【转】成为Java GC专家（3）—如何优化Java垃圾回收机制

本文是成为Java GC专家系列文章的第三篇。在第一篇《成为JavaGC专家Part I — 深入浅出Java垃圾回收机制》中我们学习了不同GC算法的执行过程，GC是如何工作的，什么是新生代和老年代，你应该了解的JDK7中的5种GC类型，以及这5种类型对于应用性能的影响。

在第二篇《成为JavaGC专家Part II — 如何监控Java垃圾回收机制》，我解释了JVM实际上是如何执行垃圾回收的，我们如何监控GC，以及那哪些具可以让我们的工作更快，更高效。在第三篇文章中，我们会基于实际的例子来解释一些优化GC的最佳实践。我认为在阅读本篇文章之前，你已经很好地理解了之前的文章，因此，为了你能够更好地学习本文，如果你还没有读过之前的两篇文章话，请先阅读。

为什么需要优化GC

或者说的更确切一些，对于基于Java的服务，是否有必要优化GC？应该说，对于所有的基于Java的服务，并不总是需要进行GC优化，但前提是所运行的基于Java的系统，包含了如下参数或行为：

• 已经通过 -Xms 和–Xmx 设置了内存大小
• 包含了 -server 参数
• 系统中没有超时日志等错误日志

换句话说，如果你没有设定内存的大小，并且系统充斥着大量的超时日志时，你就需要在你的系统中进行GC优化了。

但是，你需要时刻铭记一条：GC优化永远是最后一项任务。

想一下进行GC优化的最根本原因，垃圾收集器清除在Java程序中创建的对象，GC执行的次数即需要被垃圾收集器清理的对象个数，与创建对象的数量成正比，因此，首先你应该减少创建对象的数量。

俗话说的好，“冰冻三尺非一日之寒”。我们应该从小事做起，否则日积月累就会很难管理。

• 我们需要使用StringBuilder 或者StringBuffer 来替代String
• 应该尽量少的输出日志

但是，我们知道有些情况会让我们束手无策，我们眼睁睁的看着XML以及JSON解析占用了大量的内存。即便我们已经尽可能少的使用String以及尽量少的输出日志，大量的临时内存被用于XML或者JSON解析，例如10-100MB。但是，舍弃XML和JSON是很难的。我们只要知道，他会占用很多内存。

如果应用内存使用量经过几次重复调整之后有所改善，你就可以开始GC优化了。

我为GC优化归纳了两个目的：

1. 一个是将转移到老年代的对象数量降到最少
2. 另一个是减少Full GC的执行时间

将转移到老年代的对象数量降到最少

按代的GC机制由Oracle JVM提供，不包括可以在JDK7以及更高版本中使用的G1 GC。换句话说，对象被创建在伊甸园空间，而后转化到幸存者空间，最终剩余的对象被送到老年代。某些比较大的对象会在被创建在伊甸园空间后，直接转移到老年代空间。老年代空间上的GC处理会新生代花费更多的时间。因此，减少被移到老年代对象的数据可以显著地减少Full GC的频率。减少被移到老年代空间的对象的数量，可能被误解为将对象留在新生代。但是，这是不可能的。取而代之，你可以调整新生代空间的大小。

减少Full GC执行时间

Full GC的执行时间比Minor GC要长很多。因此，如果Full GC花费了太多的时间（超过1秒），一些连接的部分可能会发生超时错误。

• 如果你试图通过消减老年代空间来减少Full GC的执行时间，可能会导致OutOfMemoryError 或者 Full GC执行的次数会增加。
• 与之相反，如果你试图通过增加老年代空间来减少Full GC执行次数，执行时间会增加。

因此，你需要将老年代空间设定为一个“合适”的值。

影响GC性能的参数

正如我们在第二篇文章结尾提到的，不要幻想“某个人设定了GC参数后性能得到极大的提高，我们为什么不和他用一样的参数？”，因为不同的Web服务所创建对象的大小和他们的生命周期都不尽相同。

简单来说，如果一个任务的执行条件是A，B，C，D和E，同样的任务执行条件换为A和B，你会觉得哪个更快？从一般人的直觉来看，在A和B条件下执行的任务会更快。

Java GC参数也是相同的道理，设定一些参数不但没有提高GC执行速度，反而可能导致他更慢。GC优化的最基本原则是将不同的GC参数用于2台或者多台服务器，并进行对比，并将那些被证明提高了性能或者减少了GC执行时间的参数应用于服务器。请谨记这一点。

下面这个表格列出了GC参数中与内存大小相关的，可以影响性能的参数。

表1：GC优化需要考虑的Java参数

定义	参数	描述
堆内存空间	-Xms	Heap area size when starting JVM 启动JVM时的堆内存空间。
	-Xmx	Maximum heap area size 堆内存最大限制
新生代空间	-XX:NewRatio	Ratio of New area and Old area 新生代和老年代的占比
	-XX:NewSize	New area size 新生代空间
	-XX:SurvivorRatio	Ratio ofEdenarea and Survivor area 伊甸园空间和幸存者空间的占比

我在进行GC优化时经常使用-Xms，-Xmx和-XX:NewRatio。-Xms和-Xmx是必须的。你如何设定NewRatio 会对GC性能产生十分显著的影响。有些人可能会问如何设定Perm区域的大小？你可以通过-XX:PermSize 和-XX:MaxPermSize参数来设定，

当OutOfMemoryError 错误发生并且是由于Perm空间不足导致时，另一个可能影响GC性能的参数是GC类型。下表列出了所有可选的GC类型（基于JDK6.0）

表2：GC类型可选参数

分类	参数	备考
Serial GC	-XX:+UseSerialGC
Parallel GC	-XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=value
Parallel Compacting GC	-XX:+UseParallelOldGC
CMS GC	-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=value -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
G1	-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseG1GC	在JDK6中这两个参数必须同时使用

除了G1 GC，可以通过每种类型第一行的参数来切换GC类型。最常用的GC类型是Serial GC。他专门针对客户端系统进行了优化。

影响GC性能的参数有很多，但是上面提到的参数会带来最显著的效果。请牢记，设定过多的参数不一定会减少GC执行时间。

GC优化过程

GC优化的过程与大多数性能改善的过程及其类似。下面是我使用的GC优化过程。

1.监控GC状态

首先你需要监控GC来检查在系统执行过程中GC的各种状态。请参考前一篇文章中提到的监控方法 成为JavaGC专家Part II — 如何监控Java垃圾回收机制。

2.在分析监控结果后，决定是否进行GC优化

在检查GC状态的过程中，你应该分析监控结果以便决定是否进行GC优化，如果分析结果表明执行GC的时间只有0.1-0.3秒，那你就没必要浪费时间去进行GC优化。但是，如果GC的执行时间是1-3秒，或者超过10秒，GC将势在必行。

但是，如果你已经为Java分配了10GB的内存，并且不能再减少内存大小，你将无法再对GC进行优化。在进行GC优化之前，你必须想清楚你为什么要分配如此大的内存空间。假如当你分1 GB 或 2 GB内存时出现OutOfMemoryError ，你应该执行堆内存转储（heap dump），并消除隐患。

注意：

堆内存转储是一个用来检查Java内存中的对象和数据的文件。该文件可以通过执行JDK中的jmap命令来创建。在创建文件的过程中，Java程序会暂停，因此不要再系统执行过程中创建该文件。

你可以在互联网上搜索堆内存[s1] 转储的详细说明。对于韩国的读者，可以参考我去年发布的书： The story of troubleshooting for Java developers and system operators (Sangmin Lee, Hanbit Media, 2011, 416 pages)。

3. 调整GC类型/内存空间

如果你已经决定要进行GC优化，那么就要选择GC类型和设定内存空间。在这时，如果你有几台不同服务器，请时刻牢记，检查每一台服务器的GC参数，并进行有针对性的优化。

4.分析结果

在调整了GC参数并持续收集24小时之后，开始对结果进行分析，如果你幸运的话，你就找到那些最适合系统的GC参数。反之，你需要通过分析日志来检查内存是如何被分配的。然后你需要通过不断的调整GC类型和内存空间大小一边找到最佳的参数。

5. 如果结果令人满意，你可以将该参数应用于所有的服务器，并停止GC优化

有过GC优化结果令人满意，你可以应用于所有的服务器，下面的章节中，我们将看到每个步骤的具体任务。

监控GC状态及分析结果

查看运行中的Web Application Server (WAS)的GC状态的最佳方法是通过jstat命令，在第二篇文章成为JavaGC专家Part II — 如何监控Java垃圾回收机制中我已经详细解释过jstat命令，因此本篇文章我将重点描述数据部分。

下面这个例子展现了某个JVM在进行GC优化之前的状态。

（很遗憾，这不是一个操作服务器）

1 2 3 4

$ jstat -gcutil 21719 1s S0    S1    E    O    P    YGC    YGCT    FGC    FGCT GCT 48.66 0.00 48.10 49.70 77.45 3428 172.623 3 59.050 231.673 48.66 0.00 48.10 49.70 77.45 3428 172.623 3 59.050 231.673

如上表，我们先看一下YGC 和YGCT，计算YGCT/ YGC得到0.050秒（50毫秒）。这意味着新生代空间上的GC操作平均花费50毫秒。在这种情况，你大可不必担心新生代空间上执行的GC操作。
接下来，我们来看一下FGCT 和FGC。，计算FGCT/ FGC得到19.68秒，这意味着GC的平均执行时间为19.68秒，可能是每次花费19.68秒执行了三次，也可能是其中的两次执行了1秒而另一次执行了58秒。不论哪种情况，都需要进行GC优化。

通过jstat 命令可以很轻易地查看GC状态，但是，分析GC的最佳方式是通过–verbosegc参数来生成日志，在之前的文章中我已经解释了如何分析这些日志，HPJMeter 是我个人最喜欢的用于分析-verbosegc 日志的工具。他很易于使用和分析结果。通过HPJmeter你可以很轻易查看GC执行时间以及GC发生频率。如果GC执行时间满足下面所有的条件，就意味着无需进行GC优化了。

• Minor GC执行的很快（小于50ms）
• Minor GC执行的并不频繁（大概10秒一次）
• Full GC执行的很快（小于1s）
• Full GC执行的并不频繁（10分钟一次）

上面提到的数字并不是绝对的；他们根据服务状态的不同而有所区别，某些服务可能满足于Full GC每次0.9秒的速度，但另一些可能不是。因此，针对不同的服务设定不同的值以决定是否进行GC优化。

在查看GC状态的时候有件事你需要特别注意，那就是不要只关注Minor GC 和Full GC的执行时间。还要关注GC执行的次数,例如，当新生代空间较小时，Minor GC会过于频繁的执行（有时每秒超过1次）。另外，转移到老年代的对象数增多，则会导致Full GC执行次数增多。因此，别忘了加上–gccapacity参数来查看具体占用了多少空间。

设定GC类型/内存空间大小

• 设定GC类型

OracleJVM有5种GC类型，但是在JDK7之前的版本中，只能在Parallel GC, Parallel Compacting GC 和CMS GC之中选择一个，对于选择哪个没有明确的原则和规则。

这样的话，我们该如何选择呢？强烈建议三者都选，但是，有一点是很明确的：CMS GC比Parallel GCs更快。如果真的如此，那么就选CMS GC了。但是，CMS GC也不总是更快。整体来看，CMS GC模式下的Full GC执行更快，不过，一旦出现并行模式失败，他将比Parallel GC更慢。

并发模式失败

我们来详细讲解一下并发模式失败。

Parallel GC 和 CMS GC 最大的不同来自于压缩任务。压缩任务是通过删除已分配内存空间中的空白空间以便压缩内存，清理内存碎片。

在Parallel GC模式下，压缩工作在Full GC执行时进行，这会费很多时间，但是，在执行完Full GC之后，由于能够顺序地分配空间，随后的内存能够被更快的分配。

与之相反的，CMS GC并不进行压缩处理，因此，CMS GC执行的更快。但是，由于没有压缩，在进行磁盘清理之前，内存中会有很多空白空间。这就是说，可能没有足够的空间存储大的对象，例如，虽然老年代空间还有300MB空间，但是一些10MB的对象无法被顺序的存储。在这种情况下，会出现“并行模式失败”警告，并执行压缩处理。在CMS GC模式下，压缩处理的执行时间要比Parallel GCs长很多。另外，这还将导致另外一个问题。关于并发模式失败的详细说明，可以参考Oracle工程师撰写的Understanding CMS GC Logs。

综上所述，你需要找到最适合你的系统的GC类型。

每个系统都有最适合他的GC类型等着你去寻找，如果你有6台服务器。我建议你每两台设置相同的参数。并添加 –verbosegc参数，分析结果。

• 设定内存空间大小

下表展示了内存空间大小，GC执行次数以及GC执行时间三者间的关系。

• 大内存空间
  • 减小GC执行次数
  • 增加GC执行时间
• 小内存空间
  • 减小GC执行时间
  • 增加GC执行次数

关于如何设置内存空间的大小，没有唯一的标准答案。如果服务器资源足够，而且Full GC也可能在1秒内完成，设置为10GB当然可行。。但绝大多数服务器并不是这样，当内存设为10GB时，可能要花费10~30秒来执行Full GC。当然，执行时间会随对象的大小而改变。

鉴于如此，我们应该如何设定内存空间大小呢？一般来说，我建议为500MB。不过请注意这不是让你将WAS的内存参数设置为–Xms500m 和–Xmx500m。根据优化GC之前的状态，如果Full GC执行之后内存空间剩余300MB，那么最好将内存设置为1GB（300MB（默认程序占用）+ 500MB（老年代最小空间）+200MB（空闲内存））。也就是说你要为老年代额外设置500MB。因此，如果你有三个执行服务器，内存分别设置为1GB，1.5GB，2GB，并且检查结果。

理论上来讲，GC执行速度应该遵循1GB> 1.5GB> 2GB,因此1GB执行GC速度最快。但是并不说明1GB空间的Full GC会花费1秒而2GB空间会花费2秒。时间取决于服务器的性能和对象的大小。因此，最佳的方式是建立尽可能多的衡量指标来监控他们。

对于内存空间大小，你应该额外设定NewRatio参数。NewRatio参数是新生代和老年代空间的比例，即XX:NewRatio=1意味着新生代与老年代之比为1:1。对于1GB来说就是新生代和老年代各500MB。如果NewRatio为2，意味着新生代老年代之比为1:2，因此该值越大，老年代空间越大，新生代空间越小。

这看似一件不是很重要的事情，但NewRatio参数会显著地影响整个GC的性能。如果新生代空间很小，会用更多的对象被转移到老年代空间，这样导致频繁的Full GC，增加暂停时间。

你可以简单的认为NewRatio 为1是最佳的选择，但是，有时可能设置为2或3更好，我就见过很多这样的例子。

如何最快的完成GC优化？对比性能测试的结果应该是最快地方法，为每一台服务器设置不同的参数并监控他们的状态，强烈建议至少监控1或2天的数据。但是，当你对GC优化是，你要确保每次执行相同的负载。并且请求的比率，例如URL都应该是一致的。不过，即便对于专业测试人员要想精确的控制负载也是很难的，并要花费大量的时间准备。因此，相对来说比较方便和容易的方法是调整才参数，之后花费较长的时间收集结果。

分析GC优化结果

在设置了GC参数以及-verbosegc参数之后，通过tail命令确保日志被正确的生成。如果参数设置的不正确或者日志没有生成，你将白白浪费你的时间。如果日志正确的话，持续收集1到2天。随后最好将日志下载到本地PC并用HPJMeter来分析

• Full GC 执行时间
• Minor GC执行时间
• Full GC 执行间隔
• Minor GC 执行间隔
• Entire Full GC 执行时间
• Entire Minor GC 执行时间
• Entire GC 执行时间
• Full GC e执行时间
• Minor GC 执行时间

找到最佳的GC参数是件非常幸运的事情，然而在大多数场合，我们并不会得到幸运之神的眷顾，在进行GC优化时要尽量小心谨慎，想一步完成优化往往会导致OutOfMemoryError 。

优化示例

好了，我们一直在纸上谈兵，现在我们看一些实际的GC优化的例子。

示例1

下面这个例子针对 Service S的优化,对于最近被部署的 Service S，Full GC花费了太长的时间。

请看 jstat –gcutil的执行结果。

1 2	S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT 12.16 0.00 5.18 63.78 20.32 54 2.047 5 6.946 8.993

最左边的Perm 空间对于最初的GC优化不是很重要，这一次YGC参数的值更加有用。

Minor GC和Full GC的平均值如下表所示

表3：Service S的Minor GC 和Full GC的平均执行时间

GC 类型	GC 执行次数	GC 执行时间	平均
Minor GC	54	2.047	37 ms
Full GC	5	6.946	1,389 s

最重要的是下面两个数据

• 新生代实际使用空间: 212,992 KB
• 老年代实际使用空间: 1,884,160 KB

因此，总的内存空间为2GB,不算Perm空间的话，新生代与老年代之比为1:9。通过jstat和-verbosegc 日志进行数据收集，并把三台服务器按照如下方式设置。

• NewRatio=2
• NewRatio=3
• NewRatio=4

一天之后，检查系统的GC日志后发现，在设置了NewRatio参数后很幸运的没有发生Full GC，

为什么？

• NewRatio=2: 45 ms
• NewRatio=3: 34 ms
• NewRatio=4: 30 ms

我们看到NewRatio=4 是最佳的参数，虽然它的新生代空间最小，但GC时间确最短。设定这个参数之后，系统没有执行过Full GC。

为了说明这个问题，下面是服务之星一段时间后执行jstat –gcutil的结果

1 2	S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT 8.61 0.00 30.67 24.62 22.38 2424 30.219 0 0.000 30.219

你可能会认为因为服务器接受的请求少才导致的GC执行频率下降。实际上，虽然Full GC没有执行，但是Minor GC被执行了 2,424次。

示例2

这是一个针对ServiceA的例子，我们通过公司内部的应用性能管理系统（APM）发现JVM暂停了相当长的时间（超过8秒），因此我们进行了GC优化。我们找到了Full GC执行时间过长的原因，并着手解决。

进行GC优化的第一步，就是我们添加了-verbosegc参数，并得到如下结果。

图1：进行GC优化之前的STW时间

如上图所示，由HPJMeter自动生成的图片之一。X坐标表示JVM执行的时间。Y坐标表示每次GC的时间。CMS绿点，表示Full GC结果。Parallel Scavenge蓝点，表示Minor GC结果。

之前我曾经说过CMS GC是最快的，但是上面的的结果显示出于某种原因，它最多花费了15秒。是什么导致这个结果？是否想起我之前提过的，CMS在进行内存清理时，会变慢。与此同时，服务的内存被设定为 –Xms1g和–Xmx4g ，且实际分配了4GB内存。

因此，我将GC类型从CMS改为Parallel GC。并且将内存改为2GB，设定NewRatio 为3。几小时之后我使用 jstat –gcutil得到如下结果

1 2	S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT 0.00 30.48 3.31 26.54 37.01 226 11.131 4 11.758 22.890

相对于4GB时的15秒，Full GC变成了平均每次3秒。但是3秒一样比较慢，因此我设计了如下6种场景。

• Case 1: -XX:+UseParallelGC -Xms1536m -Xmx1536m -XX:NewRatio=2
• Case 2: -XX:+UseParallelGC -Xms1536m -Xmx1536m -XX:NewRatio=3
• Case 3: -XX:+UseParallelGC -Xms1g -Xmx1g -XX:NewRatio=3
• Case 4: -XX:+UseParallelOldGC -Xms1536m -Xmx1536m -XX:NewRatio=2
• Case 5: -XX:+UseParallelOldGC -Xms1536m -Xmx1536m -XX:NewRatio=3
• Case 6: -XX:+UseParallelOldGC -Xms1g -Xmx1g -XX:NewRatio=3

那一个最快呢？结果显示，内存越小，结果越好。下图展示了Case6的结果。这是GC的性能最好。最长的响应时间只有1.7秒。平均时间在1秒之内。

图2：Case6的时间图表

基于以上结果。我们按照Case6调整了GC参数。但是，这导致了每天晚上都会发生OutOfMemoryError。在这里很难解释具体的原因。简单来说，批处理程序导致了内存泄漏。相关的问题已经被解决。

如果对GC日志只分析很短的时间就贸然对所有服务器进行优化是非常危险的。请时刻牢记，你必须同时分析GC日志和应用程序。

我们回顾了两个关于GC优化的例子，正如我之前提到的，例子中提到的GC参数，可以设置在相同的服务器之上，但前提是他们具有相同的CPU，操作系统，JDK版本以及运行着相同的服务。但是不要直接把我用过的参数用到你的服务至上，它们未必能很好的工作。

结论

我凭借经验进行GC优化，而没有执行堆转储并分析内存的详细内容。精确地分析内存可以得到更好的优化效果。但是，这种分析一般适用于内存使用量相对固定的场合。不过，如果服务严重过载并占用的大量的内存，强力建议根据之前的经验进行GC优化。

我已经在一些服务上设置了G1 GC参数，并进行过性能测试。但还没有应用与正式环境，G1 GC参数的速度要快于其他任何GC类型。但是，你必须要升级到JDK7。另外，他的稳定性也暂时没有保障，没人知道是否会出现致命的错误。因此还不到将其正式应用的时候

在未来的某一天，等到JDK7真正稳定了（这不是说他现在不稳定），并且WAS针对JDK7进行优化后，G1 GC最终能够按照预期的那样工作了，我们可能就不需要在进行GC优化了。

想了解GC优化的更多内容，请登录Slideshare.com 查看关联资源。强烈推荐Everything I Ever Learned About JVM Performance Tuning @Twitter。作者Attila Szegedi，一位Twitter工程师。请花些时间阅读。

By Sangmin Lee, NHN Performance Engineering Lab.

作者Sangmin Lee，就职于NHN性能工程研究院

英文原文：cubrid，编译：ImportNew-王晓杰

译文地址： http://www.importnew.com/3146.html

 

转自：http://www.importnew.com/3146.html