CMS收集器实战：
实战开始，准备好了没
模拟业务场景代码：
@RestController
public class IndexController {
/***
- 存big对象
- @return
*/
@GetMapping("/put")
public String process() {
ArrayListusers = queryUsers();
for (User user:users){
//TODO 业务操作
}
return "ok";
}
private ArrayListqueryUsers() {
ArrayListusers = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 50000; i++) {
users.add(new User(i, "java2b"));
}
return users;
}
}
public class User {
private int id;
private String name;
private byte[] data;
public User(int id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
data=new byte[1 * 128 * 1024];
}
}
输出收集器信息：
/***
- 打印jvm信息
-
@return
生成jar包部署到服务器
*/
@GetMapping("/info")
public String info() {
Listgarbages = ManagementFactory.getGarbageCollectorMXBeans();
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
for (GarbageCollectorMXBean garbage : garbages) {
stringBuilder.append("垃圾收集器：名称=" + garbage.getName() + ",收集=" + garbage.getCollectionCount() + ",总花费时间="
+ garbage.getCollectionTime());
// + ",内存区名称=" + Arrays.deepToString(garbage.getMemoryPoolNames()));
stringBuilder.append("\r\n");
}
MemoryMXBean memory = ManagementFactory.getMemoryMXBean();
MemoryUsage headMemory = memory.getHeapMemoryUsage();
long MB = 1024 * 1024;
stringBuilder.append("head堆:");
stringBuilder.append("\t初始(M):" + headMemory.getInit() / MB);
stringBuilder.append("\t最大(上限)(M):" + headMemory.getMax() / MB);
stringBuilder.append("\t当前(已使用)(M):" + headMemory.getUsed() / MB);
stringBuilder.append("\t提交的内存(已申请)(M):" + headMemory.getCommitted() / MB);
stringBuilder.append("\t使用率:" + headMemory.getUsed() * 100 / headMemory.getCommitted() + "%");
return stringBuilder.toString();
}
image.png
启动参数：
java -Xms256m -Xmx256m -verbose:gc -Xloggc:/root/jvm/gc-cms.log -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:+PrintHeapAtGC -XX:HeapDumpPath=/root/jvm/dump.hprof -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintFlagsFinal -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port=6666 -Djava.rmi.server.hostname=192.168.0.31 -jar /root/jvm/jvm-web-0.0.1-SNAPSHOT.jar > catalina.out &
这儿要插播下JVM参数意义.
JVM参数详解：
JVM参数
含义
-XX:-CMSPrecleaningEnabled
不进行预清理，度过我们之前的文章的都知道，CMS 在并发标记和重新标记的这段时间内，会有一个预清理的工作，而这个通过会尝试5秒之内等待来一次 YGC。以免在后面的重新标记阶段耗费大量时间来标记新生代的对象。
-XX:+UseConcMarkSweepGC
此参数将启动 CMS 回收器。默认新生代是 ParNew，也可以设置 Serial 为新生代收集器。该参数等价于 -Xconcgc。
-XX:ParallelGCThreads
由于是并行处理器，当然也可以指定线程数。默认并发线程数是：（ParallelGCThreads + 3）/ 4）。
-XX:ConcGCThreads
或者 -XX:ParallelCMSThreads ；除了上面设置线程的方式，你也可以通过这个两个参数任意一个手工设定 CMS 并发线程数
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction
由于 CMS 回收器不是独占式的，在垃圾回收的时候应用程序仍在工作，所以需要留出足够的内存给应用程序，否则会触发 FGC。而什么时候运行 CMS GC 呢？通过该参数即可设置，该参数表示的是老年代的内存使用百分比。当达到这个阈值就会执行 CMS。默认是68。 如果老年代内存增长很快，建议降低阈值，避免 FGC，如果增长慢，则可以加大阈值，减少 CMS GC 次数。提高吞吐量。
-XX：+UseCMSCompactAtFullCollection
由于 CMS 使用标记清理算法，内存碎片无法避免。该参数指定每次 CMS 后进行一次碎片整理。
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction
由于每次进行碎片整理将会影响性能，你可以使用该参数设定多少次 CMS 后才进行一次碎片整理，也就是内存压缩。
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
允许对类元数据进行回收。
-XX:CMSInitiatingPermOccupancyFraction
当永久区占用率达到这一百分比时，启动 CMS 回收（前提是 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled 激活了）。
-XX:UseCMSInitiatingOccupancyOnly
表示只在到达阈值的时候才进行 CMS 回收。
XX:CMSWaitDuration=2000
由于CMS GC 条件比较简单，JVM有一个线程定时扫描Old区，时间间隔可以通过该参数指定（毫秒单位），默认是2s。
JVM工具参数：
JVM参数
含义
-XX:+PrintGCDateStamps
打印 GC 日志时间戳
-XX:+PrintGCDetails
打印 GC 详情
-XX:+PrintGCTimeStamps
印此次垃圾回收距离jvm开始运行的所耗时间
-Xloggc:
将垃圾回收信息输出到指定文件
-verbose:gc
打印 GC 日志
-XX:+PrintGCApplicationStopedTime
查看 gc 造成的应用暂停时间
XX:+PrintTenuringDistribution
对象晋升的日志
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
内存溢出时输出 dump 文件
启动效果：[图片上传中...(image.png-cbc57a-1578570254235-0)]
访问：
我们不难发现新生代用的是parNew 老年代用的cms
请求put：
我们通过http访问put方法之后看看效果：
在运行的过程中我们发现有大量的对象进入老年代，触发了full gc，cms一直在收集。
使用率达到99%，cms也一刻没停下：
日志分析：
日志分析1.0版本：
我们抽取一条日志来分析下
[GC (Allocation Failure) 0K->63K(64K), 0.0047147 secs] 10258K->6780K(46144K), [Metaspace: 3434K->3434K(1056768K)], 0.0047613 secs][Times: user=0.02 sys=0.00, real=0.00 secs]
该日志为四个部分：
Full GC：
表明进行了一次垃圾回收，前面没有Full修饰，表明这是一次Minor GC ,注意它不表示只GC新生代，并且现有的不管是新生代还是老年代都会STW。
Allocation Failure：
表明本次引起GC的原因是因为在年轻代中没有足够的空间能够存储新的数据了。
10258K->6780K(46144K),：单位是KB
三个参数分别为：GC前该内存区域(这里是年轻代)使用容量，GC后该内存区域使用容量，该内存区域总容量。
0.0047613 secs：
该内存区域GC耗时，单位是秒
[Times: user=0.04 sys=0.00, real=0.01 secs]：
分别表示用户态耗时，内核态耗时和总耗时
日志分析2.0版本：
采用在线gceasy来进行分析，我们打开网址，然后上传我们生产的gc日志，如图所示：
优化问题：
吞吐量统计：97.39%
CMS垃圾收集器不同时期发生的耗时
GC发生次数的分类和耗时情况
定位问题：
JProfiler：
下载到本地通过JProfiler打开查看
查看大对象：
我们不难发现是ArrayList集合占用了96%的内存，那我们来看看哪块代码大量用到了我们ArrayList集合了？
找到对应代码
通过此代码我们就发现put方法大量用到了ArrayList集合造成的内存溢出OOM
总结：上述实战相信大家都明白了，大致流程就是：
1、够将SpringBoot项目 模拟真实大批量用户场景
2、配置JVM参数然后部署运行监控数据生成日志文件
3、通过分析日志文件确认问题。
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