JVM调优是保证Java应用程序高效运行的关键，它不仅仅是硬件和操作系统的问题，同时也是和代码的编写和应用的部署等相关的问题。JVM调优可以从以下几个方面进行：
1. 内存管理
堆内存
堆内存是Java应用程序最基本的内存分配区域。 堆内存的大小对应用程序的运行效率有直接影响。如果堆内存过小，会导致频繁的GC，从而降低Java应用程序的运行效率。而如果过大，会导致堆溢出，也会破坏Java应用程序的正确性。
因此在调优时，需要了解并计算Java应用程序所需的堆内存大小：-Xms，-Xmx参数，这两个参数分别代表着JVM中堆内存区域的初始大小和最大大小。其中Xms一般设置为Xmx的一半，也就是JVM在启动的时候分配给堆内存初始大小，并且随着程序运行过程中会自动扩展到最大值。而堆内存大小的优化需要结合具体的应用场景，一般需要通过应用程序的压力测试和堆内存可视化分析等方式来判断应用程序的真实需求，并进行调整。
非堆内存
在JVM中，非堆内存用来存放Java虚拟机自身的一些数据，比如类的信息、方法，线程栈以及程序计数器等。因此，非堆内存的大小也会影响应用程序的运行效率。
一般情况下，非堆内存大小是自动调整的，可以通过jconsole或jstsu等工具来查看或调整。
GC
垃圾收集是Java的一个特点，当Java应用程序自动生成垃圾对象时，Garbage Collectors（GC）就会对其进行垃圾回收。不同GC算法的实现是谷歌开源机器学习框架tensorflow优化的重点之一，咱们下面分别来讲解几种GC算法：
Serial GC
Serial GC是最古老的GC算法。它在单CPU的环境下效果较好，但是在多CPU的环境下性能表现不佳。Serial GC采用Stop-the-World（STW）机制，即在垃圾回收的过程中，会导致应用程序暂停执行。因此，在需要追求高并发的情况下，推荐使用其他更高效的GC算法。
Parallel GC
Parallel GC是Serial GC的改进版，在多CPU的环境下提高了GC的效率。Parallel GC采用与Serial GC相同的STW机制，但是将垃圾回收的任务在多个CPU上重复执行。因此，多线程环境下，Parallel GC比Serial GC更高效。
CMS GC
CMS GC（Concurrent Mark Sweep）是一种高并发的GC算法，它的垃圾回收过程并不会导致应用程序的暂停。CMS GC在Java6中首次引入，JDK8 中已经被移除。它虽然在高并发的情况下性能比Parallel GC更好，但是由于其复杂的实现方式和多线程的特性，容易导致碎片化问题。
G1 GC
G1 GC是JDK9中新增的一种垃圾回收算法。它相比CMS GC更加高效，通过将Java堆内存分为几个区域（Region），优化堆内存分配利用率，避免碎片化问题。同时，G1 GC的垃圾回收过程也不会导致应用程序暂停。
GC的调优主要是通过分析GC日志和调整GC算法参数来完成。其中，CMS GC和G1 GC相对复杂，在调整时需要充分测试并加以评估。
2. 线程调优
Java应用程序的性能还会受到线程调度系统的影响。线程调度系统直接控制着Java应用程序程序执行的流程，因此，也必须进行相应的调优。
线程池
Java中线程的创建和销毁是比较耗时的操作，在高并发应用程序中需要频繁创建、销毁线程会导致不必要的性能浪费。线程池是一种重用线程的机制，通过将线程缓存在线程池中，供后续调用使用，减少了线程创建和销毁的开销。同时，线程池还可以通过调整其中参数，来对Java应用程序的线程调度机制进行优化。
线程数
线程的数量对Java应用程序的性能影响很大，过多的线程会导致CPU和内存的占用率较高，从而影响Java应用程序的性能。一般情况下，线程数量的优化需要结合具体的应用需求来判断，一般建议设置适当的线程数，避免线程数量过多或过少。
示例说明
示例一：调整JVM内存参数
例如，我们的Java应用程序中遇到了OOM的问题，可以通过调整JVM中的-Xms，-Xmx参数，来调整Java虚拟机的初始内存大小和最大内存大小。
java -Xms2048m -Xmx2048m yourMainClass
这样就将JVM分配的内存大小设为了2G。
示例二：调整GC算法参数
例如, 我们可以对CMS GC或G1 GC进行调优，以便更好地提高Java应用程序的运行效率。
java -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=1 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -Xms2048m -Xmx2048m yourMainClass
这样就是表示使用CMS GC，开启了并行Remark，CMS的阈值设置为80，并且规定GC发生之前Allocator必须里来压缩。 通过以上参数，可以让GC回收效率更高。另外，调整GC算法参数是一个调优过程中必不可少的一步。