1.你知道哪些垃圾收集算法

垃圾收集（Garbage Collection，简称GC）是自动内存管理的一部分，它负责回收不再使用的对象所占用的内存空间。不同的编程语言和运行环境可能使用不同的垃圾收集算法。以下是几种常见的垃圾收集算法：

标记-清除（Mark and Sweep）

这是最基本的垃圾收集算法之一。它分为两个阶段：首先“标记”所有需要保留的对象，然后在“清除”阶段释放未被标记的对象占用的空间。

复制（Copying）

复制算法将可用内存按容量划分为大小相等的两块，每次只用其中一块。当这一块内存用完时，就将尚存活的对象复制到另一块上面，然后把已使用过的内存空间一次清理掉。这种方法适用于对象存活率较低的情况。

标记-整理（Mark-Compact）

标记-整理算法在完成标记过程后，将所有存活的对象向内存空间的一端移动，然后清理掉端边界以外的内存。这种方式可以减少内存碎片。

分代收集（Generational Collection）

分代收集是基于观察到大多数对象都是短命的这一事实而设计的。它将对象根据生命周期的不同划分成几个“代”。年轻代（Young Generation）通常包含新创建的对象，老年代（Old Generation）则包含存活时间较长的对象。不同代可以采用不同的垃圾收集策略。

增量收集（Incremental Collection）

增量收集是指垃圾收集器不是一次性完成整个收集工作，而是将其分成多个小步骤来执行，以减少单次垃圾收集对应用程序性能的影响。

并行与并发收集（Parallel and Concurrent Collection）

并行收集指的是使用多个线程同时进行垃圾收集的工作，从而提高效率。并发收集则允许垃圾收集器与应用程序线程同时运行，以减少停顿时间。

区域收集（Region-based Collection）

区域收集是一种将内存划分为多个区域的技术，每个区域可以独立进行垃圾收集。这种方法有助于更好地控制内存使用模式，并可以更灵活地调整垃圾收集策略。

2.调用命令有哪些

调优命令主要取决于您想要优化的具体方面，比如系统性能、网络配置、数据库性能等。下面列举了一些常见的调优命令及其用途，这些命令可以在Linux系统中找到，对于其他操作系统，类似的工具也存在。

系统性能调优

• top 和 htop

  • 用于实时查看系统资源使用情况，包括CPU、内存、进程等信息。
  • htop 提供了比 top 更加友好的界面和更多的功能。

• vmstat

  • 显示虚拟内存统计信息，帮助了解系统的内存使用状况。

• iostat

  • 用于监控系统输入/输出设备负载，如磁盘读写速度。

• netstat

  • 显示网络状态信息，包括连接、路由表、接口统计等。

• sysctl

  • 用于查看或设置内核参数，常用于性能调优。

• ulimit

  • 设置用户进程的资源限制，如打开文件描述符的数量等。

数据库性能调优

• MySQL/MariaDB
  • SHOW GLOBAL STATUS; 查看服务器状态变量。
  • SHOW VARIABLES; 查看服务器系统变量。
  • EXPLAIN 分析SQL查询执行计划。
• PostgreSQL
  • pg_stat_activity 监控活动会话。
  • pg_stat_statements 跟踪查询执行统计。

网络性能调优

• iperf3
  • 测试网络带宽和性能。
• ping
  • 检测网络连接状态和延迟。
• traceroute
  • 显示数据包到达目标主机所经过的路由。
• ss 和 netstat
  • 查看网络连接状态。

文件系统调优

• tune2fs
  • 用于调整ext2/ext3/ext4文件系统的参数。
• xfs_info 和 xfs_db
  • 查看和调整XFS文件系统的参数。

内存调优

• free 和 vmstat
  • 查看内存使用情况。
• /proc/meminfo
  • 详细查看内存使用信息。

安全性和访问控制调优

• iptables 或 nftables
  • 配置防火墙规则。
• selinux 或 apparmor
  • 设置强制访问控制策略。

3.常见调优工具有哪些

1. 代码性能分析工具
这些工具帮助开发者发现代码中的性能瓶颈、内存泄漏以及不必要的资源消耗。

• Chrome DevTools（浏览器调试工具）

  • 用于前端开发，分析网页性能、JS 执行时间、内存使用等。
  • 包括：Performance、Memory、Network、Rendering、Lighthouse 等面板。

• Web Vitals（前端性能监控）

  • 用于监控 Web 性能指标，如加载速度、交互响应时间、视觉稳定性等。
  • 集成到 Google Analytics 或直接通过 JavaScript 获取。

• Lighthouse（前端性能优化）

  • 一个开源工具，可以用于评估网站的性能、可访问性、SEO 和最佳实践。
  • 可以通过 Chrome DevTools、命令行工具或 CI/CD 集成使用。

• ESLint（前端代码质量工具）

  • 用于静态分析 JavaScript 和 TypeScript 代码，检测潜在的错误和不良编码习惯。
  • 可以集成到开发环境中实时提示问题，支持自定义规则。

• JProfiler（Java 性能分析）

  • 用于 Java 应用的性能调优，支持 CPU 和内存分析、线程分析等功能。
  • 提供实时的内存使用、垃圾回收和执行路径的可视化分析。

• YourKit（Java 和 .NET 性能分析）

  • 一个跨平台的性能分析工具，支持 Java 和 .NET 应用。
  • 提供内存泄漏检测、CPU 性能分析、线程分析等。

2. 系统监控和性能调优工具

这些工具用于监控操作系统、数据库等底层系统的性能，并提供调优建议。

• Prometheus + Grafana（系统监控和可视化）

  • Prometheus：用于收集系统、应用的时序数据，并进行存储和查询。
  • Grafana：将 Prometheus 收集的数据可视化，提供丰富的仪表盘和监控警报功能。
  • 适用于大规模分布式系统的监控和性能优化。

• New Relic（应用性能监控）

  • 提供全面的应用监控和性能分析，支持 Java、Node.js、Ruby 等多种开发语言。
  • 可追踪请求响应时间、数据库查询性能、外部 API 调用等。

• Datadog（云基础设施监控）

  • 提供云环境、应用程序和服务器的全面监控和性能分析。
  • 支持集成云服务（AWS、Azure、GCP）及各类容器化平台（Docker、Kubernetes）。

• Nagios（系统和网络监控）

  • 主要用于监控 IT 基础设施，检查服务器、网络设备、数据库等的健康状态。
  • 提供多种插件和集成工具，广泛应用于大中型企业。

• htop（Linux 系统性能监控）

  • 提供类似于 top 命令的进阶版本，支持多种过滤和排序选项。
  • 可以实时监控系统的 CPU、内存、进程等资源的使用情况。

• sysstat (sar)（Linux 性能监控）

  • 用于收集和报告 Linux 系统性能数据，包括 CPU 使用率、内存、磁盘 I/O、网络流量等。
  • 可用于长期性能监控和趋势分析。

• iostat（Linux I/O 性能监控）

  • 用于监控磁盘 I/O 性能，能够提供磁盘读写的详细统计数据。

3. 数据库性能调优工具

针对数据库进行性能分析和优化，帮助识别查询瓶颈、锁争用等问题。

• MySQL Workbench（MySQL 性能分析）

  • 提供可视化的数据库设计、查询性能分析、慢查询日志分析等功能。
  • 包含数据库调优工具，帮助优化查询和表结构。

• pgAdmin（PostgreSQL 性能分析）

  • PostgreSQL 的管理工具，提供对数据库的可视化管理和性能调优功能。
  • 包含查询分析器、执行计划查看器等功能，帮助优化 SQL 查询。

• Percona Toolkit（MySQL 和 MongoDB 性能工具）

  • 包含多种命令行工具，用于诊断 MySQL 和 MongoDB 性能问题。
  • 可以进行查询分析、慢查询日志分析、数据库压缩等任务。

• SQL Server Management Studio (SSMS)（SQL Server 性能优化）

  • 提供 SQL Server 的性能监控和调优功能。
  • 包含查询执行计划、索引优化和数据库健康检查工具。

4. 网络性能调优工具
用于分析网络延迟、吞吐量、丢包率等问题，优化网络性能。

• Wireshark（网络数据包分析）

  • 一个强大的网络抓包和分析工具，可以分析网络流量、延迟、协议错误等。
  • 常用于排查网络问题、性能瓶颈及安全漏洞。

• iperf（网络带宽性能测试）

  • 用于测试网络带宽性能，支持 TCP/UDP 性能测试。
  • 常用于测试不同主机或网络设备之间的带宽情况。

• PingPlotter（网络延迟分析）

  • 一个网络诊断工具，用于追踪网络路径和测量延迟，帮助找到网络瓶颈或丢包问题。

5. 前端性能调优工具

针对 Web 应用的前端性能进行优化和调优。

• Webpack Bundle Analyzer（Webpack 性能分析）

  • 可视化 Webpack 打包后的文件结构，帮助分析哪些模块占用了过多的资源。
  • 用于优化前端打包文件的大小，减少加载时间。

• Source Map Explorer（JavaScript 包分析）

  • 通过分析源映射文件，帮助开发者了解压缩和打包后的 JavaScript 文件中各模块的大小。
  • 用于分析和减少前端包的体积。

调优工具的选择取决于你的应用类型（前端、后端、数据库、系统等）和需要优化的方面（性能、内存、带宽、查询等）。使用这些工具可以帮助开发人员在不同的层面识别瓶颈并进行优化，提高应用的稳定性和性能。

4. Minor GC与Full GC分别在什么时候发生？

在Java的垃圾回收（Garbage Collection，GC）过程中，Minor GC和Full GC是两种不同类型的垃圾回收事件，它们各自有不同的触发条件和作用范围。

Minor GC（年轻代垃圾回收）

发生条件：

• 当新生代（Young Generation）中的Eden区没有足够的空间分配新的对象时，会触发Minor GC。
• 在Minor GC过程中，垃圾回收器会清理Eden区和两个Survivor区之一的对象，将存活的对象复制到另一个Survivor区，如果Survivor区的空间也不足，部分对象可能会被提升到老年代（Old Generation）。

特点：

• Minor GC的频率通常比Full GC高，因为大多数对象都是短生命周期的，很快就会变成垃圾。
• Minor GC的速度相对较快，因为它只处理较小的内存空间。

Full GC（全垃圾回收）

发生条件：

• 当老年代（Old Generation）空间不足时，可能会触发Full GC。这种情况通常发生在大量对象从新生代晋升到老年代，或者大对象直接在老年代创建时。
• 当永久代（PermGen，Java 8及以后版本称为Metaspace）空间不足时，也可能触发Full GC。
• 显式调用System.gc()方法时，JVM会尝试执行一次Full GC（虽然不推荐这样做）。
• 在某些垃圾回收器配置下，如果长时间未能成功执行Minor GC，也可能触发Full GC。

特点：

• Full GC会回收整个堆空间，包括新生代和老年代。
• Full GC通常比Minor GC耗时更长，因为它需要检查和清理更大范围的内存空间。
• Full GC可能导致应用程序暂停（Stop-The-World），影响用户体验和系统性能。

总结

• Minor GC 主要针对新生代进行垃圾回收，当Eden区满时触发，速度快，频率高。
• Full GC 则是对整个堆空间进行垃圾回收，包括新生代和老年代，当老年代空间不足时触发，速度慢，频率低，但清理彻底。
• 为了优化垃圾回收性能，可以通过调整JVM参数来控制堆内存大小、新生代和老年代的比例、选择合适的垃圾回收器等手段，以减少垃圾回收的频率和时间。

5.你知道哪些JVM性能调优参数？（简单版回答）

• 堆内存大小

  • -Xms：设置初始堆内存大小。
  • -Xmx：设置最大堆内存大小。

• 新生代大小

  • -Xmn：设置新生代的大小。
  • -XX:NewRatio=：设置新生代与老年代的比例。

• Survivor区大小

  • -XX:SurvivorRatio=：设置Eden区与Survivor区的比例。

• 垃圾回收器选择

  • -XX:+UseSerialGC：使用串行垃圾回收器。
  • -XX:+UseParallelGC：使用并行垃圾回收器。
  • -XX:+UseConcMarkSweepGC：使用CMS垃圾回收器（Java 9及以后版本已废弃）。
  • -XX:+UseG1GC：使用G1垃圾回收器。
  • -XX:+UseZGC：使用Z垃圾回收器（Java 11及以上版本）。
  • -XX:+UseShenandoahGC：使用Shenandoah垃圾回收器（Java 12及以上版本）。

• 垃圾回收日志

  • -Xlog:gc*:file=gc.log:time,uptime,pid,tid,level,tags：启用详细的垃圾回收日志记录。

• 其他调优参数

  • -XX:MaxGCPauseMillis=：设置最大垃圾回收暂停时间目标。
  • -XX:GCTimeRatio=：设置垃圾回收时间占总时间的比例。
  • -XX:+UseStringDeduplication：启用字符串去重。