写作时，我们可能遇到系统故障，比如CPU使用率飙升或内存溢出等问题。在这种情况下，不能盲目进行JVM调优。相反，我们需要全面监控，并对性能数据做深入分析。
CPU飚高定位
系统上线后，CPU利用率持续攀升至600%，亟需查明是哪个应用导致。使用top命令排查，发现一个java应用耗用了600%的CPU资源。这就像在人群中找出那个“麻烦制造者”，确定了问题应用，为后续的排查工作指明了道路。
//设置Serial垃圾收集器（新生代）
开启：-XX:+UseSerialGC
//设置PS+PO,新生代使用功能Parallel Scavenge 老年代将会使用Parallel Old收集器
开启 -XX:+UseParallelOldGC
//CMS垃圾收集器（老年代）
开启 -XX:+UseConcMarkSweepGC
//设置G1垃圾收集器
开启 -XX:+UseG1GC
堆内存信息探查
//设置堆初始值
指令1：-Xms2g
指令2：-XX:InitialHeapSize=2048m
//设置堆区最大值
指令1：`-Xmx2g`
指令2： -XX:MaxHeapSize=2048m
//新生代内存配置
指令1：-Xmn512m
指令2：-XX:MaxNewSize=512m
//GC停顿时间，垃圾收集器会尝试用各种手段达到这个时间
-XX:MaxGCPauseMillis
发现问题尚未解决，于是我们转向堆内存信息这一方面。通过设置参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError，我们可以获取到堆内存的dump文件。这相当于拥有了“问题日记”，详细记录了堆内存的状态，有助于我们进一步分析问题，找出具体是哪里出现了问题。
//survivor区和Eden区大小比率
指令：-XX:SurvivorRatio=6 //S区和Eden区占新生代比率为1:6,两个S区2:6
//新生代和老年代的占比
-XX:NewRatio=4 //表示新生代:老年代 = 1:4 即老年代占整个堆的4/5；默认值=2
GC情况排查
//进入老年代最小的GC年龄,年轻代对象转换为老年代对象最小年龄值，默认值7
-XX:InitialTenuringThreshol=7
首先检查GC状态，若一切正常，接着从线程层面进行排查。通过执行jstat -gc PID命令输出GC数据，发现机器仅运行了短短几分钟，GC耗时已达到482秒。这一现象说明频繁的GC操作导致了CPU使用率急剧上升，就好比机器内某个部件过度工作，必然会出现问题。现已锁定问题的关键所在。
//新生代可容纳的最大对象,大于则直接会分配到老年代，0代表没有限制。
-XX:PretenureSizeThreshold=1000000
线程代码分析
分析线程时，发现了一些正在执行的业务线程。随后，我深入代码，注意到一个导出订单信息的功能。这就像追踪到可疑线索，可能正是这个功能的代码出现了性能瓶颈，进而影响了整个系统的运行。
//使用多少比例的老年代后开始CMS收集，默认是68%，如果频繁发生SerialOld卡顿，应该调小
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction
//G1混合垃圾回收周期中要包括的旧区域设置占用率阈值。默认占用率为 65%
-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent=65
内存调整推测
内存经过之前的优化和扩充，估计这或许导致了垃圾回收（GC）的单次耗时增加，进而可能引发系统的不稳定。这种现象并不罕见，就好比给车辆装载了过多的物品，行驶起来自然会感到不顺畅。因此，内存升级后也可能出现新的问题，我们需要深入研究并探讨如何进行相应的调整。
XX:MaxDirectMemorySize
堆内存离线分析
将内存中的数据导出，随后用visualVM进行离线查看。首先关注内存使用量最大的对象，排在第三位的业务VO占据了大约10%的堆内存，这显然不正常。这就像在人群中发现了那个体型特别大的个体，找到了内存消耗异常的“嫌疑人”，有助于我们进一步追踪和解决问题。
在JVM优化过程中，你是否遇到过类似难题？若有所得，不妨点个赞，并将经验分享给其他朋友。