文章目錄

• 案例背景
• 特殊的電商大促場景
• 抗住大促的瞬時壓力需要幾臺機器？
• 大促高峰期訂單系統的內存使用模型估算
• 內存到底該如何分配？
• 新生代垃圾回收優化之一：Survivor空間夠不夠
• 新生代對象躲過多少次垃圾回收后進入老年代？
• 多大的對象直接進入老年代？
• 指定垃圾回收器
• 思考

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案例背景

按照慣例，我們接下來會用案例驅動來帶著大家分析到底該如何在特定場景下，預估系統的內存使用模型

然后合理優化新生代、老年代、Eden和Survivor各個區域的內存大小，接著再盡量優化參數避免新生代的對象進入老年代，盡量讓對象留在新生代里被回收掉。

我們這里的背景是電商系統，電商系統

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總結

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