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JVM-技术专题-GCViewer调优GC


使用GCViewer调优GC

在对 GC 调优的过程中,我们不仅需要知道 GC 的原理,更重要的是要熟练使用各种监控和分析工具,具备 GC 调优的实战能力。

CMS 和 G1 是时下使用率比较高的两款垃圾收集器,从 Java 9 开始,采用 G1 作为默认垃圾收集器,而 G1 的目标也是逐步取代 CMS。所以今天我们先来简单回顾一下两种垃圾收集器 CMS 和 G1 的区别,接着通过一个例子帮你提高 GC 调优的实战能力。

CMS VS G1

CMS 收集器将 Java 堆分为年轻代(Young)或年老代(Old)。这主要是因为有研究表明,超过 90%的对象在第一次 GC 时就被回收掉,但是少数对象往往会存活较长的时间。

CMS 还将年轻代内存空间分为幸存者空间(Survivor)和伊甸园空间(Eden)。新的对象始终在 Eden 空间上创建。一旦一个对象在一次垃圾收集后还幸存,就会被移动到幸存者空间。当一个对象在多次垃圾收集之后还存活时,它会移动到年老代。这样做的目的是在年轻代和年老代采用不同的收集算法,以达到较高的收集效率,比如在年轻代采用复制 – 整理算法,在年老代采用标记 – 清理算法。因此 CMS 将 Java 堆分成如下区域:

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与 CMS 相比,G1 收集器有两大特点:

G1 可以并发完成大部分 GC 的工作,这期间不会“Stop-The-World”。G1 使用非连续空间,这使 G1 能够有效地处理非常大的堆。此外,G1 可以同时收集年轻代和年老代。G1 并没有将 Java 堆分成三个空间(Eden、Survivor 和 Old),而是将堆分成许多(通常是几百个)非常小的区域。这些区域是固定大小的(默认情况下大约为 2MB)。每个区域都分配给一个空间。 G1 收集器的 Java 堆如下图所示:

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image.png

图上的 U 表示“未分配”区域。G1 将堆拆分成小的区域,一个最大的好处是可以做局部区域的垃圾回收,而不需要每次都回收整个区域比如年轻代和年老代,这样回收的停顿时间会比较短。具体的收集过程是:

将所有存活的对象将从收集的区域复制到未分配的区域,比如收集的区域是 Eden 空间,把 Eden 中的存活对象复制到未分配区域,这个未分配区域就成了 Survivor 空间。理想情况下,如果一个区域全是垃圾(意味着一个存活的对象都没有),则可以直接将该区域声明为“未分配”。

为了优化收集时间,G1 总是优先选择垃圾最多的区域,从而最大限度地减少后续分配和释放堆空间所需的工作量。这也是 G1 收集器名字的由来——Garbage-First。

GC调优原则

GC 是有代价的,因此我们调优的根本原则是每一次 GC 都回收尽可能多的对象,也就是减少无用功。因此我们在做具体调优的时候,针对 CMS 和 G1 两种垃圾收集器,分别有一些相应的策略。

CMS收集器

对于 CMS 收集器来说,最重要的是合理地设置年轻代和年老代的大小。年轻代太小的话,会导致频繁的 Minor GC,并且很有可能存活期短的对象也不能被回收,GC 的效率就不高。而年老代太小的话,容纳不下从年轻代过来的新对象,会频繁触发单线程 Full GC,导致较长时间的 GC 暂停,影响 Web 应用的响应时间。

G1收集器

对于 G1 收集器来说,我不推荐直接设置年轻代的大小,这一点跟 CMS 收集器不一样,这是因为 G1 收集器会根据算法动态决定年轻代和年老代的大小。因此对于 G1 收集器,我们需要关心的是 Java 堆的总大小(-Xmx)。

此外 G1 还有一个较关键的参数是-XX:MaxGCPauseMillis = n,这个参数是用来限制最大的 GC 暂停时间,目的是尽量不影响请求处理的响应时间。G1 将根据先前收集的信息以及检测到的垃圾量,估计它可以立即收集的最大区域数量,从而尽量保证 GC 时间不会超出这个限制。因此 G1 相对来说更加“智能”,使用起来更加简单。

内存调优实战

下面我通过一个例子实战一下 Java 堆设置得过小,导致频繁的 GC,我们将通过 GC 日志分析工具来观察 GC 活动并定位问题。

首先我们建立一个 Spring Boot 程序,作为我们的调优对象,代码如下:

@RestController
public class GcTestController {

private Queue objCache = new ConcurrentLinkedDeque();

@RequestMapping("/greeting")
public Greeting greeting() {
Greeting greeting = new Greeting("Hello World!");

if (objCache.size() >= 200000) {
objCache.clear();
} else {
objCache.add(greeting);
}
return greeting;
}
}

@Data
@AllArgsConstructor
class Greeting {
private String message;
}

上面的代码就是创建了一个对象池,当对象池中的对象数到达 200000 时才清空一次,用来模拟年老代对象。

用下面的命令启动测试程序:

java -Xmx32m -Xss256k -verbosegc -Xlog:gc*,gc+ref=debug,gc+heap=debug,gc+age=trace:file=gc-%p-%t.log:tags,uptime,time,level:filecount=2,filesize=100m -jar target/demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

我给程序设置的堆的大小为 32MB,目的是能让我们看到 Full GC。除此之外,我还打开了 verbosegc 日志,请注意这里我使用的版本是 Java 12,默认的垃圾收集器是 G1。

使用 JMeter 压测工具向程序发送测试请求,访问的路径是/greeting。使用 GCViewer 工具打开 GC 日志,我们可以看到这样的图:

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image.png

图中上部的蓝线表示已使用堆的大小,我们看到它周期的上下震荡,这是我们的对象池要扩展到 200000 才会清空。图底部的绿线表示年轻代 GC 活动,从图上看到当堆的使用率上去了,会触发频繁的 GC 活动。图中的竖线表示 Full GC,从图上看到,伴随着 Full GC,蓝线会下降,这说明 Full GC 收集了年老代中的对象。

基于上面的分析,我们可以得出一个结论,那就是 Java 堆的大小不够。我来解释一下为什么得出这个结论:

GC 活动频繁:年轻代 GC(绿色线)和年老代 GC(黑色线)都比较密集。这说明内存空间不够,也就是 Java 堆的大小不够。Java 的堆中对象在 GC 之后能够被回收,说明不是内存泄漏。

我们通过 GCViewer 还发现累计 GC 暂停时间有 55.57 秒,如下图所示:

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image.png

因此我们的解决方案是调大 Java 堆的大小,像下面这样:

java -Xmx2048m -Xss256k -verbosegc -Xlog:gc*,gc+ref=debug,gc+heap=debug,gc+age=trace:file=gc-%p-%t.log:tags,uptime,time,level:filecount=2,filesize=100m -jar target/demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

生成的新的 GC log 分析图如下:

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image.png

你可以看到,没有发生 Full GC,并且年轻代 GC 也没有那么频繁了,并且累计 GC 暂停时间只有 3.05 秒。

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image.png

总结

对于 CMS 来说,我们要合理设置年轻代和年老代的大小。你可能会问该如何确定它们的大小呢?这是一个迭代的过程,可以先采用 JVM 的默认值,然后通过压测分析 GC 日志。

如果我们看年轻代的内存使用率处在高位,导致频繁的 Minor GC,而频繁 GC 的效率又不高,说明对象没那么快能被回收,这时年轻代可以适当调大一点。

如果我们看年老代的内存使用率处在高位,导致频繁的 Full GC,这样分两种情况:如果每次 Full GC 后年老代的内存占用率没有下来,可以怀疑是内存泄漏;如果 Full GC 后年老代的内存占用率下来了,说明不是内存泄漏,我们要考虑调大年老代。

对于 G1 收集器来说,我们可以适当调大 Java 堆,因为 G1 收集器采用了局部区域收集策略,单次垃圾收集的时间可控,可以管理较大的 Java 堆。