拷贝数据占用空间跟大小不一样

现象分析：在生产服务中，存在部分服务在JVM参数、POD规格、物理机规格一致的情况下，负载流量差异不大的情况下，内存使用上存在较大差异。以下是对这一现象的分析和解决方案。

JVM参数收集：收集了关于JVM参数的信息，包括JVM的垃圾回收器（G1GC）、最大GC暂停时间、并行和并发GC线程数等。这些参数对JVM的性能和内存使用有重要影响。

流量情况：观察到两个实例的流量情况存在差异，这可能是导致内存使用差异的一个因素。

堆和GC分析：通过jmap命令查看了堆的使用情况，包括堆的配置信息和使用情况。发现两个实例在Young Generation和G1 Old Generation的运行情况差异很大，这直接反馈在GC上。

1. 在堆配置一致的情况下，两个实例的内存使用情况存在很大差异。

2. 通过heap dump分析，发现内存占用多的pod如果GC频次起来之后，相应的内存会降下来，因为堆中存在大量未引用和无效引用的情况。

关于G1的问题：为什么在同等条件下，内存使用差距会这么大？Eden区的分配和region的个数是由什么决定的？G1 GC频次有哪些影响因素？

解答：

1. Eden区的分配和region的个数受到JVM参数和物理机内存的影响。Eden区的大小可以通过参数NewSize和MaxNewSize来控制，而region的个数则受到HeapRegionSize、MaxHeapSize等因素的影响。

2. G1 GC频次的影响因素包括堆的配置、新生代的大小、GC策略以及应用程序的负载情况等。当Eden区空间不足时，会触发Minor GC，因此Eden区的大小也会影响GC的频次。

解决思路：

初步尝试通过调整新生代大小来观察各POD的堆使用情况。通过调整HeapRegionSize、NewSize和MaxNewSize等参数，观察runtime时GC和heap的使用情况。调整后的效果显示，新生代的整体heap占用差距大的问题得到了解决。

疑问解答：

1. POD设置的resources limit是4G，但实际监控显示HEAP的max是5个多G。这是因为JVM在运行时会自动调整堆的大小，以适应应用程序的内存需求。可以通过参数MaxHeapSize来设置最大堆大小。

2. committed mem突增的问题可能与应用程序的内存使用情况和GC策略有关。在G1垃圾回收器中，已提交的内存（committed mem）是逐步增长的，以满足应用程序的需求。关于committed值回落的现象，可能是因为应用程序的内存使用减少或者发生了GC，导致已提交的内存减少。

作者：磊叔的技术博客已经提供了一些有用的分析和解决方案。关于具体的JVM参数解释和调整方法，可以参考Oracle官方文档或其他相关资源。针对监控数据的问题，如果监控数据是准确的，那么可以通过调整JVM参数和GC策略来优化内存使用。一些疑问和建议可以根据具体情况进一步研究和探讨。