深入學(xué)習(xí)JAVA GC日志的相關(guān)知識(shí)
GC環(huán)境模擬
首先我們給出如下代碼用來觸發(fā)GC
public static void main(String[] args) { // 每100毫秒創(chuàng)建100線程,每個(gè)線程創(chuàng)建一個(gè)1M的對(duì)象,即每100ms申請(qǐng)100M堆空間 Executors.newScheduledThreadPool(1).scheduleAtFixedRate(() -> { for (int i = 0; i < 100; i++) { new Thread(() -> { try { // 申請(qǐng)1M byte[] temp = new byte[1024 * 1024]; Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 隨機(jī)睡眠1秒以內(nèi) } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }).start(); } }, 1000, 100, TimeUnit.MILLISECONDS); }
我們要模擬的場(chǎng)景是年輕代不斷地Young GC,并有一部分對(duì)象晉升到老年代,當(dāng)老年代空間不足時(shí)觸發(fā)Full GC。
程序邏輯:每100毫秒鐘創(chuàng)建100個(gè)線程,每個(gè)線程創(chuàng)建一個(gè)1M的對(duì)象,即每100ms申請(qǐng)100M堆空間。之所以每個(gè)線程隨機(jī)睡眠1s,是為了避免對(duì)象朝生夕滅,保證可以有一部分對(duì)象能晉升到老年代,更好的觸發(fā)Young GC 和 Full GC,注意這個(gè)睡眠時(shí)間如果大了,會(huì)導(dǎo)致OOM,如果小了,很難觸發(fā)FULL GC。
虛擬機(jī)參數(shù)解釋
啟動(dòng)Java進(jìn)程:java -Xms200m -Xmx200m -Xmn100m -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:./gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar
-Xms200m -Xmx200m 最小/最大堆內(nèi)存 200M
-Xmn100m 年輕代內(nèi)存 100M
-verbose:gc 開啟GC日志
-XX:+PrintGCDetails -Xloggc:./gc.log -XX:+PrintGCDateStamps 將GC日志詳情輸入到gc.log中
jmap分析
jcmd 獲取我們Java進(jìn)程的Id:6264
jmap -heap 6264查看堆信息
第一次查看,我們發(fā)現(xiàn) Eden區(qū)是98M,S0、S1是1M
第二次查看, Eden區(qū)是99M,S0、S1是0.5M
Eden區(qū)與Survivor區(qū)的比例在動(dòng)態(tài)的變化,并不是默認(rèn)的8:1:1。
原來我們使用默認(rèn)的垃圾收集器Parallel Scavenge+Parallel Old組合,而該收集器下-XX:+UseAdaptiveSizePolicy是默認(rèn)開啟的,即Eden區(qū)與Survivor區(qū)比例根據(jù)GC情況會(huì)自適應(yīng)變化。
我們加上參數(shù),關(guān)閉年輕代自適應(yīng),年輕代比例設(shè)置為8:1:1
-XX:-UseAdaptiveSizePolicy -XX:SurvivorRatio=8
另外為了盡早的觸發(fā)FULL GC,我們新增虛擬機(jī)參數(shù)
-XX:MaxTenuringThreshold=10
晉升年齡由默認(rèn)的15修改為10,使得年輕代的對(duì)象更容易晉升到老年代
重啟虛擬機(jī)查看jmap
年輕代
- Eden區(qū)80M 已使用51M,當(dāng)前使用率63.8%
- S0區(qū)10M 已使用0.43M,使用率4.37%
- S1區(qū)10M 使用率為空
老年代
- 100M 已使用18.39M,使用率18.9%
GC日志內(nèi)容分析
查看我們輸出的GC日志gc.log,選取其中兩段
2019-06-09T02:55:30.993+0800: 330.811: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 82004K->384K(92160K)] 184303K->102715K(194560K), 0.0035647 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 2019-06-09T02:55:30.997+0800: 330.815: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 384K->0K(92160K)] [ParOldGen: 102331K->5368K(102400K)] 102715K->5368K(194560K), [Metaspace: 16941K->16914K(1064960K)], 0.0213953 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]
Young GC
2019-06-09T02:55:30.993+0800: 330.811: [GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 82004K->384K(92160K)] 184303K->102715K(194560K), 0.0035647 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 2019-06-09T02:55:30.997+0800: 330.815: [Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 384K->0K(92160K)] [ParOldGen: 102331K->5368K(102400K)] 102715K->5368K(194560K), [Metaspace: 16941K->16914K(1064960K)], 0.0213953 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]
解釋:
- 年輕代GC:[GC前年輕代80.08M->GC后0.37M(年輕代總大小90M)]GC前堆179.98M->GC后堆100.3M(堆總大小190M),用時(shí)]
- 其中年輕代總大小是90M而不是100M,這里我理解是年輕代當(dāng)前最大申請(qǐng)到90M
- 100M*80%=80M 是Eden區(qū)大小
- 80M*80% = 64M Eden區(qū)默認(rèn)占用超過8成即64M就會(huì)觸發(fā)YoungGC
Full GC
[Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 384K->0K(92160K)] [ParOldGen: 102331K->5368K(102400K)] 102715K->5368K(194560K), [Metaspace: 16941K->16914K(1064960K)], 0.0213953 secs] [Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.02 secs]
解釋:
- [GC前年輕代0.375M->GC后年輕代0M(年輕代總大小90M)][GC前老年代99.93M->GC后老年代5.24M(老年代總大小100M)]GC前堆100.3M->GC后堆5.24M(堆總大小190M),[元數(shù)據(jù)區(qū):GC前16.5,GC后16.5(元數(shù)據(jù)區(qū)總大小1040M)],用時(shí)]
- 可以推測(cè)出此次FullGC原因是年輕代晉升老年代空間不足導(dǎo)致
利用可視化工具分析
這里我們利用 gceasy.io/ 分析一下
(1)統(tǒng)計(jì)年輕代、老年代、元數(shù)據(jù)區(qū)最大可用空間以及峰值,這里元數(shù)據(jù)區(qū)大小在我們的虛擬機(jī)參數(shù)沒有配置,所以取的是默認(rèn)值
(2)吞吐量、GC平均延遲、最大延遲以及延遲區(qū)間的統(tǒng)計(jì)
(3)堆所用大小的實(shí)時(shí)分析,紅色位置是發(fā)生了FullGC使得堆總量直線下降
會(huì)發(fā)現(xiàn)虛擬機(jī)在剛啟動(dòng)不久的階段觸發(fā)大量的FULL GC,我的理解是我們申請(qǐng)的對(duì)象都隨機(jī)睡眠一秒以內(nèi),剛啟動(dòng)時(shí)大部分還存在線程的引用,GCRoot可達(dá)。在剛啟動(dòng)的時(shí)候觸發(fā)FULL GC并不會(huì)完整清理掉老年代空間并由于空間不足不斷觸發(fā)FULL GC。
(4)GC空間總量和時(shí)間的統(tǒng)計(jì)
(5)各類GC時(shí)間、GC次數(shù)、GC總量等指標(biāo)
總結(jié)
GC日志分析可以幫助我們宏觀的監(jiān)控GC運(yùn)行情況。一方面如果頻繁的FullGC會(huì)有嚴(yán)重的性能問題(STW),另一方面過于頻繁的GC,即GC占用系統(tǒng)正常運(yùn)行的比重過多,吞吐量低,則是一定程度上的性能資源浪費(fèi)。若系統(tǒng)存在性能問題,根據(jù)GC分析各項(xiàng)指標(biāo)的作為參考,我們也可以適當(dāng)?shù)脑诔绦蚶锘蛱摂M機(jī)參數(shù)做些調(diào)優(yōu)。
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