JMeter内存设置对性能影响较大，合理配置可显著提升测试效率和稳定性，不当设置可能导致内存溢出、性能下降等问题。具体影响如下：
- 内存不足导致性能瓶颈：若堆内存（-Xms和-Xmx参数）设置过小，JMeter在处理大量请求、参数化数据或复杂逻辑时，易因内存不足触发垃圾回收（GC）频繁，甚至抛出“Java heap space”错误，导致测试中断或结果不准确。
- 内存过大影响资源利用率：若堆内存设置过大（超过物理内存的70%~80%），会占用过多系统资源，导致JVM垃圾回收时间增长，反而降低性能，还可能引发系统卡顿。
- 非堆内存（Metaspace）配置影响：若存在大量类加载或动态代理等操作，需适当增加元空间大小（-XX:MaxMetaspaceSize参数），否则可能导致Metaspace溢出，影响JMeter运行。
建议：根据测试场景复杂度、硬件资源调整内存参数，简单场景可设为-Xms1g -Xmx2g，复杂高并发场景可逐步增加至-Xms4g -Xmx8g，同时需监控内存使用情况，避免过度分配。
