線程，因此不是垃圾，不能被回收。會被放入S1區。
- 在Survivor區有一個對象動態年齡判斷機制。什么是對象動態年齡判斷機制呢？
當前放對象的Survivor區域里(其中一塊區域，放對象的那塊s區)，一批對象的總大小大於這塊Survivor區域內存大小的50%(-XX:TargetSurvivorRatio可以指定)，那么此時大於等於這批對象年齡最大值的對象，就可以直接進入老年代了，
例如：Survivor區域里現在有一批對象，年齡1+年齡2+年齡n的多個年齡對象總和超過了Survivor區域的50%，此時就會把年齡n(含)以上的對象都放入老年代。這個規則其實是希望那些可能是長期存活的對象，盡早進入老年代。
對象動態年齡判斷機制一般是在minor gc之后觸發的。
也就是說當在Survivor區經過幾代的回收以后，如果對象總和大於Survivor區域的一半，則會直接放入到老年代。Survivor是100M，第10s的對象是80M，大於100M，會直接將這個對象放入到老年代。
- 老年代一共有2G空間，2G空間執行多少次會滿呢？2G/80M=25次，也就是發生25次（25秒）Minor GC就會觸發一次Full GC。這個頻率就太高了，通常應該要很少觸發Full GC，起碼也得1個小時觸發一次。而觸發的原因是因為垃圾對象（這些對象1s后都變成垃圾了），這樣肯定是不行的。我們需要優化JVM參數。
3. JVM優化
有問題有就解決問題。問題的根本原因是老年代發生了Full GC，為什么會發生Full GC呢？
之所以80M對象會放到了老年代是因為每秒產生的數據 大於 Survivor區空間的一半。所以，我們可以調整Survivor區大小。通常我們不會修改默認的Eden：S1：S2的比例，所以，我們可以考慮從整體擴大新生代的內存空間。假設我們擴大到2G，讓老年代是1G。
這時會怎么樣呢？
- Young區占2G，Eden區有1.6G， S1、S2各有200M。
這時在分析：
- Eden區有1.6G，每秒產生80M的對象放到Eden區，大約1.6G/80=20s放滿。
- 放滿以后觸發Minor GC, 此時前19s的對象都已經成為垃圾被回收，第20s的對象被轉移到S1區。
- 此時，S1區有200M，80<S1區空間的一半，所以不會轉移到老年代。這樣第一次GC結束
- 又過了20s，進行第二次Minor GC，這次Eden區又產生了1.52G的垃圾被回收，之前在S1區的80M對象也已經變成垃圾被回收。新的80M對象被放入到S2區。沒有進入到老年代。
- 以此類推，第三次，第四次，垃圾對象不會再進入老年代，因此也不會在發生Full GC.
由此分析，大大降低了Full GC發生的頻率。
最終參數設置：
-Xms3072M -Xmx3072M -Xmn2048M -Xss1M -XX:MetaspaceSize=512M -XX:MaxMetaspaceSize=512M
為了更清晰的看到效果，可以打印GC詳細日志
-XX:+PrintGCDetails
4. 總結
通過上面的數據分析，我們要養成一個習慣，做任何事情都是要有理有據，不能是拍腦袋就說出來的。一定要能夠經得起驗證的。