通过GC调优，我成功地获得了实时java应用程序的性能，并避免了可识别的GC暂停。但是，这可以容纳大约20 GB的堆空间。
硬件成本的降低使100GB的RAM机器也变得负担得起。但是，由于GC暂停，Java仍然存在，更高的堆大小（如50GB）可能会让您经常陷入噩梦。
我知道有诸如堆外和分布式堆之类的选项。但是，堆外有一个缺点，即分散堆一方面增加了维护成本。此外，在分布式堆中，您实际上并没有完全利用RAM（比如64GB），而现在RAM作为商品越来越普遍。
因此，为了充分利用RAM的潜力，Java应用程序的垂直扩展有哪些好的解决方案？
我正在开发一个名为Banana的原始集合库。Banana正好解决了这些问题。它很快支持LinkedLists、HashMaps和可能的其他数据结构，而不需要保留N个对象的开销。基本上，整个存储可以在一个int[]数组（或多个）内。
虽然我还没有正式发布它，但它的大部分都经过了良好的测试，我已经在144GB RAM的服务器上成功运行了它，在没有任何GC暂停的情况下保持了快速一致的性能。
查看这个哈希图基准测试，了解如何使用Banana存储数据以及它的垂直扩展能力。
https://github.com/omry/banana/wiki/Long-to-fixed-size-object-benchmark
有关详细信息，请参阅wiki。
垃圾回收时间是堆中活动对象数量的函数。这意味着，如果你的分配率很高，但活动对象的数量总是很低，你可以使用你想要的RAM，而不会有明显的停顿。
对于槽式收集器（-XX:+UseParallelOldGC），这种说法尤其正确。
如果您使用CMS，那么您可能需要检查其增量模式（-XX:+CMSIncrementalMode）。它将触发较小的CMS周期来清理堆的一小部分，同时利用硬件并且没有STW暂停。
如果CMS不是一个选项，那么您应该看看G1（-XX:+UseG1GC），它是一个为大型堆设计的新垃圾回收器。其原理是：在每个循环中只清理堆的几个区域，但要确保这些区域包含大量死对象（快速获得）。
希望能有所帮助！
来源：
- http://www.infoq.com/articles/G1-One-Garbage-Collector-To-Rule-Them-All
- http://jvm-options.tech.xebia.fr/
我对JVM的堆大小进行了一些研究。您可以在此处和此处阅读更多详细信息。
主要结论：年轻气相色谱停顿有常量和变量两个组成部分。
恒定组件取决于旧的空间大小，对于64GiB，我预计它是80ms-120ms（取决于硬件）。
可变分量取决于对象在年轻空间中的生存（因此它从一个集合变为另一个集合）。它确实是特定于应用程序的，但您通常可以通过减少年轻空间来减少它（以更频繁的暂停为代价）。
在你的情况下，4 GiB的年轻空间，你有500毫秒。假设可变分量为400ms，如果将年轻空间减少到1GiB，则应该有约200ms的暂停（但每秒2次）。
另一种方法是使用更多的CPU内核，年轻的GC并行性非常好。