JVM优化，虽然在很多地方提及，在我的实际开发工程中却很少用到，我看来主要有以下几个原因
- 机器性能足够，暂时不用考虑这方面优化。
- 业务不在意此方面，可能不影响他们业务就不会放入他们计划。
- 整个项目希望更关注于业务方面。
总之就是一句话，没有出问题，就不是问题。 实际真的如此吗？ 在资源不足的时候，在程序业务量并发的时候，这种情况可能就会让你重视起这一块的优化了。
或许我们都知道JVM内存模型有如下分区，但是实际优化又该怎么做呢？
JVM（Java Virtual Machine）内存模型是 Java 虚拟机对内存进行管理的一种抽象模型，它将 JVM 内部的内存分为以下几个区域：
程序计数器（Program Counter Register）：用于记录当前线程执行的字节码行号，也可以称为指令指针。
虚拟机栈（JVM Stack）：用于存储方法调用的局部变量、方法参数、返回值以及操作数栈等数据。每个线程都有自己的虚拟机栈。
本地方法栈（Native Method Stack）：与虚拟机栈类似，用于存储本地方法（Native Method）的数据。
堆（Heap）：用于存储对象实例以及数组等数据。堆是 Java 虚拟机所管理的内存中最大的一块。
方法区（Method Area）：用于存储类信息、常量、静态变量等数据。在 Java 虚拟机规范中，方法区被划分为常量池（Constant Pool）和运行时常量池（Runtime Constant Pool）两部分。
运行时常量池（Runtime Constant Pool）：在 Java 虚拟机规范中，它是方法区的一部分。用于存储字面量、符号引用等常量信息。在类加载后，将常量池中的符号引用替换为直接引用。
这一大堆描述，我们可能也知道一些优化的事项：
- 优化垃圾回收器的选择
- 减少GC,调整GC参数，通过调整如-Xmx（最大堆大小）、-Xms（初始堆大小）、-XX:+UseG1GC等参数来优化GC性能
- 堆内存分代大小比例调整
- 优化I/O等等
然而实际上我们对JVM优化是一个漫长的过程，需要监控应用具体的运行情况，找出瓶颈，再对症下药，这个关乎于具体业务的影响。
总之一个原则，抛开业务不谈优化。