老大难的GC原理及调优,这全说清楚了

【稿件】本文介绍 GC 基础原理和理论,GC 调优方法思路和方法,基于 Hotspot jdk1.8,学习之后你将了解如何对生产系统出现的 GC 问题进行排查解决。

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内容主要如下:

  • GC 基础原理,涉及调优目标,GC 事件分类、JVM 内存分配策略、GC 日志分析等。
  • CMS 原理及调优。
  • G1 原理及调优。
  • GC 问题排查和解决思路。

GC 基础原理

GC 调优目标

大多数情况下对 Java 程序进行 GC 调优,主要关注两个目标:

  • 响应速度(Responsiveness):响应速度指程序或系统对一个请求的响应有多迅速。

比如,用户订单查询响应时间,对响应速度要求很高的系统,较大的停顿时间是不可接受的。调优的重点是在短的时间内快速响应。

  • 吞吐量(Throughput):吞吐量关注在一个特定时间段内应用系统的最大工作量。

例如每小时批处理系统能完成的任务数量,在吞吐量方面优化的系统,较长的 GC 停顿时间也是可以接受的,因为高吞吐量应用更关心的是如何尽可能快地完成整个任务,不考虑快速响应用户请求。

GC 调优中,GC 导致的应用暂停时间影响系统响应速度,GC 处理线程的 CPU 使用率影响系统吞吐量。

GC 分代收集算法

现代的垃圾收集器基本都是采用分代收集算法,其主要思想: 将 Java 的堆内存逻辑上分成两块:新生代、老年代,针对不同存活周期、不同大小的对象采取不同的垃圾回收策略。

新生代(Young Generation)

新生代又叫年轻代,大多数对象在新生代中被创建,很多对象的生命周期很短。

每次新生代的垃圾回收(又称 Young GC、Minor GC、YGC)后只有少量对象存活,所以使用复制算法,只需少量的复制操作成本就可以完成回收。

新生代内又分三个区:一个 Eden 区,两个 Survivor 区(S0、S1,又称From Survivor、To Survivor),大部分对象在 Eden 区中生成。

当 Eden 区满时,还存活的对象将被复制到两个 Survivor 区(中的一个);当这个 Survivor 区满时,此区的存活且不满足晋升到老年代条件的对象将被复制到另外一个 Survivor 区。

对象每经历一次复制,年龄加 1,达到晋升年龄阈值后,转移到老年代。

老年代(Old Generation)

在新生代中经历了 N 次垃圾回收后仍然存活的对象,就会被放到老年代,该区域中对象存活率高。老年代的垃圾回收通常使用“标记-整理”算法。

GC 事件分类

根据垃圾收集回收的区域不同,垃圾收集主要分为:

  • Young GC
  • Old GC
  • Full GC
  • Mixed GC

①Young GC

新生代内存的垃圾收集事件称为 Young GC(又称 Minor GC),当 JVM 无法为新对象分配在新生代内存空间时总会触发 Young GC。

比如 Eden 区占满时,新对象分配频率越高,Young GC 的频率就越高。

Young GC 每次都会引起全线停顿(Stop-The-World),暂停所有的应用线程,停顿时间相对老年代 GC 造成的停顿,几乎可以忽略不计。

②Old GC 、Full GC、Mixed GC

Old GC:只清理老年代空间的 GC 事件,只有 CMS 的并发收集是这个模式。

Full GC:清理整个堆的 GC 事件,包括新生代、老年代、元空间等 。

Mixed GC:清理整个新生代以及部分老年代的 GC,只有 G1 有这个模式。

GC 日志分析

GC 日志是一个很重要的工具,它准确记录了每一次的 GC 的执行时间和执行结果,通过分析 GC 日志可以调优堆设置和 GC 设置,或者改进应用程序的对象分配模式。

开启的 JVM 启动参数如下:

 
 
 
 
  1. -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps  -XX:+PrintGCTimeStamps 

常见的 Young GC、Full GC 日志含义如下:

 

免费的 GC 日志图形分析工具推荐下面 2 个:

  • GCViewer,下载 jar 包直接运行 。
  • gceasy,Web 工具,上传 GC 日志在线使用。

内存分配策略

Java 提供的自动内存管理,可以归结为解决了对象的内存分配和回收的问题。

前面已经介绍了内存回收,下面介绍几条最普遍的内存分配策略:

①对象优先在 Eden 区分配:大多数情况下,对象在先新生代 Eden 区中分配。当 Eden 区没有足够空间进行分配时,虚拟机将发起一次 Young GC。

②大对象之间进入老年代:JVM 提供了一个对象大小阈值参数(-XX:PretenureSizeThreshold,默认值为 0,代表不管多大都是先在 Eden 中分配内存)。

大于参数设置的阈值值的对象直接在老年代分配,这样可以避免对象在 Eden 及两个 Survivor 直接发生大内存复制。

③长期存活的对象将进入老年代:对象每经历一次垃圾回收,且没被回收掉,它的年龄就增加 1,大于年龄阈值参数(-XX:MaxTenuringThreshold,默认 15)的对象,将晋升到老年代中。

④空间分配担保:当进行 Young GC 之前,JVM 需要预估:老年代是否能够容纳 Young GC 后新生代晋升到老年代的存活对象,以确定是否需要提前触发 GC 回收老年代空间,基于空间分配担保策略来计算。

continueSize,老年代最大可用连续空间:

Young GC 之后如果成功(Young GC 后晋升对象能放入老年代),则代表担保成功,不用再进行 Full GC,提高性能。

如果失败,则会出现“promotion failed”错误,代表担保失败,需要进行 Full GC。

⑤动态年龄判定:新生代对象的年龄可能没达到阈值(MaxTenuringThreshold 参数指定)就晋升老年代。

如果 Young GC 之后,新生代存活对象达到相同年龄所有对象大小的总和大于任意 Survivor 空间(S0+S1空间)的一半,此时 S0 或者 S1 区即将容纳不了存活的新生代对象。

年龄大于或等于该年龄的对象就可以直接进入老年代,无须等到 MaxTenuringThreshold 中要求的年龄。

另外,如果 Young GC 后 S0 或 S1 区不足以容纳:未达到晋升老年代条件的新生代存活对象,会导致这些存活对象直接进入老年代,需要尽量避免。

CMS 原理及调优

名词解释

可达性分析算法:用于判断对象是否存活,基本思想是通过一系列称为“GC Root”的对象作为起点(常见的 GC Root 有系统类加载器、栈中的对象、处于激活状态的线程等),基于对象引用关系,从 GC Roots 开始向下搜索,所走过的路径称为引用链,当一个对象到 GC Root 没有任何引用链相连,证明对象不再存活。

Stop The World:GC 过程中分析对象引用关系,为了保证分析结果的准确性,需要通过停顿所有 Java 执行线程,保证引用关系不再动态变化,该停顿事件称为 Stop The World(STW)。

Safepoint:代码执行过程中的一些特殊位置,当线程执行到这些位置的时候,说明虚拟机当前的状态是安全的,如果有需要 GC,线程可以在这个位置暂停。

HotSpot 采用主动中断的方式,让执行线程在运行期轮询是否需要暂停的标志,若需要则中断挂起。

CMS 简介

CMS(Concurrent Mark and Sweep 并发-标记-清除),是一款基于并发、使用标记清除算法的垃圾回收算法,只针对老年代进行垃圾回收。

CMS 收集器工作时,尽可能让 GC 线程和用户线程并发执行,以达到降低 STW 时间的目的。

通过以下命令行参数,启用 CMS 垃圾收集器:

 
 
 
 
  1. -XX:+UseConcMarkSweepGC 

值得补充的是,下面介绍到的 CMS GC 是指老年代的 GC,而 Full GC 指的是整个堆的 GC 事件,包括新生代、老年代、元空间等,两者有所区分。

新生代垃圾回收

能与 CMS 搭配使用的新生代垃圾收集器有 Serial 收集器和 ParNew 收集器。

这 2 个收集器都采用标记复制算法,都会触发 STW 事件,停止所有的应用线程。不同之处在于,Serial 是单线程执行,ParNew 是多线程执行。

老年代垃圾回收

CMS GC 以获取最小停顿时间为目的,尽可能减少 STW 时间,可以分为 7 个阶段:

阶段 1:初始标记(Initial Mark)

此阶段的目标是标记老年代中所有存活的对象, 包括 GC Root 的直接引用, 以及由新生代中存活对象所引用的对象,触发第一次 STW 事件。

这个过程是支持多线程的(JDK7 之前单线程,JDK8 之后并行,可通过参数 CMSParallelInitialMarkEnabled 调整)。

阶段 2:并发标记(Concurrent Mark)

此阶段 GC 线程和应用线程并发执行,遍历阶段 1 初始标记出来的存活对象,然后继续递归标记这些对象可达的对象。

阶段 3:并发预清理(Concurrent Preclean)

此阶段 GC 线程和应用线程也是并发执行,因为阶段 2 是与应用线程并发执行,可能有些引用关系已经发生改变。

通过卡片标记(Card Marking),提前把老年代空间逻辑划分为相等大小的区域(Card)。

如果引用关系发生改变,JVM 会将发生改变的区域标记为“脏区”(Dirty Card),然后在本阶段,这些脏区会被找出来,刷新引用关系,清除“脏区”标记。

阶段 4:并发可取消的预清理(Concurrent Abortable Preclean)

此阶段也不停止应用线程。本阶段尝试在 STW 的最终标记阶段(Final Remark)之前尽可能地多做一些工作,以减少应用暂停时间。

在该阶段不断循环处理:标记老年代的可达对象、扫描处理 Dirty Card 区域中的对象,循环的终止条件有:

  • 达到循环次数
  • 达到循环执行时间阈值
  • 新生代内存使用率达到阈值

阶段 5:最终标记(Final Remark)

这是 GC 事件中第二次(也是最后一次)STW 阶段,目标是完成老年代中所有存活对象的标记。

在此阶段执行:

  • 遍历新生代对象,重新标记
  • 根据 GC Roots,重新标记
  • 遍历老年代的 Dirty Card,重新标记

阶段 6:并发清除(Concurrent Sweep)

此阶段与应用程序并发执行,不需要 STW 停顿,根据标记结果清除垃圾对象。

阶段 7:并发重置(Concurrent Reset)

此阶段与应用程序并发执行,重置 CMS 算法相关的内部数据, 为下一次 GC 循环做准备。

CMS 常见问题

①最终标记阶段停顿时间过长问题

CMS 的 GC 停顿时间约 80% 都在最终标记阶段(Final Remark),若该阶段停顿时间过长,常见原因是新生代对老年代的无效引用,在上一阶段的并发可取消预清理阶段中,执行阈值时间内未完成循环,来不及触发 Young GC,清理这些无效引用。

通过添加参数:-XX:+CMSScavengeBeforeRemark。

在执行最终操作之前先触发 Young GC,从而减少新生代对老年代的无效引用,降低最终标记阶段的停顿。

但如果在上个阶段(并发可取消的预清理)已触发 Young GC,也会重复触发 Young GC。

②并发模式失败(concurrent mode failure)&晋升失败(promotion failed)问题。

并发模式失败:当 CMS 在执行回收时,新生代发生垃圾回收,同时老年代又没有足够的空间容纳晋升的对象时,CMS 垃圾回收就会退化成单线程的 Full GC。所有的应用线程都会被暂停,老年代中所有的无效对象都被回收。

晋升失败:当新生代发生垃圾回收,老年代有足够的空间可以容纳晋升的对象,但是由于空闲空间的碎片化,导致晋升失败,此时会触发单线程且带压缩动作的 Full GC。

并发模式失败和晋升失败都会导致长时间的停顿,常见解决思路如下:

  • 降低触发 CMS GC 的阈值。
  • 即参数 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction 的值,让 CMS GC 尽早执行,以保证有足够的空间。
  • 增加 CMS 线程数,即参数 -XX:ConcGCThreads。
  • 增大老年代空间。
  • 让对象尽量在新生代回收,避免进入老年代。

③内存碎片问题

通常 CMS 的 GC 过程基于标记清除算法,不带压缩动作,导致越来越多的内存碎片需要压缩。

常见以下场景会触发内存碎片压缩:

  • 新生代 Young GC 出现新生代晋升担保失败(promotion failed))
  • 程序主动执行System.gc()

可通过参数 CMSFullGCsBeforeCompaction 的值,设置多少次 Full GC 触发一次压缩。

默认值为 0,代表每次进入 Full GC 都会触发压缩,带压缩动作的算法为上面提到的单线程 Serial Old 算法,暂停时间(STW)时间非常长,需要尽可能减少压缩时间。

G1 原理及调优

G1 简介

G1(Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,支持新生代和老年代空间的垃圾收集,主要针对配备多核处理器及大容量内存的机器。

G1 最主要的设计目标是:实现可预期及可配置的 STW 停顿时间。

G1 堆空间划分

①Region

为实现大内存空间的低停顿时间的回收,将划分为多个大小相等的 Region。每个小堆区都可能是 Eden 区,Survivor 区或者 Old 区,但是在同一时刻只能属于某个代。

在逻辑上, 所有的 Eden 区和 Survivor 区合起来就是新生代,所有的 Old 区合起来就是老年代,且新生代和老年代各自的内存 Region 区域由 G1 自动控制,不断变动。

②巨型对象

当对象大小超过 Region 的一半,则认为是巨型对象(Humongous Object),直接被分配到老年代的巨型对象区(Humongous Regions)。

这些巨型区域是一个连续的区域集,每一个 Region 中最多有一个巨型对象,巨型对象可以占多个 Region。

G1 把堆内存划分成一个个 Region 的意义在于:

  • 每次 GC 不必都去处理整个堆空间,而是每次只处理一部分 Region,实现大容量内存的 GC。
  • 通过计算每个 Region 的回收价值,包括回收所需时间、可回收空间,在有限时间内尽可能回收更多的垃圾对象,把垃圾回收造成的停顿时间控制在预期配置的时间范围内,这也是 G1 名称的由来:Garbage-First。

G1工作模式

针对新生代和老年代,G1 提供 2 种 GC 模式,Young GC 和 Mixed GC,两种会导致 Stop The World。

Young GC:当新生代的空间不足时,G1 触发 Young GC 回收新生代空间。

Young GC 主要是对 Eden 区进行 GC,它在 Eden 空间耗尽时触发,基于分代回收思想和复制算法,每次 Young GC 都会选定所有新生代的 Region。

同时计算下次 Young GC 所需的 Eden 区和 Survivor 区的空间,动态调整新生代所占 Region 个数来控制 Young GC 开销。

Mixed GC:当老年代空间达到阈值会触发 Mixed GC,选定所有新生代里的 Region,根据全局并发标记阶段(下面介绍到)统计得出收集收益高的若干老年代 Region。

在用户指定的开销目标范围内,尽可能选择收益高的老年代 Region 进行 GC,通过选择哪些老年代 Region 和选择多少 Region 来控制 Mixed GC 开销。

全局并发标记

全局并发标记主要是为 Mixed GC 计算找出回收收益较高的 Region 区域,具体分为 5 个阶段:

阶段 1:初始标记(Initial Mark)

暂停所有应用线程(STW),并发地进行标记从 GC Root 开始直接可达的对象(原生栈对象、全局对象、JNI 对象)。

当达到触发条件时,G1 并不会立即发起并发标记周期,而是等待下一次新生代收集,利用新生代收集的 STW 时间段,完成初始标记,这种方式称为借道(Piggybacking)。

阶段 2:根区域扫描(Root Region Scan)

在初始标记暂停结束后,新生代收集也完成的对象复制到 Survivor 的工作,应用线程开始活跃起来。

此时为了保证标记算法的正确性,所有新复制到 Survivor 分区的对象,需要找出哪些对象存在对老年代对象的引用,把这些对象标记成根(Root)。

这个过程称为根分区扫描(Root Region Scanning),同时扫描的 Suvivor 分区也被称为根分区(Root Region)。

根分区扫描必须在下一次新生代垃圾收集启动前完成(接下来并发标记的过程中,可能会被若干次新生代垃圾收集打断),因为每次 GC 会产生新的存活对象集合。

阶段 3:并发标记(Concurrent Marking)

标记线程与应用程序线程并行执行,标记各个堆中 Region 的存活对象信息,这个步骤可能被新的 Young GC 打断。

所有的标记任务必须在堆满前就完成扫描,如果并发标记耗时很长,那么有可能在并发标记过程中,又经历了几次新生代收集。

阶段 4:再次标记(Remark)

和 CMS 类似暂停所有应用线程(STW),以完成标记过程短暂地停止应用线程, 标记在并发标记阶段发生变化的对象,和所有未被标记的存活对象,同时完成存活数据计算。

阶段 5:清理(Cleanup)

为即将到来的转移阶段做准备, 此阶段也为下一次标记执行所有必需的整理计算工作:

  • 整理更新每个 Region 各自的 RSet(Remember Set,HashMap 结构,记录有哪些老年代对象指向本 Region,key 为指向本 Region 的对象的引用,value 为指向本 Region 的具体 Card 区域,通过 RSet 可以确定 Region 中对象存活信息,避免全堆扫描)。
  • 回收不包含存活对象的 Region。
  • 统计计算回收收益高(基于释放空间和暂停目标)的老年代分区集合。

G1调优注意点

①Full GC 问题

G1 的正常处理流程中没有 Full GC,只有在垃圾回收处理不过来(或者主动触发)时才会出现,G1 的 Full GC 就是单线程执行的 Serial old gc,会导致非常长的 STW,是调优的重点,需要尽量避免 Full GC。

常见原因如下:

  • 程序主动执行 System.gc()
  • 全局并发标记期间老年代空间被填满(并发模式失败)
  • Mixed GC 期间老年代空间被填满(晋升失败)
  • Young GC 时 Survivor 空间和老年代没有足够空间容纳存活对象

类似 CMS,常见的解决是:

  • 增大 -XX:ConcGCThreads=n 选项增加并发标记线程的数量,或者 STW 期间并行线程的数量:-XX:ParallelGCThreads=n。
  • 减小 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 提前启动标记周期。
  • 增大预留内存 -XX:G1ReservePercent=n,默认值是 10,代表使用 10% 的堆内存为预留内存,当 Survivor 区域没有足够空间容纳新晋升对象时会尝试使用预留内存。

②巨型对象分配

巨型对象区中的每个 Region 中包含一个巨型对象,剩余空间不再利用,导致空间碎片化,当 G1 没有合适空间分配巨型对象时,G1 会启动串行 Full GC 来释放空间。

可以通过增加 -XX:G1HeapRegionSize 来增大 Region 大小,这样一来,相当一部分的巨型对象就不再是巨型对象了,而是采用普通的分配方式。

③不要设置 Young 区的大小

原因是为了尽量满足目标停顿时间,逻辑上的 Young 区会进行动态调整。如果设置了大小,则会覆盖掉并且会禁用掉对停顿时间的控制。

④平均响应时间设置

使用应用的平均响应时间作为参考来设置 MaxGCPauseMillis,JVM 会尽量去满足该条件,可能是 90% 的请求或者更多的响应时间在这之内, 但是并不代表是所有的请求都能满足,平均响应时间设置过小会导致频繁 GC。

调优方法与思路

如何分析系统 JVM GC 运行状况及合理优化?

GC 优化的核心思路在于:尽可能让对象在新生代中分配和回收,尽量避免过多对象进入老年代,导致对老年代频繁进行垃圾回收,同时给系统足够的内存减少新生代垃圾回收次数,进行系统分析和优化也是围绕着这个思路展开。

分析系统的运行状况

分析系统的运行状况:

  • 系统每秒请求数、每个请求创建多少对象,占用多少内存。
  • Young GC 触发频率、对象进入老年代的速率。
  • 老年代占用内存、Full GC 触发频率、Full GC 触发的原因、长时间 Full GC 的原因。

常用工具如下:

jstat:JVM 自带命令行工具,可用于统计内存分配速率、GC 次数,GC 耗时。

常用命令格式:

 
 
 
 
  1. jstat -gc  <统计间隔时间>  <统计次数> 

输出返回值代表含义如下:

例如:jstat -gc 32683 1000 10,统计 pid=32683 的进程,每秒统计 1 次,统计 10 次。

jmap:JVM 自带命令行工具,可用于了解系统运行时的对象分布。

常用命令格式如下:

 
 
 
 
  1. // 命令行输出类名、类数量数量,类占用内存大小, 
  2. // 按照类占用内存大小降序排列 
  3. jmap -histo  
  4.  
  5. // 生成堆内存转储快照,在当前目录下导出dump.hrpof的二进制文件, 
  6. // 可以用eclipse的MAT图形化工具分析 
  7. jmap -dump:live,format=b,file=dump.hprof  

jinfo,命令格式: 

 
 
 
 
  1. jinfo   

用来查看正在运行的 Java 应用程序的扩展参数,包括 Java System 属性和 JVM 命令行参数。

其他 GC 工具:

  • 监控告警系统:Zabbix、Prometheus、Open-Falcon
  • jdk 自动实时内存监控工具:VisualVM
  • 堆外内存监控:Java VisualVM 安装 Buffer Pools 插件、google perf工具、Java NMT(Native Memory Tracking)工具
  • GC 日志分析:GCViewer、gceasy
  • GC 参数检查和优化:http://xxfox.perfma.com/

GC 优化案例

①数据分析平台系统频繁 Full GC

平台主要对用户在 App 中行为进行定时分析统计,并支持报表导出,使用 CMS GC 算法。

数据分析师在使用中发现系统页面打开经常卡顿,通过 jstat 命令发现系统每次 Young GC 后大约有 10% 的存活对象进入老年代。

原来是因为 Survivor 区空间设置过小,每次 Young GC 后存活对象在 Survivor 区域放不下,提前进入老年代。

通过调大 Survivor 区,使得 Survivor 区可以容纳 Young GC 后存活对象,对象在 Survivor 区经历多次 Young GC 达到年龄阈值才进入老年代。

调整之后每次 Young GC 后进入老年代的存活对象稳定运行时仅几百 Kb,Full GC 频率大大降低。

②业务对接网关 OOM

网关主要消费 Kafka 数据,进行数据处理计算然后转发到另外的 Kafka 队列,系统运行几个小时候出现 OOM,重启系统几个小时之后又 OOM。

通过 jmap 导出堆内存,在 eclipse MAT 工具分析才找出原因:代码中将某个业务 Kafka 的 topic 数据进行日志异步打印,该业务数据量较大,大量对象堆积在内存中等待被打印,导致 OOM。

③账号权限管理系统频繁长时间 Full GC

系统对外提供各种账号鉴权服务,使用时发现系统经常服务不可用,通过 Zabbix 的监控平台监控发现系统频繁发生长时间 Full GC,且触发时老年代的堆内存通常并没有占满,发现原来是业务代码中调用了 System.gc()。

总结

GC 问题可以说没有捷径,排查线上的性能问题本身就并不简单,除了将本文介绍到的原理和工具融会贯通,还需要我们不断去积累经验,真正做到性能最优。

篇幅所限,不再展开介绍常见 GC 参数的使用,我发布在 GitHub:

 
 
 
 
  1. https://github.com/caison/caison-blog-demo 

参考:

  • 《Java Performance: The Definitive Guide》 Scott Oaks
  • 《深入理解 Java 虚拟机:JVM 高级特性与最佳实践(第二版》 周志华
  • Java 性能调优实战
  • Getting Started with the G1 Garbage Collector
  • GC 参考手册-Java 版
  • 请教 G1 算法的原理——RednaxelaFX 的回答
  • Java Hotspot G1 GC 的一些关键技术——美团技术团队

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