云服务器
大公司的Java服务机器配置通常需要根据业务场景、流量规模、性能要求等因素综合考虑。以下是一个通用的配置参考框架，适用于高并发、高可用的生产环境：
1. 基础配置参考（单台服务器）
| 组件 | 推荐配置 | 说明 |
|---|---|---|
| CPU | 16核~32核（Intel Xeon Gold 或 AMD EPYC） | 高频核心优先，Java服务对单线程性能敏感（如GC、同步操作）。多核适合并行计算或微服务场景。 |
| 内存 | 64GB~256GB DDR4 ECC | 堆内存分配建议不超过物理内存的70%（预留空间给OS、JVM非堆内存、其他进程）。例如：-Xmx48g。 |
| 磁盘 | NVMe SSD（1TB~2TB） | 高IOPS和低延迟，日志、临时文件、数据缓存等场景需要。分布式存储可忽略本地磁盘容量。 |
| 网络 | 10Gbps~25Gbps 网卡 | 高吞吐服务（如API网关、消息队列）需更高带宽。跨机房部署注意延迟。 |
| OS | Linux（CentOS/RHEL 8+、AlmaLinux、Ubuntu LTS） | 优化内核参数（如vm.swappiness、ulimit、TCP协议栈）。 |
2. JVM参数优化建议
# 基础示例（JDK 11+）
java -server -Xms48g -Xmx48g -XX:MaxMetaspaceSize=1g
-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:ParallelGCThreads=8
-XX:ConcGCThreads=4 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-Dfile.encoding=UTF-8 -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom- GC选择：G1GC（默认）或 ZGC/Shenandoah（低延迟场景）。
- 堆内存：
-Xms和-Xmx设为相同值避免动态调整开销。 - 监控：添加
-XX:+FlightRecorder或-javaagent:/path/to/agent.jar（如Prometheus JMX Exporter）。
3. 不同场景的配置调整
3.1 计算密集型服务（如交易系统、算法服务）
- CPU：32核+，优先高频CPU（如Intel 3.5GHz+）。
- JVM：减少GC线程数（避免争抢计算资源），启用
-XX:+UseNUMA。
3.2 高并发Web服务（如Spring Cloud微服务）
- 内存：128GB+，堆外内存需关注（Netty、gRPC等框架可能占用Direct Memory）。
- 网络：启用TCP快速打开（
net.ipv4.tcp_fastopen=3），调整连接数限制。
3.3 大数据处理（如Spark/Flink）
- 本地磁盘：多块NVMe SSD做RAID 0或JBOD。
- JVM：减少堆内存占比（如50%），预留更多内存给堆外（Off-Heap）操作。
4. 集群与高可用设计
- 容器化：Kubernetes + Docker（资源隔离，动态伸缩）。
- 服务网格：Istio/Linkerd（流量管理、熔断）。
- 冗余：单服务至少3节点+跨可用区部署，避免单点故障。
5. 监控与调优工具
- APM：SkyWalking、Arthas、Datadog。
- 日志：ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）。
- Profiling：Async-Profiler、JMC（Java Mission Control）。
6. 云服务商参考（AWS示例）
| 服务类型 | 实例类型 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 通用型 | m6i.2xlarge（8vCPU/32GB） | 中小规模服务 |
| 计算优化型 | c6i.4xlarge（16vCPU/32GB） | 高CPU负载 |
| 内存优化型 | r6i.8xlarge（32vCPU/256GB） | 缓存服务（Redis、Ehcache） |
关键注意事项
- 压测验证：通过JMeter/Gatling模拟流量，观察CPU、GC、网络瓶颈。
- 动态扩展：云环境建议使用自动伸缩组（Auto Scaling Group）。
- 版本选择：JDK优先选择LTS版本（如11、17），避免使用过时版本（如JDK 8需额外调优）。
根据实际业务需求灵活调整配置，初期可从小规模开始，逐步扩容。