JVM虚拟机系统性学习-JVM调优之通过gceasy分析GC日志对堆、元空间、线程堆栈和垃圾回收器进行调优

news2024/9/23 1:21:06

通过 gceasy工具对生成的 GC 日志进行分析

这里使用的 JDK 版本为 JDK8！

在分析 GC 日志时，可以同时采用多种工具（Arthas、gceasy、JVM 连接 Graphana 监控）进行分析，避免某种工具分析不准确

gceasy 每个月只可以免费分析 5 个 gc 日志，因此要节约机会！hhh！

我们先将 gc.log 文件放入 gceasy 中进行分析，分析结果如下：

首先是 JVM 内存大小，可以看到新生代分配了 624 mb，而 Peak 也就是峰值也达到了 624 mb，说明新生代很容易就被占满了，而对于元空间 Meta Space 来说，分配了 1 个 gb，而峰值才使用了 59 mb，因此元空间分配的大小也不合理，对于 JDK8 来说，如果不指定元空间的大小，默认元空间的最大值是系统内存的大小，在 64 位操作系统中，元空间默认初始值为 21MB，如果初始未给定的元空间的大小，导致初始元空间过小，会 频繁触发 Full GC 来调高元空间大小

在这里插入图片描述

接下来看一些关键的性能指标，可以看到 Avg Pause GC Time 也就是平均 GC 时间为 10 ms，最大 GC 时间为 190 ms，这些参数目前看来也正常，没有出现过长的 GC 时间

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接下来看一下 GC 持续时间的一些情况，可以看到在系统刚开始就发生了几次 Full GC，这是很严重的问题，可以看到这三次 Full GC 产生的原因分别是：Metadata GC Threashold 和 Ergonomics，即元空间超过阈值，Ergonomics 的含义是自动调节 GC 暂停时间和吞吐量从而产生的 GC，是虚拟机中对性能的优化，那么因为 Ergonomics 产生的 GC 我们可以不管，总结一下这几次 Full GC 产生的原因就是 元空间超过阈值！

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最后我们可以看一下 GC 的指标，可以看到 Full GC 总共发生了 6 次，还是比较多的，需要控制一下 Full GC 的次数，因为 Full GC 对系统性能影响是比较大的

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上边我们已经通过 gceasy 分析了 gc 日志了，存在的问题主要有以下几点：

Meta Space 空间分配不合理
Full GC 产生次数过多

堆和元空间优化

那么优化参数我们从 堆空间、元空间、新生代 3 个方面进行入手，参数调整如下：

-Xms1096m -Xmx1096m -Xmn408m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=128m

堆空间通过 -Xms -Xmx 来进行调整，为了尽量避免 Full GC，堆空间可以设置为 Full GC 后老年代空间占用的 3-4 倍 ，这样的话一般可以避免老年代空间不足从而导致 Full GC 的情况，最好设置为 8 的整数倍，我们通过上边 easygc 分析中的 JVM Memory Size 得知，老年代的峰值为 274mb，因此这里设置堆空间大小为 274 * 4 = 1096 mb，设置堆空间为 Full GC 后老年代对象的 4 倍大小
元空间通过 -XX:MetaspaceSize=N 来设置，这里设置元空间大小为 128 mb
新生代通过 -Xmn 来设置，新生代可以设置为 Full GC 后老年代空间占用的 1-1.5 倍 ，即 274 * 1.5 = 411 mb，最好设置为 8 的整数倍，因此改为 408 mb

可以看到优化后，JVM 内存的使用更加合理了，新生代也没有超过分配的内存大小，如下图：

在这里插入图片描述

并且 Full GC 的次数为 0

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这里需要注意的是，如果使用 Docker 部署的 java 应用，可以在 Dockerfile 中设置 JVM 的参数，并且在启动的时候，尽量去将 JVM 参数打印出来，确保设置的参数生效！

线程堆栈优化

上边对 JVM 中的堆和方法区的大小进行了优化，接下来看一下如何对 JVM 中的线程堆栈进行优化

JDK5.0 后每个线程堆栈大小为 1M，在相同物理内存下，线程堆栈越小，就能生成更多的线程，但是操作系统对一个进程内的线程数量还是有限制的，如果堆栈不是很深可以设置 256k，如果是很大的应用可以使用 512k

对于平常的系统来说，是不需要进行线程堆栈的优化的，但是如果开发一些中间件的话，需要创建出很多的线程，那么对于线程堆栈的优化还是比较有必要的，线程堆栈大小设置通过 -Xss 进行设置

-Xms1096m -Xmx1096m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=128m -Xss512k

垃圾回收器组合优化

吞吐量优先：Parallel Scavenge + ParallelOldGC
响应时间优先（低延迟）：ParNew + CMS

G1 垃圾回收器

G1 兼顾了吞吐量和响应时间，尤其在大内存的情况下比较好，配置 G1 只需要 3 步：

开启 G1 垃圾收集器
设置堆内存
设置最大的停顿时间

 # 设置堆、元空间大小
 -Xms256m -Xmx256m -XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=128m -Xss512k
 # 开启 G1
 -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=100
  # 开启 GC 日志创建更详细的 GC 日志
 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps，-XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:./logs/gc.log