之前项目中遇到的情况的总结记录，以及一点感悟
一. 参数基本策略
各分区的大小对GC的性能影响很大。如何将各分区调整到合适的大小，分析活跃数据的大小是很好的切入点。
活跃数据的大小是指，应用程序稳定运行时长期存活对象在堆中占用的空间大小，也就是Full GC后堆中老年代占用空间的大小。可以通过GC日志中Full GC之后老年代数据大小得出，比较准确的方法是在程序稳定后，多次获取GC数据，通过取平均值的方式计算活跃数据的大小。活跃数据和各分区之间的比例关系如下:
空间 倍数
总大小 3-4 倍活跃数据的大小
新生代 1-1.5 活跃数据的大小
老年代 2-3 倍活跃数据的大小
永久代 1.2-1.5 倍Full GC后的永久代空间占用
例如，根据GC日志获得老年代的活跃数据大小为300M，那么各分区大小可以设为：
总堆：1200MB = 300MB × 4
新生代：450MB = 300MB × 1.5
老年代： 750MB = 1200MB - 450MB*
这部分设置仅仅是堆大小的初始值，后面的优化中，可能会调整这些值，具体情况取决于应用程序的特性和需求。
二. GC优化一般步骤可以概括为：确定目标、优化参数、验收结果.
明确应用程序的系统需求是性能优化的基础，系统的需求是指应用程序运行时某方面的要求，譬如：
高可用，可用性达到几个9。
低延迟，请求必须多少毫秒内完成响应。
高吞吐，每秒完成多少次事务。
此处我们关注高可用和低延迟两项指标. 优化GC时间和频率, 以提高响应时间和可用性.
以下通过三个案例来时间以上优化和基本原则. 其使用的垃圾回收器均为ParNew+CMS，CMS失败时Serial Old替补.
1. Major GC和Minor GC频繁
确定目标
服务情况：Minor GC每分钟100次 ，Major GC每4分钟一次，单次Minor GC耗时25ms，单次Major GC耗时200ms，接口响应时间50ms。 降低其频率和时间.
优化
首先优化Minor GC频繁问题。通常情况下，由于新生代空间较小，Eden区很快被填满，就会导致频繁Minor GC，因此可以通过增大新生代空间来降低Minor GC的频率。例如在相同的内存分配率的前提下，新生代中的Eden区增加一倍，Minor GC的次数就会减少一半。
但是有个疑问: 扩容Eden区虽然可以减少Minor GC的次数，但会增加单次Minor GC时间么？如果单次Minor GC时间也增加，很难保证最后的优化效果。我们结合下面情况来分析，单次Minor GC时间主要受哪些因素影响？是否和新生代大小存在线性关系？
首先，单次Minor GC时间由以下两部分组成：T1（扫描新生代）和 T2（复制存活对象到Survivor区）如下图。（注：这里为了简化问题，我们认为T1只扫描新生代判断对象是否存活的时间，其实该阶段还需要扫描部分老年代，后面案例中有详细描述.）
图片.png
可见，扩容后，Minor GC时增加了T1（扫描时间），但省去T2（复制对象）的时间，更重要的是对于虚拟机来说，复制对象的成本要远高于扫描成本，所以，单次Minor GC时间更多取决于GC后存活对象的数量，而非Eden区的大小。因此如果堆中短期对象很多，那么扩容新生代，单次Minor GC时间不会显著增加。
下面就来确认下服务中对象的生命周期分布情况：
图片.png
通过上图GC日志中两处红色框标记内容可知：
- new threshold = 2（动态年龄判断，对象的晋升年龄阈值为2），对象仅经历2次Minor GC后就晋升到老年代，这样老年代会迅速被填满，直接导致了频繁的Major GC。
- Major GC后老年代使用空间为300M+，意味着此时绝大多数(86% = 2G/2.3G)的对象已经不再存活，也就是说生命周期长的对象占比很小.
由此可见，服务中存在大量短期临时对象，扩容新生代空间后，Minor GC频率降低，对象在新生代得到充分回收，只有生命周期长的对象才进入老年代。这样老年代增速变慢，Major GC频率自然也会降低。
故: 如何选择各分区大小应该依赖应用程序中对象生命周期的分布情况：如果应用存在大量的短期对象，应该选择较大的年轻代；如果存在相对较多的持久对象，老年代应该适当增大。
关于上文中提到晋升年龄阈值为2，很多同学有疑问，为什么设置了MaxTenuringThreshold=15，对象仍然仅经历2次Minor GC，就晋升到老年代？这里涉及到“动态年龄计算”的概念。
动态年龄计算：Hotspot遍历所有对象时，按照年龄从小到大对其所占用的大小进行累积，当累积的某个年龄大小超过了survivor区的一半时，取这个年龄和MaxTenuringThreshold中更小的一个值，作为新的晋升年龄阈值。在本案例中，调优前：Survivor区 = 64M，desired survivor = 32M，此时Survivor区中age<=2的对象累计大小为41M，41M大于32M，所以晋升年龄阈值被设置为2，下次Minor GC时将年龄超过2的对象被晋升到老年代.
2. 请求高峰期发生GC，导致服务可用性下降
确定目标
GC日志显示，高峰期CMS在重标记（Remark）阶段耗时1.39s。Remark阶段是Stop-The-World（以下简称为STW）的，即在执行垃圾回收时，Java应用程序中除了垃圾回收器线程之外其他所有线程都被挂起，意味着在此期间，用户正常工作的线程全部被暂停下来，这是低延时服务不能接受的。本次优化目标是降低Remark时间。
图片.png
优化
先来看一下CMS(CMS主要针对老年代进行回收的GC, 使用标记-清理算法)的四个主要阶段:
- Init-mark初始标记(STW) ，该阶段进行可达性分析，标记GC ROOT能直接关联到的对象，所以很快。
- Concurrent-mark并发标记，由前一阶段标记过的绿色对象出发，所有可到达的对象都在本阶段中标记。
////这里还有个阶段,见下文 - Remark重标记(STW) ，暂停所有用户线程，重新扫描堆中的对象，进行可达性分析，标记活着的对象。因为并发标记阶段是和用户线程并发执行的过程，所以该过程中可能有用户线程修改某些活跃对象的字段，指向了一个未标记过的对象，如下图中红色对象在并发标记开始时不可达，但是并行期间引用发生变化，变为对象可达，这个阶段需要重新标记出此类对象，防止在下一阶段被清理掉，这个过程也是STW的。特别需要注意一点，这个阶段是以新生代中对象为根来判断对象是否存活的。
-
并发清理，进行并发的垃圾清理。
图片.png
根据上面的分析, Remark阶段主要是通过扫描堆来判断对象是否存活。那么准确判断对象是否存活，需要扫描哪些对象？CMS对老年代做回收，Remark阶段仅扫描老年代是否可行？结论是不可行，原因如下：
图片.png
如果仅扫描老年代中对象，即以老年代中对象为根，判断对象是否存在引用，上图中，对象A因为引用存在新生代中，它在Remark阶段就不会被修正标记为可达，GC时会被错误回收。
新生代对象持有老年代中对象的引用，这种情况称为“跨代引用”。因它的存在，Remark阶段必须扫描整个堆来判断对象是否存活，包括图中灰色的不可达对象。
为什么灰色对象已经不可达，但仍然需要扫描: 新生代GC和老年代的GC是各自分开独立进行的，只有Minor GC时才会使用根搜索算法，标记新生代对象是否可达，也就是说虽然一些对象已经不可达，但在Minor GC发生前不会被标记为不可达，CMS也无法辨认哪些对象存活，只能全堆扫描（新生代+老年代）。由此可见堆中对象的数目影响了Remark阶段耗时。
通过分析GC日志可以得出同样的规律，Remark耗时>500ms时，新生代使用率都在75%以上。这样降低Remark阶段耗时问题 便转换成 如何减少新生代对象数量。
新生代中对象的特点是“朝生夕灭”，这样如果Remark前执行一次Minor GC，大部分对象就会被回收。CMS就采用了这样的方式，在Remark前增加了一个可中断的 并发预清理（CMS-concurrent-abortable-preclean），该阶段主要工作仍然是并发标记对象是否存活，只是这个过程可被中断。此阶段在Eden区使用超过2M时启动，当然2M是默认的阈值，可以通过参数修改。如果此阶段执行时等到了Minor GC，那么上述灰色对象将被回收，Reamark阶段需要扫描的对象就少了。
CMS为了避免这个阶段没有等到Minor GC而陷入无限等待，提供了参数CMSMaxAbortablePrecleanTime ，默认为5s，含义是如果可中断的预清理执行超过5s(因为是并发的故这么久)，不管发没发生Minor GC，都会中止此阶段，进入Remark。
根据上面GC日志红色标记2处显示，可中断的并发预清理执行了5.35s，超过了设置的5s被中断，期间没有等到Minor GC ，所以Remark时新生代中仍然有很多对象。
对于这种情况，CMS提供CMSScavengeBeforeRemark参数，用来保证Remark前强制进行一次Minor GC。
故: 通过上面分析了解到，由于跨代引用的存在，CMS在Remark阶段必须扫描整个堆，同时为了避免扫描时新生代有很多对象，增加了可中断的预清理阶段用来等待Minor GC的发生。只是该阶段有时间限制，如果超时等不到Minor GC，Remark时新生代仍然有很多对象，我们的调优策略是，通过参数强制Remark前进行一次Minor GC，从而降低Remark阶段的时间。
老年代也可能持有新生代对象引用，所以Minor GC时也必须扫描老年代。但经过统计信息显示，老年代持有新生代对象引用的情况不足1%，根据这一特性JVM引入了卡表（card table）记录, 通过空间换时间的方式, 来避免扫描全堆.
3.发生Stop-The-World的GC
确定目标
GC日志如下图（在GC日志中，Full GC是用来说明这次垃圾回收的停顿类型，代表STW类型的GC，并不特指老年代GC），根据GC日志可知本次Full GC耗时1.23s。这个在线服务同样要求低时延高可用。本次优化目标是降低单次STW回收停顿时间，提高可用性。
图片.png
优化
首先，什么时候可能会触发STW的Full GC呢？
- Perm空间不足(永久代)
- CMS GC时出现promotion failed和concurrent mode failure（concurrent mode failure发生的原因一般是CMS正在进行，但是由于老年代空间不足，需要尽快回收老年代里面的不再被使用的对象，这时停止所有的线程，同时终止CMS，直接进行Serial Old GC）
- 统计得到的Young GC晋升到老年代的平均大小 > 老年代的剩余空间；
分析原因:
排除原因2：如果是原因2中两种情况，日志中会有特殊标识，目前没有。
排除原因3：根据GC日志，当时老年代使用量仅为20%，也不存在大于2G的大对象产生。
锁定原因1：根据日志发现Full GC后，Perm区变大了，推断是由于永久代空间不足容量扩展导致的。
解决方案:
- 通过把-XX:PermSize参数和-XX:MaxPermSize设置成一样，强制虚拟机在启动的时候就把永久代的容量固定下来，避免运行时自动扩容。
- CMS默认情况下不会回收Perm区，通过参数CMSPermGenSweepingEnabled、CMSClassUnloadingEnabled ，可以让CMS在Perm区容量不足时对其回收。
由于该服务没有生成大量动态类，回收Perm区收益不大，所以我们采用方案1，启动时将Perm区大小固定，避免进行动态扩容。
在大量使用反射、动态代理、CGLib等bytecode框架的场景，以及动态生成JSP和OSGi这类频繁自定义ClassLoader的场景都需要虚拟机具备类卸载的功能，以保证永久代不会溢出。
优化结果
调整参数后，服务不再有Perm区扩容导致的STW GC发生。
小结
对于性能要求很高的服务，建议将MaxPermSize和MinPermSize设置成一致（JDK8开始，Perm区完全消失，转而使用元空间。而元空间是直接存在内存中，不在JVM中），Xms和Xmx也设置为相同，这样可以减少内存自动扩容和收缩带来的性能损失。虚拟机启动的时候就会把参数中所设定的内存全部化为私有，即使扩容前有一部分内存不会被用户代码用到，这部分内存在虚拟机中被标识为虚拟内存，也不会交给其他进程使用。
三. 总结感悟
- 首先再次声明，在进行GC优化之前，需要确认项目的架构和代码等已经没有优化空间。我们不能指望一个系统架构有缺陷或者代码层次优化没有穷尽的应用，通过GC优化令其性能达到一个质的飞跃。
- 其次，通过上述分析，可以看出虚拟机内部已有很多优化来保证应用的稳定运行，所以不要为了调优而调优，不当的调优可能适得其反。
- 最后，GC优化是一个系统而复杂的工作，没有万能的调优策略可以满足所有的性能指标。GC优化必须建立在我们深入理解各种垃圾回收器的基础上，才能有事半功倍的效果。
参考
http://www.cnblogs.com/littleLord/p/5380624.html
https://www.jianshu.com/p/ca1b0d4107c5
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