Java性能-回收算法-Throughout回收算法

news2024/11/16 18:43:21

垃圾回收算法

理解Throughput回收器

回收器三个基本操作——回收
找到不使用的对象
释放内存
压缩堆碎片
Minor GC和Full GC,每个操作都会标记,释放和压缩对应的目标分代
[63.205s][info][gc,start ] GC(13) Pause Full (Ergonomics)
[63.205s][info][gc,phases,start] GC(13) Marking Phase
[63.314s][info][gc,phases ] GC(13) Marking Phase 109.273ms
[63.314s][info][gc,phases,start] GC(13) Summary Phase
[63.316s][info][gc,phases ] GC(13) Summary Phase 1.470ms
[63.316s][info][gc,phases,start] GC(13) Adjust Roots
[63.331s][info][gc,phases ] GC(13) Adjust Roots 14.642ms
[63.331s][info][gc,phases,start] GC(13) Compaction Phase
[63.482s][info][gc,phases ] GC(13) Compaction Phase 1150.792ms
[64.482s][info][gc,phases,start] GC(13) Post Compact
[64.546s][info][gc,phases ] GC(13) Post Compact 63.812ms
[64.546s][info][gc,heap ] GC(13) PSYoungGen: 15808K->0K(339456K)
[64.546s][info][gc,heap ] GC(13) ParOldGen: 457753K->392528K(554432K)
[64.546s][info][gc,metaspace ] GC(13) Metaspace: 56728K->56728K(115392K)
[64.546s][info][gc ] GC(13) Pause Full (Ergonomics)
462M->383M(872M) 1336.708ms
[64.546s][info][gc,cpu ] GC(13) User=4.446s Sys=0.01s Real=1.34s
通过gc数据可以看到对程序的影响

堆大小的自适应优化和静态优化

围绕停顿时间进行throughput回收器进行优化
1、时间和空间的取舍,更大的堆会消耗更多的内存,好处是应用程序有更高的吞吐量
2、执行GC所需的时间长度,增加堆大小可以减少full gc,但是gc时间长,增加整体平均时间(平均时间的重要性)

通常不设置MaxGCPauseMillis标志,设置合理的值,如果顾小则会发生老年代很小

下图展示通过增加堆的方式提升程序的吞吐量

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