快速解读GC日志

news2024/11/26 7:30:35

本文介绍GC日志的输出格式, 以及如何解读GC日志, 从中提取有用的信息。我们通过 -XX:+UseSerialGC 选项,指定JVM使用串行垃圾收集器, 并使用下面的启动参数让 JVM 打印出详细的GC日志:

-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDateStamps
-XX:+PrintGCTimeStamps

这样配置以后,发生GC时输出的日志就类似于下面这种格式(为了显示方便,已手工折行):

2023-05-26T14:45:37.987-0200: 151.126: 
  [GC (Allocation Failure) 151.126:
    [DefNew: 629119K->69888K(629120K), 0.0584157 secs]
    1619346K->1273247K(2027264K), 0.0585007 secs] 
  [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.06 secs]

2023-05-26T14:45:59.690-0200: 172.829: 
  [GC (Allocation Failure) 172.829: 
    [DefNew: 629120K->629120K(629120K), 0.0000372 secs]
    172.829: [Tenured: 1203359K->755802K(1398144K), 0.1855567 secs]
    1832479K->755802K(2027264K),
    [Metaspace: 6741K->6741K(1056768K)], 0.1856954 secs]
  [Times: user=0.18 sys=0.00, real=0.18 secs]

上面的GC日志暴露了JVM中的一些信息。事实上,这个日志片段中发生了 2 次垃圾回收事件(Garbage Collection events)。其中一次清理的是年轻代(Young generation), 而第二次处理的是整个堆内存。下面我们来看,如何解读第一次GC事件,发生在年轻代中的小型GC(Minor GC):

2023-05-26T14:45:37.987-02001:151.1262:

[GC3(Allocation Failure4)151.126:

[DefNew5:629119K->69888K6(629120K)7, 0.0584157 secs]
1619346K->1273247K8(2027264K)9,0.0585007 secs10]

[Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.06 secs]11

  1. 2023-05-26T14:45:37.987-0200 – GC事件(GC event)开始的时间点.
  2. 151.126 – GC事件的开始时间,相对于JVM的启动时间,单位是秒(Measured in seconds).
  3. GC – 用来区分(distinguish)是 Minor GC 还是 Full GC 的标志(Flag). 这里的 GC 表明本次发生的是 Minor GC.
  4. Allocation Failure – 引起垃圾回收的原因. 本次GC是因为年轻代中没有任何合适的区域能够存放需要分配的数据结构而触发的.
  5. DefNew – 使用的垃圾收集器的名字. DefNew 这个名字代表的是: 单线程(single-threaded), 采用标记复制(mark-copy)算法的, 使整个JVM暂停运行(stop-the-world)的年轻代(Young generation) 垃圾收集器(garbage collector).
  6. 629119K->69888K – 在本次垃圾收集之前和之后的年轻代内存使用情况(Usage).
  7. (629120K) – 年轻代的总的大小(Total size).
  8. 1619346K->1273247K – 在本次垃圾收集之前和之后整个堆内存的使用情况(Total used heap).
  9. (2027264K) – 总的可用的堆内存(Total available heap).
  10. 0.0585007 secs – GC事件的持续时间(Duration),单位是秒.
  11. [Times: user=0.06 sys=0.00, real=0.06 secs] – GC事件的持续时间,通过多种分类来进行衡量:

    • user – 此次垃圾回收, 垃圾收集线程消耗的所有CPU时间(Total CPU time).
    • sys – 操作系统调用(OS call) 以及等待系统事件的时间(waiting for system event)
    • real – 应用程序暂停的时间(Clock time). 由于串行垃圾收集器(Serial Garbage Collector)只会使用单个线程, 所以 real time 等于 user 以及 system time 的总和.

通过上面的分析, 我们可以计算出在垃圾收集期间, JVM 中的内存使用情况。在垃圾收集之前, 堆内存总的使用了 1.54G (1,619,346K)。其中, 年轻代使用了 614M(629,119k)。可以算出老年代使用的内存为: 967M(990,227K)。

下一组数据( -> 右边)中蕴含了更重要的结论, 年轻代的内存使用在垃圾回收后下降了 546M(559,231k), 但总的堆内存使用(total heap usage)只减少了 337M(346,099k). 通过这一点,我们可以计算出, 有 208M(213,132K) 的年轻代对象被提升到老年代(Old)中。

这个GC事件可以用下面的示意图来表示, 上方表示GC之前的内存使用情况, 下方表示结束后的内存使用情况:

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/608437.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

postgreSQL/kingbase limit分页查询,结果乱序

postgres/kingbase limit分页查询,结果乱序 现象排查总结解决办法1.session中关闭synchronize_seqscans2.查询时带上order by 现象 我使用kingbase8,使用select * from xx limit 0,1000 每次查出来的结果都不一样。 排查 1.由于kingbase的文档较少&am…

Zinx框架学习 - 读写协程分离

Zinx - V0.7 读写协程分离 之前connection使用StartReader对客户端的数据接下来我们就要对Zinx做⼀个⼩⼩的改变,就是与客户端进修数据交互的Gouroutine由⼀个变成两个,⼀个专⻔负责从客户端读取数据,⼀个专⻔负责向客户端写数据。这么设计有…

Vue3 | Element Plus resetFields不生效

Vue3 | Element Plus resetFields不生效 1. 简介 先打开创建对话框没有问题&#xff0c;但只要先打开编辑对话框&#xff0c;后续在打开对话框就会有默认值&#xff0c;还无法使用resetFields()重置。 下面是用来复现问题的示例代码和示例GIF。 <script setup> import…

javascript基础二十一:说说你对BOM的理解,常见的BOM对象你了解哪些?

一、是什么 BOM (Browser Object Model)&#xff0c;浏览器对象模型&#xff0c;提供了独立于内容与浏览器窗口进行交互的对象 其作用就是跟浏览器做一些交互效果,比如如何进行页面的后退&#xff0c;前进&#xff0c;刷新&#xff0c;浏览器的窗口发生变化&#xff0c;滚动条…

Redis入门到实战笔记-Java客户端

这里写目录标题 哪些好用的客户端Jedis连接池 Spring Data Redis依赖修改默认序列化方式修改序列化代码&#xff1a;反序列化方式 哪些好用的客户端 Jedis 依赖&#xff1a; <dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artif…

原来!自动化测试项目--的完整测试流程是这样的……

目录 需求分析&#xff1a; 整体流程图&#xff1a; 分析流程&#xff1a; 测试设计&#xff1a; 测试分析&#xff1a; 测试设计&#xff1a; 用例设计&#xff1a; 用例执行和回归 用例执行标准 bug回归标准 补充用例 质量分析 bug定位 前端定位&#xff1a; …

Axios后端程序员快速入门简述

axios 它的底层是用了 XMLHttpRequest&#xff08;xhr&#xff09;方式发送请求和接收响应&#xff0c;xhr 相对于之前讲过的 fetch api 来说&#xff0c;功能更强大&#xff0c;但由于是比较老的 api&#xff0c;不支持 Promise&#xff0c;axios 对 xhr 进行了封装&#xff0…

qt5.15.2 配置 android

第一步 安装jdk&#xff0c;最好安装 jdk11&#xff0c;因为他是与qt5.15.2这个能匹配上的 右击电脑&#xff0c;选择属性&#xff0c;选择高级系统设置&#xff0c;选择环境变量。 点击新建&#xff0c;变量名为JAVA_HOME,变量值为java安装的路径。我的如下图 JAVA_HOME D:\P…

Lecture 4 Text Classification

目录 Classification 分类Text Classification Tasks 文本分类任务Topic Classification 主题分类Sentiment Analysis 情感分析Native-Language Identification 母语识别Natural Language Inference 自然语言推理 Building a Text Classifier 构建文本分类器Choosing a Classif…

JDK、Tomcat、Redis、MySQL集齐,教你如何搭建高效性能测试项目!

目录 前言&#xff1a; 1. JDK 的安装 2. Tomcat 的安装 3. Redis 环境搭建 4. 数据库的安装 5. WEB 项目搭建 6. 性能测试 7. 总结 前言&#xff1a; 作为一个软件工程师&#xff0c;怎能不知道如何搭建一个性能测试项目呢&#xff1f;性能测试是一个软件工程师不可或…

【Python从入门到进阶】23.urllib使用post请求百度翻译

接上篇《22、urllib库基本使用》 上一篇我们介绍了实现爬虫的必备基础——urllib库的学习。本篇我们来使用urllib实现百度翻译的效果。 一、在线翻译服务 当我们需要翻译一段文字时&#xff0c;百度翻译是一个很常用的工具。它是由百度公司开发的一款在线翻译服务&#xff0c…

k8s pv与pvc

1.前言 PV 是 Kubernetes 集群中的一种资源对象&#xff0c;它代表着一块物理存储设备&#xff0c;例如磁盘、网络存储或云存储等。PV 可以被多个 Pod 共享&#xff0c;并且可以独立于 Pod 存在。PV 可以配置不同的访问模式 (Access Modes)&#xff0c;例如 ReadWriteOnce、Re…

传输优化是非谈

曾倾向于优化异常流的做法竟然最保守&#xff0c;异常是小概率事件&#xff0c;处理它只保障可用性&#xff0c;而不是优化性能&#xff0c;恰恰需要加速大概率的正常流处理&#xff0c;数据中心传输优化投入大量精力在丢包检测和重传上的思路需重估。 为 1% 的可能性而增加的…

uniapp注册模板

注册模板 学生注册 <template><view class"content"><uni-forms ref"from" :modelValue"formData"><uni-forms-item label"学号" name"num" :rules"[{required: true,errorMessage: 学号不能为…

华为OD机试真题 Java 实现【比赛评分】【2023 B卷 100分】,附详细解题思路

一、题目描述 一个有N个选手参加比赛&#xff0c;选手编号为1~N&#xff08;3<N<100&#xff09;&#xff0c;有M&#xff08;3<M<10&#xff09;个评委对选手进行打分。打分规则为每个评委对选手打分&#xff0c;最高分10分&#xff0c;最低分1分。 请计算得分最…

OpenMMLab-AI实战营第二期——3.基于RTMPose的耳朵穴位关键点检测(Colab+MMPose)

文章目录 1. Colab和Google云端硬盘1.1 建立项目文件和jupyter文件1.2 Colab运行时选择1.3 关联Colab中的文件和Google云端硬盘的文件 2. Colab和MMPose2.1 环境配置2.2 配置文件修改 3. Colab相关知识 1. Colab和Google云端硬盘 参考&#xff1a; 利用Colab上的TPU训练Keras…

RVOS操作系统内存管理简单实现-02

RVOS操作系统内存管理简单实现-02 内存管理分类内存映射表&#xff08;Memory Map)Linker Script 链接脚本语法基于符号定义获取程序运行时内存分布 基于 Page 实现动态内存分配代码讲解调试 扩展 本系列参考: 学习开发一个RISC-V上的操作系统 - 汪辰 - 2021春 整理而来&#x…

6-3 简单贪心(思想!不难)(看看这就这?)

贪心入门 贪心概念 贪心算法(又称贪婪算法)是指&#xff0c;在对问题求解时&#xff0c;总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说&#xff0c;不从整体最优上加以考虑&#xff0c;他所做出的是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解&#x…

【自制C++深度学习推理框架】卷积层的设计思路

卷积层的设计思路 使用Im2Col来实现高性能卷积 在深度学习中实现高性能卷积有以下几个方法&#xff1a; 并行计算&#xff1a;在网络或硬件层面上&#xff0c;利用并行计算的优势对卷积过程进行加速&#xff0c;例如使用GPU。 转换卷积算法&#xff1a;卷积操作可由矩阵相乘…

【生成数据】随机漫步

使用python来生成随机漫步数据&#xff0c;再使用matplotlib将这些数据呈现出来。 随机漫步&#xff1a;每次行走都是完全随机的&#xff0c;没有明确的方向&#xff0c;结果是由一系列随机决策决定的。也可以这么认为&#xff0c;随机漫步就是蚂蚁在晕头转向的情况下&#xff…