JVM线程相关参数：优化并发性能的关键配置

# 默认值（不同平台不同）
# Linux/macOS：1MB
# Windows：根据虚拟内存

# 设置线程栈大小
-Xss512k    # 设置为512KB
-Xss1m      # 设置为1MB（推荐）
-Xss2m      # 设置为2MB

// ❌ 栈太小：StackOverflowError
-Xss128k  // 递归深度受限

// ❌ 栈太大：可创建线程数少
-Xss10m   // 内存浪费，线程数受限

// ✅ 推荐配置
-Xss1m    // 平衡性能和内存

# 启用偏向锁（JDK 8默认启用）
-XX:+UseBiasedLocking

# 禁用偏向锁
-XX:-UseBiasedLocking

# 偏向锁延迟启动时间（默认4秒）
-XX:BiasedLockingStartupDelay=0  # 立即启用

// 场景：单线程反复获取同一个锁
synchronized (lock) {
    // 第一次加锁：记录线程ID（偏向）
    // 后续加锁：直接通过，无需CAS
}

// 优势：无锁竞争时，性能提升10倍
// 劣势：有锁竞争时，需要撤销偏向，性能下降

# 单线程或低竞争：启用偏向锁
-XX:+UseBiasedLocking

# 高竞争场景：禁用偏向锁
-XX:-UseBiasedLocking

# JDK 15+：偏向锁已弃用

# 启用自旋锁（默认启用）
-XX:+UseSpinning

# 自旋次数（JDK 6+已废弃，改为自适应）
-XX:PreBlockSpin=10

# 自适应自旋
-XX:+UseSpinning  # 自动调整自旋次数

// 传统加锁：直接阻塞线程（用户态 → 内核态）
// 自旋锁：先自旋等待（用户态），避免切换

// 场景：锁持有时间短（几微秒）
while (!tryLock()) {
    // 自旋等待（空循环）
}

// 优势：避免线程切换，性能提升
// 劣势：锁持有时间长时，浪费CPU

# 轻量级锁（默认启用）
-XX:+UseLightweightLocking  # JDK 15+

# 并行GC线程数（默认：CPU核心数）
-XX:ParallelGCThreads=8

# 计算公式（多核）
ParallelGCThreads = CPU核心数

# 计算公式（超过8核）
ParallelGCThreads = 8 + (CPU核心数 - 8) * 5/8

# 默认配置（推荐）
# 自动根据CPU核心数调整

# 手动配置（特殊场景）
-XX:ParallelGCThreads=4  # CPU核心数较少时

# 容器环境（Docker/K8s）
# 注意：需要根据容器CPU限制调整
-XX:ParallelGCThreads=2  # 容器分配2核

# CMS/G1并发标记线程数
-XX:ConcGCThreads=2

# 计算公式
ConcGCThreads = (ParallelGCThreads + 3) / 4

# 设置ForkJoinPool.commonPool()的并行度
-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=8

# 默认值：CPU核心数 - 1

// 方式1：系统属性（启动时）
System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "8");

// 方式2：自定义ForkJoinPool
ForkJoinPool customPool = new ForkJoinPool(8);
customPool.invoke(task);

// 方式3：使用commonPool（不推荐）
ForkJoinPool.commonPool().invoke(task);

# JVM不直接提供参数，通过代码设置
Thread.setPriority(Thread.MAX_PRIORITY);  // 10
Thread.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY); // 5（默认）
Thread.setPriority(Thread.MIN_PRIORITY);  // 1

# 场景：高并发API服务
# QPS：10000
# 平均响应时间：50ms

# JVM参数配置
-Xms4g -Xmx4g              # 堆内存4GB
-Xss1m                      # 线程栈1MB
-XX:+UseBiasedLocking       # 启用偏向锁（低竞争）
-XX:ParallelGCThreads=8     # 并行GC线程（8核）
-XX:ConcGCThreads=2         # 并发GC线程
-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=8

# 场景：大数据处理
# 任务：CPU密集型

# JVM参数配置
-Xms8g -Xmx8g               # 堆内存8GB
-Xss512k                    # 线程栈512KB（减少内存占用）
-XX:-UseBiasedLocking       # 禁用偏向锁（高竞争）
-XX:ParallelGCThreads=16    # 并行GC线程（16核）
-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=16

# 场景：Docker容器
# 容器限制：2核4GB内存

# JVM参数配置
-Xms2g -Xmx2g               # 堆内存2GB（留2GB给操作系统）
-Xss1m                      # 线程栈1MB
-XX:ParallelGCThreads=2     # 并行GC线程（2核）
-XX:ConcGCThreads=1         # 并发GC线程
-XX:ActiveProcessorCount=2  # 显式指定CPU核心数
-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=2

# 1. jinfo查看运行时参数
jinfo -flags <pid>

# 2. jcmd查看所有参数
jcmd <pid> VM.flags

# 3. 启动时打印参数
-XX:+PrintFlagsFinal

# 1. 查看线程数
jstack <pid> | grep "java.lang.Thread.State" | wc -l

# 2. 查看线程详情
jstack <pid> > threads.txt

# 3. 查看GC线程
jstat -gcutil <pid> 1000