JVM GC 调优理论

参考资料：

Step_by_Step_GC_Tuning_in_the_HotSpot_Java_Virtual_Machine ：Java One 大会演讲PPT（相当于下面官方文档的简化版，本笔记的主要来源）

Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning：Oracle Jdk6 调优（推荐看下面的 JDK8 版本，内容更详实）

Java Platform, Standard Edition HotSpot Virtual Machine Garbage Collection Tuning Guide：Oracle jdk8 调优（增加了G1的内容）

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简介：

GC 表现的3个属性：

• 性能
• 延迟
• 内存占用

 

GC 调优的3个原则：

• 内存越多越好
• 每次gc回收的越多越好（往往意味着 GC 性能高）
• 针对  GC 表现的3个属性中的2个进行调优

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方法：

基础：

• 测量 GC 表现的3个属性
• 测量实际负载下的实际情况（关注线上的gc日志）
• 对应用程序/第三方库，框架/jdk，jvm/硬件/操作系统有足够了解

gc日志：

• 实际线上日志
• 将应用级别和jvm级别的时间进行关联
• 参数：
• • -XX:+PrintFCTimeStamps -XX:PrintGCDetails -Xloggc:
  • -XX:+PrintFcDateStamps (from JDK6u4)
  • -XX:+PrintHeapAtGC (更多细节信息，更多输出的代价)

JVM选择：

• 32-bit
• 64-bit
• • -XX:+UseCompressedOops 压缩普通指针，heap最大26G，CPU换内存
  • 非压缩，heap unlimited
• 32-bit --> 64-bit
• • heap内存额外增加20%左右
  • 性能损失20%左右（详细查找的资料如下）
  • • 64bit JVM相比32bit JVM,在大量的内存访问的情况下，其性能损失更少，AMD64和EM64T平台在64位模式下运行时，Java虚拟机得到了一些额外的寄存器，它可以用来生成更有效的原生指令序列。
    • 性能上，在SPARC 处理器上，当一个java应用程序从32bit 平台移植到64bit平台的64bit JVM会用大约 10-20%的性能损失，而在AMD64和 EM64T平台上，其性能损失的范围在0-15%.

GC选择：

• 第一原则
• • 低延迟比性能重要-->使用CMS
  • • 例外情况：heap<1GB-->ParallelOldGC可能能够满足低延迟要求
  • 延迟没有性能重要-->使用ParallelOldGC
• 方法：
• • 从ParallelOldGC开始，并观测GC表现
  • 如果需要的话，转而使用CMS

总体方法：

• 观测
• 优化
• 重复以上2个步骤

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方法-->内存占用：

计算存活数据大小（LDS，Live Data Size）:

• 确保稳定状态有Full GC
• 使用工具：
• • JConsole/VisualVM，连上JVM后，点击"Perform GC"
  • jmap,jmap -histo:live
  • System.gc()，仅用于测试环境
• 从 GC log 能够获得：
• • LDS的近似值（Full GC 后的内存占用）
  • 最大永久代的近似值（Full GC 后的永久代大小）
  • Full GC 导致的最大延迟

初始 heap 配置：

• 了解LDS之后，可以对heap设置一个有理由的大小
• • 第一原则
  • • heap 大小为3x~4x LDS
    • -XX:PermSize 和 -XX:MaxPermSize 设置为 1.2x~1.5x 最大永久代的近似值
• 设置分代大小
• • 第一原则
  • • 新生代 1x~1.5x LDS
    • 老年代 2x~3x LDS
    • 举例来说，新生代应该是heap的1/4~1/3

heap size 不能说明一切

• 监听进程的内存占用：prstat/top/Task Manager
• heap size 不一定是最大的贡献者：本地库（c/c++），I/O buffers，线程的方法栈等
• 要考虑 heap size 以外的内存占用，并适当调整内存策略

内存占用：总结

• 应用可能无法在给定的内存的情况下运行
• 可能需要应用级别的修改
• • 使用更有效的数据结构
  • 减少输入的大小
  • 等等
• 如果 heap size < 1.5 LDS
• • 太紧了，GC没有呼吸空间
  • GC会很频繁，并摧毁应用程序

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方法-->延迟：

延迟需求：

• 停顿时间多久?
• • GC平均停顿时间目标
  • GC最大停顿时间目标
  • 如何忍受频繁的妨碍（GC）
• 停顿频率
• • GC停顿频率目标（近似于应用程序的停顿频率目标）
  • 重要性通常低于停顿时间目标

优化新生代：

• 监视新生代GC次数
• • GC引起的延迟的最频繁的源头
  • 时长和频率并重
• 如果新生代GC时间过长-->减小新生代大小
• • 通常能够减小新生代GC时间
  • 新生代GC更频繁
• 如果新生代GC太频繁-->增大新生代大小
• • 通常会加长新生代GC时间
• 新生代GC性能最好的情况-->新生代占堆的80%，但是这样的设计不合理
• 优化新生代大小方法
• • 保持老年代大小不变
  • 增大新生代大小（例如增大1G）
  • 老年代不应该小于1.5 LDS
• 太小的新生代将会产生负面效果
• • 非常频繁的新生代GC
  • 通常，新生代的大小不小于 heap 的 10%

最坏的场景-> Full GC：

• 如果 Full GC 太频繁
• • 在新生代大小不变的情况下，调大老年代大小
• 如果 Full GC 太久
• • 在 ParallelOldGC 的情况下没有办法优化，调整老年代大小没有明显效果
  • 切换到ParNew+CMS或G1进行尝试

Full GC 频率：

• 得到 Full GC 频率的办法：
• • 查看 Full GC 的日志
  • 计算平均每秒新生代数据进入老年代的数量，并不是很准
  • 老年代和LDS的比值，并不是很准

延迟：总结：

• 新生代 GC 过长是很有可能的
• 此种情况很难调优，应该是机器CPU不够为主要原因
• 尝试：
• • 优化应用程序，减少中间存活对象
  • 使用单个内存更小的JVM集群代替单个 heap size 过大的 JVM，深入JVM 这本书有提到，使用nginx代理做JVM集群（tomcat?），技术要求高

GC 决策：

• 新生代和老年代 GC 时间，频率都OK，使用默认的Parallel/ParallelOld
• GC 时间 OK（应该是CPU性能足够），单次 GC 过长或GC频率过高?这种情况应该调大老年代吧，使用CMS
• 新生代 GC 时间过长，考虑应用级别优化（提升CPU性能应该有帮助）

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方法-->ParallelOldGC 调优：

ParallelOldGC 需求：

• 性能目标 ：应用层测量（压测）

ParallelOldGC 优化：

• 动态适应大小
• • -XX：+/-UseAdaptiveSizePolicy（默认开启）
  • 主要是为了增强易用性（不需要主动优化）
  • 如果需要追求最后的10%性能，可以关闭
  • • 应用的表现很稳定（压力稳定），不需要
  • 对表现复杂的应用更有帮助
• 更高的性能-->增加新生代/永久代大小
• • 典型地，永久代对性能的影响更大
  • 主要内存占用和延迟
• -XX:+UseNUMA：需要硬件开启对VM的支持，且此功能仅支持ParallelOldGC
• • 提升非统一内存架构机器性能

ParallelOldGC总结：

• 无法达到期望的性能是可能的
• • ParallelOldGC的性能是所有GC中最好的（不包含G1）
  • 为了进一步优化，需要对应用层进行修正
• ParallelOldGC占CPU时间的天花板应该 < 5%，通常 < 1%

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方法-->CMS 调优：

CMS需求：

• GC停顿时间目标
• GC停顿频率目标
• 性能目标

迁移到CMS（和ParallelOldGC的区别）：

• 通常老年代没有压缩（标记-清除算法，会有内存碎片，可以指定每次 Full GC 后进行内存碎片整理，详见 JVM GC 基础知识）
• • 潜在的内存碎片化
  • 仅 Full GC 进行内存压缩
• 老年代 增大 20% ~ 30%
• • 因为碎片化/更繁琐的并发GC循环（和用户线程并发，需要为新生代 GC 预留内存）
• 更长的新生代 GC 时间
• • 因为对象进入老年代更慢
• 更好的最差延迟
• • 大部分工作都是和用户进程并发进行的
  • 更短的最差停顿时间
• 更低的性能
• • CMS做的工作更多

老年代阈值优化：

• 阈值决定对象在新生代待的时长
• • 最大老年代阈值（Max Tenuring Threshold, MTT），决定对象经历的新生代 gc 的次数
  • 老年代阈值自动优化（和 survivor 的剩余空间有关），不会超过 MTT
• -XX:MaxTenuringThreshold=
• • 最小为1，不超过15，（JDK 5u6 之前，最大 31）
• 更高的老年代阈值（MTT 调大，survivor 内存调大）-->进入老年代的对象更少
• • 新生代 GC 时间通常更长（复制的内存更多）
  • 新生代回收内存更多，整体效率更高
• 更低的老年代阈值（ MTT 调小，survivor 内存调小）-->进入老年代的对象更多
• • 新生代 GC 时间通常更短（复制的内存更少）
  • 老年代负载更大
  • 内存更可能碎片化（仅CMS会使内存碎片化，需尽量减少此情况）

幸存区大小优化：

• 幸存区不应该溢出
• -XX:TargetSurvivorRatio=
• • 目的幸存区（to）仅在新生代 GC 之后使用
  • 使用[50%，90%]，少于突发负载情况
• 可以通过 GC log 或 tenuring distribution （分代信息） 进行监视
• 如果幸存区溢出
• • 调大幸存区比例，-XX:SurvivorRatio
  • 降低MTT（默认15，JVM 通常会自动调整TT，所以一般不会发生溢出）

CMS 阈值优化：

• 决定何时开始并发 GC 循环（由于并发进行 GC，需要预留老年代空间给新生代 GC）
• • 基于老年代 GC 表现
• -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=（默认90）
• • 阈值应该超过LDS
  • • 至少1.5倍LDS（否则回收的垃圾太少，且 CMS GC 极易触发，导致 CMS GC 频率过高）
  • 举例：老年代 2G， LDS 1G，合理的阈值应该是1.5 G，百分百应该在 75 左右
• CMS GC 过早，没有必要
• CMS GC过迟，不能及时完成，会引起 Full GC
• 根据老年代的增长速度确定百分比

CMS 停顿优化：

• CMS 每次 GC 周期会停顿 2 次
• 初始标记
• • 不能影响这个阶段
  • 这个阶段通常很短
• 重新标记
• • 极大依赖于对象的变化率
  • -XX:+CMSScavengeBeforeRemark：remark 之前强制使用新生代 GC 减少 remark 工作量
  • -XX:+ParallelRefProcEnabled：如果程序有大量的引用或 final 对象，此参数对 CMS 有帮助

如果经历了 Full GC：

• 并发 GC 循环中断
• • GC log 中查找 "concurrent mode failure"
  • 降低 CMS 阈值
• 永久代满了
• • 通过 GC log 监视永久代
  • CMS GC 中启用用永久代 GC
  • • CMS 默认不回收永久代
    • -XX:+CMSClassUnloadingEnabled
    • -XX:+CMSPermGenSweepingEnabled：（JDK6u6 之前版本不支持）
• System.gc()引起 Full GC
• • 查看 GC log，查找"Full GC (System)"
  • -XX:+DisableExplicitGC：禁止程序手动 GC
  • -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent，-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrentAndUloadsClasses：遇到相关代码时，使用 CMS GC
  • 不确定怎么做
  • • 一些应用程序/框架（例如 RMI）依赖频繁 GC 来强制引用处理
    • 禁用显式 GC 对应用程序的性能有重大影响

CMS 总结：

• 相较 ParallelOldGC， CMS 需要额外的资源
• • 额外的并发瓶颈，更大的堆，等
  • 导致一些临界的应用程序超出边界
• CMS 总体优化建议
• • 通过将对象放入老年代来降低新生代 GC 时间，长期来看会产生相反效果（性能更低）
  • • 老年代压力更大，内存碎片化，触发Full GC
  • 新生代 GC 时间更久，总体而言表现更好
• 如果 ParallelOldGC 的新生代过久，CMS 不能做的更好
• CMS 的总的时间应该小于 10%