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解答

谈到调优,这一定是针对特定场景、特定目的的事情, 对于 GC 调优来说,首先就需要清楚调优的目标是什么?

从性能的角度看,通常关注三个方面,内存占用(footprint)、延时(latency)和吞吐量(throughput),大多数情况下调优会侧重于其中一个或者两个方面的目标,很少有情况可以兼顾三个不同的角度。
当然,除了上面通常的三个方面,也可能需要考虑其他 GC 相关的场景,例如,OOM 也可能与不合理的 GC 相关参数有关;或者,应用启动速度方面的需求,GC 也会是个考虑的方面。

基本的调优思路

GC基本调优思路

  1. 理解应用需求和问题,确定调优目标。假设,我们开发了一个应用服务,但发现偶尔会出现性能抖动,出现较长的服务停顿。 评估用户可接受的响应时间和业务量,将目标简化为,希望 GC 暂停尽量控制在 200ms 以内,并且保证一定标准的吞吐量。

  2. 掌握 JVM 和 GC 的状态,定位具体的问题,确定真的有 GC 调优的必要。 具体有很多方法,比如,通过 jstat 等工具查看 GC 等相关状态,可以开启 GC 日志,或者是利用操作系统提供的诊断工具等。 例如,通过追踪 GC
    日志,就可以查找是不是 GC 在特定时间发生了长时间的暂停,进而导致了应用响应不及时。

  3. 这里需要思考,选择的 GC 类型是否符合我们的应用特征,如果是,具体问题表现在哪里,是 Minor GC 过长,还是 Mixed GC 等出现异常停顿情况; 如果不是,考虑切换到什么类型,如 CMS 和 G1 都是更侧重于低延迟的
    GC 选项。

  4. 通过分析确定具体调整的参数或者软硬件配置。

  5. 验证是否达到调优目标,如果达到目标,即可以考虑结束调优;否则,重复完成分析、调整、验证这个过程。

补充

查看分析 GC 日志

详情请看我的另一篇博客——如何理解GC日志?

常见的 GC 调优思路

降低 Minor GC 频率

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,因此我们可以通过增大新生代空间来降低 Minor GC 的频率。

可能你会有这样的疑问,扩容 Eden 区虽然可以减少 Minor GC 的次数,但不会增加单次 Minor GC 的时间吗?

我们知道,单次 Minor GC 时间是由两部分组成:T1(扫描新生代)和 T2(复制存活对象)。

假设一个对象在 Eden 区的存活时间为 500ms,Minor GC 的时间间隔是 300ms,那么正常情况下,Minor GC 的时间为:T1+T2。

当我们增大新生代空间,Minor GC 的时间间隔可能会扩大到 600ms,此时一个存活 500ms 的对象就会在 Eden 区中被回收掉,此时就不存在复制存活对象了,

所以再发生 Minor GC 的时间为:两次扫描新生代,即 2T1。可见,扩容后,Minor GC 时增加了 T1,但省去了 T2 的时间。

通常在虚拟机中,复制对象的成本要远高于扫描成本。如果在堆内存中存在较多的长期存活的对象,此时增加年轻代空间,反而会增加 Minor GC 的时间。

如果堆中的短期对象很多,那么扩容新生代,单次 Minor GC 时间不会显著增加。

因此,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。

降低 Full GC 的频率

通常情况下,由于堆内存空间不足或老年代对象太多,会触发 Full GC,频繁的 Full GC 会带来上下文切换,增加系统的性能开销。

我们可以使用哪些方法来降低 Full GC 的频率呢?

  1. 减少创建大对象:在平常的业务场景中,我们习惯一次性从数据库中查询出一个大对象用于 web 端显示。 例如,我之前碰到过一个一次性查询出 60 个字段的业务操作,这种大对象如果超过年轻代最大对象阈值,会被直接创建在老年代;
    即使被创建在了年轻代,由于年轻代的内存空间有限,通过 Minor GC 之后也会进入到老年代。 这种大对象很容易产生较多的 Full
    GC。我们可以将这种大对象拆解出来,首次只查询一些比较重要的字段,如果还需要其它字段辅助查看,再通过第二次查询显示剩余的字段。

  2. 增大堆内存空间:在堆内存不足的情况下,增大堆内存空间,且设置初始化堆内存为最大堆内存,也可以降低 Full GC 的频率。

选择合适的 GC 回收器

详情请见我的另一篇博客——JVM中有哪些垃圾收集器?

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