亲宝软件园·资讯

展开

深入学习JAVA GC日志的相关知识

人气:0

GC环境模拟

首先我们给出如下代码用来触发GC

public static void main(String[] args) {
// 每100毫秒创建100线程,每个线程创建一个1M的对象,即每100ms申请100M堆空间
Executors.newScheduledThreadPool(1).scheduleAtFixedRate(() -> {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread(() -> {
try {
// 申请1M
byte[] temp = new byte[1024 * 1024];
Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 随机睡眠1秒以内
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
}, 1000, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
}

我们要模拟的场景是年轻代不断地Young GC,并有一部分对象晋升到老年代,当老年代空间不足时触发Full GC。

程序逻辑:每100毫秒钟创建100个线程,每个线程创建一个1M的对象,即每100ms申请100M堆空间。之所以每个线程随机睡眠1s,是为了避免对象朝生夕灭,保证可以有一部分对象能晋升到老年代,更好的触发Young GC 和 Full GC,注意这个睡眠时间如果大了,会导致OOM,如果小了,很难触发FULL GC。

虚拟机参数解释

启动Java进程:java -Xms200m -Xmx200m -Xmn100m -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -Xloggc:./gc.log -XX:+PrintGCDateStamps -jar demo-0.0.1-SNAPSHOT.jar

-Xms200m -Xmx200m 最小/最大堆内存 200M

-Xmn100m 年轻代内存 100M

-verbose:gc 开启GC日志

-XX:+PrintGCDetails -Xloggc:./gc.log -XX:+PrintGCDateStamps 将GC日志详情输入到gc.log中

jmap分析

jcmd 获取我们Java进程的Id:6264

jmap -heap 6264查看堆信息

第一次查看,我们发现 Eden区是98M,S0、S1是1M

第二次查看, Eden区是99M,S0、S1是0.5M

Eden区与Survivor区的比例在动态的变化,并不是默认的8:1:1。

原来我们使用默认的垃圾收集器Parallel Scavenge+Parallel Old组合,而该收集器下-XX:+UseAdaptiveSizePolicy是默认开启的,即Eden区与Survivor区比例根据GC情况会自适应变化。

我们加上参数,关闭年轻代自适应,年轻代比例设置为8:1:1

-XX:-UseAdaptiveSizePolicy -XX:SurvivorRatio=8

另外为了尽早的触发FULL GC,我们新增虚拟机参数

-XX:MaxTenuringThreshold=10

晋升年龄由默认的15修改为10,使得年轻代的对象更容易晋升到老年代

重启虚拟机查看jmap

年轻代

老年代

GC日志内容分析

查看我们输出的GC日志gc.log,选取其中两段

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]

解释:

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]

解释:

利用可视化工具分析

这里我们利用 gceasy.io/ 分析一下

(1)统计年轻代、老年代、元数据区最大可用空间以及峰值,这里元数据区大小在我们的虚拟机参数没有配置,所以取的是默认值

(2)吞吐量、GC平均延迟、最大延迟以及延迟区间的统计

(3)堆所用大小的实时分析,红色位置是发生了FullGC使得堆总量直线下降

会发现虚拟机在刚启动不久的阶段触发大量的FULL GC,我的理解是我们申请的对象都随机睡眠一秒以内,刚启动时大部分还存在线程的引用,GCRoot可达。在刚启动的时候触发FULL GC并不会完整清理掉老年代空间并由于空间不足不断触发FULL GC。

(4)GC空间总量和时间的统计

(5)各类GC时间、GC次数、GC总量等指标

总结

GC日志分析可以帮助我们宏观的监控GC运行情况。一方面如果频繁的FullGC会有严重的性能问题(STW),另一方面过于频繁的GC,即GC占用系统正常运行的比重过多,吞吐量低,则是一定程度上的性能资源浪费。若系统存在性能问题,根据GC分析各项指标的作为参考,我们也可以适当的在程序里或虚拟机参数做些调优。

您可能感兴趣的文章:

加载全部内容

相关教程
猜你喜欢
用户评论