本文从JVM内存分区对应关系入手，拆解了基础参数调整步骤、分场景优化方案、调优工具选型和常见配置坑点，指出合理配置JVM内存参数可降低30%的Full GC频率，80%的线上内存溢出问题可通过参数优化提前规避，生产环境建议将初始堆与最大堆内存设为相同值，同时结合业务场景选择对应的GC收集器和参数配置方案。

本文围绕Java服务器卡顿优化展开，从溯源诊断、分层调优到监控预警拆解核心诱因与落地方案，结合权威报告数据指出分层优化效率是单一参数调整的3倍，分代回收可将GC卡顿频次降低41%，提供从内存、线程、IO到集群的全链路优化实战路径，帮助企业降低卡顿频次提升应用稳定性

这篇指南从内存占用与包体积两大核心维度，详解Java项目大小修改的全流程方案，涵盖编译期、运行时及容器化场景的优化策略，结合权威行业报告数据与实操对比表格，梳理常见优化误区并给出落地避坑指南，帮助开发团队高效完成Java项目大小精简与资源配置调整。