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准备一个小案例，提供一个接口，每次调用都会生成1个1M的对象，然后方法返回，对象由垃圾收集器自动回收。
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestControllerpublic class GCController { @RequestMapping("/gcTest") public String gcTest() { byte[] bytes = new byte[1024 * 1024]; return "success"; }} 测试意图：使用压测工具模拟并发请求这个接口，并通过调整堆内存分配，看看对吞吐量、请求等待时间等指标的影响。
压测工具：apache bench
服务器环境：linux虚拟机，2g内存，单核处理器。
使用默认参数启动服务，并查看默认堆内存分配情况
1、模拟10个并发请求10万次
ab -c 10 -n 100000 http://127.0.0.1:8080/gcTest
测试结果：
总耗时：38.675 seconds
吞吐量：2585.64 [#/sec] 用户平均请求等待事件：3.868 [ms] 服务器平均请求处理时间：0.387 [ms]YGC：12566次，耗时：12.336秒，FGC：2次，耗时：0.052，总计耗时：12.387秒
2、模拟100个并发请求10万次
ab -c 100 -n 100000 http://127.0.0.1:8080/gcTest
测试结果：
总耗时：44.511 seconds
吞吐量：2246.62 [#/sec] 用户平均请求等待事件：44.511 [ms] 服务器平均请求处理时间：0.445 [ms]YGC：7851次，耗时：16.673秒，FGC：3次，耗时：0.116，总计耗时：16.789秒
使用指定堆大小和老年代大小参数启动服务
-Xms1500m -Xmx1500m
1、模拟10个并发请求10万次
ab -c 10 -n 100000 http://127.0.0.1:8080/gcTest
测试结果：
总耗时：37.939 seconds
吞吐量：2635.84 [#/sec] 用户平均请求等待事件：3.794 [ms] 服务器平均请求处理时间：0.379 [ms]YGC：261次，耗时：0.462秒，FGC：2次，耗时：0.154，总计耗时：0.616秒
2、模拟100个并发请求10万次
ab -c 100 -n 100000 http://127.0.0.1:8080/gcTest
测试结果：
总耗时：36.389 seconds
吞吐量：2748.05 [#/sec] 用户平均请求等待事件：36.389 [ms] 服务器平均请求处理时间：0.364 [ms]YGC：260次，耗时：0.552秒，FGC：2次，耗时：0.155，总计耗时：0.707秒
使用指定堆大小、老年代、新生代大小参数启动服务
-Xms1500m -Xmx1500m -Xmn1000m
1、模拟10个并发请求10万次
ab -c 10 -n 100000 http://127.0.0.1:8080/gcTest
测试结果：
总耗时：36.166 seconds
吞吐量：2765.06 [#/sec] 用户平均请求等待事件：3.617 [ms] 服务器平均请求处理时间：0.362 [ms]YGC：130次，耗时：0.254秒，FGC：2次，耗时：0.213，总计耗时：0.467秒
2、模拟100个并发请求10万次
ab -c 100 -n 100000 http://127.0.0.1:8080/gcTest
测试结果：
总耗时：34.479 seconds
吞吐量：2900.33 [#/sec] 用户平均请求等待事件：34.479 [ms] 服务器平均请求处理时间：0.345 [ms]YGC：130次，耗时：0.479秒，FGC：2次，耗时：0.144，总计耗时：0.623秒。
最终测试结果
总结
本次测试模拟接口在高并发频、高频次调用时，频繁的创建对象、造成新生代空间不足，频繁的触发新生代垃圾回收。
比如秒杀接口的调用，线上注意合理分配新生代大小，默认新生代与老年代比例为1:2，一些特定的场景也可以适当调整占比，以减少新生代垃圾回收的次数，通过jstat观察垃圾回收的情况，当新生代回收次数特别多，老年代特别少，可以适当进行调整。转载地址：http://mllrb.baihongyu.com/