为什么 Java 要码农操心 JVM 性能调优？

[enihcam]

.Net Core 团队官方表示 CLR 任何时候都是最优性能状态。而 Java 需要经常人肉调优 JVM，居然还做成了面试题。

为何 Java 码农在折腾 JVM 上乐此不彼？
这是什么癖好？

[whileFalse]

我同意 LZ 的观点。
我是一个运维。在测试环境中，我用一台机器跑几十个 Java 微服务。于是我有一个很简单的需求：让这些服务和平共处，不要干爆内存或 CPU 。我希望简简单单地将单个微服务限制为使用 1G 内存。至于这些内存怎么分配，是你 JVM 自己的问题。

然而 JVM 做不到。我要让 JVM 不超过 1G 内存，那我得把 Xmx 设置为 512m，然后一小撮 VM 逼近 1G 内存，大部分 VM 跑 700M 。这些配置必须小心调教，不然有的服务就会疯狂 GC，干爆 CPU 。如果不小心把限制设的太宽，VM 们还会干爆内存，导致部分 VM 崩溃然后不停重新启动，于是服务器就挂了。

[cheng6563]

设计思路问题吧，为了提高性能，JVM 的思路是拿了就不还，那么码农就要考虑到底给你多少。

[FreeEx]

@MinQ 互联网行业不能这样玩的，停服更新在外界看来就是实力不足的表现，如果是需要线上打断点调试代码，这...肯定是不被允许的。

[enihcam]

@FreeEx 实际生产环境确实不允许，我只是说可以这么做。

[zsl199512101234]

说实话,学 java 的都很能说,分布式事务,高可用常常挂在嘴边的

[FreeEx]

@whileFalse .NET 连给你限制内存的机会都不给。。。你这个场景更需要使用 VM 或者 docker 来隔离

[zsl199512101234]

不然不好找工作

[FreeEx]

@zsl199512101234 说实话，分布式事务能不用就别用，高可用这个没得黑，都得做。

[whileFalse]

@FreeEx #46 我是用 Docker 隔离的。然而参数调不好的话他自己总是炸呀。一个服务老重启很烦呀。

[Suclogger]

选了 java，只能一条路走到黑了。建议学 rust

[mosliu]

个人感觉，普通跑个 java 服务，基本不用太考虑调优问题，设定个-Xmx 就足够了，除非代码稀烂，内存泄漏等等的，那些当我没说

一般用到 jvm 调优的，大都是大数据，分布式的东西，非常吃内存的，经常有 GC 的。

通过调优，可能本来一台服务器 能跑 4 个实例的，内存就有些争用的，跑到 6 个了 或者原本 gc 到了 s 级的下降回 ms 级。
调优不是比烂，而是让好的更好。
深入到 GC 层去理解系统怎么执行的，是一个通过调优去理解 JVM，然后最终反馈到之后的代码编写方式的事情。

[wanguorui123]

我想对 NET 调优，可是 GC 模块不开放那么多参数给我调试

[micean]

@whileFalse

xmx 只是堆的大小
一台服务器跑几十个 vm 贼慢，已经不是能调优的了

[zsl199512101234]

@FreeEx 分布式事务是最恶心的了,要注意哪些地方得加锁,不加锁会很麻烦

[nightwitch]

简单的逻辑推论
1.Net Core 团队官方表示 CLR 任何时候都是最优性能状态
2..Net Core 团队提供了大量的选项用于在运行期调整 GC 的设置，以帮助程序员提高 App 的峰值性能( https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/core/run-time-config/garbage-collector)。

如果 1 成立，2 是行为艺术么？

[RipL]

楼上那些 说 开发基本上用不到 jvm 调优的 不知道咋想的，不知道是项目 low 流量小，还是自己根本就不去深究一个问题的根源。

[RipL]

@zsl199512101234 分布式事务和高可用 都能被黑 。。。。。。

[leonardyang]

@FreeEx 虽然这么做确实一般不合规，但是从实现而言 java 也能啊，不就是 remote debug 吗

[FreeEx]

@whileFalse 你应该是没有限制 docker 的 cpu 和内存吧？如果你们是使用 springcloud 那一套的话，限制了 docker，Java 程序就不再需要限制了。

[coderwl]

Java 作为使用最多的业务开发语言，大部分的云服务上都跑着 Java 的服务，这时候 JVM 吃内存的弊端就显现出来了，各个大厂都有对 JVM 做魔改，针对自己的业务特点来做优化，节省成本，Oracle 也知道这点，搞了个 GraalVM，把 Java 编译为 native 执行