在对 GC 调优的过程中，我们不仅需要知道 GC 的原理，更重要的是要熟练使用各种监控和分析工具，具备 GC 调优的实战能力。CMS 和 G1 是时下使用率比较高的两款垃圾收集器，从 Java 9 开始，采用 G1 作为默认垃圾收集器，而 G1 的目标也是逐步取代 CMS。所以今天我们先来简单回顾一下两种垃圾收集器 CMS 和 G1 的区别，接着通过一个例子帮你提高 GC 调优的实战能力。
CMS VS G1
CMS 收集器将 Java 堆分为年轻代（Young）或年老代（Old）。这主要是因为有研究表明，超过 90％的对象在第一次 GC 时就被回收掉，但是少数对象往往会存活较长的时间。
CMS 还将年轻代内存空间分为幸存者空间（Survivor）和伊甸园空间（Eden）。新的对象始终在 Eden 空间上创建。一旦一个对象在一次垃圾收集后还幸存，就会被移动到幸存者空间。当一个对象在多次垃圾收集之后还存活时，它会移动到年老代。这样做的目的是在年轻代和年老代采用不同的收集算法，以达到较高的收集效率，比如在年轻代采用复制 - 整理算法，在年老代采用标记 - 清理算法。因此 CMS 将 Java 堆分成如下区域：
image.png
与 CMS 相比，G1 收集器有两大特点：
-
G1 可以并发完成大部分 GC 的工作，这期间不会“Stop-The-World”。
-
G1 使用非连续空间，这使 G1 能够有效地处理非常大的堆。此外，G1 可以同时收集年轻代和年老代。G1 并没有将 Java 堆分成三个空间（Eden、Survivor 和 Old），而是将堆分成许多（通常是几百个）非常小的区域。这些区域是固定大小的（默认情况下大约为 2MB）。每个区域都分配给一个空间。 G1 收集器的 Java 堆如下图所示：
image.png
-
图上的 U 表示“未分配”区域。G1 将堆拆分成小的区域，一个最大的好处是可以做局部区域的垃圾回收，而不需要每次都回收整个区域比如年轻代和年老代，这样回收的停顿时间会比较短。具体的收集过程是：
将所有存活的对象将从收集的区域复制到未分配的区域，比如收集的区域是 Eden 空间，把 Eden 中的存活对象复制到未分配区域，这个未分配区域就成了 Survivor 空间。理想情况下，如果一个区域全是垃圾（意味着一个存活的对象都没有），则可以直接将该区域声明为“未分配”。 -
为了优化收集时间，G1 总是优先选择垃圾最多的区域，从而最大限度地减少后续分配和释放堆空间所需的工作量。这也是 G1 收集器名字的由来——Garbage-First。
GC 调优原则
GC 是有代价的，因此我们调优的根本原则是每一次 GC 都回收尽可能多的对象，也就是减少无用功。因此我们在做具体调优的时候，针对 CMS 和 G1 两种垃圾收集器，分别有一些相应的策略。
CMS收集器
对于 CMS 收集器来说，最重要的是合理地设置年轻代和年老代的大小。年轻代太小的话，会导致频繁的 Minor GC，并且很有可能存活期短的对象也不能被回收，GC 的效率就不高。而年老代太小的话，容纳不下从年轻代过来的新对象，会频繁触发单线程 Full GC，导致较长时间的 GC 暂停，影响 Web 应用的响应时间。
G1收集器
对于 G1 收集器来说，我不推荐直接设置年轻代的大小，这一点跟 CMS 收集器不一样，这是因为 G1 收集器会根据算法动态决定年轻代和年老代的大小。因此对于 G1 收集器，我们需要关心的是 Java 堆的总大小（-Xmx）。
此外 G1 还有一个较关键的参数是-XX:MaxGCPauseMillis = n，这个参数是用来限制最大的 GC 暂停时间，目的是尽量不影响请求处理的响应时间。G1 将根据先前收集的信息以及检测到的垃圾量，估计它可以立即收集的最大区域数量，从而尽量保证 GC 时间不会超出这个限制。因此 G1 相对来说更加“智能”，使用起来更加简单。
内存调优实战
下面我通过一个例子实战一下 Java 堆设置得过小，导致频繁的 GC，我们将通过 GC 日志分析工具来观察 GC 活动并定位问题。
- 首先我们建立一个 Spring Boot 程序，作为我们的调优对象，代码如下：
@RestController
public class GcTestController {
private Queue<Greeting> objCache = new ConcurrentLinkedDeque<>();
@RequestMapping("/greeting")
public Greeting greeting() {
Greeting greeting = new Greeting("Hello World!");
if (objCache.size() >= 200000) {
objCache.clear();
} else {
objCache.add(greeting);
}
return greeting;
}
}
@Data
@AllArgsConstructor
class Greeting {
private String message;
}
上面的代码就是创建了一个对象池，当对象池中的对象数到达 200000 时才清空一次，用来模拟年老代对象。
- 用下面的命令启动测试程序：
java -Xmx32m -Xss256k -verbosegc -Xlog:gc*,gc+ref=debug,gc+heap=debug,gc+age=trace:file=gc-%p-%t.log:tags,uptime,time,level:filecount=2,filesize=100m -jar target/demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar
我给程序设置的堆的大小为 32MB，目的是能让我们看到 Full GC。除此之外，我还打开了 verbosegc 日志，请注意这里我使用的版本是 Java 12，默认的垃圾收集器是 G1。
- 使用 JMeter 压测工具向程序发送测试请求，访问的路径是/greeting。
-
使用 GCViewer 工具打开 GC 日志，我们可以看到这样的图：
image.png
- 图中上部的蓝线表示已使用堆的大小，我们看到它周期的上下震荡，这是我们的对象池要扩展到 200000 才会清空。
- 图底部的绿线表示年轻代 GC 活动，从图上看到当堆的使用率上去了，会触发频繁的 GC 活动。
- 图中的竖线表示 Full GC，从图上看到，伴随着 Full GC，蓝线会下降，这说明 Full GC 收集了年老代中的对象。
基于上面的分析，我们可以得出一个结论，那就是 Java 堆的大小不够。我来解释一下为什么得出这个结论：
- GC 活动频繁：年轻代 GC（绿色线）和年老代 GC（黑色线）都比较密集。这说明内存空间不够，也就是 Java 堆的大小不够。
-
Java 的堆中对象在 GC 之后能够被回收，说明不是内存泄漏。
我们通过 GCViewer 还发现累计 GC 暂停时间有 55.57 秒，如下图所示：
image.png
因此我们的解决方案是调大 Java 堆的大小，像下面这样：
java -Xmx2048m -Xss256k -verbosegc -Xlog:gc*,gc+ref=debug,gc+heap=debug,gc+age=trace:file=gc-%p-%t.log:tags,uptime,time,level:filecount=2,filesize=100m -jar target/demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar
生成的新的 GC log 分析图如下：
image.png
你可以看到，没有发生 Full GC，并且年轻代 GC 也没有那么频繁了，并且累计 GC 暂停时间只有 3.05 秒。
image.png
总结
对于 CMS 来说，我们要合理设置年轻代和年老代的大小。你可能会问该如何确定它们的大小呢？这是一个迭代的过程，可以先采用 JVM 的默认值，然后通过压测分析 GC 日志。
如果我们看年轻代的内存使用率处在高位，导致频繁的 Minor GC，而频繁 GC 的效率又不高，说明对象没那么快能被回收，这时年轻代可以适当调大一点。
如果我们看年老代的内存使用率处在高位，导致频繁的 Full GC，这样分两种情况：如果每次 Full GC 后年老代的内存占用率没有下来，可以怀疑是内存泄漏；如果 Full GC 后年老代的内存占用率下来了，说明不是内存泄漏，我们要考虑调大年老代。
对于 G1 收集器来说，我们可以适当调大 Java 堆，因为 G1 收集器采用了局部区域收集策略，单次垃圾收集的时间可控，可以管理较大的 Java 堆。
网友评论