JVM实战篇：GC调优

一.GC调优的核心指标

1.1吞吐量（Throughput）

1.2延迟（Latency）

1.3内存使用量

二.GC调优的方法

2.1监控工具

Jstat工具

VisualVm插件

Prometheus + Grafana

2.2诊断原因

GC日志

GC Viewer

GCeasy

2.3常见的GC模式

正常情况

缓存对象过多

内存泄漏

持续的FULL GC

元空间不足导致的FULL GC

三.修复GC问题

3.1优化基础JVM参数

参数1 ： -Xmx 和 –Xms

参数2 ： -XX:MaxMetaspaceSize 和 –XX:MetaspaceSize

参数3 ： -Xss虚拟机栈大小

不建议手动设置的参数

其他参数

3.2垃圾回收器的选择

GC调优

GC调优指的是对垃圾回收（Garbage Collection）进行调优。GC调优的主要目标是避免由垃圾回收引起程序性能下降。

GC调优的核心分成三部分：

通用JVM参数的设置。
特定垃圾回收器的JVM参数的设置。
解决由频繁的FULL GC引起的程序性能问题。

GC调优没有唯一的标准答案，如何调优与硬件、程序本身、使用情况均有关系，重点学习调优的工具和方法。

一.GC调优的核心指标

所以判断GC是否需要调优，需要从三方面来考虑，与GC算法的评判标准类似：

1.1吞吐量（Throughput）

吞吐量分为业务吞吐量和垃圾回收吞吐量

业务吞吐量指的在一段时间内，程序需要完成的业务数量。比如企业中对于吞吐量的要求可能会是这样的：

支持用户每天生成10000笔订单
在晚上8点到10点，支持用户查询50000条商品信息

保证高吞吐量的常规手段有两条：

优化业务执行性能，减少单次业务的执行时间
优化垃圾回收吞吐量

垃圾回收吞吐量指的是 CPU 用于执行用户代码的时间与 CPU 总执行时间的比值，即吞吐量 = 执行用户代码时间 /（执行用户代码时间 + GC时间）。吞吐量数值越高，垃圾回收的效率就越高，允许更多的CPU时间去处理用户的业务，相应的业务吞吐量也就越高。

1.2延迟（Latency）

延迟指的是从用户发起一个请求到收到响应这其中经历的时间。

延迟 = GC延迟 + 业务执行时间，所以如果GC时间过长，会影响到用户的使用。

1.3内存使用量

内存使用量指的是Java应用占用系统内存的最大值，一般通过JVM参数调整，在满足上述两个指标的前提下，这个值越小越好。

通常这3个指标不能同时兼顾

二.GC调优的方法

2.1监控工具

Jstat工具

无法精确到GC产生的时间，只能用于判断GC是否存在问题

VisualVm插件

Prometheus + Grafana

2.2诊断原因

GC日志

通过GC日志，可以更好的看到垃圾回收细节上的数据，同时也可以根据每款垃圾回收器的不同特点更好地发现存在的问题。

使用方法（JDK 8及以下）：-XX:+PrintGCDetails -Xloggc:文件名
使用方法（JDK 9+）：-Xlog:gc*:file=文件名

注： -verbose:gc 是将GC日志输出到控制台上，而上面是将GC日志单独输出到一个文件

GC Viewer

GCViewer是一个将GC日志转换成可视化图表的小工具，github地址：https://github.com/chewiebug/GCViewer

使用方法：java -jar gcviewer的jar包日志文件.log

GCeasy

GCViewer是将GC日志可视化，而GCeasy是业界首款使用AI机器学习技术在线进行GC分析和诊断的工具。定位内存泄漏、GC延迟高的问题，提供JVM参数优化建议，支持在线的可视化工具图表展示。官方网站：Universal JVM GC analyzer - Java Garbage collection log analysis made easy (gceasy.io)

2.3常见的GC模式

正常情况

特点：呈现锯齿状，对象创建之后内存上升，一旦发生垃圾回收之后下降到底部，并且每次下降之后的内存大小接近，存留的对象较少。

缓存对象过多

特点：呈现锯齿状，对象创建之后内存上升，一旦发生垃圾回收之后下降到底部，并且每次下降之后的内存大小接近，处于比较高的位置。

问题产生原因：程序中保存了大量的缓存对象，导致GC之后无法释放，可以使用MAT或者HeapHero等工具进行分析内存占用的原因。

内存泄漏

特点：呈现锯齿状，每次垃圾回收之后下降到的内存位置越来越高，最后由于垃圾回收无法释放空间导致对象无法分配产生OutOfMemory的错误。

问题产生原因：程序中保存了大量的内存泄漏对象，导致GC之后无法释放，可以使用MAT或者HeapHero等工具进行分析是哪些对象产生了内存泄漏。

持续的FULL GC

特点：在某个时间点产生多次Full GC，CPU使用率同时飙高，用户请求基本无法处理。一段时间之后恢复正常。

问题产生原因：在该时间范围请求量激增，程序开始生成更多对象，同时垃圾收集无法跟上对象创建速率，导致持续地在进行FULL GC。

元空间不足导致的FULL GC

特点：堆内存的大小并不是特别大，但是持续发生FULL GC。

问题产生原因：元空间大小不足，超过了Java虚拟机设置的阈值，导致持续FULL GC回收元空间的数据。

三.修复GC问题

解决GC问题的手段中，前三种是比较推荐的手段，第四种仅在前三种无法解决时选用：

3.1优化基础JVM参数

参数1 ： -Xmx 和 –Xms

-Xmx参数设置的是最大堆内存，但是由于程序是运行在服务器或者容器上，计算可用内存时，要将元空间、操作系统、其它软件占用的内存排除掉。

案例：服务器内存4G，操作系统+元空间最大值+其它软件占用1.5G，-Xmx可以设置为2g。

最合理的设置方式应该是根据最大并发量估算服务器的配置，然后再根据服务器配置计算最大堆内存的值。

-Xms用来设置初始堆大小，建议将-Xms设置的和-Xmx一样大，有以下几点好处：

运行时性能更好，堆的扩容是需要向操作系统申请内存的，这样会导致程序性能短期下降。
可用性问题，如果在扩容时其他程序正在使用大量内存，很容易因为操作系统内存不足分配失败。
启动速度更快，Oracle官方文档的原话：如果初始堆太小，Java 应用程序启动会变得很慢，因为 JVM 被迫频繁执行垃圾收集，直到堆增长到更合理的大小。为了获得最佳启动性能，请将初始堆大小设置为与最大堆大小相同。

参数2 ： -XX:MaxMetaspaceSize 和 –XX:MetaspaceSize

-XX:MaxMetaspaceSize=值参数指的是最大元空间大小，默认值比较大，如果出现元空间内存泄漏会让操作系统可用内存不可控，建议根据测试情况设置最大值，一般设置为256m。当元空间大小超过这个值时，会抛出OutOfMemoryError。
-XX:MetaspaceSize=值参数指的是到达这个值之后会触发FULL GC（指的不是初始元空间大小），后续什么时候再触发JVM会自行计算。如果设置为和MaxMetaspaceSize一样大，就不会FULL GC，但是对象也无法回收。

参数3 ： -Xss虚拟机栈大小

如果我们不指定栈的大小，JVM 将创建一个具有默认大小的栈。大小取决于操作系统和计算机的体系结构。比如Linux x86 64位： 1MB，如果不需要用到这么大的栈内存，完全可以将此值调小节省内存空间，合理值为256k – 1m之间。

使用：-Xss256k

不建议手动设置的参数

由于JVM底层设计极为复杂，一个参数的调整也许让某个接口得益，但同样有可能影响其他更多接口。

-Xmn 年轻代的大小，默认值为整个堆的1/3，可以根据峰值流量计算最大的年轻代大小，尽量让对象只存放在年轻代，不进入老年代。但是实际的场景中，接口的响应时间、创建对象的大小、程序内部还会有一些定时任务等不确定因素都会导致这个值的大小并不能仅凭计算得出，如果设置该值要进行大量的测试。G1垃圾回收器尽量不要设置该值，G1会动态调整年轻代的大小。
‐XX:SurvivorRatio 伊甸园区和幸存者区的大小比例，默认值为8。
‐XX:MaxTenuringThreshold 最大晋升阈值，年龄大于此值之后，会进入老年代。另外JVM有动态年龄判断机制：当 survior 区域的存活对象的总大小占用了 survior 区域大小的50%（可以通过参数指定），那么此时将按照这些对象的存活年龄从小到大排序，然后依次累加，当累加到对象大小超过50%，则将大于等于当前对象年龄的存活对象全部挪到老年代。

其他参数

-XX:+DisableExplicitGC 禁止在代码中使用System.gc()， System.gc()可能会引起FULL GC，在代码中尽量不要使用。使用DisableExplicitGC参数可以禁止使用System.gc()方法调用。
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 发生OutOfMemoryError错误时，自动生成hprof内存快照文件。
-XX:HeapDumpPath= 指定hprof文件的输出路径。
打印GC日志
- JDK8及之前： -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:文件路径
- JDK9及之后： -Xlog:gc*:file=文件路径