jvm性能调优 - 16案例实战_每日上亿请求量的电商系统 年轻代垃圾回收参数如何优化

文章目录

• 案例背景
• 特殊的电商大促场景
• 抗住大促的瞬时压力需要几台机器？
• 大促高峰期订单系统的内存使用模型估算
• 内存到底该如何分配？
• 新生代垃圾回收优化之一：Survivor空间够不够
• 新生代对象躲过多少次垃圾回收后进入老年代？
• 多大的对象直接进入老年代？
• 指定垃圾回收器
• 思考

案例背景

按照惯例，我们接下来会用案例驱动来带着大家分析到底该如何在特定场景下，预估系统的内存使用模型

然后合理优化新生代、老年代、Eden和Survivor各个区域的内存大小，接着再尽量优化参数避免新生代的对象进入老年代，尽量让对象留在新生代里被回收掉。

我们这里的背景是电商系统，电商系统