JAVA GC日誌分析

這裏以Java8爲例

GC環境模擬

首先咱們給出以下代碼用來觸發GC

public static void main(String[] args) {
    // 每100毫秒建立100線程，每一個線程建立一個1M的對象，即每100ms申請100M堆空間
    Executors.newScheduledThreadPool(1).scheduleAtFixedRate(() -> {
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            new Thread(() -> {
                try {
                    //  申請1M
                    byte[] temp = new byte[1024 * 1024];
                    Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 隨機睡眠1秒之內
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }).start();
        }
    }, 1000, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
複製代碼

咱們要模擬的場景是年輕代不斷地Young GC，並有一部分對象晉升到老年代，當老年代空間不足時觸發Full GC。

程序邏輯：每100毫秒建立100個線程，每一個線程建立一個1M的對象，即每100ms申請100M堆空間。之因此每一個線程隨機睡眠1s，是爲了不對象朝生夕滅，保證能夠有一部分對象能晉升到老年代，更好的觸發Young GC 和 Full GC，注意這個睡眠時間若是大了，會致使OOM，若是小了，很難觸發FULL GC。

虛擬機參數解釋

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

-Xms200m -Xmx200m 最小/最大堆內存 200M

-Xmn100m 年輕代內存 100M

-verbose:gc 開啓GC日誌

-XX:+PrintGCDetails -Xloggc:./gc.log -XX:+PrintGCDateStamps 將GC日誌詳情輸入到gc.log中

jmap分析

jcmd 獲取咱們Java進程的Id：6264

jmap -heap 6264查看堆信息

第一次查看，咱們發現 Eden區是98M，S0、S1是1M

第二次查看， Eden區是99M，S0、S1是0.5M

Eden區與Survivor區的比例在動態的變化，並非默認的8:1:1。

原來咱們使用默認的垃圾收集器Parallel Scavenge+Parallel Old組合，而該收集器下-XX:+UseAdaptiveSizePolicy是默認開啓的，即Eden區與Survivor區比例根據GC狀況會自適應變化。

咱們加上參數，關閉年輕代自適應，年輕代比例設置爲8:1:1

-XX:-UseAdaptiveSizePolicy -XX:SurvivorRatio=8

另外爲了儘早的觸發FULL GC，咱們新增虛擬機參數

-XX:MaxTenuringThreshold=10

晉升年齡由默認的15修改成10，使得年輕代的對象更容易晉升到老年代

重啓虛擬機查看jmap

年輕代

• Eden區80M 已使用51M，當前使用率63.8%

• S0區10M 已使用0.43M，使用率4.37%

• S1區10M 使用率爲空

老年代

• 100M 已使用18.39M，使用率18.9%

GC日誌內容分析

查看咱們輸出的GC日誌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

[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 82004K->384K(92160K)] 184303K->102715K(194560K), 0.0035647 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]

解釋:

• 年輕代GC：[GC前年輕代80.08M->GC後0.37M(年輕代總大小90M)]GC前堆179.98M->GC後堆100.3M(堆總大小190M)，用時]

• 其中年輕代總大小是90M而不是100M，這裏我理解是年輕代當前最大申請到90M

• 100M*80%=80M 是Eden區大小

• 80M*80% = 64M Eden區默認佔用超過8成即64M就會觸發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後年輕代0M(年輕代總大小90M)][GC前老年代99.93M->GC後老年代5.24M(老年代總大小100M)]GC前堆100.3M->GC後堆5.24M（堆總大小190M）,[元數據區:GC前16.5,GC後16.5(元數據區總大小1040M)]，用時]

• 能夠推測出這次FullGC緣由是年輕代晉升老年代空間不足致使

利用可視化工具分析

這裏咱們利用 gceasy.io/ 分析一下

(1)統計年輕代、老年代、元數據區最大可用空間以及峯值，這裏元數據區大小在咱們的虛擬機參數沒有配置，因此取的是默認值1040M

(2)吞吐量、GC平均延遲、最大延遲以及延遲區間的統計

(3)堆所用大小的實時分析，紅色位置是發生了FullGC使得堆總量直線降低

會發現虛擬機在剛啓動不久的階段觸發大量的FULL GC，個人理解是咱們申請的對象都隨機睡眠一秒之內，剛啓動時大部分還存在線程的引用，GCRoot可達。在剛啓動的時候觸發FULL GC並不會完整清理掉老年代空間並因爲空間不足不斷觸發FULL GC。

(4)GC空間總量和時間的統計

(5)各種GC時間、GC次數、GC總量等指標

總結

GC日誌分析能夠幫助咱們宏觀的監控GC運行狀況。一方面若是頻繁的FullGC會有嚴重的性能問題(STW)，另外一方面過於頻繁的GC，即GC佔用系統正常運行的比重過多，吞吐量低，則是必定程度上的性能資源浪費。若系統存在性能問題，根據GC分析各項指標的做爲參考，咱們也能夠適當的在程序裏或虛擬機參數作些調優。