豆包 3个不同规模电商秒杀系统的JVM优化实践案例，均聚焦秒杀场景高频的Full GC频繁、响应延迟等问题，结合实际故障场景给出调优方案和效果，具有较强参考性

以下是3个不同规模电商秒杀系统的JVM优化实践案例，均聚焦秒杀场景高频的Full GC频繁、响应延迟等问题，结合实际故障场景给出调优方案和效果，具有较强参考性：

1. 中小电商秒杀（8核16G服务器）：解决Full GC频繁致请求超时

• 背景与问题：该平台秒杀高峰期QPS达10万+，系统频繁卡顿。监控显示每30秒触发一次Full GC，单次停顿达800ms，请求超时率达5%。经jstat工具和MAT分析，是新生代空间不足，大量秒杀临时订单对象提前晋升老年代，导致老年代快速被占满。
• 优化措施：一是固定堆内存并调整新生代比例，配置 -Xms10G -Xmx10G -XX:NewRatio=1 -XX:SurvivorRatio=8 ，让新生代和老年代占比1:1，最大化Eden区容纳临时对象；二是改用G1收集器，配置 -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=70 ，控制GC停顿并提前触发并发回收。
• 优化效果：Full GC频率降至2小时/次，单次停顿控制在80ms内，秒杀超时率降至0.1%。
  2. 中大型电商618秒杀（8核32G服务器）：解决Full GC引发的服务雪崩
• 背景与问题：秒杀期间每秒订单量达10万，系统每3分钟触发一次Full GC，单次暂停4.8秒，还引发Redis缓存雪崩，订单丢失率15%。根源是堆内存分配不合理，新生代过小，且原CMS收集器导致内存碎片化严重。
• 优化措施：采用G1收集器并精细化配置参数，启动命令为 java -jar seckill.jar -Xms24G -Xmx24G -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45 -XX:G1ReservePercent=15 ，同时设置GC线程数适配CPU核心。另外通过 -XX:G1HeapRegionSize=16m ，避免大对象过早进入老年代。
• 优化效果：优化后彻底杜绝Full GC，最大STW时间仅198ms，订单处理峰值从8万/秒提升至24万/秒，CPU占用率也从75%降至65%。
  3. 小型秒杀系统（基础配置服务器）：解决Young GC毛刺问题
• 背景与问题：该系统初始JVM配置为 -Xms4g -Xmx4g -XX:+UseG1GC ，秒杀高峰期Young GC耗时120ms，频率达15次/分钟，还出现400ms响应毛刺。分析GC日志发现是Eden区仅800MB，无法承载瞬时流量的临时对象。
• 优化措施：针对性调整G1收集器的新生代占比，配置 -XX:G1NewSizePercent=40 -XX:G1MaxNewSizePercent=60 ，扩大新生代空间；同时开启并行引用处理，添加 -XX:+ParallelRefProcEnabled 提升回收效率。
• 优化效果：Young GC耗时降至35ms，秒杀时的响应毛刺现象完全消失，系统稳定性显著提升。