linuxtongweb修改jvm内存

1. 首先，打开Linux终端，输入“sudo su”进入root用户模式。

2. 然后使用nano命令编辑JVM内存配置文件/etc/profile。

3. 在该文件中修改JVM的内存参数，如-Xms、-Xmx和-XX:MaxPermSize来调整Java应用的最小堆大小、最大堆大小和永久代大小。

4. 保存并退出文件后，重启Linux系统即可实现对JVM内存的修改。

我的服务器的配置：

# OS specific support. $var _must_ be set to either true or false.

JAVA_OPTS="-Xms1024m -Xmx4096m -Xss1024K -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=2048m"

正文：

常见的内存溢出有以下两种:

java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

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这里以tomcat环境为例，其它WEB服务器如jboss,weblogic等是同一个道理。

一、java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space

PermGen space的全称是Permanent Generation space,是指内存的永久保存区域,

这块内存主要是被JVM存放Class和Meta信息的,Class在被Loader时就会被放到PermGen space中,

它和存放类实例(Instance)的Heap区域不同,GC(Garbage Collection)不会在主程序运行期对

PermGen space进行清理，所以如果你的应用中有很多CLASS的话,就很可能出现PermGen space错误,

这种错误常见在web服务器对JSP进行pre compile的时候。如果你的WEB APP下都用了大量的第三方jar, 其大小

超过了jvm默认的大小(4M)那么就会产生此错误信息了。

解决方法： 手动设置MaxPermSize大小

建议：将相同的第三方jar文件移置到tomcat/shared/lib目录下，这样可以达到减少jar 文档重复占用内存的目的。

二、java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space

JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置.JVM在启动的时候会自动设置Heap size的值，

其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。可以利用JVM提供的-Xmn -Xms -Xmx等选项可

进行设置。Heap size 的大小是Young Generation 和Tenured Generaion 之和。

提示：在JVM中如果98％的时间是用于GC且可用的Heap size 不足2％的时候将抛出此异常信息。

提示：Heap Size 最大不要超过可用物理内存的80％，一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同，而-Xmn为1/4的-Xmx值。

解决方法：手动设置Heap size

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Linux下修改JVM内存大小:

要添加在tomcat 的bin 下catalina.sh 里，位置cygwin=false前 。注意引号要带上,红色的为新添加的.

# OS specific support. $var _must_ be set to either true or false.

JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx512m -Xss1024K -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=256m"

cygwin=false

windows下修改JVM内存大小:

情况一:解压版本的Tomcat, 要通过startup.bat启动tomcat才能加载配置

要添加在tomcat 的bin 下catalina.bat 里

rem Guess CATALINA_HOME if not defined

set CURRENT_DIR=%cd%后面添加,红色的为新添加的.

set JAVA_OPTS=-Xms256m -Xmx512m -XX:PermSize=128M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=256m -Djava.awt.headless=true

情况二:安装版的Tomcat下没有catalina.bat

windows服务执行的是bin/tomcat.exe.他读取注册表中的值,而不是catalina.bat的设置.

修改注册表HKEY_LOCAL_MACHINE/SOFTWARE/Apache Software Foundation/Tomcat Service Manager/Tomcat5/Parameters/JavaOptions

原值为

-Dcatalina.home="C:/ApacheGroup/Tomcat 5.0"

-Djava.endorsed.dirs="C:/ApacheGroup/Tomcat 5.0/common/endorsed"

-Xrs

加入 -Xms300m -Xmx350m

重起tomcat服务,设置生效

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各参数的比例:

Xmx 与PermSize的和不可超过JVM可获得的总内存

PermSize不可大于Xmx

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如何设置Tomcat的JVM虚拟机内存大小

可以给Java虚拟机设置使用的内存，但是如果你的选择不对的话，虚拟机不会补偿。可通过命令行的方式改变虚拟机使用内存的大小。如下表所示有两个参数用来设置虚拟机使用内存的大小。

参数

描述

-Xms

JVM初始化堆的大小

-Xmx

JVM堆的最大值

这 两个值的大小一般根据需要进行设置。初始化堆的大小执行了虚拟机在启动时向系统申请的内存的大小。一般而言，这个参数不重要。但是有的应用程序在大负载的 情况下会急剧地占用更多的内存，此时这个参数就是显得非常重要，如果虚拟机启动时设置使用的内存比较小而在这种情况下有许多对象进行初始化，虚拟机就必须 重复地增加内存来满足使用。由于这种原因，我们一般把-Xms和-Xmx设为一样大，而堆的最大值受限于系统使用的物理内存。一般使用数据量较大的应用程 序会使用持久对象，内存使用有可能迅速地增长。当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出，并且导致应用服务崩溃。因此一般建议堆的最 大值设置为可用内存的最大值的80%。

Tomcat默认可以使用的内存为128MB，在较大型的应用项目中，这点内存是不够的，需要调大。

Windows下，在文件/bin/catalina.bat，Unix下，在文件/bin/catalina.sh的前面，增加如下设置：

JAVA_OPTS='-Xms【初始化内存大小】 -Xmx【可以使用的最大内存】'

需要把这个两个参数值调大。例如：

JAVA_OPTS='-Xms256m -Xmx512m'

表示初始化内存为256MB，可以使用的最大内存为512MB。

另 外需要考虑的是Java提供的垃圾回收机制。虚拟机的堆大小决定了虚拟机花费在收集垃圾上的时间和频度。收集垃圾可以接受的速度与应用有关，应该通过分析 实际的垃圾收集的时间和频率来调整。如果堆的大小很大，那么完全垃圾收集就会很慢，但是频度会降低。如果你把堆的大小和内存的需要一致，完全收集就很快， 但是会更加频繁。调整堆大小的的目的是最小化垃圾收集的时间，以在特定的时间内最大化处理客户的请求。在基准测试的时候，为保证最好的性能，要把堆的大小 设大，保证垃圾收集不在整个基准测试的过程中出现。

如果系统花费很多的时间收集垃圾，请减小堆大小。一次完全的垃圾收集应该不超过 3-5 秒。如果垃圾收集成为瓶颈，那么需要指定代的大小，检查垃圾收集的详细输出，研究 垃圾收集参数对性能的影响。一般说来，你应该使用物理内存的 80% 作为堆大小。当增加处理器时，记得增加内存，因为分配可以并行进行，而垃圾收集不是并行的。

Tomcat 5常用优化和配置

1、JDK内存优化：

Tomcat默认可以使用的内存为128MB,Windows下,在文件{tomcat_home}/bin/catalina.bat，Unix下，在文件{tomcat_home}/bin/catalina.sh的前面，增加如下设置：

JAVA_OPTS='-Xms[初始化内存大小] -Xmx[可以使用的最大内存]

一般说来，你应该使用物理内存的 80% 作为堆大小。

2、连接器优化：

在tomcat配置文件server.xml中的配置中，和连接数相关的参数有：

maxThreads：

Tomcat使用线程来处理接收的每个请求。这个值表示Tomcat可创建的最大的线程数。默认值150。

acceptCount：

指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可以放到处理队列中的请求数，超过这个数的请求将不予处理。默认值10。

minSpareThreads：

Tomcat初始化时创建的线程数。默认值25。

maxSpareThreads：

一旦创建的线程超过这个值，Tomcat就会关闭不再需要的socket线程。默认值75。

enableLookups：

是否反查域名，默认值为true。为了提高处理能力，应设置为false

connnectionTimeout：

网络连接超时，默认值60000，单位：毫秒。设置为0表示永不超时，这样设置有隐患的。通常可设置为30000毫秒。

maxKeepAliveRequests：

保持请求数量，默认值100。

bufferSize：

输入流缓冲大小，默认值2048 bytes。

compression：

压缩传输，取值on/off/force，默认值off。

其中和最大连接数相关的参数为maxThreads和acceptCount。如果要加大并发连接数，应同时加大这两个参数。web server允许的最大连接数还受制于*作系统的内核参数设置，通常Windows是2000个左右，Linux是1000个左右。

3、tomcat中如何禁止和允许列目录下的文件

在{tomcat_home}/conf/web.xml中，把listings参数设置成false即可，如下：

<servlet>

...

<init-param>

<param-name>listings</param-name>

<param-value>false</param-value>

</init-param>

...

</servlet>

4、tomcat中如何禁止和允许主机或IP地址访问

<Host name="localhost" ...>

...

<Valve className="org.apache.catalina.valves.RemoteHostValve"

allow="*.mycompany.com,www.yourcompany.com"/>

<Valve className="org.apache.catalina.valves.RemoteAddrValve"

deny="192.168.1.*"/>

...

</Host>

服务器的配置

JAVA_OPTS='-server -Xms512m -Xmx768m -XX:NewSize=128m -XX:MaxNewSize=192m -XX:SurvivorRatio=8'

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////////Sixi. Let it be.../////

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如何使用Python动态控制Linux系统的内存占用百分比?

近期有网上朋友寻求帮助：如何通过脚本动态控制Linux系统的内存占用百分比？经过一番百度+编写调试，终于初步完成了动态控制Linux系统内存占用百分比。现写出来以帮助更多的朋友。

1 前言

根据需求是动态控制Linux系统内存占用百分比，比如当前内存占用30%，如果设置内存占用为70%，则需要申请内存使达到占用70%；如果再降低到40%，则需要释放部分申请的内存。其实脚本的本质是内存动态申请与释放。

注意：因为Python脚本运行之前内存有一定占用，故设定内存占用不能低于该百分比。

2 内存动态申请

通过查询资料，使用Python动态申请内存块，可以使用ctypes包中的函数，导入包及代码如下所示：

>>>from ctypes import *

>>>mem=create_string_buffer(1024)

说明：内存申请使用create_string_buffer()函数，上面申请了1024字节的内存块。

下面演示申请100MB内存前后变化

申请前如下图所示：

使用代码如下：

>>>mem=create_string_buffer(104857600)

申请后如下图所示：

从上述两幅图中可以看出，申请内存前内存占用295MB，申请后内存占用397MB，增加了约100MB内存占用。

3 内存动态释放

由于Python对内存是有垃圾回收机制的，采用对象引用计数方式。当对象的引用计数为0时，启动垃圾回收GC。此处内存动态释放就是使用该原理。

代码如下：

>>>mem=None

释放后内存占用如下图所示：

内存占用由397MB降低到297MB，释放了100MB内存占用。

说明：将None赋值给对象mem后，mem对象的引用计数即为0，此时垃圾回收启动，释放mem对象占用的内存。

4 系统总内存、占用内存检测

由于需要设定内存占用百分比，故需要获取系统总物理内存和占用内存。本文使用的方法是读取系统文件“/proc/meminfo”，从中解析出总内存大小以及当前内存占用大小等内存相关的信息。该文件内容格式如下图所示：

代码片段如下所示：

f = open("/proc/meminfo")

lines = f.readlines()

f.close()

for line in lines:

if len(line)<2:continue

name = line.split(':')[0]

var = line.split(':')[1].split()[0]

mem[name]= long(var)* 1024.0

mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']

说明：按行读取meminfo文件内容，创建字典对象mem，将meminfo文件第一列设置为mem对象的键值，将meminfo文件第二列数字设置为mem对象的值。

5 获取用户输入百分比

通过读取键盘输入字符串，然后转换为数字实现接收用户输入的百分比，代码如下所示：

input_str=raw_input("Input UsedMemory`s Rate or q to exit:")

rate=float(input_str)

注意：此处键盘输入的都是字符串，需要进行字符串转换为数字，使用float()或long()函数进行转换。

6 动态设置内存占用百分比测试

测试使用两个Python脚本文件，分别是test.py和mem_rate.py，其功能分别是查看当前内存占用和动态设定内存占用百分比。如下图所示：

注意：上述两个文件需要使用“chmod +x *.py”修改为可执行属性。

6.1 查看当前内存占用

查看当前内存占用百分比，使用上述test.py文件，运行命令为“./test.py”，运行结果如下图所示：

当前使用内存为320MB，占用百分比为17%。

6.2 动态设置内存占用百分比

动态设置内存占用百分比使用上述mem_rate.py脚本，注意该脚本文件第一行代码为“#!/usr/bin/python2.6”，表示该脚本使用python2.6程序运行。该行需要修改为待运行Linux系统中Python实际的安装程序路径。

动态内存百分比设置界面如下图所示：

处于待输入状态。另外显示了当前内存占用（321MB），总内存大小（1869MB）以及内存占用百分比（17%）。

如果此时设置内存占用百分比为80%，则脚本会每次申请10MB空间，直至内存占用接近或等于80%为止。如下图所示：

内存申请过程如下图所示：

内存申请过程中占用百分比变化为：35%，45%，56%，70%，…

mem_rate.py运行过程如下图所示：

内存申请过程中占用变化为：1461MB，1471MB，1481MB，1491MB。

此时如果内存占用百分比设置为20%，则需要释放一部分内存。

test.py脚本运行过程如下图所示：

由于释放内存运行较快，抓取到最后结果

内存占用为20%。

mem_rate.py脚本运行过程如下图所示：

内存释放过程中内存占用为：413MB，403MB，393MB，383MB，最后内存占用稳定在20%，383MB。

输入“q”或“Q”退出内存占用百分比设定过程，如下图所示：

此时内存占用如下图所示：

内存占用恢复到运行mem_rate.py脚本之前状态，17%，321MB。

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附：完整Python脚本代码

test.py

------------------------------------------------------------------------------------------------

#!/usr/bin/python2.6

def memory_stat():

mem = {}

f = open("/proc/meminfo")

lines = f.readlines()

f.close()

for line in lines:

if len(line)<2:continue

name = line.split(':')[0]

var = line.split(':')[1].split()[0]

mem[name]= long(var)* 1024.0

mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']

# - mem['Buffers']- mem['Cached']

return mem

mem=memory_stat()

print("Used(MB):%d"%(long(mem['MemUsed'])/1024/1024))

print("Rate:%d%%"%(100*long(mem['MemUsed'])/float(mem['MemTotal'])))

§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§

mem_rate.py

---------------------------------------------------

#!/usr/bin/python2.6

from ctypes import *

# Get Memory Info(Total, Used... Byte)

def get_memory_stat():

mem = {}

f = open("/proc/meminfo")

lines = f.readlines()

f.close()

for line in lines:

if len(line)<2:continue

name = line.split(':')[0]

var = line.split(':')[1].split()[0]

mem[name]= long(var)* 1024.0

mem['MemUsed']= mem['MemTotal']- mem['MemFree']

# Return MemroyInfo Object

return mem

# Get Simple Memory Info

def get_memory_info(mem):

# Byte ->MB

n=1024* 1024

used=float(mem['MemUsed'])/ n

total=float(mem['MemTotal'])/ n

rate=used/total* 100

smp={'used':used,'total':total,'rate':rate}

return smp

# Display Current Memory Info

def print_memory_info(mem):

# Get SimpleMemory Info

smp=get_memory_info(mem)

print("Used(MB):%d\tTotal(MB):%d\tUsedRate:%d%%"%(smp['used'], smp['total'], smp['rate']))

# Get Rate Of Memory Used To Be Setted(Integer Formate)

def input_memory_used_rate(org_rate):

# Byte ->MB

n=1024* 1024

while(True):

mem=get_memory_stat()

print_memory_info(mem)

input_str=raw_input("Input UsedMemory`s Rate or q to exit:")

if(len(input_str)== 0):

continue

if("q"== input_str):

info={'rate':0,'used':mem['MemUsed']/ n}

return info

if("Q"== input_str):

info={'rate':0,'used':mem['MemUsed']/ n}

return info

try:

rate=float(input_str)

if((rate>=org_rate)and (rate<=95)):

info={'rate':rate,'used':mem['MemUsed']/ n}

return info

else:

print("Please inputa valid number(%d%%~95%%)."%(org_rate))

except:

print("Please inputa valid number(%d%%~95%%)."%(org_rate))

# Set Rate Of Memory Used

def set_memory_used_rate(new_rate, total, pre_used,list):

if(new_rate==0):

return None

dest_mem=total* new_rate /100.0

# 10MB

mb10=10485760

n_chg=10

# Free Memory OrAllocate Memory ?

is_new=dest_mem>pre_used

cur_used=pre_used

while(True):

# To Calc FreeMemory Or Allocate Memory ?

need_new=dest_mem-n_chg>=pre_used

need_del=dest_mem+n_chg<=pre_used

# Need To AllocateMemory

if(is_new):

if(need_new):

p=create_string_buffer(mb10)

list.append(p)

dest_mem=dest_mem-n_chg

cur_used=cur_used+n_chg

else:

return"end"

# Need To FreeMemory

else:

idx=len(list)-1

if(need_deland (idx>=0)):

p=list[idx]

del list[idx]

p=None

dest_mem=dest_mem+n_chg

cur_used=cur_used-n_chg

else:

return"end"

print("****** MemoryUsed(MB):%d"%(cur_used))

# Entry Of Program

# List Of Memory Object, 10MB Of One Object

list=[]

# Get Current Memory Info

mem=get_memory_stat()

# Get Simple Memory Info

smp=get_memory_info(mem)

org_rate=smp['rate']

total=smp['total']

while(True):

# Get Rate OfMemory To Be Used

info=input_memory_used_rate(org_rate)

new_rate=float(info['rate'])

pre_used=float(info['used'])

# Set Rate OfMemory To Be Used

rtn=set_memory_used_rate(new_rate, total, pre_used, list)

if(not rtn):

print("bye!")

exit()

---